【摘要】：隨著交通網(wǎng)絡(luò)的迅速發(fā)展,橋梁在交通系統(tǒng)中扮演著愈發(fā)重要的角色,在役橋梁結(jié)構(gòu)安全問題也逐漸為人們所重視。我國在橋梁風(fēng)險(xiǎn)分析方面工作開展較晚,使得風(fēng)險(xiǎn)評估研究空間較大。因此需要結(jié)合理論分析及數(shù)值方法對其進(jìn)行研究,減少橋梁工程災(zāi)害發(fā)生。本文以橋梁結(jié)構(gòu)致病原因及風(fēng)險(xiǎn)評估理論為基礎(chǔ),結(jié)合影響橋梁結(jié)構(gòu)安全的各個(gè)因素,利用云模型方法對橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估。為了檢驗(yàn)該方法的有效性,以模糊綜合評判法對其進(jìn)行驗(yàn)證。考慮到橋梁沉降是影響結(jié)構(gòu)安全的重要因素,應(yīng)用時(shí)間序列分析、灰色系統(tǒng)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對橋墩沉降進(jìn)行預(yù)測來更好地管控橋梁,制定相關(guān)對策保障人民生命及財(cái)產(chǎn)安全。研究主要結(jié)論如下:(1)在分析研究區(qū)域周邊環(huán)境及人為作用的基礎(chǔ)上,考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取、量化的難易程度,確定橋梁結(jié)構(gòu)安全主控因素為:CO_2質(zhì)量濃度、碳化深度、碳化值、濕度、氯離子質(zhì)量分?jǐn)?shù)、裂縫寬度、鋼筋銹蝕速度、鋼筋截面損失率、沉降速度、沉降量、維護(hù)方法合理性、橋梁管理水平、檢測水平。將云模型方法引入橋梁結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評估,通過逆向云發(fā)生器得到云模型權(quán)系數(shù)矩陣的數(shù)字特征,權(quán)系數(shù)矩陣期望即為各主控因素的權(quán)重,分別為_iw=(0.0577,0.0308,0.0856,0.0324,0.0506,0.1354,0.0724,0.1219,0.1338,0.1680,0.0488,0.0383,0.0242),結(jié)合權(quán)系數(shù)矩陣、綜合評判矩陣和正向云發(fā)生器生成評價(jià)“云滴”圖,最終確定大渡河大橋結(jié)構(gòu)安全等級為Ⅲ級,屬于中等風(fēng)險(xiǎn)。(2)以模糊綜合評判法對云模型方法進(jìn)行驗(yàn)證,風(fēng)險(xiǎn)等級也為Ⅲ級,說明云模型方法是可行的,為橋梁災(zāi)害研究提供了一種新的途徑。(3)橋梁沉降量在各主控因素中所占的比重最大,為0.1680。因此,有必要對橋梁沉降進(jìn)行預(yù)測。利用Eviews數(shù)值分析軟件和Matlab編程,結(jié)合時(shí)間序列分析、灰色系統(tǒng)理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三種模型進(jìn)行集成優(yōu)化預(yù)測。以大渡河大橋橋墩沉降為例可知,集成預(yù)測模型得到的精度、性能均高于各單一預(yù)測模型,預(yù)測值與實(shí)測值均方根誤差值(RMSE)為0.0396,最大極差只有0.1099,相對誤差大部分控制在3%~4%范圍內(nèi)。因此,該方法能夠以較高的精度對橋梁沉降變形進(jìn)行擬合與預(yù)測,為橋梁結(jié)構(gòu)安全狀態(tài)評定提供依據(jù)。
【圖文】：

1.2 云模型的數(shù)字特征云模型結(jié)合期望、熵、超熵 3 個(gè)指標(biāo)共同來反映某定性概念[34]。期望（ E xpectedvalue）是概念在論域空間的中心位置，是概念量化最具代的點(diǎn)。熵（ E ntropy）能夠準(zhǔn)確反映出概念的不確定性，具體表現(xiàn)為云滴的離散情大小主要取決于概念的模糊程度和隨機(jī)性。超熵（ H yper entropy）則是判定熵值不確定性的依據(jù)，具體表現(xiàn)為云的厚其大小我們可以判斷出所有描述概念的點(diǎn)不確定性的凝聚性。1.3 云發(fā)生器云模型主要利用云發(fā)生器完成概念和數(shù)值間的轉(zhuǎn)化，，以數(shù)學(xué)手段達(dá)到定性量轉(zhuǎn)變的目的。云發(fā)生器（ C loudgenerator）也叫云生成算法，不僅能夠借助實(shí)現(xiàn)，也能通過固化成硬件完成。云發(fā)生器可以分為兩類，即正向云發(fā)生P ositive cloud generator）和逆向云發(fā)生器（ R everse cloud generator）。云發(fā)生器示意見圖 3-1。

CO2濃度指標(biāo)分值云圖
【學(xué)位授予單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U445.7

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本文編號：2654768