BIM技术在机荷高速工程初步设计中的应用

以机荷高速公路改扩建项目为背景,针对BIM技术在初步设计阶段的应用进行研究。首先,在项目设计前面对专业众多、设计数据庞大问题,建立协同工作平台、创建统一工作空间及制定标准建模规则的技术构架;其次,为实现路线设计方案可视化分析和评价,对于道路设计过程中三维实景模型、管线及控制因素建模进行BIM技术论证,创建精细化场地模型;最后,以BIM正向设计为目的,在CNCCBIM OpenRoads软件及路、桥、隧集成开发平台下,进行道路、桥梁、隧道重要设计技术节点研究。创建BIM在公路正向设计中的科学、合理应用工作流程,为后阶段BIM实现正向设计提供经验借鉴。

基于双向渐进结构优化法的钢桥系统失效模式识别

准确模拟钢桥系统失效状态,实现结构失效状态的转移是钢桥结构系统主要失效模式识别算法的核心之一。针对钢桥中已屈服的失效杆件在继续强化或卸载情况下可能导致的结构内力重分布现象,以及通过删除失效单元并对失效单元所在节点外施加虚载实现结构拓扑状态转变的简化方法难以精确模拟结构实际受力性能的问题,提出了更全面反映钢材在弹性、屈服、强化、强化后卸载这4个阶段力学性能的受拉弹-塑性材料本构模型,钢材受压时采用考虑屈服应力折减的弹-塑性本构模型,并引入双向渐进结构优化法实现结构分析状态的自动转移;通过应力判断准则确定拉压杆件的弹塑性状态以及是否出现局部卸载现象,在钢桥系统失效模式搜寻过程中完成材料本构模型随单元受力状态的自动转换,直至达到材料极限强度后才予以删除这些杆件。结果表明:该方法充分考虑了钢桥构件间的相互影响关系与结构的内力重分布现象,通过精细化分析与结构状态自动转移,实现钢桥结构系统失效路径的搜寻;结合阶段临界强度分枝-约界法编制的识别钢桥主要失效模式的计算程序,实现了钢桥系统失效树主干和主枝的快速识别和生成,并成功识别出算例钢桁架桥的主要失效模式以及伪失效模式。

基于改进BP神经网络的斜拉桥静力体系可靠度分析

为提高斜拉桥静力体系可靠度计算效率,基于改进的反向传播(BP)神经网络构建了体系可靠度计算模型,引入了遗传算法(GA)优化BP神经网络,实现斜拉桥关键构件功能函数的高效重构和验算点的快速捕捉,建立了构件可靠指标的GA-BP-GA-Monte Carlo(GBGMC)算法;应用修正的β约界法识别失效历程中的候选失效单元,采用GBGMC计算随结构拓扑模型改变而更新变化的构件可靠指标,搜寻结构主要失效模式,建立了结构失效树;在确定各失效模式等效线性功能函数和相关系数的基础上,利用微分等价递归算法实现了结构体系可靠度计算;通过3个数值算例的可靠度分析,验证了GBGMC的正确性和有效性;以主跨448 m的斜拉桥为例,采用提出的体系可靠度计算模型分析了失效历程各阶段斜拉桥关键构件可靠指标的演化规律,创建了斜拉桥结构体系失效树,实现了结构体系可靠指标的高效计算和控制体系安全性的重要构件识别。研究结果表明:GBGMC的计算误差在0.3%以内,优于其他传统方法;正常使用极限状态下,斜拉桥主跨跨中挠度可靠指标最小,为2.7,承载能力极限状态下,主跨跨中斜拉索、索塔处主梁和索塔拉索锚固区下部可靠指标相对较小,分别为3.1、3.6和3.9,为失效历程第一阶段候选单元,失效风险大;搜寻19个获得承载能力极限状态的主要失效模式,计算该斜拉桥体系可靠指标为3.8,可为斜拉桥设计优化和维养决策体系安全性管控提供量化分析依据。