基于深度学习的框架,用于在重力负荷下对有腐蚀的PSC盒梁的电缆桥的时间依赖性可靠性分析
Jihwan Kim1, Jungho Kim2, Taeyong Kim3
1Civil and Architectural Engineering Specialty Group, Samsung E&A, Seoul, Republic of Korea.
本研究引入了一种深度学习框架,用于评估带有腐蚀预应力混凝土 (PSC) 箱梁的老式缆桥的可靠性,提供高效和准确的结构健康监测.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 结构工程 结构工程
- 计算力学 计算力学 计算力学
背景情况:
- 维护民用基础设施对于交通安全至关重要.
- 桥梁中的预应力混凝土 (PSC) 箱梁面临着腐蚀引起的损坏风险.
- 当前的可靠性评估方法通常是计算密集的,或者忽视系统级的行为.
研究的目的:
- 开发一个高效的深度学习框架,用于评估带有腐蚀的PSC盒梁的电缆桥的时间依赖性可靠性.
- 准确地建模结构退化和腐蚀下的系统级反应.
- 为评估老化的桥梁基础设施的可靠性提供一个强大的工具.
主要方法:
- 开发一个有限元模型来模拟渐进的结构退化.
- 训练一个深度神经网络 (DNN) 来预测PSC箱梁在腐蚀下的曲特性.
- 将DNN预测集成到基于蒙特卡洛的系统可靠性分析的全球桥梁模型中.
- 纳入与环境因素,几何和负载再分配相关的不确定性.
主要成果:
- 拟议的框架有效地评估了带有腐蚀的PSC箱梁的桥梁的时间变异可靠性.
- 数字研究强调了腐蚀对结构性能和负载再分配的重大影响.
- 深度学习方法提供了在不同腐蚀水平下结构行为的准确预测.
结论:
- 基于深度学习的框架提供了一个计算效率高,可靠的解决方案,用于评估老化的有线桥梁的可靠性.
- 这种方法增强了关键基础设施的结构健康监测和维护策略.
- 准确的可靠性评估对于确保桥梁的长期安全和可用性至关重要.
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