沿海環(huán)境多因素耦合條件結構剩余壽命預測.pdf

1、沿海環(huán)境的鋼筋混凝土結構物，由于外界劣化因素眾多，使混凝土結構的耐久性大幅降低，其中包括氯離子對結構物的侵蝕、大氣中的二氧化碳造成的碳化、化學腐蝕、凍融交替循環(huán)、酸雨等對鋼筋混凝土結構造成損害。在實際工程項目中，往往因為影響因素眾多，獲取數(shù)據(jù)難度較大，而無法對沿海環(huán)境的結構物損傷程度有著精準的估計，更無法給決策者提供有效的信息，錯過了沿海結構物最佳的維護和加固時間。本文通過引入四種模型和詳實的實驗數(shù)據(jù)對沿海結構物的損害程度進行量化，同時

2、利用損傷系數(shù)來推算工程剩余的壽命，并根據(jù)本文推算的結構對沿海結構進行維護以延長結構的耐久年限。
　?。?）研究混凝土的剩余壽命，必須了解影響混凝土結構耐久性的劣化因素。所以本文介紹了影響沿海環(huán)境混凝土結構耐久性的各種劣化因素，并對各種劣化因素的損害機理和檢測方法做了簡要的描述，同時建立沿海環(huán)境混凝土結構物影響因素指標體系，以一種直觀的方法來了解各種劣化因素。最后通過混凝土結構的損傷系數(shù)解決混凝土損傷程度無法量化的難題，方便后來解決

3、混凝土結構物剩余壽命預測問題。
　　（2）在簡要的介紹了灰色系統(tǒng)理論的基本思想和哲學內涵之后，對灰色預測中的基本模型GM（1,1）模型進行了細致的探討。同時將GM(1,1)模型的應用做了延伸，由單因素預測推導出可以進行多因素預測的GM（1,N）模型。而面對最基本的GM（1,1）模型的時候我們分別探討了等周期預測和非等周期預測的兩種情況，豐富了GM（1,1）模型的多種預測情況。
　　（3）通過神經網絡網絡的發(fā)展歷史，逐步介紹了

4、神經元結構，神經網絡的基本原理和網絡結構。在分析BP神經網絡的有缺點后，通過和GM(1,1)模型結合取長補短，形成灰色單因素神經網絡，由此網絡推導 GM（1,N）灰色神經網絡模型，并對模型的參數(shù)和反向傳播誤差進行了設定，以完成多因素灰色神經網絡模型。
　?。?）通過詳細介紹了大連市某大橋的基本狀況，結合當?shù)厮臍庀髿v史文件，并從當?shù)貥蛄汗芾硖幨占瘹v年參數(shù)，對橋梁的整體損傷情況做了整體的評價。同時邀請專家對橋梁劣化因素進行打分，并利