基于混凝土抗压强度的弹性模量概率预测模型

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1、2017年第10期(总第336期)混凝土理论研究Number10in2017(TotalNo.336)ConcreteTHEORETICALRESEARCHdoi:10.3969/j.issn.1002-3550.2017.10.003基于混凝土抗压强度的弹性模量概率预测模型余波,陶伯雄,刘阳,刘圣宾(广西大学土木建筑工程学院工程防灾与结构安全教育部重点实验室广西防灾减灾与工程安全重点实验室,广西南宁530004)摘要:综合考虑主观不确定性和客观不确定性的影响,建立了混凝土弹性模量的概率预测模型。首先基于210组龄期为28d的混凝土试件的抗压强度和弹性模量的试验数据,以混凝土抗压强度

2、作为控制参数,建立了混凝土弹性模量的确定性预测模型;然后综合考虑主观不确定性和客观不确定性的影响,结合贝叶斯理论和马尔科夫链蒙特卡洛法,建立了混凝土弹性模量的概率预测模型;最后通过与试验数据和传统确定性预测模型的对比分析,验证了概率预测模型的有效性和适用性。分析结果表明,该概率预测模型不仅可以合理描述弹性模量的概率分布特性,而且可以校准传统确定性预测模型的置信水平,具有良好的预测精度和适应性。关键词:混凝土;弹性模量;抗压强度;概率预测模型;置信水平中图分类号:TU528.01文献标志码:A文章编号:1002-3550(2017)10-0007-05Probabilisticpred

3、ictionmodelofelasticmodulusbasedoncompressivestrengthofconcreteYUBo,TAOBoxiong,LIUYang,LIUShengbin(GuangxiKeyLaboratoryofDisasterPreventionandEngineeringSafety,KeyLaboratoryofDisasterPreventionandStructuralSafetyofMinistryofEducation,SchoolofCivilEngineeringandArchitecture,GuangxiUniversity,Nan

4、ning530004,China)Abstract:Aprobabilisticpredictionmodelforelasticmodulusofconcretewasestablishedbytakingintoaccounttheinfluenceofbothaleatoryandepistemicuncertainties.Basedon210setsofexperimentaldataofcompressivestrengthandelasticmodulusofconcreteatagingdayof28-day,adeterministicpredictionmodel

5、forelasticmodulusofconcretewasestablishedintermsofcompressivestrengthfirst.ThenaprobabilisticpredictionmodelforelasticmodulusofconcretewhichincludesbothaleatoryandepistemicuncertaintieswasestablishedbyusingtheBayesiantheoryandMarkovchainMonteCarlomethod.Finally,theaccuracyandapplicabilityofthep

6、roposedprobabilisticpredictionmodelwereverifiedbycomparingwithexperimentaldataandtraditionaldeterministicpredictionmodels.Analysisresultsshowthattheproposedprobabilisticpredictionmodelisofhighaccuracyandgoodadaptability,sinceitnotonlycandescribetheprobabilisticcharacteristicsofelasticmodulus,bu

7、talsocancalibratetheconfidenceleveloftraditionaldeterministicpredictionmodels.Keywords:concrete;elasticmodulus;compressivestrength;probabilisticpredictionmodel;confidencelevel复合材料,进而从微观层面来确定混凝土的弹性模量[2-5],0引言但是数值方法往往需要划分细密的网格才能保证预测

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