基于伽马过程的锈蚀钢筋混凝土桥梁检测维护策略优化

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1、第 46卷第 5期中南大学学报(自然科学版)Vol.46No.52015年 5月JournalofCentralSouth University(Scienceand Technology)May2015DOI:10.11817/j.issn.16727207.2015.05.038 基于伽马过程的锈蚀钢筋混凝土桥梁检测维护策略优化11213黄天立,周浩,王超,任伟新,陈华鹏(1.中南大学土木工程学院,湖南长沙,410075;2.湖北工业大学土木工程与建筑学院,湖北武汉,430068;3.英国格林威治大学土木工程系,ChathamMaritime,Kent,ME44TB,

2、London,UK) 摘要:针对考虑钢筋锈蚀的钢筋混凝土桥梁结构,将钢筋局部锈蚀深度作为表征结构使用性能的退化指标,采用Gamma 过程模拟其发展过程的不确定性;给出考虑钢筋锈蚀检测概率和维护措施的结构使用寿命预测模型和基于决策维护树模型的检测维护成本计算模型;以最大化桥梁经检测维护后的使用寿命期望和最小化检测维护成本为优化目标函数,提出基于Gamma 过程和遗传算法的锈蚀钢筋混凝土桥梁结构检测维护策略优化分析方法。分析广西铁山港大桥钢筋混凝土30 m跨主梁,得到其检测维护策略的Pareto 优化解集。研究结果表明:Pareto 优化解集可提供在不同结构使用寿命期望和检测

3、维护成本预算下收益最大的检测维护策略,为业主或土木基础设施管理部门提供决策依据。关键词:钢筋混凝土桥梁;钢筋锈蚀;检测维护策略优化;Gamma随机过程;遗传算法中图分类号:P315.96;TU311.3 文献标志码:A文章编号:1672−7207(2015)05−1851−11Optimizationinspectionand maintenance strategyforcorrosive reinforced concrete girder bridgesbased onGammaprocess11213HUANGTianli,ZHOUHao ,WANGChao ,R

4、ENWeixin ,CHENHuapeng (1.SchoolofCivilEngineering,CentralSouth University,Changsha 410075,China;2.SchoolofCivilEngineering&Architecture,HubeiUniversityofTechnology,Wuhan 430068,China;3.DepartmentofCivilEngineering,UniversityofGreenwich,ChathamMaritime,Kent,ME44TB,London,UK)Abstract:Forthe

5、deterioration ofreinforced concrete (RC)girderbridgesduetoreinforcementcorrosion,the corrosion depth ofreinforcementwasusedtocharacterizetheperformance deterioration ofstructureandtheGammaprocess(GP),and theuncertaintiesinvolved intheservice ofbridgeswere consideredin simulatingthepropaga

6、tion ofcorrosion depth.Consideringtheprobabilityofdetection (PoD)ofreinforcementcorrosion andmaintenance,the service life prediction modelwasproposed.Theinspection andmaintenancecostmodelwasalsoproposed basedon theinspection and maintenance decision tree model.Based on maximization ofthe 

7、expected service life afterinspection and maintenance and minimization oftheexpectedinspection andmaintenancecost,amethod usingtheGPmodelandgeneticalgorithm(GA)tooptimizetheinspectionandmaintenancestrategywasproposed toreduce the reinforcementcorrosion ofRCgirderbri

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