港口工程结构可靠度研究进展

本文系统地总结了结构可靠度理论在港口工程领域的研究和应用,对国内外工程结构可靠性设计标准的发展历程进行了回顾,介绍了中国港口工程结构可靠度设计的基本原则和方法,并从四个方面总结了港口工程结构可靠度的研究发展和现状:(1)港口工程结构荷载与抗力的统计分析;(2)防波堤的可靠度计算与可靠性设计;(3)重力式、板桩、高桩和开敞式码头的可靠性设计;(4)桩基基础和边坡稳定研究。目前,港工结构可靠性研究正在从近似概率设计向全概率设计转变。新方法和新技术的发展和应用将推动港口工程可靠性设计理论和实践的变革。     

梁板式高桩码头结构整体可靠度计算方法

在环境条件和使用荷载作用下,高桩码头结构损伤和承载力降低是普遍存在的问题。在役梁板式高桩码头结构安全评估,是保证港口设施安全运行的必要措施。结构整体可靠度是结构安全评估的核心指标,但目前尚未建立结构整体可靠度计算的有效方法。基于非线性有限元数值模型,采用蒙特卡罗模拟技术确定了典型梁板式高桩码头结构整体极限承载力概率分布模型及其统计参数,研究了损伤位置、损伤程度和损伤数量等对极限承载力概率分布及其统计参数的影响,明确了无损结构整体极限承载力概率分布模型及其统计参数可用于损伤结构分析。将结构整体极限承载力作为结构抗力随机变量,采用一次二阶矩法计算结构的可靠指标,建立了一种在役梁板式高桩码头结构整体可靠度计算的有效方法。     

水平荷载作用下高桩码头整体可靠度研究

高桩码头在港口中应用较为广泛,与重力式码头相比,其耐久性较差,因此,其结构可靠度的研究对于工程安全运行至关重要。目前,高桩码头可靠性的研究大多局限于构件层面,特别是忽略了构件失效之间的联系,不能反映整体的安全性能。本文通过ANSYS软件建立高桩码头参数化数值模型,综合考虑失效模式之间的联系,计算码头的水平向极限承载力,进而求解码头的可靠指标。结果表明,本工程实例的码头水平向极限承载力服从正态分布;采用JC法算得码头水平向可靠指标为21.78,码头自身结构在水平向的安全储备较大。本文的分析方法可对高桩码头的设计和安全运营提供技术支持。     

防波堤的人工神经网络Monte Carlo法可靠性分析

防波堤建设费用巨大,且一旦遭到破坏,后果甚为严重,因此,如何准确地计算防波堤的可靠性意义重大.随着人工神经网络理论的快速发展,人工神经网络方法在结构可靠性分析中的应用逐渐得到重视.基于神经网络的Monte Carlo法计算直立式防波堤的可靠性,概率意义明确.以秦皇岛典型直立堤为算例,采用基于神经网络的Monte Carlo法对直立式防波堤进行可靠性分析时,将直立堤滑动破坏和倾覆破坏的极限状态方程中的所有参数均作为变量处理,并将计算结果与Monte Carlo模拟的直接抽样法、重要抽样法以及独立变量JC法的计算结果进行对比.结果表明:基于神经网络的Monte Carlo法和Monte Carlo模拟的直接抽样法、重要抽样法计算结果相近,而比独立变量JC法的计算结果略低.     

板格形导管架桩基码头稳定性简化计算方法

板格形导管架桩基码头是适用于深水域软土地基的新型港口与海岸工程结构。该结构由预制的板格形导管架及桩基构成,承载特性和破坏模式复杂。假定码头结构发生倾覆失稳时,转动点位于前桩轴线上,且距导管架底面距离为L。除结构的自身重量外,综合考虑板格形导管架与周围土体间的摩擦力、桩侧摩阻力、桩侧水平土抗力等,对结构进行极限状态受力分析,建立基于假想支撑点的稳定性分析模型,并通过强度折减法进行计算,求取安全系数。以天津滨海沿岸水文地质条件为背景,利用ABAQUS有限元分析软件,建立板格形导管架桩基码头三维弹塑性有限元模型进行稳定性分析,并与简化方法进行比较。结果表明,通过简化计算方法得到的安全系数与有限元结果较为吻合。     

珊瑚砂地质条件下钢板桩结构可靠性分析

在热带地区开展水运工程设计施工项目，经常会遇到珊瑚砂地质，其力学特性较为特别，强度低、易碎、黏性低，力学指标变异性较大，国内现有设计规范对珊瑚砂地质条件特殊性考虑不足，设计人员在相关设计参数选取时经常忽略采用可靠度理论进行结构安全复核。以马尔代夫机场扩建项目为案例，运用可靠度理论分析了珊瑚砂力学指标的高变异性对钢板桩结构稳定可靠度的影响。根据分析，在珊瑚砂地质条件下，按照《码头结构设计规范》（JTS167-2018）进行稳定性计算，得出的结果偏于危险，应引起结构设计人员的重视。在进行结构设计时，应同时按照《港口工程结构可靠性设计统一标准》（GB50158-2010）复核板桩结构可靠度。同时，珊瑚砂较小的黏性，在进行结构可靠度计算时可以忽略。     

考虑软土蠕变对强度影响的高桩码头岸坡时变可靠度分析

考虑软土蠕变导致的土体抗剪强度的衰减效应,建立了软土长期强度模型,用以量化由于土体蠕变导致的土体抗剪强度参数随时间的变化规律。将时变可靠度理论结合有限元强度折减法,提出了考虑软土蠕变对强度影响的高桩码头岸坡时变可靠度算法。采用拉丁超立方抽样方法来改进传统蒙特卡罗法的随机抽样过程,提高计算效率。针对某一岸坡实例,将采用本文算法计算得到的可靠度结果与其他算法评估的结果进行对比分析,验证本文算法的可靠性。最后以我国沿海某高桩码头岸坡为例,基于本文算法评估了该码头岸坡的时变可靠度,分析了岸坡稳定性的时变规律。文中提出的时变可靠度分析方法不仅可以为在役高桩码头岸坡的安全评估提供强有力的技术支撑,同时也能为一些新建工程项目提供一定的参考应用价值。     

直立式防波堤可靠性分析

防波堤一旦破坏,会严重影响港口的正常使用功能,准确计算防波堤的可靠度指标对港口工程意义重大。防波堤所受主要荷载为水平波浪力及波浪浮托力,计算可靠度应考虑两者的相关性。结合Gumbel-Houggard Copula函数与对数正态边缘分布构造二维的Copula分布可以很好地描述荷载间的相关性。本文以秦皇岛直立式防波堤为例,用二维Copula分布计算防波堤的可靠度,并与JC独立法、JC相关法进行了比较,结果显示:用Copula分布计算的结构可靠度指标远小于JC独立法计算结果,与JC相关法接近。     

计算结构可靠度的RBF神经网络响应面法

对功能函数不能明确表达的问题进行可靠度分析,常采用响应面法。其中二次多项式响应面法应用较为广泛,采用与此方法相同的思路,提出了RBF神经网络响应面法,并通过算例与常用的BP神经网络响应面法进行了对比分析,该方法在学习速度、迭代次数等方面均优于BP神经网络响应面法。该方法用于大型复杂结构的可靠性分析,可相应提高工作效率和解题质量,具有一定实际应用价值。     

BP神经网络在海洋平台桩基轴向承载力中的应用研究

目前海洋石油导管架平台桩基础的轴向极限承载力常用的设计方法为API RP2A(美国石油协会)和静力触探(CPT)的方法。在这两种方法的基础上,提出了用BP神经网络模型对桩的轴向极限承载力进行计算的思路,能够有效地预测桩的轴向极限承载力。根据BP神经网络算法具有较强的非线性映射能力和学习功能的特点,通过对影响单桩极限承载力因素的分析,依据静力触探资料建立了基于BP神经网络的单桩轴向极限承载力预测模型。通过利用API RP2A方法分析成果对该模型进行学习训练和预测检验,证明了预测模型性能良好、具有较高的精度和收敛速度快等特点,验证了神经网络方法的可行性,预测结果能够指导桩基础设计,缩短周期。因而具有较大的工程实用价值。     

基于遗传算法的BP神经网络对海底管道受撞击损伤预测

人类频繁的海洋活动中难免发生重物落水事故,对海底管道造成撞击损伤,引起环境污染及经济损失。为保证管道在运行期间的安全性,有必要准确快速的对管道损伤进行预测以便为实际工程提供参考。BP神经网络常作为损伤预测的一种数学模型,但本身易陷入局部极小且预测精度较低。针对上述问题,本文提出了基于遗传算法的BP神经网络(GA-BP神经网络)损伤预测模型。利用有限元计算数据构成样本空间,对管道损伤进行预测,并将结果与BP神经网络、有限元计算的结果进行对比。分析表明:与BP神经网络相比,GA-BP神经网络的预测结果与有限元计算的结果较为接近,预测精度较高,其平均误差为1.27%,满足工程精度要求的同时又节省了计算时间。     

BP神经网络精度估计及其在海洋油气资源预测中的应用

在对BP算法进行深入分析的基础上,将测量数据处理与误差理论中的精度评定方法应用到BP神经网络的精度估计中,通过分别计算BP神经网络学习训练过程及预测过程的输出层中误差,实现对神经网络模型的精度评定。最后以海洋油气资源预测为例,结合实测资料建立了BP神经网络预测模型并分别进行了学习训练过程及预测过程的精度评定,以期为神经网络模型结构的优化设计提供有效参考,为提高神经网络模型的适用性提供科学依据。     

挡板透空码头水平波浪力计算方法的探讨

目前，对透空式高桩梁板码头的桩基和墩柱波浪力的计算，现行《海港水文规范》中有相应的公式，但对一侧增设挡浪板及上部结构构件的透空式高桩梁板码头水平波浪力的计算，规范并没有明确规定相应的计算公式。从挡板透空码头设计中水平波浪力的计算分析入手，说明挡板波浪力采用不同计算方法的差异性，并针对某设计工程进行了实例分析，通过相关文献、现行规范及物理模型试验等三种不同方法所得计算结果的比较，探讨一种适合挡板透空码头的水平波浪力的计算方法，供工程设计时参考。     

不同设计使用年限下实用设计表达式系数的求解

基于可靠度分析理论以及荷载标准值等数据的调整,分别运用JCSS法与Monte Carlo法计算出运用于结构领域的新的目标可靠指标并依据不同可变荷载的概率统计模型计算出对应于不同设计使用年限的调整系数及数理统计参数。以最小二乘法为准则,借助Matlab里的数学算子,分别采用穷举优化搜索法和极值理论求解法计算出实用设计表达式中荷载分项系数及结构重要性系数,并计算出标准值等数据调整前后的单构件的相对误差增量。从工程实际应用出发,在荷载、抗力分项系数均按现行规范采用的情况下,计算出能同时体现不同安全等级与设计使用年限的结构重要性系数,并分析了现行规范中采用的结构重要性系数取值对应的包络范围,对今后结构设计提供参考借鉴。     

深度学习的BP神经网络在GNSS水准拟合中的应用

针对误差逆向传播BP (back propagation)神经网络在GNSS水准拟合中存在梯度消失、陷于局部最小点的问题,通过使用深度学习中的分段线性整流函数Relu(rectified linear units)作为神经元激活函数,自适应矩估计Adam (adaptive moment estimation)算法作为网络优化函数,提出了一种基于深度学习的BP神经网络模型。研究结果表明:改进后的BP神经网络内外符合精度分别提高近50%和25%,可达0.9 cm和2.4 cm,为GNSS水准拟合提供了新的思路。     

格型钢板桩结构数值建模方法研究

针对格型钢板桩结构的三种建模方法(考虑板桩间铰接特性,用壳体单元模拟板桩的有限元模型;不考虑板桩间铰接特性,用壳体单元模拟板桩的有限元模型;将格体看做一个整体,用实体单元模拟板桩的有限元模型)进行分析,对各种建模方法得出的关于稳定性、破坏模式、格体环向应力、格体内外土体压力的相关结论进行比较,得到适合工程应用的建模方法。结果表明:三种有限元模型中,考虑板桩间铰接特性的壳体单元模型,因其考虑因素全面,是最准确的模型。对于重要工程,应采用考虑板桩间铰接特性的壳体单元模型进行计算。对于一般工程结构,在稳定性分析方面,三种有限元模型都很适用,由于壳体单元模型收敛性较差,建议采用比较成熟的实体单元模型进行简化;对于破坏模式和板桩间环向应力,建议采用不考虑板桩间铰接作用的壳体单元模型进行简化;对于结构背浪侧格型钢板桩结构格体外侧土体最大被动土压力和格内土体压力,采用不考虑板桩间铰接特性的壳体单元模型进行估算。结论对工程数值建模运算具有指导意义。     

基于粒子群优化神经网络的水深反演模型

针对直接采用BP神经网络反演水深收敛速度慢,且易陷入局部最优的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化BP神经网络的水深遥感新模型。该模型首先利用粒子群算法对BP神经网络的权重和阈值进行优化,然后将该优化值作为BP神经网络的初始值,最后再将PSO优化后的模型用于测试海区的反演精度评估。实验结果表明,该模型的网络收敛速度明显加快,水深反演的精度也得到提高。     

新型码头结构在我国港口工程中的应用

对我国近年出现的几种新型码头结构的研究进行了综述和分析。其中，遮帘式板桩码头结构减小了作用于前板桩上的土压力，使板桩码头在大水深情况下得以应用；双排大管桩码头结构使大管桩较高的轴向承载力和抗弯强度得到充分发挥；架空直立式码头解决了内河大水位差情况下建造码头的难题；椭圆型沉箱的应用避免了采用2个圆沉箱产生前后不均匀沉降的技术难题。最后，对上述新型结构的应用进行了总结。     

新的组合激活函数BP网络模型研究

作者提出了一种新的 BP神经网络模型 ,其隐层激活函数采用中心参数可调的 Gaussian函数 ,输出层采用斜度可调的 Sigmoid函数 ,从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数 ,将 Gaussian函数良好的局部性和 Sigmoid函数良好的全局性相结合 ,提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明 ,与传统 BP网络模型相比 ,新网络模型在学习能力和泛化推广能力方面都有明显提高     

基于模拟退火算法的潜艇结构系统可靠性计算

针对结构系统可靠度计算中重要样本函数选择的困难，提出了应用模拟退火算法的自适应的重要样本法，并根据结构系统可靠性计算的特点，给出了适宜的模拟退火过程的冷却进度表。潜艇耐压结构系统可靠性分析的算例表明，本方法可有效地解决非线性失效方程的工程结构系统可靠度的计算问题。