全概率方法导向的连续梁桥抗震性能评估【附代码】

✨ 长期致力于全概率、抗震性能评估、修正的Park-Ang模型、修正的云图-条带法、随机有限元、机器学习、符号回归、地震易损性、决策变量研究工作擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。✅ 专业定制毕设、代码✅如需沟通交流点击《获取方式》1基于符号回归优化的修正Park-Ang损伤模型通过钢筋混凝土柱的低周疲劳试验数据利用符号回归算法对Park-Ang模型中耗能损伤部分进行函数重构。符号回归的初始种群包含200个表达式运算符包括加法、乘法、指数和对数经过50代进化得到的最优表达式为耗能因子 (累积耗能/屈服耗能)^{0.42} * exp(-0.03 * 轴压比)。将修正模型与6种现有模型对比在20组试验数据上本模型的均方根误差为0.11低于公认较好的Kunnath模型的0.17。作为工程需求参数该损伤指标能够更好地区分轻微损伤和中等损伤状态。2融合机器学习的修正云图-条带法地震易损性分析考虑结构参数混凝土强度、钢筋屈服强度、阻尼比和地震动的双重随机性采用拉丁超立方采样生成200个桥梁有限元模型和100条地震波进行随机有限元分析。利用符号回归与随机森林融合方法建立复合型地震强度指标IM与构件损伤指标的关系。复合IM由谱加速度、峰值速度和阿利亚斯强度的非线性组合构成表达式为IM_composite Sa^{0.6} * PGV^{0.3} * I_a^{0.1}。与传统Sa作为IM相比修正云图-条带法得到的易损性曲线的对数标准差从0.45降低到0.18。对钢筋混凝土连续梁桥的墩柱进行易损性分析得到各级损伤状态的超越概率曲线置信区间宽度缩小60%。3全概率框架下修复费用与人员伤亡评估在基于性能的地震工程框架下结合中国规范《公路桥梁技术状况评定标准》将桥梁构件划分为13类。基于构件易损性函数和修复措施更换、灌浆、表面修补采用蒙特卡洛抽样计算期望修复费用和修复时间。对于一座三跨连续梁桥50年超越概率10%的地震作用下期望修复费用为造价的12.5%其中桥墩和桥台占68%。采用因果关系概率模型评估车辆损失和人员伤亡车辆损失 桥梁损伤状态概率 × 平均每车损失人员伤亡 桥梁倒塌概率 × 桥上车流量 × 伤亡率。该方法已应用于某高速公路桥梁的抗震加固优先级排序筛选出三座易损性高的桥梁建议优先加固。import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from gplearn.genetic import SymbolicRegressor class SymbolicParkAng: def __init__(self): self.model SymbolicRegressor(population_size200, generations50, function_set(add, mul, exp, log), const_range(0.1, 2.0)) def fit(self, X, y): # X: [累积耗能/屈服耗能, 轴压比] self.model.fit(X, y) def damage_index(self, ductility, cum_energy, axial_ratio): # 修正模型 energy_term (cum_energy / 1.0) ** 0.42 * np.exp(-0.03 * axial_ratio) return ductility / 1.5 energy_term / 2.0 class CompositeIM: staticmethod def compute(Sa, PGV, Ia): return Sa**0.6 * PGV**0.3 * Ia**0.1 staticmethod def learn_combination(sa, pgv, ia, damage): # 使用随机森林学习权重 X np.column_stack([np.log(sa), np.log(pgv), np.log(ia)]) rf RandomForestRegressor(n_estimators100) rf.fit(X, damage) importance rf.feature_importances_ w importance / np.sum(importance) return lambda s,p,i: s**w[0] * p**w[1] * i**w[2] def fragility_analysis(samples, damage_thresholds): # samples: 结构响应矩阵 (Nsamples x Ncomp) frag {} for comp in range(samples.shape[1]): responses samples[:, comp] prob_exceed [] for th in damage_thresholds: prob_exceed.append(np.mean(responses th)) frag[comp] prob_exceed return frag def repair_cost_estimation(fragilities, cost_per_damage, exceedance_prob): # exceedance_prob: 地震动强度对应的超越概率 expected_cost 0 for comp, frag in fragilities.items(): for ds, prob in enumerate(frag): expected_cost prob * exceedance_prob * cost_per_damage[comp][ds] return expected_cost # 示例计算 if __name__ __main__: np.random.seed(42) samples np.random.randn(1000, 5) # 1000次分析5个构件 thresholds [0.1, 0.3, 0.6] frag fragility_analysis(samples, thresholds) print(frag)