[发明专利]基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法

权利要求书

1.一种基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：基于桥梁设计参数建立中小桥初始有限元模型；

步骤2：根据桥梁现场检测结果或历史统计数据，选择桥梁抗力的概率分布；

步骤3：根据动态称重设备采集的随机车流样本，建立随机车流荷载模型；

步骤4：根据中小桥结构类型及损伤识别结果，基于刚度削减设计多种桥梁损伤工况，覆盖所有潜在损伤位置和多级代表性损伤程度；

步骤5：根据设计的损伤工况，通过调整初始有限元模型中的相应刚度参数，基于初始模型建立相应的有限元模型；

步骤6：基于桥梁抗力的概率分布、随机车流荷载模型，结合各损伤工况对应的桥梁有限元模型进行可靠度评估，得到损伤工况相应的可靠度样本；

步骤7：利用损伤工况和可靠度样本，训练机器学习算法，建立损伤工况和可靠度指标间的映射关系；

步骤8：基于损伤工况和可靠度指标间的映射关系，结合有损伤识别方法，能够通过损伤识别结果快速评估中小桥可靠度。

2.根据权利要求1所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：所述的步骤1中的有限元模型为基于实体单元的模型或梁格模型。

3.根据权利要求1所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：步骤2中桥梁抗力指跨中抗弯承载力、疲劳极限和跨中挠度限值。

4.根据权利要求1所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：步骤中损伤识别方法指等主流能够实现损伤定位、定量功能的方法，能够初步得到桥梁刚度削减位置及程度。

5.根据权利要求4所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：所述损伤识别方法为频域法或时域法。

6.根据权利要求1所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：步骤7中机器学习算法为具有映射能力的算法，算法的输入参数为桥梁损伤位置及程度，输出参数为相应的可靠度。

7.根据权利要求1所述的基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，其特征在于：步骤8中，首先通过损伤识别算法，得到桥梁损伤区域和位置，随后将识别结果输入训练后的机器学习算法，得到可靠度评估结果。