基于人工神经网络的旧工业建筑结构安全评定研究

摘要

随着我国经济的快速发展,我国城市建设步伐日益加快,很多城市面临旧建筑物的拆除与继续使用的矛盾。在这些旧建筑物中,工业建筑具有开间尺寸大、结构牢固等特点。人们通过功能置换,将这些旧工业建筑改造为LOFT、创意园区等,可以延续这些旧工业建筑的建筑生命,让这些建筑物重新焕发出生机。
　　旧工业建筑改造的必要条件是旧工业建筑的结构安全可靠,保证改造后能够正常使用。我国目前对既有工业建筑的结构安全鉴定规范单一,评价方法过于粗放、简单。本文首先立足于现有建筑物的检测水平并结合全国大量旧工业建筑成功改造的案例,研究了旧工业建筑结构安全的检测方法,将不同结构形式的检测技术应用于旧工业建筑结构检测上,建立了旧工业建筑结构安全评定的指标体系。其次,本文将BP人工神经网络理论、综合评价理论以及概率统计理论相结合,建立了旧工业建筑结构安全评定方法。最后,通过对西安建筑科技大学东校区6＃厂房的结构安全检测与评定,将上述旧工业建筑结构安全评定方法成功应用于实际工程,并实现了评定的软件化计算。
　　通过对课题的研究,本文建立了一套较为完善的旧工业建筑结构安全评定体系,以期对今后旧工业建筑结构安全评定提供参考。

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1 绪 论

1.1 课题来源

1.2 研究背景

1.3建筑结构安全国内外研究现状

1.4旧工业建筑结构安全评定中存在的问题

1.5 论文研究内容与研究方法

2 旧工业建筑结构检测鉴定技术研究

2.1 旧工业建筑结构检测鉴定原则与方法

2.2旧工业建筑结构检测鉴定程序与内容

2.3旧工业建筑结构安全检测技术

3 旧工业建筑结构安全评定体系研究

3.1评定基本理论概述

3.2旧工业建筑结构安全评定指标体系与标准的构建

3.3基于人工神经网络的旧工业建筑结构构件安全评定

3.4旧工业建筑结构单元安全评定

3.5旧工业建筑结构系统安全评定

4 旧工业建筑结构安全评定的实例分析与软件实现

4.1项目背景

4.2工程概况与安全评定

5 结论与展望

5.1结论

5.2展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间的研究成果