考虑时变因素混凝土桥梁耐久性的评估

考虑时变因素混凝土桥梁耐久性的评估

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时间:2019-03-09

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1、摘要由于受到荷载和不良环境的共同作用,诸多混凝土桥梁出现了不同程度的耐久性问题。为减小或避免因耐久性病害恶化造成的严重后果,在桥梁的养护中需要一种能够及时了解混凝土桥梁耐久性状况而又不需要花费过多监测成本的桥梁耐久性评估方法。本文开展的工作包括以下几个方面:(1)基于模糊评估理论,对影响混凝土桥梁耐久性的因素进行分析,建立了混凝土桥梁构件、部件、整体结构三个层次的耐久性模糊评估模型。(2)根据耐久性单项预测研究成果,建立耐久性因素随时间变化的模型。通过在耐久性综合评估模型的指标层中引入时间变量,将耐久性评估和耐久性预测相结合,使得耐久性评估

2、兼具预测功能。利用单项因素的预测模型,计算各因素在不同使用阶段的变化情况,通过隶属函数对各因素进行评估,得到各因素在不同使用阶段的耐久性评估向量,即指标层的评估向量。对不可预测或没有预测模型的因素,采用调查统计的方法,结合桥梁养护规范直接得出在不同使用阶段的评估向量。(3)将指标层的评估向量作为输入数据,向上逐级评估,得到桥梁整体结构在不同使用阶段的耐久性评估向量。根据整体结构的耐久性评估向量,应用非对称贴近度方法,得到桥梁整体结构在使用寿命内的耐久性等级变化过程。(4)通过实桥计算,得出实例中桥梁整体结构在不同使用阶段的耐久性等级状况,并

3、与实际检测评估相比较,结果表明计算合理,验证了本文方法的可行性。关键词:耐久性评估,耐久性预测,时变因素,不确定型层次分析法AbstractManyconcretebridgeshavedifferentdegreesofdurabilityproblemfortheeffectsofloadsandbadenvironment.Forthegolasofreducingoraviodingtheseriousconsequencesfromdeterioratingofdurability,aevaluationmethodforbrid

4、ge’Sdurabilityisneed.Thismethodneedtofindoutthedurabilitysituationofconcretebridgestimelyandwillnotcostmuchtomonitorthebridges.Themaincontentsinthispaperareasfollow:(1)Thefactorsthateffectingthedurabilityofconcretebridgearestudiedandsummarized,andthenathree-layerevaluation

5、modelfordurabilityofconcretebridgeisbuildedbaseonthefuzzyevalutiontheory.(2)Thedurabilityevaluationandpredictionarecombinedbyintroducingthetimevariatetotheindicatorlayeroftheevaluationmodel,SOdurabilityCanalsobopreidictedintheevaluationmodel。Thevaluesofthesedurabilityfacto

6、rsatdifferenttimesarecalucatedusingtheirowntime—variedpredictmodel,andthefactorsareevaluatedaccordingtotheirownmembershipdegreefunction.IfanyfactorCannotbepredictedorhasnotbeenpredictedyet,it’Sdurabilityevaluationvectorsatdifferenttimesisassessedbycombinedthebridgemaintena

7、ncestandardandit'sservce1ifestatisticsdata.(3)Theevaluationvectorsofindicutorlayeratdifferenttimesaretakenasinputdataoftheevaluationmodel,SOthedurabilityevaluationvectorsofthewholebridgeatdifferenttimesaregot.Uncertainjudgementmatric,groupjudgementtheory,set—valuestastical

8、theoryareintroducedtothecalculationofweightvaluesofdurabilityfactors.Asymmetricapproachde

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