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基于模糊神经网络的在役高桩码头安全度评价

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摘要

第一章 绪论

1.1 在役高桩码头安全度评价的背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 在役结构可靠性评估理论发展现状

1.2.2 在役结构安全胜评估发展简介

1.2.3 在役高桩码头结构安全评估方法研究现状

1.2.4 基于模糊神经网络的安全度评价研究现状

1.3 安全度评价存在的问题

1.4 本文所做的主要工作

1.5 技术路线

第二章 在役高桩码头健康状况及安全度评价综述

2.1 码头安全度评价概述

2.1.1 安全度评价的目的

2.1.2 安全度评价的过程

2.2 在役高桩码头结构病害分析

2.2.1 高桩码头结构病害形式及其损伤机理分析

2.2.2 三峡库区码头病害特征

2.3 本章小结

第三章 在役高桩码头安全度评价体系研究

3.1.1 在役码头可靠度理论

3.1.2 可靠指标与安全系数的关系

3.1.3 结构可靠度计算方法

3.1.4 基于整体可靠度理论定量分级标准的建立

3.2 在役受损高桩框架码头数值模拟

3.2.1 在役高桩码头整体有限元模型

3.2.2 结构水平极限承载力求解

3.2.3 模型结果验证

3.2.4 在役高桩码头结构损伤工况设置

3.3 高桩码头整体水平极限承载力概率分布特征

3.3.1 水平极限承载力样本求取

3.3.2 整体水平极限承载力样本概率统计分析

3.4 基于整体可靠指标的安全度评估

3.5 本章小结

第四章 基于模糊人工神经网络的在役高桩码头安全度评价

4.1 模糊理论

4.1.1 模糊理论简介

4.1.2 模糊理论的基本概念

4.2 神经网络

4.2.2 人工神经元模型

4.2.3 BP网络

4.3 基于模糊神经网络的在役高桩码头安全度评价

4.3.1 神经网络与模糊系统的结合

4.3.2 基于模糊人工神经网络的在役高桩码头安全度评价模型

4.4 本章小结

第五章 算例分析

5.1 工程概况

5.2 基于模糊神经网络的安全度评价

5.3 模糊综合评估法

5.3.1 检测评分

5.3.2 权重调查数据处理

5.3.3 健康等级隶属度

5.3.4 综合性分析

5.4 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 本文主要研究结论

6.2 研究展望

致谢

参考文献

在校期间发表的论文及取得的科研成果

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摘要

本文在充分考虑高桩码头结构整体性、影响因素随机性、评价客观性的基础上,建立了在役高桩码头安全度评价模型。首先分析了高桩码头常见病害,重点分析了内河高桩框架码头的损伤特性,利用ANSYS建立内河高桩框架码头受损后的整体模型,求取每种损伤工况下整体水平极限承载力样本值。然后基于可靠指标对每种损伤工况下码头的安全性进行评估。最后建立模糊神经网络,将损伤工况和评估结果作为学习样本对建立的网络进行训练,从而得到安全度评价模型。本文研究的主要成果如下:
  (1)根据对在役高桩码头安全度评价现状的分析,认为安全度评价应从可靠度、整体性、客观智能方面进行研究;内河高桩框架码头应主要考虑钢筋锈蚀、混凝土开裂、剥落、碳化四种病害,损伤构件重点为端部排架的上部构件以及纵横撑构件。
  (2)在自重+堆载+门机荷载作用下,码头结构的损伤程度越大,其整体水平极限承载力均值越小,变异系数越大,但概率分布保持为极值Ⅰ型分布不变。
  (3)基于可靠指标并充分考虑各主要影响因素的随机性进行安全等级评定,可知在自重+堆载+门机荷载作用下,分级标准βB、βC随整体水平极限承载力统计参数的不同,其变化幅度小于1%,因此,可直接取βB-3.25,βC=3.0作为分级标准进行评价。
  (4)将各损伤工况及其安全度评价结果作为学习和测试样本对模糊神经网络进行训练,建立了误差E<10-4的安全度评价网络模型。结合工程实例,运用本网络评价模型对内河高桩框架码头端部排架的上部构件损伤后进行安全度评价,并与模糊综合评估法的结果进行了对比分析,结果表明本网络评价模型降低了评价过程中人为因素的影响,能较准确快速实现,评价结果也较为合乎实际。

著录项

  • 作者

    张露;

  • 作者单位

    重庆交通大学;

  • 授予单位 重庆交通大学;
  • 学科 水利工程;港口、海岸及近海工程
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 何光春;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 U656.113;
  • 关键词

    高桩码头; 损伤工况; 安全度评价; 模糊神经网络;

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