摘要
本发明提出了一种钢筋混凝土结构性能退化智能预测及耐久性极限状态评估方法,包括:建立环境与结构参数的随机变量概率模型;融合卷积神经网络构建氯离子扩散智能预测模型,采用蒙特卡洛抽样分析钢筋初始锈蚀时间的概率分布,实现钢筋脱钝时间的预测;建立钢筋时变锈蚀模型获取钢筋锈蚀损失率随时间的变化情况;进一步的,采用增量静力分析方法,通过随机抽样建立不同锈蚀率条件下的钢筋混凝土结构的多尺度有限元模型;获取极限状态下的临界荷载值,得到不同锈蚀程度下的失效概率曲线;最后通过定义承载力降低系数,得到钢筋混凝土结构承载力失效时间,实现钢筋混凝土结构在锈蚀状态下的耐久性极限状态的评估。
技术关键词
钢筋混凝土结构
氯离子扩散系数
状态评估方法
混凝土表面氯离子浓度
静力分析方法
损失率
融合卷积神经网络
混凝土孔隙率
混凝土内钢筋
有限元分析模型
蒙特卡洛
钢筋锈蚀率
误差函数
三角形
概率密度函数
抽样算法
曲线
系统为您推荐了相关专利信息
健康状态评估方法
多源异构数据
红外热像图像
融合多源特征
网格模型
置信规则库
状态评估方法
智能健康
系统健康状态评估
可靠性计算方法
发动机进排气系统
柴油机进排气系统
时域特征
粒子群算法
在线状态评估
健康状态评估方法
健康状态评估系统
轨枕
动态
数据
分类器
状态评估方法
心电波形数据
心电特征
眼动特征