基于bayes理论的服役钢框架结构的框架柱抗力分析论文

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1、硕士研究生学位论文摘要　　I摘要在服役钢结构建筑的检测和监测工程中，考虑抗力随时间的衰减是至关重要的内容，其分析的科学性与准确性直接关系到结构安全性的最终结果，这将决定工程结构，特别是关系国计民生的重大基础设施在服役期间是否安全可靠、能否正常使用、是否需要进行维护和需要何种程度上的维护。我国《建筑结构可靠度设计统一标准》GB50068-2001和基于该标准制定的钢结构建筑设计规范，没有具体地考虑结构抗力的时变性质。我国现有的实际情况，决定了考虑抗力随时间衰减的抗力分析理论是有迫切的研究需要。首先，本文介

2、绍了工程结构抗力衰减的基本概念，并且回顾了可靠性理论的研究历史，评价了服役工程结构可靠度分析常用的几种实用方法和目前存在的问题，其次，介绍了BAYES方法的基本原理和影响服役钢框架结构生命全过程的主要因素，建立了符合钢框架结构构件抗力后验分布衰减时变函数模型ϕ(t)*及其计算方法，并通过实例验证和分析该模型的合理性。最后，利用BAYES原理推导出考虑在验证荷载作用下的服役钢框架结构构件抗力后验分布计算模型，并且对其中的参数进行分析，从而得出对服役钢框架结构框架柱抗力影响最大的参数。本文以现场检测数据为基础，

3、通过计算机软件与理论分析的研究方法，最终得出以下结论：（1）本文专门针对钢框架结构服役期间的抗力衰减原因进行讨论，得出影响钢框架结构构件抗力的衰减因素，并基于BAYES理论推导出服役钢框架结构构件抗力后验分布衰减时变函数模型及其计算方法，通过实际工程检测数据求出钢框架结构框架柱的抗力衰减函数曲线从形式上符合钢结构构件的抗力衰减规律，因此是合理可行的。（2）通过钢框架结构框架柱抗力后验分布与先验分布衰减函数值对比分析，并且考虑钢框架结构一般应用于工业建筑且构件截面面积较小，因此在以后的钢框架结构可靠度评定、钢

4、框架结构工程的检测与加固应该以抗力后验分布的函数值为计算依据，这样才能使建筑结构偏于安全。（3）研究了考虑验证荷载作用下，抗力后验分布密度函数随样本间相关系数ñ、样本容量n、验证荷载效应q的提高，正偏程度和众值分布密度均有提高，从而获得较高的抗力均值，降低抗力方差，以此提高钢框架结构框架柱的可靠度，然而钢框架结构的抗力后验分布密度函数随样本间相关系数ñ的提高而影响最为显著。因此在以后的《建筑结构荷载规范》修订过程中应该考虑荷载样本间相关系数的影响，如此可以更为显著地提高结构可靠度。　关键词：服役钢框架结构；

5、验证荷载；后验分布；相关系数　IIAbstract硕士研究生学位论文AbstractTheanalysisoftime-dependentresistanceisthekeypartintheinspectionandsafetyclassificationforsteelstructurebuildingduringtheenlistment.Thescientificalnessandaccuracyofanalysiswoulddirectlyrelatetothesafetyofthestruc

6、ture.Especially,itwouldrelatetoreliability,normaluseandmaintenanceoftheimportantinfrastructure,whichwillaffectthenationaleconomyandthepeople’slivelihood.The-dependentreliabilityisnotbeconsideredin“Nationalunifiedstandardforreliabilitydesignofbuildingstruct

7、ure”(GB50068-2001)andtherelatedcodeofsteelbuildingdesign,whichbasesonit.Inthiscondition,theresearchingforthetheoryinappliedtime-dependentresistanceisurgentlyneeded.Inthispaper,firstly,thebasicconceptofthetime-dependentresistanceofstructures,thehistoryofres

8、earchforreliabilitytheoryandthepresentproblemarepresented.Secondly,thebasicBAYES’sprincipleandtheinfluencingfactorsofentireserviceperiodforsteelframestructurearepresented,andmodelofposteriordistributionϕ(t)*a