高层建筑高度限值动态调整及合理评价

首先建立了能统一考虑设防烈度、基本风压及建筑平均层高、长宽比、高宽比等影响因素的高层建筑结构最大适用高度的动态表达式。其次 ,在分析介绍了模糊推理模型与算法等的基础上 ,给出了基于多重Mam dani模糊推理算法的高度合理性评价方法与评价过程 ,建立了高度合理性评价方法。最后 ,给出了该方法在高层建筑结构选型中的两个应用实例     

既有钢筋混凝土结构抗震设防目标与性能评估

以基于性能的抗震设计与评估理论为基础,考虑既有钢筋混凝土结构性能特点,结合我国现行抗震设计规范,对国内外规范及相关研究成果进行对比分析,给出既有建筑地震作用取值方法、抗震设防性能目标及性能指标的量化标准。给出既有建筑结构有限元分析模型的建立方法,形成较为系统的既有建筑抗震性能评价体系,其实用性及有效性通过对某一实际工程进行的抗震性能评估得以验证。分析结果表明：既有建筑结构抗震性能较拟建之初有明显降低,有必要建立既有建筑结构有限元分析模型。在进行抗震性能评估时,为获得较合理的评估结果,应根据后续使用期确定相应地震作用取值。结合给出的抗震性能目标、性能指标及其量化标准,该评价体系能够对既有钢筋混凝土结构进行合理、可靠的抗震性能评估。     

浅埋矩形框架地铁车站结构抗震性能指标标定研究

针对目前地下结构抗震性能水准定义与性能指标标定研究的不足,文章参考地面建筑性能水准的划分方法,将地下结构的抗震性能水准划分为四个水平,并对每一水平条件下结构具备的功能性作了简略描述。在此基础上,选取18座不同断面类型的浅埋矩形框架地铁车站,建立土-结构三维整体分析有限元模型。采用倒三角分布荷载的地下结构Pushover分析方法进行分析,获得各个车站结构关键构件的完整能力曲线。通过几何作图法和概率统计方法建立以层间位移角为限值的矩形框架地铁车站结构横向抗震性能指标体系。该性能指标量化标准可在一定程度上指导地下结构抗震设计,并为进一步发展和完善现有地下结构抗震性能指标体系研究提供参考。     

高层钢筋混凝土框架-核心筒结构抗震安全评价

为了对高层钢筋混凝土框架 核心筒结构的抗震安全性能做出评价,在太平洋地震工程研究中心（PEER）基于性能抗震设计方法的基础上,采用我国地震危险性分析的研究成果,利用三维非线性分析程序CANNY建立地震反应分析模型,确定地震波样本选择方法,引入相对谱值调整系数,对结构的安全性能进行预测,由此给出了适合于我国规范的结构抗震安全评价方法。利用此方法对一钢筋混凝土框架 核心筒结构进行了分析,对算例的抗震安全性能指标和位移特性做出预测,分析结果表明,此方法可行,可以用于单体结构的抗震安全评价中,当进行某类结构的抗震安全评价时尚需考虑分析模型和结构设计的不确定性。     

基于ACO的BP-RBF算法在建筑基础选型中的应用

本文将人工神经网络算法思想引入到建筑基础选型决策的研究中,首先把RBF神经网络模型与BP神经网络模型耦合生成BP-RBF模型。通过对厦门某工程的基础选型实例验证发现该算法具有迭代时间长、计算复杂的问题。为改进算法,本文将ACO算法引入BP-RBF模型,建立了基于ACO的BP-RBF神经网络模型,将专家库知识系统导入到改进后的模型中进行仿真训练,训练结果表明引入ACO算法后的模型将精度提高了5.43%,并将迭代时间缩短为原来的1/2。改进后的基于ACO的BP-RBF算法在基础选型决策中可达到89.74%的决策精度,算法科学合理,以期为建筑基础选型工作提供一定的参考。     

一种抗震结构拓扑渐近优化设计方法

提出一种抗震结构拓扑渐近优化设计方法.采用显式动力分析方法计算结构单元在整个地震过程中发生的总等效残余应变,基于在地震过程中单元发生的总等效残余应变越大意味着该单元消耗的地震能越多,则该单元在整个结构地震的过程中所起的作用就越大这一原理,通过单元的总等效残余应变阈值将结构单元定义为高效单元和低效单元,在拓扑优化过程中逐渐删除设计域中的低效单元,逐步使抗震结构趋于优化.当总的删除率大于等于给定删除率时抗震结构收敛于最优拓扑,实现了抗震结构的拓扑优化设计.算例表明文中提出的抗震结构拓扑渐近优化设计方法获得的抗震结构最优拓扑符合工程结构的特点,在结构的初始设计阶段可为结构工程师提供一种结构概念设计和结构选型方法.     

改进的逆向推理技术在深基坑工程专家系统中的应用

将传统的逆向推理技术根据求解问题的特征进行改进，实现新的模糊推理算法及其网络结构。通过实际工程中的应用，说明该方法是合理的。     

基于损伤性能的抗震结构最优设防水准的决策方法

首先建立了一个符合损伤指数定义的加权线性组合双参数地震损伤模型,并给出了损伤指数的简化计算方法;结合三水准设防原则,提出了一个符合实际的地震损伤性能目标;给出了地震损伤极限状态的实用表达式;在此基础上,探讨了基于损伤性能的两种抗震设计方法常规方法和最小造价设计方法;然后,给出了单体结构地震破坏的宏观模糊概率分析方法;最后,提出了单体结构最优地震设防水准基于损伤性能的决策方法.     

某型钢混凝土框架-混凝土核心筒结构的抗震性能评估

以某混合结构为研究对象,通过振动台试验和数值分析2种手段对该混合结构的抗震性能进行了相关研究.主要利用PERFORM-3D建立了整体结构的非线性计算模型,对结构进行了弹塑性时程分析.根据结构整体的位移响应和能量耗散以及构件的变形和塑性铰开展情况,来了解在不同强度地震作用下结构的地震反应特点,同时根据预定的性能指标限值对结构的抗震性能进行了评估,并将数值分析结果与试验结果进行了对比.试验与数值分析结果均表明,该结构具有良好的抗震性能.     

钢筋混凝土剪力墙抗震性能分析

文中提出了基于结构性能的钢筋混凝土剪力墙抗震性能分析方法。构建抗震性能指标，更为简便、精确地表征各部件的工作状态。建立剪力墙结构分析模型，对钢筋混凝土剪力墙抗震性能进行评估与分析。结果表明，方法1相较于本文方法的最大位移少了0.310 mm，方法2相较于本文方法的最大位移减少了0.502 mm，因此，基于结构性能的钢筋混凝土剪力墙抗震性能分析方法能够有效控制该建筑的抗震性能，可应用在工程施工中。     

A Support System for Fuzzy Optimum Aseismic Structural Design of Reinforced Concrete Buildings Using Graphical Representation

Abstract: In this paper, a support system of optimum aseismic design is proposed on the basis of fuzzy set theory and a graphical representation method. In optimum aseismic design of buildings, it is necessary to take account of subjective evaluation of users. In this system, a hierarchical model is employed to idealize and model the decision process of optimum aseismic design. By applying fuzzy set theory, this system can take account of subjective evaluation of users. The system is a prototype of an expert system for optimum aseismic design, and its knowledge is compiled interactively as numerical values by the fuzzy confluence rule and membership functions in fuzzy set theory in accordance with the hierarchical model given by users. Knowledge, which is necessary to perform the inference on optimum aseismic design, is acquired interactively. Optimization is performed by fuzzy multiobjective maximizing decision, and the maximum evaluation values of the top attribute can be found. Furthermore, distributions of the grade of membership value in maximizing the decision process are graphically represented, so the user can understand this process easily and intuitively. A case study is carried out for a reinforced concrete typical high school building in Kobe City.     

基于模糊多属性决策法的施工企业信用评价

在财务指标的基础上结合企业竞争力、投标状况、合同履行以及信用记录等多方面构建一套适合施工企业的信用评价指标体系,并采用三角模糊数的形式给出指标值和决策者的主观值,引入基于决策者的主观偏好的模糊多属性决策方法进行施工企业信用评价。实例评价结果表明,信用指标的设置符合工程实际,模糊多属性决策法用于施工企业的信用评价是可行的。     

用模糊分析决策理论优选中高层住宅结构体系

中高层住宅结构体系的优选是一个综合性的多目标决策问题。通过简要介绍中高层住宅常用的钢筋混凝土结构体系及其优缺点 ,给出中高层住宅结构体系优选影响因素关系图 ,并提出如何利用模糊集分析单元系统理论计算影响因素的权重分配系数和评价矩阵 ,最后以具体实例阐述优化选择中高层住宅结构体系的全过程。方法可供关注工程决策的读者参考     

防控突发性传染病的医疗建筑网络评价模型建构

构建防控突发性传染病的医疗建筑网络评价模型,为传染病医疗建筑网络的现状评测提供可行的实践方法,为传染病医疗建筑网络的规划建设提供科学的决策依据。模型选择适应医疗建筑网络评价的模糊综合评价法作为评测工具;运用危机管理理论,研究突发性传染病的预防、救治和恢复的全过程指标系统;依据对城市现有传染病医疗建筑体系和传染病防治法律法规的大量统计和研究,将评价指标和权重系统量化,形成科学、适用、完善的评价模型。     

一种基于BIM的建筑性能分析软件选用方法

建筑性能分析软件的种类很多,如何正确选择所需要的软件,成为现在研究的一个热点。总结现有的建筑性能分析软件,结合目前软件评价方法研究中常见的问题,运用层次分析法模型和模糊数学方法对软件选用的评价标准进行模糊化处理。通过建立基于软件评估体系ISO/IEC9126的建筑性能分析软件的评价体系,运用层次分析法(AHP)确定各指标权重,采用模糊综合分析法实现建筑性能分析软件的选用,为设计者在设计初阶段选择何种建筑性能分析软件提供参考依据。     

Evaluating subcontractor performance using evolutionary fuzzy hybrid neural network

This paper developed an evolutionary fuzzy hybrid neural network (EFHNN) to enhance the effectiveness of assessing subcontractor performance in the construction industry. The developed EFHNN combines neural networks (NN) and high order neural networks (HONN) into a hybrid neural network (HNN), which acts as the major inference engine and operates with alternating linear and non-linear NN layer connections. Fuzzy logic is employed to sandwich the HNN between a fuzzification and defuzzification layer. The authors developed and applied the EFHNN to assess subcontractors performance by fusing HNN, FL and GA. Enhancing subcontractor performance assessments are crucial in terms of providing to general contractors information on historical contractor performance essential to guiding a selection of appropriate subcontractors for a specific current or future subcontracting need. Results show that the proposed EFHNN may be deployed effectively to achieve optimal mapping of input factors and subcontractor performance output. Moreover, the performance of linear and non-linear (high order) neuron layer connectors in the EFHNN was significantly better than performances achieved by previous models that used singular linear NN.     

A Fuzzy Expert System for Prioritizing Rehabilitation of Sewer Networks

Abstract: Rehabilitation of sewer networks is a huge and very costly global problem that has often been treated on a crisis‐based approach. The development of a rehabilitation program requires models and tools for assessing the condition and performance of sewers. The original contribution of this study is the development of a ranking scheme for sewer rehabilitation priorities. A fuzzy expert system was applied with inputs from a combined assessment of hydraulic, structural performance and potential failure consequences. The fuzzy structural system computes the global structural performance index for each pipe using internal condition, surrounding condition, and site vulnerability (SV) as inputs. The fuzzy hydraulic system uses hydraulic performance index (HPI), hydraulic performance impact, and SV to compute the global HPI. Finally, the fuzzy global system uses all these factors to compute the global performance index for each pipe. This methodology was successfully applied to the sewer system of the City of Laval in Canada. The results show how the fuzzy inference system may be used to establish rehabilitation priorities for each pipe section. The fuzzy expert system provides more realistic results than the intuitive approaches that use structural and hydraulic performance maximum and mean.     

低维护园林植物优选体系的建立

当前园林建设中存在的盲目引种和不恰当的植物配置方式,造成植物生态适应性的降低和维护费用的增加,这也增加了碳排放量而使园林的固碳作用减弱,从而降低了园林在城市中的生态服务功能。为了有效地解决这一问题,促进节约型园林的建设,应在园林建设中优先选择那些生态适应性较强,维护费用较低的园林植物。本体系中建有按生态气候型查询模块和模糊综合评判模块。按生态气候型查询模块提供以城市为单位的属于相关生态气候型区域的植物查询,而模糊综合评判模块基于模糊数学原理,利用Visual C++6.0和SQLServer数据库混合编程技术开发出低维护园林植物优选体系,可以快速计算出植物的生态适应性指数、节约性指数及选择性指数。用户只需在Visual C++6.0开发的界面中输入相关数据,系统即会根据用户选择调用相关的存储过程进行模糊综合评判分析,并以表格形式给出分析结果,从而为低维护园林植物的筛选应用提供技术支撑。     

基于模糊证据推理的铁路隧道施工风险评估模型建构

研究基于模糊证据推理的铁路隧道施工风险评估模型,是一个模糊神经网络配合加权指标模型。其模糊神经网络的数据模糊使用数据投影法、归一化法、去量纲法等前置模糊算法,形成14个Double格式数据并输入到多列神经网络后,使用4个相对独立的解模糊模块对数据进行解析,形成针对4个特定事故风险的评价结果。使用加权指标法对4个指标进行整合,形成总体评价指标。通过真实数据的仿真分析,对比技术领域常用的2套成型软件,在评价敏感性不变的前提下,其评价特异性从10%提升至95%以上。