混凝土徐变模型随机性及参数敏感性分析

混凝土徐变模型随机性及参数敏感性分析

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1、多享京交硕士学位论文混凝土徐变模型随机性及参数敏感性分析RandomnessandParametricSensitivityAnalysisforModelsofConcreteCreep作者:马骁导师:韩冰北京交通大学2013年7月学位论文版权使用授权书lIYIIIIl2]114nIIIIl2lll8H11811111攀本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,提供阅览服务,并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学

2、校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名:写骁签字日期:汐,乡年7月U日~心以1月旮咖一/名期签日师字导签中图分类号:TU375UDC:624学校代码:10004密级:公开北京交通大学硕士学位论文混凝土徐变模型随机性及参数敏感性分析RandomnessandParametricSensitivityAnalysisforModelsofConcreteCreep作者姓名:马骁导师姓名:韩冰学位类别:工学学科专业:桥梁工程北京交通大学2013年7月学号:10121337职称

3、:教授学位级别:硕士研究方向:混凝土徐变致谢本论文的工作是在我的导师韩冰教授的悉心指导下完成的,韩冰教授严谨的治学态度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢三年来韩冰老师对我的关心和指导。王元丰教授悉心指导我们完成了实验室的科研工作,在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助,在此向王老师表示衷心的谢意。刘保东教授对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见,在此表示衷心的感谢。在撰写论文期间,课题组马伊硕师姐、张电杰师兄、冯邵攀、王芳等同学以及李露露师妹等对我论文中的思路讨论及编程工作给予了热情帮助,在此向他们表达我

4、的感激之情。另外也感谢我的家人以及各位朋友,他们的理解和支持使我能够在学校专心完成我的学业,他们的陪伴是我不断进步的动力。中文摘要摘要:目前,混凝土徐变的理论预测值与实际值存在较大偏差,这主要是由于徐变的不确定性所致。这种基于徐变模型的不确定性,由徐变影响因素的不确定性、徐变模型本身的不确定性两部分构成。徐变模型本身的不确定性源于对徐变机理认识不足、试验数据的拟合误差等因素所致,此方面的研究已经有了一定的结果。而徐变影响因素的随机性对徐变预测值变异性的影响还需进一步的研究,开展这方面的工作在研究徐变不确定性、提高徐变预测精度方面具有

5、重要意义。本文基于数理统计理论,研究了四种徐变模型对9种徐变影响因素的敏感性。基于典型徐变数据库,得到了徐变影响因素的秩相关系数矩阵。在考虑徐变参数之间相关性的基础上,采用改进的傅里叶幅度灵敏度检验法,计算了徐变模型对计算参数的全局敏感性。结果表明,混凝土干燥龄期、混凝土强度、弹性模量、加载龄期以及环境湿度对徐变度变异性影响较大,骨料水泥比对徐变度预测值变异性影响最小。各模型的预测精度随龄期增大而减小,四种模型的预测精度从大Nd,依次为GL2000、RILEMB3、CEBMC90—99、ACI209R.92。参数敏感度中包含了其他参

6、数相关性对徐变预测值不确定性的影响,采用神经网络模型进行非线性回归,将各参数的总敏感度分解为参数自身的独立贡献和与其他参数相关部分的相关贡献两部分。结果表明,当混凝土龄期大于30d时,四种模型的混凝土强度、弹性模量的相关贡献占总贡献的90%左右,这两个因素可以综合反映混凝土材料特性的对徐变预测不确定性的贡献。GL2000模型在实用角度比RILEMB3模型更具优势。关键词:徐变模型,参数相关性,全局敏感性分析,相关敏感度,独立敏感度分类号:TU375;TU528.01ABSTRACT——————————————————————————

7、~一ABSTRACT:LargedeviationsalwaysexistbetweentheoreticalpredictedValuesandactualvaluesofconcretematerialcreep,whicharecausedbyuncertaintyofcreep·Thecre印l】11cen撕consistsofinfluencingfactoruncertaintyandmodelllIlcena嘶’Ihel撇iscauSedbylackofreco嘶tionofcreepmechanismorfittin

8、gerrorsoftestdataetc.锄dhashadaclearconsiderationatpresent.However,researchesoneffectsofrandomnessofinfluencingfactors

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