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基于数据驱动方法的公路桥梁及网络 抗震性能评估
| 论文题名： | 基于数据驱动方法的公路桥梁及网络 抗震性能评估 |
| 关键词： | 公路桥梁;数据驱动方法;RC墩柱;机器学习;抗震性能 |
| 摘要： | 震害调查表明，桥梁在地震作用下容易受到损伤，对桥梁网络的安全运营构成巨大威胁。因此区域桥梁及网络抗震性能的快速评估对防灾减灾决策具有重要意义。本文针对基于数据驱动方法的公路桥梁及网络抗震性能快速评估方法进行了系统的研究，主要完成了如下几方面的工作： （1）提出了基于机器学习的RC墩柱有限元模拟方法。收集了大量的RC墩柱试验数据，建立了较为系统和完整的RC墩柱试验性能数据库，为RC墩柱性能的分析提供了良好的数据基础。并采用机器学习方法对墩柱特征与有限元模拟的关键性能参数的关系进行了学习，建立了基于机器学习的RC墩柱关键性能分析模型。通过与试验结果、常用公式及结构试验的对比验证了该模型的有效性，可以为RC墩柱的工程抗震设计与有限元模拟提供依据。 （2）提出了桥梁多详细度有限元（LODFE）模型及模型参数确定方法。对桥梁有限元建模及性能评估过程进行了分析，根据工程需求建立综合考虑各构件（桥面板、支座、桥台、基础等）类别和特征影响的不同详细度的桥梁有限元模型，包括高详细度、中详细度和低详细度有限元模型；并结合确定RC墩柱关键性能的机器学习模型和其它构件模拟方法，确定各构件的模型参数。从而通过建立LODFE模型进行时程分析对桥梁网络中的区域桥梁地震损伤进行快速评估。 （3）建立了基于数据驱动的桥梁地震易损性评估模型（DFM）。针对桥梁抗震设计和易损性分析流程进行了分析，确定了影响其抗震性能的基本特征和易损性参数。此外，提出了可以根据基本性能影响特征建立桥梁有限元模型的方法，据此设计了常见城市桥梁数据库。并选择场地地震动记录对桥梁样本进行了基于增量动力分析（IDA）的地震易损性分析。最后采用人工神经网络（ANN）方法对桥梁基本影响特征及其地震易损性之间的关系进行了学习，建立了常见城市桥梁易损性快速评估模型。通过与基于IDA的易损性分析结果进行对比，证明了该模型的有效性。 （4）提出了区域桥梁网络抗震性能评估方法。对区域桥梁网络的功能进行了系统分析，提出了可以综合考虑桥梁网络整体功能韧性、重要子系统韧性和应对其它突发灾害功能韧性的桥梁网络抗震韧性评估体系。根据建立的LODFE方法和DFM方法可以在不同条件下对区域桥梁的地震损伤状况进行快速评估。结合桥梁网络各种影响因素，包括区域地震危险性和交通流等，对桥梁网络的运营状况进行模拟，得到网络功能韧性指标。针对震前、震中和震后等不同阶段的桥梁网络功能重要性的不同，采用层次分析法对各功能韧性进行综合分析，为不同阶段的抗震评估和防灾决策提供依据。 |
| 作者： | 刘振亮 |
| 专业： | 土木工程 |
| 导师： | 郭安薪 |
| 授予学位： | 博士 |
| 授予学位单位： | 哈尔滨工业大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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