钢筋混凝土结构耐久性分析的神经网络方法

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1、武汉理工大学硕士学位论文钢筋混凝土结构耐久性分析的神经网络方法姓名：屠艳平申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：管昌生2003.5.1中文摘要钢筋混凝土结构结合了钢筋与混凝土的优点，造价较低，是应用非常广泛的一种结构形式。混凝土耐久性是指混凝土结构在自然环境、使用环境及内部因素作用下，保持其自身工作能力的一种特性，或者说结构在设计使用寿命年限内抵抗外界环境和内部所产生的侵蚀破坏作用的能力。但是由于其材料自身的特点和使用环境的影响，使得钢筋混凝土结构的耐久性达不到设计要求而造成非常严重的损失，因此研究钢筋混凝土结构的耐久性具有很重大的意

2、义。本文主要采用神经网络方法和可靠度理论，依据混凝土中钢筋的锈蚀量，对钢筋混凝土构件的可靠指标进行了分析。本文的研究分为三个层次的内容，第一层次是钢筋混凝土结构的耐久性研究：第二层次是用可靠度理论分析钢筋混凝土结构的可靠性；第三层次是用BP网络评估钢筋混凝土构件中钢筋的锈蚀量，并运用所得的结果进行耐久性分析。按论文的章节顺序，本文的主要工作如下：(1)介绍了混凝土结构耐久性研究的背景、意义和国内外发展现状，从材料(混凝土的渗透性、混凝土的碳化、冻融破坏、氯离子侵蚀、硫酸盐腐蚀、碱集料反应、钢筋锈蚀)、构件、结构三个层次总结归纳了国内外研究

3、成果，提出了耐久性研究的发展方向。(2)介绍了结构可靠度原理及计算可靠度的多种方法，用时变可靠度分析了钢筋混凝士结构不同时期的可靠性，对在役钢筋混凝土结构进行耐久性评定和剩余寿命预测，不仅为结构维修加固或拆除提供了依据，而且研究成果可直接用于结构耐久性设计，做到防忠于未然。(3)介绍了人工神经网络的发展进程及其基本原理，其中主要阐述了BP网络的算法及其局限性。并且用BP网络预测钢筋混凝土构件中钢筋的锈蚀量，取得了较好的效果，并运用所得的结果进行分析，为评定结构耐久性提供了依据。关键词：混凝土耐久性结构可靠度神经网络方法寿命预测ABSTRA

4、CTReinforcedconcretestructureiswidelyusedbecausejtbandsconcrete’Sandsteelbar’Sadvantage，anditscostarenotveryhi曲．Concrete’sdurabilityisthecharacteristicofitselfworkingabilityinusualcircumstance，usingcircumstanceandinnerfactors，orabilityofresistingoutercircumstanceanddestru

5、ctionofinneraction．Thisissueisanalyzedthereliabilityofreinforcedconcretecomponentbyusingneuralnetworksmethodandreferencingthedegreeofsteelcorrosioninconcrete．Thedissertationisdividedintothreeparts．Thefirstpartisontheanalysisofconcrete’Sdurability；inthesecondpart，reinforce

6、dconcretestructure’Sreliabilityisstudiedonreliabilitytheory；andinthethirdpart，steelcorrosionispredictedbasedOilBPneuralnetworks．Themaincontentofthepaperisasfollows：(1)Concretedurability’Sbackgroundandresearchsituationisintroduced，andissummarizedfrommaterial(freeze--thaw，c

7、arbonation，steelcorrosionandSOon)，componentandstructure，thedirectionsoffurtherdevelopingisalsodiscussed．(2)Thestructuralreliabilitytheoryandthecalculationmethodsofdegreeofreliabilityaleintroduced；thereliabilityofreinforcedconcretestructureindifferenttimeisanalyzed．Thedura

8、bilityandservicelifepredictionofexistingstructuresalestudied；itnotonlyprovidesthefoundationinmai