基于贝叶斯理论的钢筋混凝土深受弯构件抗剪性能研究

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1、分类号:TU310710-2012128011硕士学位论文基于贝叶斯理论的钢筋混凝土深受弯构件抗剪性能研究吕贝贝导师姓名职称吴涛教授申请学位级别硕士学科专业名称结构工程论文提交日期2015年6月9日论文答辩日期2015年6月13日学位授予单位长安大学StudyonthettheheShearSShearhearPerformancePPerformanceerformanceofreinforcedrreinforcedeinforcedconcretecconcreteoncretedeepdd

2、eepeepflexuralfflexurallexuralmembersmmembersembersBasedBBasedasedonBayesianBBayesianayesianTheoryTTheoryheoryADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidateCCandidateandidate：LvLLvvBeibeiBBeibeieibeiSupervisorSSupervisorupervisor：Prof.PProf.rof.W

3、uWWuuTaoTTaoaoChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明：本人所呈交的学位论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。木论文中+包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经公幵发表的成果。木声明的法律责任由木人承担。论文作者签名：凸跋加5年6月0日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属学校。学校卓有以任何方式

4、发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为长安人学。(保密的论文在解密后应遵守此规定）论文作者签名必年6月6曰年6月(5日摘要钢筋混凝土深受弯构件受剪机理复杂，至今未形成统一的计算模型和设计方法。开展混凝土构件受剪承载力的研究一直是混凝土基本理论领域的热点。贝叶斯统计推断理论是与经典统计理论并驾齐驱的两大统计学派之一，该方法主要利用样本信息对先验信息进行更新，从而得到后验信息，继承了先验信息的完备性和大量试验数据的

5、准确性，与传统统计学相比能够更准确地预测研究对象。本文以钢筋混凝土深受弯构件为研究对象，基于贝叶斯动态信息更新思路建立其概率抗剪计算模型。选取各国现行规范中钢筋混凝土深受弯构件受剪承载力计算公式作为先验模型，收集国内外有关深受弯构件抗剪试验数据为样本信息，分别选取无信息先验分布和共轭先验分布为参数的先验分布，应用贝叶斯方法综合先验模型、试验数据两类信息对参数先验分布进行更新，得参数后验分布，从而达到对先验模型的修正，修正后模型即为钢筋混凝土深受弯构件在对称集中荷载作用下受剪承载力的概率模型。本文完

6、成的主要工作：(1)本文介绍了钢筋混凝土构件的剪切破坏机理，探讨了影响钢筋混凝土深受弯构件抗剪承载力的主要因素，并介绍了我国《混凝土结构设计规范》（GB50010-2010）、美国规范（ACI318-11）、加拿大规范（CSAA23.3-04）及欧洲规范（EC2）中有关钢筋混凝土深受弯构件的抗剪设计方法。(2)收集并整理了国内外相关文献中对称集中荷载作用下271组钢筋混凝土深受弯构件的试验数据，形成深受弯构件试验结果的数据库。(3)引入贝叶斯无信息先验分布理论。以四国规范中抗剪设计模型为先验模型，

7、以试验数据为基础，据此理论建立了钢筋混凝土深受弯构件的概率抗剪模型，并利用贝叶斯特有的参数剔除方法对模型进行简化。最后证明了该模型的合理性与优越性，可对深受弯构件的抗剪承载力进行无偏估计。(4)引入贝叶斯共轭先验分布理论。以四国规范中抗剪设计模型为先验模型，以试验数据为基础，据此理论建立了钢筋混凝土深受弯构件的共轭概率抗剪模型，并利用贝叶斯特有的参数剔除方法对模型进行简化。最后证明了该模型的合理性与优越性，可对深受弯构件的抗剪承载力进行无偏估计。利用贝叶斯方法建立的钢筋混凝土深受弯构件概率抗剪模型

8、的剪力计算值较规范剪力计算值更接近试验值，为深受弯构件的抗剪性能研究提供了一种可供借鉴的理论方法，对于全面深入了解深受弯构件抗剪能力具有重要的理论意义和实际价值。i关键词：钢筋混凝土深受弯构件，抗剪承载力，贝叶斯理论，无信息先验分布，共轭先验分布，参数剔除iiAbstractAAbstractbstractThefailuremodeofreinforcedconcretedeepflexuralmembersisalwaysbrittleshearfailure.Somemode