模糊检测数据下服役钢筋混凝土桥梁的动态可靠度评估
本文选题：钢筋混凝土桥梁 + 锈蚀 ； 参考：《防灾减灾工程学报》2014年04期
【摘要】：针对服役桥梁的可靠性评估中无法基于不完备、缺陷的检测数据准确获得变量统计特征的问题,提出了模糊检测数据下既有钢筋混凝土桥梁的动态可靠性分析方法。以氯盐腐蚀下引起钢筋截面积减弱,导致结构承载能力和可靠性能降低为主线,采用隶属函数来描述缺陷信息,通过等概率原理将模糊变量转化成当量随机变量,进而基于任意概率密度函数的Monte Carlo抽样方法,分析了一座实桥的动态可靠指标变化情况。结果表明:模糊检测数据的均值对钢筋截面减弱影响较大,其中保护层厚度均值对其影响最为显著,这同样表现在对可靠指标的影响中;变量模糊幅度的影响较小,在确定隶属函数的过程中,更应注重隶属函数的均值。
[Abstract]:In order to solve the problem that the reliability evaluation of bridges in service can not be based on incomplete and defective detection data to accurately obtain the statistical characteristics of variables, a dynamic reliability analysis method for existing reinforced concrete bridges based on fuzzy detection data is proposed.According to the main line that the section area of steel bar is weakened caused by chloride corrosion and the bearing capacity and reliability of the structure are reduced, the membership function is used to describe the defect information, and the fuzzy variable is transformed into the equivalent random variable by the principle of equal probability.Then, based on the Monte Carlo sampling method of arbitrary probability density function, the variation of dynamic reliability index of a real bridge is analyzed.The results show that the average value of fuzzy detection data has a great influence on the reduction of steel bar section, and the average thickness of the protective layer has the most significant effect on it, which is also shown in the influence on the reliability index, and the influence of the fuzzy amplitude of the variable is relatively small.In the process of determining membership function, we should pay more attention to the mean value of membership function.
【作者单位】： 长沙理工大学桥梁工程安全控制省部共建教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(50908023) 教育部新世纪优秀人才资助项目(NCET-12-0724) 湖南省自然科学杰出青年基金项目(14JJ1022)资助
【分类号】：U441
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