橋梁作為公路交通工程的控制性工程,對公路的正常使用和安全運營有著非同尋常的意義,因此與之相關的可靠度分析及壽命預測便具有著重要的科學價值和應用前景。目前,橋梁結構可靠度分析的重點通常在于如何合理地確定結構的極限狀態(tài)函數(shù)。然而橋梁服役期間受到眾多隨機因素的影響,各個失效模式的極限狀態(tài)函數(shù)往往是高度非線性的隱式函數(shù);而橋梁本身作為一個較為復雜的結構體系,存在著眾多的失效模式,各個失效模式之間的相關性亦不可忽視。針對上述可靠度分析中的主要問題,本文采用GA-SVR算法中的決策函數(shù)來近似替代真實的極限狀態(tài)函數(shù),并以可靠指標矢量法中的相關系數(shù)來體現(xiàn)失效模式之間的相關性,最后結合GA-SVR算法和可靠指標矢量法對橋梁的體系可靠度進行求解�；谝陨象w系可靠度計算方法,對橋梁進行時變可靠度分析,并對其正常使用階段的壽命進行預測。本文主要的研究工作如下:（1）對SVM的相關理論進行了介紹及推導,得到SVR決策函數(shù)的數(shù)學表達式;為了得到準確的SVR模型,采用遺傳算法對SVR算法的參數(shù)進行優(yōu)化選擇,并設計和編寫了相應的算法——GA-SVR算法。（2）采用MATLAB分別編制基于GA-SVR算法和FORM法以... 

【文章來源】：武漢理工大學湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：105 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

津晉高速公路匝道橋側翻

2圖1-2哈爾濱陽明灘大橋引橋主梁整體翻轉1.2國內外研究現(xiàn)狀1.2.1結構可靠度及壽命預測1.2.1.1結構可靠度理論的發(fā)展結構可靠度理論自上世紀二十年代提出以來，經(jīng)過近一個世紀的發(fā)展已經(jīng)較為成熟。目前，可靠度理論已經(jīng)在電子、航空、機械、土木等工程領域中得到了廣泛的應用，并成為相關領域內設計規(guī)范的理論基礎，結構可靠度水平也成為衡量結構性能和安全性的重要指標。1971年，在歐洲混凝土委員會（CEB）、國際預應力混凝土協(xié)會（FIP）、歐洲結構協(xié)會（CECM）等建筑結構研究領域的相關機構贊助之下，國際結構安全度聯(lián)合委員會（JCSS）成立。JCSS協(xié)會編撰了《結構統(tǒng)一標準規(guī)范的國際體系》，為世界范圍內的結構可靠度的學術研究以及工程應用提供了權威的依據(jù)和重要的參考�？煽慷壤碚撛谖覈ㄖY構領域的研究和應用起始于20世紀70年代中期，并于1985年6月正式頒布《建筑結構設計統(tǒng)一標準》（GBJ68-84）。隨后，在此規(guī)范的基礎上結合我國國內工程實測統(tǒng)計資料和建設經(jīng)驗，又先后制定了一系列相關的可靠度設計規(guī)范如《工程結構可靠度設計統(tǒng)一標準》（GB50153-92）、《混凝土結構設計規(guī)范》（GB50010-2002）等。經(jīng)過近半個世紀的發(fā)展，我國已經(jīng)形成了一套完整規(guī)范的基于概率極限狀態(tài)的結構可靠度設計體系�；诳煽慷鹊脑O計原理和方法已經(jīng)對土木結構的設計、施工、監(jiān)控以及評估等方面產生了一系列深刻的影響，而與可靠度計算和理論相關的分析研究也在進一步開展�？紤]結構體系失效的體系可靠度以及服役期內的時變可靠度也隨之成為學者們關注和研究的重點。

12多時，訓練結果就越準確，置信風險也越�。籬取值越大，說明分類器越復雜，信風險也越大。因此，要提升機器學習的預測性能，必須同時控制經(jīng)驗風險和置信風險，要減弱后者就需要增加樣本數(shù)量l或者通過減小VC維來縮小置信范圍。2.2.3結構風險最小化基于上述推廣性的界的討論，若想最小化實際風險R(α)，就需要不等式2-4右邊兩項同時達到最小化。統(tǒng)計學習領域在經(jīng)驗風險最小化原則的基礎上，提出了一項新的研究法則——結構風險最小化（StructuralRiskMinimization，SRM）圖2-1結構風險最小化示意圖首先，分劃出函數(shù)集S={f(x,α),α∈∧}的一系列子集：12kSSSS(2-5)將各子集根據(jù)VC維大小實行排序，如下：12kh≤h≤≤h≤(2-6)這樣同一子集的置信范圍是一致的。如圖2-1所示為了使期望風險達到最小，就應當在合理的置信范圍內最大限度地減小經(jīng)驗風險（即訓練誤差），其中滿足足經(jīng)驗風險最小的子集即為所求的最優(yōu)函數(shù)。研究表明，當式2-4中的l/h較大時置信風險很小，可近似認為實際風險等于經(jīng)驗風險,即ERM適用的環(huán)境。當l/h較小時，置信風險相對較高，經(jīng)驗風險與實際風險相差較大，此時不宜再使用ERM原則。傳統(tǒng)的機器學習方法中樣本數(shù)目往往是有限的，即l/h較小，只考

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3330193