基于非概率理论模型的在役rc桥梁可靠性研究.pdf

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1、华中科技大学博士学位论文基于非概率理论模型的在役RC桥梁可靠性研究姓名：陈旭勇申请学位级别：博士专业：桥梁与隧道工程指导教师：樊建平2010-05-22 华中科技大学博士学位论文梁的每个变量都进行测量，需耗大量的人力和财力。因此，为非概率可靠性评估的变量选择提供依据，指导现场测量，同时，判断各参数的单调性，为基于有限元的非概率可靠性指标的算法提供支撑，本文对参数进行了灵敏性分析。（3）将非概率可靠性理论引入到在役桥梁中，分别建立在役桥梁的承载能力极限状态和正常使用极限状态的非概率可靠性评估，并在实桥中加以运用。（4）综合考虑混凝土碳化的时变性、混凝土强度的时变性、

2、钢筋锈蚀的时变性、锈蚀后钢筋强度的时变性及汽车人群荷载的时变性，建立了基于承载能力极限状态的动态非概率可靠性模型，并进行寿命预测。同时，基于正常使用极限状态的裂缝宽度及挠度控制，提出了阶段寿命预测的概念。最后，对一实桥分别进行了整体和阶段寿命预测。（5）对在役桥梁的反优化设计进行了研究，分别建立了限载及加固方案两种反优化模型，通过实例验证了所提方法的有效性。概率与非概率相结合的混合模型将是未来研究的重点方向，在总结现有的混合模型的基础上，本文提出了一种新的概率-非概率混合模型，并对一实桥进行了混合模型的可靠性指标求解，通过比较分析，结果显示本文所提方法具有一定的实

3、用性。关键词：在役桥梁区间变量混合模型优化搜索寿命预测非概率可靠性指标反优化设计II 华中科技大学博士学位论文AbstractForlimitationoftraditionalprobabilisticreliabilityanalysis,akindofstructuralreliabilityanalysiswithsmallrequirementforinformation,lowcalculatingcostsandconservativeresultshasbecomeanurgentneedintheengineeringfield.Sincethe

4、90soflastcentury,withtheconceptofnon-probabilisticreliabilityproposedbyBen-HaimandElishakoff,after10yearsofdevelopment,scholarshavedonealotofresearchworkinthisfieldandturneditintoahotresearchdirection.Especiallyforthenon-probabilisticreliabilitytheorybasedonintervalmodel,whichhasbeenp

5、erfectedtheoreticallyandappliedingeotechnical,mechanicalandaerospacefields.However,forlackofalgorithm,wildapplicationofthistheoryintheengineeringfiledwaslimited.Onbasisofthis,thedissertationmakesresearchesonalgorithmofintervalmodelnon-probabilisticreliability.Inaddition,bycombiningfin

6、iteelementanalysis,itlaysfoundationforapplicationofnon-probabilisticreliabilitytheory.Reliabilityevaluationofexistingbridgehaslongbeenaconcernofscholarsandmanagementdepartments;basedoninadequaciesofexistingassessmentmethods,thisdissertationintroducesnon-probabilisticreliabilityevaluat

7、ionsystemintoexistingbridgeandmakesnon-probabilisticreliabilityevaluationbasedonlimitstateofcarryingcapacityandnormalcondition.Onthisbasis,predictionforlifeandstagelifeofexistingbridgeiscompleted.Lastly,thedissertationdiscussesanti-optimizationproblemofexistingbridgesandprovidestechni

8、calsu