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工程结构在整个生命周期内会受到荷载作用,这些荷载的时间、强弱等存在着随机性,同时结构本身也存在不确定性。荷载和结构的不确定性会使得结构的响应存在不确定性,因此采用结构可靠度方法评估结构完成预定功能的概率非常必要。本文结合数论选点法和人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)构造结构整体极限状态函数的代理模型,分析结构的整体抗震可靠度。针对如何结合数论选点法和ANN进行整体抗震可靠度研究,开展了以下研究工作:(1)基于ANN与数论选点结合的结构可靠度分析步骤,采用MATLAB进行相关程序的编写,结合数值算例和简单的门式刚架,同时采用蒙特卡洛模拟法(Monte Carlo Simulation,MCS)、直接蒙特卡洛抽样结合人工神经网络(Artificial Neural Network with Monte Carlo Simulation,MCS-ANN)以及数论选点结合人工神经网络(Artificial Neural Network with Number Theory,NT-ANN)方法进行结构可靠度分析,验证NT-ANN方法的计算精度以及计算效率;(2)以Open SEES建立的三层三跨的RC框架为研究对象,同时采用MCS方法、MCS-ANN方法以及NT-ANN方法,结合地震响应的非线性静力分析方法和能力谱方法,获得结构整体的需求和能力参数,进而建立RC框架结构整体承载能力和变形能力极限状态函数,进行结构整体静力抗震可靠度分析,获得结构整体静力抗震可靠指标和结构失效概率,并将三种方法的结果进行对比分析;(3)在变形能力静力可靠度分析的基础上,考虑结构的不确定性,分别选用确定性的地震动以及强度和频率非平稳的人工合成地震动作为输入荷载,采用NT-ANN方法进行基于变形能力极限状态结构整体动力抗震可靠度分析,并将计算结果与MCS方法作对比分析;(4)结合疲劳破坏准则,建立结构整体损伤极限状态函数,考虑结构的不确定性,采用MCS方法和NT-ANN方法进行整体损伤极限状态结构整体动力抗震可靠度分析,获得结构整体动力抗震可靠指标和结构失效概率,将两种方法的计算结果作对比。通过研究发现,当选取合适的生成矢量获得样本点时,采用NT-ANN方法建立的代理模型能够较为精确地代替原模型,计算得到的结构可靠指标在达到精度要求的前提下,能够大大节约时间,显著提高计算效率。