本文選題：徐變模型　切入點：參數(shù)相關(guān)性　出處：《北京交通大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：目前,混凝土徐變的理論預(yù)測值與實際值存在較大偏差,這主要是由于徐變的不確定性所致。這種基于徐變模型的不確定性,由徐變影響因素的不確定性、徐變模型本身的不確定性兩部分構(gòu)成。徐變模型本身的不確定性源于對徐變機理認(rèn)識不足、試驗數(shù)據(jù)的擬合誤差等因素所致,此方面的研究已經(jīng)有了一定的結(jié)果。而徐變影響因素的隨機性對徐變預(yù)測值變異性的影響還需進(jìn)一步的研究,開展這方面的工作在研究徐變不確定性、提高徐變預(yù)測精度方面具有重要意義。 本文基于數(shù)理統(tǒng)計理論,研究了四種徐變模型對9種徐變影響因素的敏感性�；诘湫托熳償�(shù)據(jù)庫,得到了徐變影響因素的秩相關(guān)系數(shù)矩陣。在考慮徐變參數(shù)之間相關(guān)性的基礎(chǔ)上,采用改進(jìn)的傅里葉幅度靈敏度檢驗法,計算了徐變模型對計算參數(shù)的全局敏感性。結(jié)果表明,混凝土干燥齡期、混凝土強度、彈性模量、加載齡期以及環(huán)境濕度對徐變度變異性影響較大,骨料水泥比對徐變度預(yù)測值變異性影響最小。各模型的預(yù)測精度隨齡期增大而減小,四種模型的預(yù)測精度從大到小依次為GL2000、RILEM B3、CEB MC90-99、ACI209R-92。 參數(shù)敏感度中包含了其他參數(shù)相關(guān)性對徐變預(yù)測值不確定性的影響,采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行非線性回歸,將各參數(shù)的總敏感度分解為參數(shù)自身的獨立貢獻(xiàn)和與其他參數(shù)相關(guān)部分的相關(guān)貢獻(xiàn)兩部分。結(jié)果表明,當(dāng)混凝土齡期大于30d時,四種模型的混凝土強度、彈性模量的相關(guān)貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的90%左右,這兩個因素可以綜合反映混凝土材料特性的對徐變預(yù)測不確定性的貢獻(xiàn)。GL2000模型在實用角度比RILEM B3模型更具優(yōu)勢。
[Abstract]:At present, there is a big deviation between the theoretical prediction value of concrete creep and the actual value, which is mainly caused by the uncertainty of creep, which is caused by the uncertainty of creep model, which is influenced by the uncertainty of creep factors. The uncertainty of creep model itself is caused by the lack of understanding of creep mechanism, the fitting error of test data, and so on. Some results have been obtained in this field, and the influence of randomness of creep factors on creep prediction variability needs to be further studied. It is of great significance to improve the accuracy of creep prediction. Based on mathematical statistical theory, the sensitivity of four creep models to 9 creep factors is studied. The rank correlation coefficient matrix of creep influencing factors is obtained. On the basis of considering the correlation between creep parameters, an improved Fourier amplitude sensitivity test method is used to calculate the global sensitivity of creep model to the calculated parameters. The dry age of concrete, the strength of concrete, the modulus of elasticity, the age of loading and the humidity of environment have great influence on creep variability. The prediction accuracy of each model decreases with the increase of age, and the prediction accuracy of the four models is GL2000RILEM B3CEB MC90-99 and ACI209R-92. The parameter sensitivity includes the influence of the correlation of other parameters on the uncertainty of creep prediction value. The neural network model is used to carry out nonlinear regression. The total sensitivity of each parameter is decomposed into two parts: the independent contribution of the parameter itself and the related contribution of the other parameters. The results show that when the concrete age is more than 30 days, the concrete strength of the four models is obtained. The relative contribution of elastic modulus is about 90% of the total contribution. The contribution of these two factors to the uncertainty of creep prediction can reflect the properties of concrete materials. GL2000 model is superior to RILEM B3 model in practical terms.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TU528

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7 林U，

本文編號：1669665