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大跨度斜拉桥静动力可靠度分析
作 者: 李伟
导 师: 颜全胜;韩大建
学 校: 华南理工大学
专 业: 桥梁与隧道工程
关键词: 斜拉桥 体系可靠度 抗震可靠度 随机有限元法 首次超越 神经网络 支持向量机
分类号: U448.27
类 型: 博士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
优美的造型和良好的结构性能等特点,使得斜拉桥成为大跨度桥梁极具竞争性的桥型之一。目前大跨度斜拉桥的设计和建设基本采用确定性方法,这与斜拉桥实际上受多种随机因素的影响不符,确定性的分析方法难以揭示出结构材料参数、几何形状和外荷载等的变异对斜拉桥安全性的内在影响。作为高次超静定柔性结构,大跨度斜拉桥结构响应复杂。基于概率理论的可靠度分析方法研究随机因素作用下的斜拉桥结构安全可靠性,为大跨度斜拉桥的设计、建设和养护提供更合理的依据。斜拉桥结构的体系可靠度和抗震可靠度分析是工程实践中亟待解决的问题之一。本文以建成的三座斜拉桥为工程背景,开展了斜拉桥结构的体系和抗震可靠度研究工作,取得了以下成果:(1)由虚功方程建立了平面梁单元T.L.列式的增量平衡方程,推导了平面梁与桁架单元的的弹性刚度矩阵和几何刚度矩阵,采用分段分块变刚度法计算梁单元的弹塑性刚度矩阵;推导了直接微分法计算结构响应梯度的公式;将有限元法与一次可靠度方法结合,建立了杆系结构的非线性有限元可靠度分析方法,采用Fortran90语言编制了基于直接微分法的有限元可靠度分析计算程序,并采用数值算例验证了所编程序的正确性和精度。(2)考虑随机场的影响,研究了超大跨度斜拉桥在正常使用状态下的可靠度,进行了随机变量分布参数敏感性分析,识别了对斜拉桥结构可靠度指标有较大影响的主要随机变量;总结了随机场离散变量的分布参数对斜拉桥结构可靠度指标的敏感性规律。(3)研究了超大跨度斜拉桥主塔、主梁和斜拉索承载能力极限状态下的可靠度,并对典型构件单元进行了随机变量分布参数敏感性分析,识别出对主塔、主梁和斜拉索不同单元可靠度指标影响最大的随机变量;总结了随机场离散变量分布参数对主塔、主梁和斜拉索等不同单元可靠度指标的敏感性规律。(4)考虑几何非线性的影响,基于p约界法搜索了斜拉桥结构的主要失效模式,然后将斜拉桥结构的失效等效为一个串并联系统,研究了超大跨度斜拉桥承载能力极限状态下的2级体系可靠度问题。(5)研究了基于神经网络和支持向量机的响应面可靠度分析方法,对传统的基于二次多项式的响应面法进行了改进,推导了神经网络和支持向量机响应面对随机参数的一阶和二阶导数,利用神经网络和支持向量机良好的泛化能力,解决多设计验算点的可靠度问题,并将神经网络和支持向量机方法应用于高度非线性极限状态曲面的可靠度计算问题。(6)从模式识别的角度,将Monte Carlo模拟等概率变换为一个二分类问题,研究了基于神经网络和支持向量机的模式识别可靠度分析方法,数值算例的结果表明,基于多层前向网和支持向量机的模式识别可靠度分析方法能有效提高Monte Carlo模拟的计算效率,而径向基函数神经网络不适合于模式识别可靠度分析方法。(7)分别从响应面拟合和模式识别不同角度研究了基于神经网络和支持向量机的重要抽样法,提出了改进的重要抽样(ISM)计算方法,大大提高了重要抽样法的计算效率。通过数值算例分析,验证了基于神经网络和支持向量机的重要抽样法的准确性和有效性;算例结果也说明,径向基函数神经网络不适合于模式识别重要抽样法。(8)九江大桥斜拉桥正常使用状态下可靠度的计算结果表明,基于神经网络和支持向量机的可靠度分析方法的计算效率和精度较好,可用于实际工程结构的可靠度分析,具有较高的实用价值。(9)将一次可靠度分析方法推广到大跨度斜拉桥的首次超越问题研究,针对设计验算点激励搜索困难的问题,提出基于神经网络的验算点激励法,为搜索精确的验算点激励提供了一个较好的初值;基于FORM首次超越概率分析方法研究了珠江黄埔大桥主塔关键截面的抗震可靠性。(10)将首次超越概率问题由一个动力可靠度问题转化为静力可靠度问题,研究了基于神经网络响应面法的动力可靠性分析方法,分析计算了珠江黄埔大桥主塔关键截面水平地震激励下的抗震可靠度。
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全文目录
摘要 5-7 ABSTRACT 7-14 第一章 绪论 14-29 1.1 课题意义及研究背景 14-15 1.2 相关理论及其发展现状 15-25 1.2.1 近似法计算单一极限状态可靠度 15-17 1.2.2 Monte Carlo模拟及重要抽样法(ISM) 17-18 1.2.3 体系可靠度计算方法 18-19 1.2.4 非线性随机有限元法 19-21 1.2.5 首次超越概率 21-23 1.2.6 神经网络和支持向量机可靠度方法 23-25 1.3 大跨度斜拉桥体系可靠度及抗震可靠度研究现状 25-28 1.3.1 大跨度斜拉桥体系可靠度 25-27 1.3.2 大跨度斜拉桥抗震可靠度 27-28 1.4 本文的主要工作 28-29 第二章 基于梯度直接微分的非线性有限元可靠度计算 29-67 2.1 概述 29 2.2 杆系结构非线性有限元法 29-43 2.2.1 几何非线性分析 30-38 2.2.2 材料非线性分析 38-41 2.2.3 梁单元弹塑性刚度矩阵的计算 41-43 2.3 基于直接微分法的结构响应梯度分析 43-55 2.3.1 一般表达式 43-46 2.3.2 荷载梯度 46-47 2.3.3 质量和阻尼矩阵梯度 47 2.3.4 应变、应力和内力梯度 47-49 2.3.5 单元层次上的梯度计算表达式 49-53 2.3.6 截面层次的梯度分析 53 2.3.7 材料层次的梯度分析 53-55 2.4 非线性有限元可靠度分析计算步骤 55-57 2.5 程序的编制 57-60 2.6 算例 60-66 2.6.1 坦拱的大挠度分析 60-61 2.6.2 斜坡式框架弹塑性分析 61-62 2.6.3 平面框架2级体系可靠度分析 62-64 2.6.4 二杆可靠度分析 64-65 2.6.5 缆索结构可靠度分析 65-66 2.7 本章小结 66-67 第三章 大跨度斜拉桥二级体系可靠度分析 67-101 3.1 概述 67 3.2 斜拉桥失效准则 67-68 3.3 主要失效模式的搜索策略 68-69 3.4 体系可靠度指标的计算 69-75 3.4.1 串联系统可靠度计算 69-71 3.4.2 并联系统可靠度计算 71-72 3.4.3 串并联系统可靠度计算 72 3.4.4 算例 72-75 3.5 苏通大桥斜拉桥可靠度分析 75-100 3.5.1 工程概况 75-77 3.5.2 有限元可靠度分析模型 77-81 3.5.3 分布参数敏感性分析 81 3.5.4 正常使用状态下可靠度分析 81-86 3.5.5 承载能力极限状态下体系可靠度分析 86-100 3.6 本章小结 100-101 第四章 神经网络及支持向量机的可靠度分析方法 101-130 4.1 概述 101-102 4.2 神经网络与支持向量机 102-109 4.2.1 多层感知器及学习算法 102-104 4.2.2 径向基函数神经网络 104-105 4.2.3 支持向量机 105-109 4.3 基于MLP、RBF和SVM的可靠度分析方法 109-118 4.3.1 响应面法 109-114 4.3.2 模式识别法 114-116 4.3.3 重要抽样法 116-118 4.4 算例 118-125 4.5 九江大桥正常使用状态可靠度分析 125-128 4.5.1 工程概况 125-126 4.5.2 基本假设和模型的建立 126-127 4.5.3 基于神经网络和支持向量机的可靠度计算 127-128 4.6 本章小结 128-130 第五章 基于首次超越破坏机制的斜拉桥抗震可靠度计算 130-151 5.1 概述 130-131 5.2 基于FORM的首次超越可靠度分析 131-144 5.2.1 首次超越概率 131-132 5.2.2 基于交差速率的首次超越概率可靠度分析 132-133 5.2.3 基于重要抽样的首次超越概率可靠度分析 133-134 5.2.4 地震激励的离散 134-138 5.2.5 验算点搜索策略 138 5.2.6 神经网络验算点激励 138-139 5.2.7 算例 139-144 5.3 基于神经网络响应面法的首次超越可靠度分析 144-146 5.3.1 神经网络响应面法 144-145 5.3.2 算例 145-146 5.4 珠江黄埔大桥抗震可靠度分析 146-150 5.4.1 工程概况 146 5.4.2 基本假设和模型的建立 146-147 5.4.3 地震激励输入 147-149 5.4.4 抗震可靠性分析 149-150 5.5 本章小结 150-151 结论 151-155 参考文献 155-165 攻读博士学位期间取得的研究成果 165-166 致谢 166
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中图分类: > 交通运输 > 公路运输 > 桥涵工程 > 各种桥梁 > 桥梁:按结构分 > 斜拉桥
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