基于混合算法的大跨度斜拉桥可靠度评估

摘要：

为研究大跨度顸应力混凝土(PC)斜拉桥的可靠度评估问题,提出了适用于大跨度PC斜拉桥这类复杂结构可靠性分析的混合算法.该方法综合运用了有限元分析(FEA)、径向基函数(RBF)神经网络、遗传算法(GA)和Monte Carlo重要抽样(MCIS)方法,并对算法中的关键步骤(RBF神经网络的初始样本点设计方法、MCIS的抽样中心点位置等)进行了改进,使结构分析模块与可靠度计算模块智能结合.利用数值算例的可靠度分析对该算法的有效性进行了验证.最后,以一座主跨为420 m的双塔PC斜拉桥为工程背景,进行了正常使用极限状态下的可靠度分析.参数分析表明:在汽车荷载作用下,该斜拉桥的主梁跨中位移超限失效概率比最长斜拉索强度失效概率高;汽车荷载的均值和标准差是影响斜拉桥可靠度的重要因素;随着汽车荷载均值系数的增大,主梁跨中位移超限失效的可靠指标下降的趋势较为显著.

关键词：桥梁工程、斜拉桥、混合算法、神经网络、可靠指标、安全评估、参数敏感性

所属期刊栏目：31

分类号：U448.27(桥涵工程)

资助基金：国家自然科学基金项目51378081,51108045;教育部新世纪优秀人才支持计划项目NCET-10-0139;湖南省研究生科研创新项目CX2013B366

在线出版日期：2015-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：72-79