基于不确定型层次的分析法桥梁安全性评估的研究

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1、武汉理工大学硕士学位论文基于不确定型层次分析法桥梁安全性评估研究姓名：刘文龙申请学位级别：硕士专业：结构工程指导教师：袁海庆20051101武汉理工大学硕士学位论文中文摘要大型桥梁是交通运输体系中的枢纽工程，在国民经济和社会生活中具有非常重要的作用。随着桥梁跨度的日益增大，大型桥梁结构的安全性越来越引起了人们的关注。随着桥梁结构分析理论、建筑材料和施工技术的发展，桥梁的跨越能力越来越大。但随着跨度的增大，其安全性问题Et益突出，如何在经济和技术允许的条件下，合理评价大跨度斜拉桥的安全性，是一项迫切而意义重大的课题。本文针对这一问题，在现有桥梁结构安全性评价方法的基础上，对斜

2、拉桥的安全性评估问题进行了深入研究，本文的具体研究成果如下：本文首先综述了桥梁评估技术的现状，深入探讨了桥梁安全性评价的内涵及其发展趋势，并引入了不确定型层次分析法在桥梁评估中的应用，以承载能力、耐久性损伤、表观缺损三个方面进行层次组合，建立了较为完整的斜拉桥安全性评价模型，并结合斜拉桥实际确定了其完整的指标体系。同时，将结构或构件的技术状态分为五个等级：良好状态，较好状态，较差状态，坏的状态，危险状态。在确定型判断矩阵的基础上，本文进一步引入了不确定型判断矩阵及其相应的权重求解方法，使之能考虑评估中的不确定性和模糊性。在综合评估中本文引入群判断，并用可信度来考虑不同专家的

3、评判水平，引入集值统计原理与重心决策理论，解决了区间数判断矩阵和区间数评价值在综合评估中的应用问题。最后，以巴东长江公路大桥为工程实例进行评估，输入检测值并采用相应的隶属度函数进行模糊化，按照评估对象的模糊推理规则进行推理，输出该桥梁的安全性评估结果。桥梁结构的安全性评估工作己经成为桥梁工程领域研究的热点问题。本文重点研究了桥梁安全性评价方法，取得了一些成果，但是在桥梁安全性评价领域尚有许多工作有待进一步研究，如确定桥梁安全性评价的特征指标及其等级标准、用经济分析的方法确定评价指标的权熏等。关键词：大型桥梁，综合评估，层次分析法，集值统计原理，模糊推理武汉理工火学硕士学位论

4、文AbstractLong-spanbridgesarethehingesoftrafficsystemandplayanimportantroleinnationaleconomicandsociety．Withthebridgespanincreasing．theresearchofthesafetyanddurabilityoflong—spanbridgeshasbecomethefocusofbridgeengineers．Withthedevelopmentofbrideanalysistheory,structurematerialandbuildingtec

5、hnique，thespanofbridgesisgettinglongerandlonger．But，withthegrowthofthespan，thesafetyisbecomingmoreandmoreimportant．Howtoevaluatethesafetyofthecable-stayedbridgeunderthepermissibilityofeconomicandtechniqueconditionisallimportantandurgenttask．Tothisproblem，thisdissertationgivesade印studyonthe

6、safetyevaluationofthecable—stayedbridgebasedontheexistingsafetyevaluationmethods．Themainachievementofthisdissertationalebrieflymentionedasfc'Uows：Firstly,thepaperoverviewthestateofthemethodsofbridgeassessment，andprobeintoitsconnotationanddevelopingdirectionaboutthesafetyevaluationofbridges

7、，andpointsoutthatalluncertaintypeofanalytichierarchyprocess(AHP)methodcanbeappliedinthesyntheticassessmentandmanagementofbridge．Giveacompleteevaluationmodeltoevaluatethesafetyofacable-stayedbridgebasedonAHP(theAnalyticHierarchyprocess)，andthemodelismadeupofthr