[发明专利]一种复杂风险源下的混凝土桥梁悬臂施工风险评估方法

摘要

本发明公开了一种复杂风险源下的混凝土桥梁悬臂施工风险评估方法，本发明将复杂风险因素视为随机变量，确定随机变量及其概率分布，建立复杂风险因素下桥梁悬臂施工风险临界状态方程；建立有限元模型，对随机变量进行样本设计，构成训练样本与检测样本；通过样本的学习，使BP神经网络形成样本输入参量和输出参量间的非线性映射关系；根据风险临界状态方程，利用蒙特卡罗原理模拟随机抽样，求解具体风险事件的风险概率；根据概率描述表对风险进行评价。本发明利用BP神经网络、有限元建模计算以及蒙特卡罗模拟方法对桥梁施工最大悬臂合拢阶段进行风险概率评估，判断合拢时因挠度误差导致的风险事件概率，对相应风险进行评估。

主权项

一种复杂风险源下的混凝土桥梁悬臂施工风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：将复杂风险因素视为随机变量，确定随机变量及其概率分布，建立复杂风险因素下桥梁悬臂施工风险临界状态方程；步骤2：建立有限元模型，对随机变量进行样本设计；利用正交试验设计产生样本数据输入值，根据样本数据输入值，建立混凝土桥梁悬臂施工最大悬臂状态有限元模型；根据正交试验设计确定样本点个数，分为A组和B组，其中A组有a个样本，B组有b个样本；步骤3：将A组和B组样本代入有限元模型，计算样本数据理论输出值，构造BP神经网络训练样本与检验样本；步骤4：通过A组样本训练BP神经网络，使BP神经网络形成样本输入参量和输出参量间的非线性映射关系，B组样本检验BP神经网络，检验网络精度是否满足要求；步骤5：判断检验网络精度是否满足要求；若是，则执行下述步骤6；若否，则回转执行步骤2；步骤6：对随机变量进行N次抽样，神经网络仿真，得到N组响应值；步骤7：根据步骤1中的风险临界状态方程，获得风险发生次数为m，利用蒙特卡罗原理模拟随机抽样，求解具体复杂风险因素的风险概率Pf：Pf=mN.]]>