CN102855219A - 基于ann-mc-ud方法的公路桥梁地震易损性分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于ANN-MC方法的公路桥梁地震易损性分析方法，是一种结合了人工神经网络(ANN)、蒙特卡洛方法(MC)以及均匀试验设计方法(UD)的地震易损性分析方法，针对目前地震易损性分析方法无法考虑结构自身的随机性的局限性，利用ANN、MC以及UD的组合方法，分别对桥梁结构的能力与需求进行概率统计分析，在此基础上形成能够综合考虑结构随机性与地震随机性的地震易损性曲线。该方法能够为既有桥梁的运营以及地震风险评估等提供理论依据。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于ANN-MC-UD方法的公路桥梁地震易损性分析方法。
背景技术
近年来，桥梁地震易损性分析逐渐发展成为研究结构在地震下的损伤规律与地震风险评估中的强有力的工具。目前结构易损性分析方法主要包括两种方法：第一种是经验方法，第二种是理论分析方法。第一种方法通常由专家根据大量震害调查，对破坏概率进行曲线拟合得到，从而得到地震易损性曲线。第二种方法当前主要采用基于确定性有限元分析的蒙特卡洛模拟法获得大量的地震易损性数据，作为统计分析的样本绘制易损性曲线。
然而考虑到传统的地震易损性评估中存在着大量的不确定性因素，而以往的桥梁结构地震易损性曲线大多只考虑了地震输入的随机性，而没有考虑桥梁结构自身参数的随机性对地震易损性曲线的影响。同时，大多数地震易损性分析存在着分析效率低，计算量大等特点，不适合大型复杂结构的地震可靠度评估，因此本发明针对这些问题，一方面使用ANN与MC方法来提高桥梁结构易损性分析的效率，另外一方面通过ANN、MC以及UD等方法将结构的随机性结合到易损性分析中去。
发明内容
为了克服传统的地震易损性分析方法的计算量大的特点以及无法考虑结构随机性等不足，本发明提供了一种全面、准确、高效的基于ANN-MC-UD方法的公路桥梁地震易损性分析方法，可以对公路桥梁的各种桥型进行分析，并在此基础上得到结构的失效模式，从而方便了解桥梁在地震荷载作用下的潜在危险部位，进而可以指导既有桥梁的运营管理以及进行地震风险评估。
本发明提出的基于ANN-MC方法的公路桥梁地震易损性分析方法，具体步骤如下：
(1)基于IDA方法与非线性时程分析方法的桥梁结构需求概率统计分析；
(1.1) 建立桥梁结构的有限元分析模型；
(1.2) 根据场地条件选取多条不同震级的地震波；
(1.3) 标准化每一条地震波，并作为地震波输入对桥梁结构进行IDA分析，获取每步分析所对应的桥梁结构地震响应；
(1.4) 对所得到的桥梁结构地震响应进行概率统计特征分析，确定在不同地震波输入强度下的桥梁结构地震响应的统计特征；
(2)基于ANN-UD方法结合弯矩-曲率分析方法或者Pushover分析方法的结构随机能力概率统计分析；
(2.1) 首先确定影响桥梁结构抗震能力的因素；
(2.2) 确定各影响因素的概率分布特征；
(2.3) 采用正交设计方法对不同的影响因素进行分析组合，形成a个有限元分析模型，随机产生b个随机有限元模型；
(2.4) 采用Pushover分析方法或者弯矩-曲率分析方法对每个有限元模型进行分析，获取桥梁结构的抗力性能点；
(2.5) 建立RBF神经网络模型，并用其中的a组分析数据进行神经网络训练；
(2.6) 用另外b组分析数据对RBF神经网络进行检验；
(2.7) 若第(2.6)步检验通过，则进入到下一步分析，否则，返回到第(2.5)步；
(2.8) 应用蒙特卡罗方法产生M组随机数据作为桥梁结构的模型参数，并输入到训练成熟的RBF神经网络中进行仿真，得到M组桥梁结构的抗力性能点；
(3)基于对数正态分布的理论易损性曲线的生成分析。
(3.1) 由前面得到桥梁结构抗震能力的因素和随机地震响应的概率统计特征，应用蒙特卡罗对随机抗震能力和随机地震响应的概率特征进行抽样；
(3.2) 确定桥梁结构各个构件的破坏准则；
(3.3)根据得到的桥梁结构全概率条件下的损伤指标，建立对应PGA下的损伤概率，绘制各有限单元的易损性曲线。
本发明中，步骤(2.1)涉及到的因数为墩柱半径、核心混凝土抗压强度、保护层混凝土抗压强度、纵向钢筋强度和纵向钢筋弹性模量。
本发明中，步骤(3.2)中破坏准则中使用的破坏指标采用Park-Ang破坏指标的改进形式，如式（1）。
式中，
表示损伤指标，
是地震作用下结构构件的最大曲率反应；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服曲率；是结构构件在单调荷载作用下的极限曲率；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服弯矩。
的取值一般在0-0.85之间。
本发明中，第一部分中桥梁结构的地震响应是由IDA方法计算而来，且假设地震响应是满足对数正态分布而进行统计分析。第二部分中需要考虑的结构本身的随机性的随机变量可包括以下随机变量的一个或者几个：结构截面的几何尺寸、阻尼、核心以及保护层混凝土的抗压强度、峰值应变、极限抗压强度和极限压应变以及钢筋的抗拉强度、弹性模量和钢筋的硬化比，针对连续梁桥、简支梁桥，随机变量的选择中还可包括桥梁每孔跨径、墩高。且ANN网络可以是BP神经网络或者RBF神经网络。第三部分中在形成易损性曲线时使用了Park-Ang破坏指标，并使用了对数正态分布对易损性曲线进行拟合。
本发明的有益效果：采用本申请的“基于ANN-MC-UD方法的公路桥梁地震易损性分析方法”后，能够在保证易损性计算精度的同时，提高计算效率，并且在易损性的分析中考虑结构本身的随机性，使得传统的地震易损性分析方法更为全面。
附图说明
图1为桥梁结构需求概率统计分析流程图；
图2为桥梁结构随机能力概率统计分析流程图；
图3为理论易损性曲线的生成分析流程图；
图4为四跨刚构桥的布置图与截面尺寸；
图5为56条地震波阻尼为5%的结构伪加速度谱；
图6为2#号墩的墩底曲率的IDA曲线图；
图7为2#号墩墩底的易损性曲线；
图8为考虑结构能力随机性对斜拉桥易损性的影响（1#墩底）。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式进一步对本发明进行说明。
实施例1：以一座四跨刚构桥在地震荷载作用下的易损性分析为例，来说明基于ANN-MC-UD方法的公路桥梁地震易损性分析方法。需要说明的是，本申请所提出的方法适用于公路桥梁中的各种桥型的地震易损性分析。
具体步骤如下：
第一步：基于IDA方法与非线性时程分析方法的桥梁结构需求概率统计分析
(1) 建立桥梁结构的有限元分析模型；桥梁的跨度与各截面尺寸由图4给出。结构的基本设防烈度为8度，设计基准期为50年。
(2) 根据场地条件选取多条不同震级的地震波记录；图5给出了56条地震波阻尼为5%的结构伪加速度谱。
(3) 标准化每一条地震波，并作为地震波输入对桥梁结构进行IDA分析，获取每步分析所对应的桥梁结构地震响应；图6给出了2#墩墩底曲率的IDA曲线图。
(4) 对所得到的桥梁结构地震响应进行概率统计特征分析，从而确定在不同地震波输入强度下的桥梁结构地震响应的统计特征。
流程图如图1所示。
第二步：基于ANN-UD方法结合弯矩-曲率分析方法或者Pushover分析方法的结构随机能力概率统计分析
(1) 首先确定影响桥梁结构抗震能力的主要因素；如表1所示。
(2) 确定各影响因素的概率分布特征；
(3) 采用正交设计方法对不同的影响因素进行分析组合，形成a个有限元分析模型。同时，随机产生b个随机有限元模型；
(4) 采用Pushover分析方法或者弯矩-曲率分析方法对每个有限元模型进行分析，获取桥梁结构的抗力性能点；
(5) 建立RBF神经网络模型，并用其中的a组分析数据进行神经网络训练；
(6) 用另外b组分析数据对RBF神经网络进行检验；
(7) 若第(6)步检验通过，则进入到下一步分析，否则，返回到第(5)步；
(8) 应用蒙特卡罗方法产生M组随机数据作为桥梁结构的模型参数，并输入到训练成熟的RBF神经网络中进行仿真，得到M组桥梁结构的抗力性能点；部位数据如表3所示。
(9) 对M组桥梁结构的抗力性能点进行概率统计特征分析。
流程图如图2所示。
第三步：基于对数正态分布的理论易损性曲线的生成分析。
(1) 由前面得到桥梁结构抗震能力和随机地震响应的概率统计特征，应用蒙特卡罗对随机抗震能力和随机地震响应的概率特征进行抽样。
(2) 确定桥梁结构各个构件的破坏准则，损伤状态的定性描述由表3所示，本例采用Stone和Taylor提出的Park-Ang破坏指标的改进形式，如（1）式。
式中，表示损伤指标，
是地震作用下结构构件的最大曲率反应；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服曲率；
是结构构件在单调荷载作用下的极限曲率；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服弯矩。
的取值一般在0-0.85之间变化。参照文献[12]的研究，本文取为0.2。
是构件在地震动时程内总的滞回耗能。
（3）根据（2）式桥梁结构全概率条件下的损伤指标，形成易损性曲线。易损性曲线如图7所示，图7中4条易损性曲线将桥梁墩柱的损伤状况分为5个区间，每个区间的损伤指标的取值的临界值参照Stone和Taylor取为0.1，0.25，0.4，0.77，分别代表无损伤、轻微损伤、中等损伤、严重损伤和倒塌。且图8给出了考虑结构随机性与未考虑结构随机时的易损性曲线的差异。
式中，
为结构能力的平均值；为结构能力的标准差或对数标准差；
为所选取地震动输入参数所代表的强度的均值；为所选取地震动输入参数所代表的强度的标准差或对数标准差；
为标准正态分布函数。流程图如图3所示。
表1为桥梁结构参数的统计特征；
表2为用于仿真模拟截面首次屈服曲率的人工神经网络的部分训练样本
表3为用于仿真模拟截面首次屈服曲率的人工神经网络的部分检验样本；
表4为损伤状态的定性描述。
表1 桥梁结构参数的统计特征
| 随机变量 | 分布类型 | 均值 | 变异系数 |
| 墩柱半径(m) | 正态分布 | 1.5 | 0.02 |
| 核心混凝土抗压强度(MPa) | 正态分布 | 29.4 | 0.17 |
| 保护层混凝土抗压强度（MPa） | 正态分布 | 21.2 | 0.1 |
| 纵向钢筋屈服强度(MPa) | 对数正态分布 | 335.0 | 0.07 |
| 纵向钢筋弹性模量(MPa) | 正态分布 | 2.0E+8 | 0.04 |
表2 用于仿真模拟截面首次屈服曲率的人工神经网络的部分训练样本
表3 用于仿真模拟截面首次屈服曲率的人工神经网络的部分检验样本
表4 损伤状态的定性描述
| 破 坏 状 态 | 损 伤 特 征 |
| 破 坏 | 仅在局部产生微小裂缝 |
| 轻微损伤 | 微小裂缝分布广泛 |
| 中等损伤 | 严重开裂或局部保护层剥落 |
| 严重损伤 | 混凝土被压碎或纵筋失效 |
| 倒 塌 | 结构完全失效 |
Claims (3)
1.一种基于ANN-MC方法的公路桥梁地震易损性分析方法，其特征在于具体步骤如下：
(1)基于IDA方法与非线性时程分析方法的桥梁结构需求概率统计分析；
(1.1) 建立桥梁结构的有限元分析模型；
(1.2) 根据场地条件选取多条不同震级的地震波；
(1.3) 标准化每一条地震波，并作为地震波输入对桥梁结构进行IDA分析，获取每步分析所对应的桥梁结构地震响应；
(1.4) 对所得到的桥梁结构地震响应进行概率统计特征分析，确定在不同地震波输入强度下的桥梁结构地震响应的统计特征；
(2)基于ANN-UD方法结合弯矩-曲率分析方法或者Pushover分析方法的结构随机能力概率统计分析；
(2.1) 首先确定影响桥梁结构抗震能力的因素；
(2.2) 确定各影响因素的概率分布特征；
(2.3) 采用正交设计方法对不同的影响因素进行分析组合，形成a个有限元分析模型，随机产生b个随机有限元模型；
(2.4) 采用Pushover分析方法或者弯矩-曲率分析方法对每个有限元模型进行分析，获取桥梁结构的抗力性能点；
(2.5) 建立RBF神经网络模型，并用其中的a组分析数据进行神经网络训练；
(2.6) 用另外b组分析数据对RBF神经网络进行检验；
(2.7) 若第(2.6)步检验通过，则进入到下一步分析，否则，返回到第(2.5)步；
(2.8) 应用蒙特卡罗方法产生M组随机数据作为桥梁结构的模型参数，并输入到训练成熟的RBF神经网络中进行仿真，得到M组桥梁结构的抗力性能点；
(3)基于对数正态分布的理论易损性曲线的生成分析；
(3.1) 由前面得到桥梁结构抗震能力的因素和随机地震响应的概率统计特征，应用蒙特卡罗对随机抗震能力和随机地震响应的概率特征进行抽样；
(3.2) 确定桥梁结构各个构件的破坏准则；
(3.3)根据得到的桥梁结构全概率条件下的损伤指标，建立对应PGA下的损伤概率，绘制各有限单元的易损性曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(2.1)涉及到的因数为墩柱半径、核心混凝土抗压强度、保护层混凝土抗压强度、纵向钢筋强度和纵向钢筋弹性模量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(3.2)中破坏准则中使用的破坏指标采用Park-Ang破坏指标的改进形式，如式（1）：
式中，
表示损伤指标，
是地震作用下结构构件的最大曲率反应；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服曲率；
是结构构件在单调荷载作用下的极限曲率；
是结构构件在单调荷载作用下的屈服弯矩；
的取值在0-0.85之间。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20130102 |