桥梁结构可靠度与安全评估课件.ppt

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1、结构可靠度的分析方法与程序目录结构可靠度理论基于遗传算法和神经网络的结构体系可靠性优化方法大跨度连续刚构桥体系可靠性分析方法基于体系可靠性的钢桁梁结构优化设计大跨度PC斜拉桥体系可靠性评估展望12364571.结构可靠度理论结构可靠性分析的必要性可靠度与规范一些基本概念结构可靠度的研究方向目前主要采用有限元方法等确定性分析方法对大跨度桥梁结构进行安全分析，然而实际工程存在诸多随机因素需要基于概率理论分析其可靠度。结构的不确定性表现在：随机性模糊性知识不完备性结构可靠性分析的必要性国外与可靠度相关的

2、规范欧洲1994年EC4美国1985年ASCE7加拿大1997年CHBDC日本2000年可靠度与规范国内与可靠度相关的规范工程结构可靠性设计统一标准GB50153-1992工程结构可靠性设计统一标准GB50153-2008公路工程结构可靠度设计统一标准GBT50283-1999结构可靠性－安全、适用、耐久结构可靠度－Pr可靠指标－β失效概率－Pf=1-Pr=1-Φ(β)极限状态方程－Z＝gX(x1,x2,…,xn)抗力和作用效应－R、S随机变量－F、σ、E、h一些基本概念结构可靠度计算方法*结构体

3、系可靠度理论*结构时变可靠度理论结构动力可靠度分析安全性评估*耐久性评估优化设计*结构可靠度的研究方向2.结构可靠度的分析方法与程序常用的结构可靠度分析方法适用于复杂结构可靠性分析的ANN－MC方法具有显式功能函数的结构可靠度计算软件复杂结构可靠性分析软件常用的结构可靠度分析方法分析方法FOSMMonte-CarloRSM验算点法直接抽样法重要抽样法方向抽样法中心点法ANN改进的响应面法二次序列响应面法BPRBFSVM中心点法验算点法常用的结构可靠度分析方法将神经网络替代有限元，采用MC对ANN抽

4、样Monte-CarloMethod常用的结构可靠度分析方法RSMANN适用于复杂结构可靠性分析的ANN－MC方法可靠度计算常用方法为一次二阶矩法（FOSM），它只能解决功能函数为显式的可靠度分析问题。然而，实际工程结构的功能函数为隐式，极限状态曲面复杂程度较高，甚至无法得到其真实的函数表达式。人工神经网络（ANN）是模仿人脑工作方式而设计的一种机器，它可以在计算机平台上通过学习获取知识并解决问题。目前主要用于模式识别、图像处理、优化控制和通信等领域。将神经网络引入到结构可靠性分析领域，结合Mon

5、te-Carlo方法可以实现复杂结构可靠性分析。研究背景适用于复杂结构可靠性分析的ANN－MC方法ANN-MC方法图5ANN-MC思路流程图图6ANN-MC算法流程图100组1000组10000组BPRBFSVMRBF网络的拟合效果与原函数的对比图9RBF网络与原函数误差适用于复杂结构可靠性分析的ANN－MC方法若存在足够的原始数据，那么神经网络能够实现对函数或某一映射关系的学习，并且能满足一定的精度要求。BP神经网络需要人为设定隐含层及神经元数量，在其数量一定时，随学习数据的增加，其学习能力有限

6、。RBF神经网络能够根据学习过程中的误差增加神经元数量，其高斯基函数具有较好的非线性拟合能力，对较少的输入数据具有较高的学习性能。其学习能力最优SVM神经网络测试精度随输入数据的增加而增加。当数据较小时，其学习能力优于BP而次与RBF。其原因为：在可靠度分析中，随机生成的数据大多为可靠数据，而界于失效与可靠间的数据较少，因此其支持向量的数量较少。但可以通过对测试数据的调整而达到较好的效果。结论具有显式功能函数的结构可靠度计算软件复杂结构可靠性分析软件3.大跨度连续刚构桥体系可靠性分析方法体系可靠性

7、研究内容改进的响应面法大跨度连续刚构桥体系可靠性分析结论体系可靠性研究内容寻找失效模式计算失效概率改进的响应面法步骤改进的响应面法算例分析工程背景雅泸高速公路C4标段腊八斤特大桥为亚洲第一高墩的连续刚构桥，跨径为105+200+200+105m，最高墩10号墩高183m。大跨度连续刚构桥体系可靠性分析分析步骤根据MIDAS/Civil有限元模型应力分析结果选取主要失效模式。运用改进的响应面算法拟合出各失效模式功能函数。由可靠度计算器计算出各功能函数的可靠指标及系数相关矩阵由窄界限算法估算出体系可靠

8、指标大跨度连续刚构桥体系可靠性分析施工期体系可靠度分析大跨度连续刚构桥体系可靠性分析运营期体系可靠度分析大跨度连续刚构桥体系可靠性分析MATLAB语言是计算可靠度的得力平台。通过其GUI功能编制计算器，解决了每次计算功能函数可靠度时繁琐的编程问题，而且大大提高可靠度计算的效率，同时对结构可靠度更深层次研究提供了保证。针对二次序列响应面方法，在迭代回原功能函数前的一次线性插值方法的基础上进行了改进。改进后在相同的精度条件下，能够减少迭代次数，同时也减少了复杂结构的有限元的运行次数，能