基于支持向量機的大跨連續(xù)剛構(gòu)橋可靠度分析.pdf

1、連續(xù)剛構(gòu)以其良好的結(jié)構(gòu)性能及經(jīng)濟性優(yōu)勢被廣泛應(yīng)用于我國的中西部山區(qū)。采用確定的有限元計算分析對連續(xù)剛構(gòu)橋的進行安全性評估是不夠的，實際情況中，結(jié)構(gòu)的隨機變量眾多，需要采用基于概率理論的可靠性分析對其安全性進行評估。在橋梁結(jié)構(gòu)可靠度分析過程中，減少輸入樣本數(shù)量、提高計算效率、體系可靠指標(biāo)的分析計算及結(jié)構(gòu)參數(shù)敏感性分析研究等都是目前亟需解決的問題。
　　支持向量機(Support Vector Machine，SVM)是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)

2、險最小化原則的優(yōu)秀機器學(xué)習(xí)方法。該方法通過與傳統(tǒng)的可靠度分析方法結(jié)合已經(jīng)得出了基于支持向量機的可靠度算法。本文通過改變樣本數(shù)據(jù)來達到減少總體樣本輸入量的目的，即通過改變樣本中的效應(yīng)值使得樣本接近極限狀態(tài)曲面兩側(cè)，從而提高計算效率減少樣本輸入數(shù)量。通過算例與該方法進行對比，表明該方法在可靠度應(yīng)用中是高效及可行的。
　　結(jié)合連續(xù)剛構(gòu)橋體系失效準(zhǔn)則確定某橋的控制截面，并找出該連續(xù)剛構(gòu)橋主要的失效模式。采用本文方法對連續(xù)剛構(gòu)橋進行了體系可