施工风险评估论文提纲

论文题目：基于动态多源监控数据的香溪长江大桥施工风险评估研究

摘要：缆索吊装—斜拉扣挂是钢拱桥的重要施工方法,但这种施工方法会给桥梁结构带来复杂的内力和位移变化,其在施工过程中的风险已逐步暴露,为了保证桥梁施工质量和施工安全,对其施工风险进行分析刻不容缓。本文基于贝叶斯网络理论,结合动态多源监控数据对钢拱桥缆索吊装施工风险进行了分析。首先,根据缆索吊装—斜拉扣挂的施工特点和钢拱桥施工监控的主要内容,分析钢拱桥施工风险影响因素,提出了弹性模量变化、扣锚索张拉误差、扣塔偏移、扣锚索测量误差和温度变化五个主要影响因素;以香溪长江大桥为例,建立了拱肋缆索吊装的有限元模型,并对影响因素进行敏感性分析,计算结果表明,扣锚索张拉误差和测量误差对拱肋竖向变形的影响最大,拱肋线形受其影响的灵敏度系数最大值均达到了450,因此扣锚索张拉力对钢拱桥施工风险的影响很大,在缆索吊装施工过程中需要对其进行严格控制。其次,基于贝叶斯网络在分析不确定性问题的应用,以拱肋合龙误差为目标值,构建了香溪长江大桥缆索吊装施工风险的贝叶斯网络拓扑结构;并根据香溪长江大桥的动态多源监控数据,确定了该拓扑结构根节点所服从正态分布的均值和方差。根据根节点的概率分布和拱肋缆索吊装有限元模型,采用BP神经网络和蒙特卡罗法获取拱肋合龙误差的概率分布,再由贝叶斯网络计算得到香溪长江大桥拱肋合龙误差风险的概率,并结合《公路桥梁和隧道工程设计安全风险评估指南》对拱肋合龙误差风险进行评估,结果表明,拱肋合龙误差大于60mm的概率达到了0.2327,同时拱肋合龙误差在60~120mm的风险等级达到了Ⅳ级,因此有必要对扣锚索张拉力、扣塔变形和温度变化进行实时监控。最后,按施工阶段计算了香溪长江大桥拱肋结构的竖向偏差概率,结果表明,风险概率具有传递性,偏差值在0~40mm的风险概率会随施工的进展传递到大于40mm的概率,拱肋竖向偏差大于40mm的概率值从0.0903增大到了0.3507。本文基于动态多源监控数据和贝叶斯网络,建立了钢拱桥缆索吊装施工风险评估模型,并通过工程实际进行了验证,可望为分析评估同类桥梁建设风险提供有益参考,具有一定的理论参考和工程应用价值。

关键词：钢拱桥;缆索吊装施工;风险评估;动态多源监控数据;贝叶斯网络

学科专业：结构工程

摘要

abstract

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外桥梁风险评估研究现状

1.2.1 国外桥梁风险评估研究现状

1.2.2 国内桥梁风险评估研究现状

1.3 研究内容及技术路线

1.3.1 研究内容

1.3.2 技术路线

第2章 桥梁施工风险分析及贝叶斯网络理论

2.1 风险的基本概念

2.1.1 风险定义

2.1.2 风险的度量

2.1.3 风险的本质

2.1.4 风险的基本属性

2.2 贝叶斯网络理论

2.2.1 贝叶斯网络的准备知识

2.2.2 贝叶斯网络理论

2.2.2.1 贝叶斯网络概念及术语

2.2.2.2 贝叶斯网络构建

2.2.2.3 贝叶斯网络模型举例

2.3 本章小结

第3章 钢拱桥缆索吊装施工风险影响因素与敏感性分析

3.1 钢拱桥缆索吊装施工风险的影响因素

3.1.1 材料影响因素

3.1.2 施工影响因素

3.1.3 监控影响因素

3.1.4 环境影响因素

3.2 香溪长江大桥概况

3.2.1 工程简介

3.2.2 设计标准

3.3 拱肋合龙误差影响因素敏感性分析

3.3.1 弹性模量敏感性分析

3.3.2 扣锚索张拉误差敏感性分析

3.3.3 扣塔偏移敏感性分析

3.3.4 扣锚索测量误差敏感性分析

3.3.5 温度变化敏感性分析

3.3.6 敏感性分析结果

3.4 本章小结

第4章 基于贝叶斯网络的钢拱桥缆索吊装施工风险评估

4.1 贝叶斯网络评估拱肋合龙误差风险的思路

4.2 构建拱肋合龙误差风险贝叶斯网络拓扑结构

4.3 基于动态多源监控数据确定根节点的先验概率分布

4.3.1 连续分布离散化

4.3.2 根节点先验概率分布及离散化处理

4.4 利用先验函数关系获得拱肋合龙误差概率分布

4.4.1 BP神经网络仿真模拟

4.4.1.1 等水平正交试验设计

4.4.1.2 样本准备

4.4.1.3 BP神经网络模拟先验函数关系

4.4.2 蒙特卡罗法采样获取拱肋合龙误差概率分布

4.5 拱肋合龙误差风险概率计算

4.6 钢拱桥拱肋合龙误差风险分析

4.7 钢拱桥施工风险传递影响分析

4.8 本章小结

第5章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献