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基于层次分析法的桥梁承载力检算方法

机译:基于层次分析法的桥梁承载力检算方法

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摘要

By analyzing the existing methods for the bridge bearing capacity assessment, an analytic hierarchy process estimation model with a variable weight and fuzzy description is proposed based on the nondestructive information. Considering the actual strength, the bearing capacity is first calculated from its design state, and then modified based on the detection information. The modification includes the section reduction and the structure deterioration. The section reduction involves the concrete section and the steel cross-section reduction. The structure deterioration is decided by six factors, i.e., the concrete surface damage, the actual concrete strength, the steel corrosion electric potential, the chloride ion content, the carbonization depth, and the protective layer depth. The initial weight of each factor is calculated by the expert judgment matrix using an analytic hierarchy process. The consistency approximation and the error transfer theory are used. Then, the variable weight is introduced to expand the influences of factors in the worse state. Finally, an actual bridge is taken as an example to verify the proposed method. Results show that the estimated capacity agrees well with that of the load test, thus the method is objective and credible.%在分析桥梁承载力检算方法现状的基础上,引进了变权原理及模糊描述,提出了基于无损检测信息的层次分析法承载力估算模型.基于实测强度的桥梁理论分析了承载力,并结合检测信息进行修正.修正内容包括截面折减及构件恶化,其中截面折减考虑混凝土截面折减及钢筋截面折减;构件恶化考虑了混凝土表观缺损状况、混凝土实际强度、钢筋锈蚀电位、氯离子含量、碳化深度及保护层厚度这6个因素.各因素的权重采用层次分析法,由专家调查的判断矩阵计算,并引进变权公式对状况较差的因素加大权重.最后以实桥为例进行承载力检算,计算结果与试验吻合良好,表明所提方法客观、全面且结果可靠.
机译:通过分析现有的桥梁承载能力评估方法,基于非破坏性信息提出了一种具有可变权重和模糊描述的分析层次处理估计模型。考虑到实际强度,首先从其设计状态计算承载能力,然后根据检测信息修改。该修改包括减少部分和结构劣化。该截面涉及混凝土部分和钢横截面减少。结构劣化由六个因素,即混凝土表面损坏,实际混凝土强度,钢腐蚀电位,氯离子含量,碳化深度和保护层深度决定。每个因素的初始权重由专家判断矩阵使用分析层次结构计算。使用一致性近似和错误传输理论。然后,引入可变权重以扩大更严重状态的因素的影响。最后,采用实际桥梁作为验证所提出的方法。结果表明,估计的能力与负荷试验相一致,因此该方法是客观且可信的。%在分享到承载承载方法现状引进了了变权变权及及,提出了基因无损检测信息的层次分类法承载力估算模型。基于实测强度的天气预报分别了了力,并并内容检测息折减修修构件恶恶恶恶折减及截面折减;构件构件化考虑了混凝土缺损,混凝土实际强度,钢筋钢筋电阻,氯离子送量,碳碳这这层次因素。 .

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