文档介绍：兰州理工大学
硕士学位论文
用概率神经网络对桩-承台进行损伤识别
姓名:高虹
申请学位级别:硕士
专业:结构工程
指导教师:狄生奎;杜永峰
20070529
摘要建筑物是与人们生活息息相关的结构,任何建筑物都要建造在地面以下一定深度的土层或岩石层上,建筑物通过其下部结构将荷载传递到地层中去。随着桩与桩基础工厂化生产和机械化施工水平的不断提高,桩基础在现代各类建筑物基础中被广泛采用。当建筑物建成后由于基础出现事故将导致建筑物失效并且造成重大经济损失。因此,,及时掌握基础的健康状况具有重要意义。本文在以下几个方面展开了研究工作。在国内外有关结构损伤识别、人工神经网络资料分析的基础上,总结了三类识别方法:静态识别法、动态识别法、神经网络智能识别方法。由于在土木工程中噪声是不可避免的,,并系统地论述了概率神经网络的原理、公式及应用。在东南大学所做试验及研究的基础上,建立了六桩承台的有限元模型,,承台底部钢筋为拉杆的空间桁架模型,说明桩一承台最可能损伤的部位为“拉、压杆部位”。在此基础上建立了六桩承台的损伤有限元模型,模拟“单压杆”、“多压杆”及“拉压杆”损伤等多种工况的损伤,将污染过噪声的损伤信号指标输入概率神经网络对桩承台进行了损伤定位,并用相同的输入参数输入网络,对两种网络的识别结果进行了比较。比较结果说明概率神经网络具有较好的识别性能及外推性并且不需花费训练时间。说明用概率神经网络对基于空间桁架传力机理的桩承台进行损伤识别是可行关键词:;损伤定位;数值模拟;概率神经网络;噪声的。硕十学位论文
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日期。:劢阩,月哆日学位论文原创性声明作者签名:≥粝∥学位论文版权使用授权书兰州理工大学本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。年解密后适用本授权书。本学位论文属于⒈C芸冢⒉槐C芏朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉”作者签名:导师签名:、
第滦髀桩承台损伤检测研究的意义建筑物是与人们生活息息相关的结构,建筑结构工程中常常存在着表面缺陷或破损,如梁板的裂缝、火灾后混凝土的过火、钢结构的开焊等。这些肉眼可见的破损或缺陷容易引起人们的重视,可及时诊断并采取措施加以修复和维修。近年来建筑行业突发事故频生,重者整座建筑物倒塌,表明实际上结构构件常常还存在着内部缺陷。这些肉眼不可见的潜在缺陷有时更具危险性,常常造成重大损失。因此,如何能通过一定的检测手段就可以分析判断结构是否具有缺陷,它们可能在什么位置等就成为当前国际上一任何建筑物都要建造在地面以下一定深度的土层或岩石层上,建筑物通过其下部结构将荷载传递到地层中去。随着桩与桩基础工厂化生产和机械化施工水平的不断提高桩基础在现代各类建筑物基础中被广泛采用。桩承台的使用条件十分广泛,可概括为以下几种情况:大桥、特大桥、高层建筑、高耸建筑物、重型厂房等荷载较大,地基上部土层软弱,适意的地基持力层位置较深时。无论是陆域还是水域,当施工方法、经济条件及施工条件及施工工期等受到限制不适于进行软土地基处理,也不适用于沉井、沉箱、地下连续墙等深基础,此时采用桩基础是比较适宜的方案。河床冲刷较大,河道不稳定或冲刷深度不易计算,采用浅基础施工困难或不能保证基础安全时。当地基计算沉降过大,或结构物对不均匀沉降敏感时,采用桩基础穿过松软土层将荷载传到较坚实土层,从而减少结构物沉降并使沉降较均匀。当施工水位或地下水位较高时,采用桩基础可减小施工困难和避免水下施工。地震区,在可液化地基中采用桩基础可以增加结构物的抗震能力,消除或减少地震对建筑物的影响。桩基工程施工常在地下或水下进行,往往需要挡土排水,施工难度大,在一般的多、高层建筑中,其造价约占总造价的%,工期约占总工期的%ァ5苯ㄖ锝ǔ后由于基础出现事故将导致建筑物失效和造成重大经济损失6刑ㄓ质亲〕采用的一种结构形式,因而对桩承台的损伤识别具有一定的经济意义,并且能够保障建个研究热点。筑物的安全使用。硕士学位论文
国内外损