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本文讨论了采用基于人工智能的技术来估计地震破坏,不是为了取代现有方法,而是为了提高经验方法的精度。因此,在1998年亚速尔群岛地震(葡萄牙)之后收集的破坏数据被用于对采用经典破坏公式和基于人工神经网络(ANN)的创新方法获得的破坏等级进行比较分析。该分析是基于使用混合地震脆弱性评估方法计算出的脆弱性指数进行的,该指数随后用作两种方法的输入。然后将获得的结果与真实的震后损害观察结果进行比较,并认真讨论每种方法所达到的调整水平。最后,开发了一种使用ANN作为逼近函数的计算机例程,并将其应用于导出新的脆弱性曲线表达式。总的来说,本研究开发的人工神经网络可以比原始的脆弱性方法获得更好的近似值,而原始脆弱性方法已被证明是非常不保守的。同样,发现拟议的脆弱性曲线表达式比传统的分析表达式可提供更准确的破坏预测。

对于承受高温的钢筋混凝土构件,在役载荷的程度(通常表示为载荷比)可能会对结构性能产生很大影响。特别地,负载率相对于负载引起的热应变现象是关键的。尽管具有潜在的关键作用,但迄今为止,尚未详细研究载荷比对材料和结构行为的影响。实际上,实际结构在使用寿命期间会承受强加载荷的变化,因此了解整个载荷范围内在高温下可能产生的响应非常重要。在本文中,使用经过验证的有限元模型在材料和结构水平上均对载荷比的影响进行了数值研究。该模型结合了拟议的本构模型,该模型考虑了负载引起的热应变,并且在准确性方面已显示出优于现有的Eurocode 2模型。使用经过验证的模型,研究平板的具体情况以及在各种载荷比率下与支撑柱的关联连接。对于所检查的情况,从低到高的加载比捕获了与位移观察一致的结构行为(包括位移方向)的显着差异。

更好地了解多层结构在外部载荷下的机械性能是结构设计和风险评估的最重要项目。这项研究的目的是为轴对称载荷产生的多层结构的力学行为提出并开发一种解析解决方案,并研究各向异性层和层间条件对多层结构的影响。为了达到这些目的,首先,根据控制方程,通过采用空间汉克尔变换来为单层分析解决方案。然后应用全局矩阵技术来实现汉克尔域中多层结构的解析解。在此过程中考虑了滑动和粘结的夹层条件。最后,利用积分变换的数值反演来求解实域中的位移和应力分量。高斯-勒格德勒正交是数值反演过程中的关键方案。此外,在对所提出的解析方案进行验证之后,一种典型的三层柔性路面被用作多层结构数值分析的计算载体。结果表明,各向异性层和中间层条件显着影响所提出结构的机械性能。

结构的应变能可以随损坏位置的损坏而改变。在力系统中使用该指标对损坏位置进行精确检测取决于确定损坏前后结构变形函数的准确性。由于需要考虑较高模态的影响以及操作条件对结构模态参数的提取的不利影响,使用基于模态的方法来识别复杂桥梁中的损伤始终伴随着问题。在本文中,利用贝蒂-麦克斯韦理论通过影响线的概念确定了结构的变形。然后根据应变能的变化建立了两个损伤检测指标。这些指数是分别针对弯曲和扭转变化而提出的。对五跨混凝土弯桥进行了有限元分析,以验证所述方法。通过降低甲板不同部分的刚度来模拟损坏。通过以非常低的速度在桥上传递移动的载荷,沿着每个跨度测量关于甲板上的点的位移的响应。计算了所研究桥梁从位移影响线提取的应变能和从旋转位移影响线提取的应变能的指标。结果表明,所提出的方法通过显着减少记录响应所需的传感器数量,已经很好地识别了损坏的位置。另外,使用SERIL可以高分辨率检测对称损伤的位置。