数值模拟联合算法及其在润扬大桥可靠度评估中的应用

为了定量研究大跨桥梁在外界随机因素作用下的结构安全性,实现在线状态的可靠度评估,利用可靠度的随机有限元法对润扬大桥悬索桥在正常运营和损伤等多种工况下的结构可靠度进行了数值模拟和可靠度评估。分析中采用蒙特卡罗重要抽样法和中心复合响应面法的联合算法作为数值模拟的基本工具,介绍了联合算法的具体实现途径、随机变量的参数定义并对大跨桥梁基于可靠度指标的评估准则进行了讨论。得到了多个随机变量的概率灵敏度、主要失效模式所对应的可靠度指标及其相应的状态等级。算例分析结果表明,基于随机有限元的可靠度分析方法可以较好地描述大跨桥梁的非线性特征,联合算法的应用提高了可靠度分析的效率和精度,其结果为润扬大桥悬索桥的状态评估和健康监测提供了参考。     

蒙特卡罗法在混凝土数值模拟中的应用

概述了混凝土结构层次观点,介绍了混凝土数值模拟方法及蒙特卡罗方法,重点讨论了蒙特卡罗法在混凝土细观层次上数值模拟的应用,分析了随机数产生的原理,详述了蒙特卡罗法建立随机骨料模型的过程,总结了蒙特卡罗法应用于模拟随机骨料结构的有效性。     

基于监测数据桥梁结构状态评估实用方法研究

监测系统测得的信号经处理后,以各指标的变化量为基准,提出一种围绕指标变化量这一新型评判参数的状态评估理论。从各指标变化量的近似统计分布规律着手,依据置信度和置信区间的概念,提出一种新的状态等级划分方法。由于监测数据与状态等级划分的标准均为区间数,采用区间可拓评价理论建立桥梁结构状态评估模型。引入集值统计和重心决策理论将权重分为主观权重和客观权重来分别计算。最后,以菜园坝长江大桥主桥作为工程实例,利用理论及相应监测数据进行评估分析,结果表明菜园坝大桥整体运营状态良好,评定结果与实际情况吻合较好,故可认为此种评定理论较为合理,具有较好的工程实用性。     

浅谈桥梁健康监测的发展现状

简要回顾了桥梁健康监测的发展概况,介绍了桥梁健康监测系统的组成及监控内容。重点讨论了桥梁结构健康状态评估的可靠度方法,最后探讨了桥梁健康监测领域未来的主要研究和发展方向。     

复杂结构可靠度的数值模拟

针对大型复杂结构分析中极限状态方程难于确定的问题 ,基于数值模拟技术探寻了如何利用通用结构分析有限元软件编程实现工程结构的可靠性分析。计算表明 ,数值模拟是求解复杂结构可靠度的有效途径     

大跨桥梁结构健康监测和状态评估研究进展

简要回顾了大跨桥梁健康监测的发展历程。结合润扬长江大桥健康监测系统,介绍了枯梁健康监测系统的组成、监测内容、功能及特点。重点对蒙特卡罗法、层次分析法、模湖理论、神经网络和遗传算法等桥梁结构常用的状态评估方法进行了介绍了比较。最后阐述了健康监测领域今后的主要研究问题和发展方向。     

伪蒙特卡罗法及其在边坡可靠度分析中的应用

在确定具有最小可靠度指标的滑动面（即临界可靠度滑动面）时,由于常规的蒙特卡罗法抽样耗时巨大,临界可靠度滑动面的获得较为耗时。对于均质边坡,利用简化Bishop法构建了可靠度分析的功能函数,设计了6种随机变量的标准差组合,假定了随机变量的4种抽样范围,利用抽样次数较小的蒙特卡罗法即伪蒙特卡罗法对随机生成的132组可行滑动面进行了伪可靠度指标的计算并与蒙特卡罗法计算得到的可靠度指标进行了比较分析,研究发现：只有一个随机变量的前提下,滑动面的伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标呈完全线性关系,在其它条件相同的情况下,伪蒙特卡罗法抽样范围越大,伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标之间的拟合直线斜率越小,反之亦然;伪蒙特卡罗法抽样次数越大,伪可靠度指标与蒙特卡罗法计算的可靠度指标之间的拟合直线斜率越大,反之亦然。对均质边坡,可应用伪蒙特卡罗法快速计算其临界可靠度指标。     

基于可靠度的评估法在桥梁管理系统中的应用

论述了桥梁管理系统的基本结构及其主要功能关系,介绍了基于结构可靠度理论的桥梁评估方法在桥梁管理系统中的应用,对可靠度评估模型的层次结构进行了分析研究,为该评估法在桥梁管理系统中的实现提供了保证。     

神经网络在桥梁结构等级状态评估中的应用

探讨了模糊数学中的隶属函数在桥梁技术等级状态评估中的应用。在研究现有桥梁状态评估方法的基础上,把人工神经网络和模糊数学理论结合起来应用于大跨度预应力斜拉桥的结构等级状态评估,建立了基于3层神经元的模糊神经网络模型,并建立结构损伤度函数及结构等级隶属度模型,通过样本学习训练,获取评估专家的知识及直觉思维,最终确定桥梁所对应的技术状态等级。以检测的150组线形检测数据作为学习样本,另外8组作为验证样本进行了线形状态评估预测。计算结果表明,网络预测值与期望值吻合良好。     

在役桥梁健康诊断与评估

随着使用年限的增加,桥梁不可避免地会出现结构老化、腐蚀以及承载力不足等问题,若不及时发现并处理就会对人民生命财产造成巨大损失.本文在查阅了大量文献基础上,详细介绍了目前国内外在桥梁健康监测与评估方面的方法、研究现状以及取得的成果.分析了桥梁健康诊断评估的主要特点.     

蒙特卡洛法在边坡稳定性分析中的应用

采用蒙特卡洛数值模拟法,用MATLAB编制了边坡工程可靠度求解程序,对小龙潭露天煤矿开挖边坡,进行了无渗流60°边坡角和有渗流30°边坡角的可靠性分析,计算结果表明,渗流水的存在对边坡的稳定起重要作用。     

基于Monte Carlo方法的氯离子扩散过程数值模拟

由于外界环境的扰动,混凝土构件的表面氯离子浓度不应是一个确定的数值,而是一个服从某种概率分布的随机变量.为了考虑这种随机性对氯离子扩散过程的影响,编写了基于Monte Carlo方法的氯离子扩散过程有限元分析程序.程序充分考虑了构件表面氯离子浓度的随机性和时变性,通过多次取样,可以计算出钢筋在任意时刻的锈蚀概率,从而为预测钢筋的开始锈蚀时间提供依据.     

建筑钢结构适用性分析与蒙特卡罗实现

基于概率理论探讨了蒙特卡罗(Monte Carb)有限元法的概念，采用大型通用有限元程序ANSYS提供的APDL语言将其结构分析与其PDS模块的统计分析能力相结合，实现可靠性分析的蒙特卡罗有限元法。结合建筑钢结构设计算例详尽叙述了该方法实现的流程。由于结构对适用性的控制要求低于对安全性的控制要求，适用性分析所用样本数只需承载能力极限状态分析时样本数的千分之一就能满足工程精度要求。     

Monte Carlo Simulation for Slope Stabilization Using Drilled Shafts

A reliability based analysis method for a drilled shaft stabilized slope system is presented in this paper. The drilled shaft stabilization mechanisms for the slope were treated as the drilled shaft induced soil arching, which was quantified by the load transfer factor in the limited equilibrium analysis. However, due to the inherent uncertainties of the soil properties and the model error of the semi-empirical load transfer equation, an extension modification of the deterministic method into a probabilistic method is developed in this paper. The MCS （Monte Carlo simulation） with log-normal random variables has been employed to calculate the probability of failure （Pf） for the drilled shafts/slope system. The developed theories were coded into a computer program for analyzing complex slope geometry and slope profile conditions. Finally, a case study has been performed to illustrate the application analysis of the developed probability approach in drilled shafts/slope system.     

Monte Carlo模拟法确定房地产报酬率

Monte Carlo模拟法要求估价师根据各种影响报酬率因素的历史数据,确定影响因素的变动范围和变动趋势,利用概率密度函数和科学的迭代过程,合理判断出报酬率。应用Crystal Ball软件分析收集到的实际数据,检验Monte Carlo模拟法用于确定房地产报酬率的可行性,认为Monte Carlo模拟法可以作为确定收益报酬率的重要方法。     

AK-MCS: An active learning reliability method combining Kriging and Monte Carlo Simulation

An important challenge in structural reliability is to keep to a minimum the number of calls to the numerical models. Engineering problems involve more and more complex computer codes and the evaluation of the probability of failure may require very time-consuming computations. Metamodels are used to reduce these computation times. To assess reliability, the most popular approach remains the numerous variants of response surfaces. Polynomial Chaos [1] and Support Vector Machine [2] are also possibilities and have gained considerations among researchers in the last decades. However, recently, Kriging, originated from geostatistics, have emerged in reliability analysis. Widespread in optimisation, Kriging has just started to appear in uncertainty propagation [3] and reliability [4] and [5] studies. It presents interesting characteristics such as exact interpolation and a local index of uncertainty on the prediction which can be used in active learning methods. The aim of this paper is to propose an iterative approach based on Monte Carlo Simulation and Kriging metamodel to assess the reliability of structures in a more efficient way. The method is called AK-MCS for Active learning reliability method combining Kriging and Monte Carlo Simulation. It is shown to be very efficient as the probability of failure obtained with AK-MCS is very accurate and this, for only a small number of calls to the performance function. Several examples from literature are performed to illustrate the methodology and to prove its efficiency particularly for problems dealing with high non-linearity, non-differentiability, non-convex and non-connex domains of failure and high dimensionality.     

基于蒙特卡罗法的加筋土坡稳定可靠度分析

采用可靠度分析的蒙特卡罗法 ,建立了加筋土边坡稳定极限状态方程 ,对其可靠度进行了分析 ,并结合工程事例 ,讨论了土性参数的均值和变异系数对可靠度指标的不同影响 ,指出可靠指标度量加筋土边坡稳定性更合理。     

基于蒙特卡罗模拟仿真的工期估算

工程项目在计划阶段运用传统的CPM、PERT等方法计算工期将受到各种不确定因素的影响,因此所得计算工期必然存在一定误差。现利用计算机编程,实现蒙特卡罗模拟模型对工期的多次循环计算,将此模型运用到水闸底板浇筑安装的案例进行仿真模拟,得出项目工期,将仿真所得结果与传统PERT方法所得结果进行比较,建立并证明了项目工期的概率分布类型,并最终得出分布类型的各个参数。同时也表明项目工期估算中的蒙特卡罗模拟方法占用的资源少、可操作性强,对于项目工期估算具有重要理论价值。     

基于Monte Carlo的砂土地震液化危害概率分析方法

针对砂土地震液化危害具有随机性和不确定性,提出了砂土地震液化危害的概率分析方法,即用概率表示不液化、轻微液化、中等液化和严重液化,并给出了采用Monte Carlo法(蒙托卡罗法)计算液化危害概率的表达式。采用该方法对一算例进行了分析,认为概率分析方法能较清楚地反映液化危害程度。     

A Monte Carlo method based on first- and second-order reliability approximations

A Monte Carlo sampling method based on both first- and second-order approximations to the failure region is proposed for the calculation of structural failure probabilities. The method applies to smooth failure surfaes and involves consideration of the hyperplane tangential to the failure surface at the design point and a hyperparabolic approximation to the failure surface. The efficiency of the method is illustrated with two examples and comparisons made with some other Monte Carlo methods.