沿海环境多因素耦合条件结构剩余寿命预测

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1、－中图分类号；ＴＵ９密级：公开ＵＤＧ：本校编号：讀乂＃工程硕±学位论文论文题目；沿海珠境多因素搞合条件结构剩余寿命預测研究生姓名：王穗学号：０６１２０３３絶学矣学校指导教师姓名；职称：教授企业指导教师姓名：裴先科职称：高级王程师项目管理申请学位工程领域名称：２Ｄ１５（）５：１７，，２０１５论义答辩日期．０６．０６论文提交日期；：独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加标注和致谢之处外，论文中

2、不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含获得兰州交通大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名；疋《理签字日期：ｗｉ：年＾月ｙｒ日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解兰州交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权兰州交通大学可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编Ｗ供查阅和借阅。同意学校向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘。（保

3、密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：丢今５＾＞导师签名；辜苯签字日期：年（月日签字曰期：Ｕ／Ｓ年／月Ｇ日工程硕士学位论文沿海环境多因素耦合条件结构剩余寿命预测CoastalEnvironmentMultivariateCouplingConditionsRemainingLifePrediction作者姓名：王璁工程领域：项目管理研究方向：结构耐久性学号：0612033校内导师：鲍学英企业导师：裴先科完成日期：2015.04.17兰州交通大学LanzhouJiaotongUniversity兰州交通大学工程硕

4、士学位论文摘要沿海环境的钢筋混凝土结构物，由于外界劣化因素众多，使混凝土结构的耐久性大幅降低，其中包括氯离子对结构物的侵蚀、大气中的二氧化碳造成的碳化、化学腐蚀、冻融交替循环、酸雨等对钢筋混凝土结构造成损害。在实际工程项目中，往往因为影响因素众多，获取数据难度较大，而无法对沿海环境的结构物损伤程度有着精准的估计，更无法给决策者提供有效的信息，错过了沿海结构物最佳的维护和加固时间。本文通过引入四种模型和详实的实验数据对沿海结构物的损害程度进行量化，同时利用损伤系数来推算工程剩余的寿命，并根据本文推算的结构对沿海结构进行维护以延长结构的耐久年限。

5、（1）研究混凝土的剩余寿命，必须了解影响混凝土结构耐久性的劣化因素。所以本文介绍了影响沿海环境混凝土结构耐久性的各种劣化因素，并对各种劣化因素的损害机理和检测方法做了简要的描述，同时建立沿海环境混凝土结构物影响因素指标体系，以一种直观的方法来了解各种劣化因素。最后通过混凝土结构的损伤系数解决混凝土损伤程度无法量化的难题，方便后来解决混凝土结构物剩余寿命预测问题。（2）在简要的介绍了灰色系统理论的基本思想和哲学内涵之后，对灰色预测中的基本模型GM（1,1）模型进行了细致的探讨。同时将GM(1,1)模型的应用做了延伸，由单因素预测推导出可以进行多

6、因素预测的GM（1,N）模型。而面对最基本的GM（1,1）模型的时候我们分别探讨了等周期预测和非等周期预测的两种情况，丰富了GM（1,1）模型的多种预测情况。（3）通过神经网络网络的发展历史，逐步介绍了神经元结构，神经网络的基本原理和网络结构。在分析BP神经网络的有缺点后，通过和GM(1,1)模型结合取长补短，形成灰色单因素神经网络，由此网络推导GM（1,N）灰色神经网络模型，并对模型的参数和反向传播误差进行了设定，以完成多因素灰色神经网络模型。（4）通过详细介绍了大连市某大桥的基本状况，结合当地水文气象历史文件，并从当地桥梁管理处收集历年参

7、数，对桥梁的整体损伤情况做了整体的评价。同时邀请专家对桥梁劣化因素进行打分，并利用主成分分析法确定主要影响因素,确定灰色神经网络输入数据。为了解决神经网络初始权值初始化的问题，我们引入遗传算法，通过遗传算法的原理来解释如何优化初始权值和阈值，最后预测混凝土结构的损伤系数，以此通过损伤系数计算桥梁的剩余寿命。（5）结尾总结了模型的优点和不足，为以后的沿海环境结构物损伤量化和剩余寿命预测提供方向。-I-沿海环境多因素耦合条件结构剩余寿命预测关键词：劣化因素；主成分分析法；灰色神经网络；遗传算法；损伤系数论文类型：应用研究-II-兰州交通大学工程硕

8、士学位论文AbstractIncoastalareas,duetothedeteriorationofmanyfactors,thedurabilityofconc