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基于体系可靠度的钢桁梁结构优化设计
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:《中南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:U443.35[建筑科学—桥梁与隧道工程;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]长沙理工大学土木与建筑学院,湖南长沙410114, [2]长沙理工大学桥梁工程湖南省高校重点试验室,湖南长沙410114
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51108045,51378081); 教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-10-0139); 桥梁工程湖南省高校重点实验室(长沙理工大学)开放基金资助项目(12KA04)
中文摘要:

建立钢桁梁结构体系可靠性优化的数学模型,在常规优化模型的基础上,以纵梁和横梁的弯曲失效、腹杆拉应力和屈曲失效为主要失效模式,采用β约界法构建出相关性较低的构件并组建成失效树。提出适用于钢桁梁结构的体系可靠性优化方法,该方法采用神经网络方法求解具有隐式功能函数复杂结构的体系可靠度,然后将体系可靠度通过罚函数的方式引入到个体适应度计算中,通过遗传算法实现体系可靠性优化。采用2种优化方案对某悬索桥钢桁梁结构进行体系可靠性优化分析。研究结果表明:该结构最初失效状态主要表现为腹杆的压应力屈曲失效,最终失效状态表现为纵梁和横梁跨中弯曲失效;2种方案的优化结果都表现为纵、横梁截面面积的减小和腹杆截面面积的增加,这表明该结构的纵梁和横梁的抗弯刚度较大,而腹杆屈曲强度储备稍不足。

英文摘要:

The system reliability models of steel truss beam structure were established. Bending failure modes of beam and carling were selected to be the main failure mode. The β unzipping method was used to establish the failure tree composed by components with lower correlation based on the convention optimization model. The structural optimization design method was presented based on system reliability. Neural network was used to analyze the system reliability with implicit function, and then system reliability was introduced into the genetic algorithm in the form of penalty function. Two optimization analysis schemes were put forward to analyze the system reliability optimal results of a steel truss beam structure. The results show that the initial structural failure mode is bucking failure of web member and the final structural failure mode is bending failure mode of beam and carling; the results of the two schemes are the decrease of the beam cross section area and the increase of the area of the web member, the beam flexural rigidity of the beam is enough, but the bucking strength is insufficient.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:20874