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基于模糊神经网络的在役高桩码头安全度评价
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的在役高桩码头安全度评价 |
| 关键词： | 高桩码头;损伤工况;安全度评价;模糊神经网络 |
| 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。 |
| 作者： | 张露 |
| 专业： | 水利工程；港口、海岸及近海工程 |
| 导师： | 何光春 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 重庆交通大学 |
| 学位年度： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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