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题名基于贝叶斯网络的结构易损性智能推理
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作者
方圣恩
俞其康
张笑华
林友勤
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机构
福州大学土木工程学院
福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2024年第3期130-136,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(52178276)
福建省自然科学基金项目(2021J01601)
福州市科技计划项目(2021-Y-084)。
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文摘
为实现结构易损性的智能化推理,提出以贝叶斯网络(Bayesian networks,BNs)重构桁架结构的易损性分析体系。首先,分别定义外荷载、体系和杆件为网络顶层父节点、中间节点和底层子节点,节点间通过有向弧表示因果关系,形成BN拓扑;接着,提出以杆件“大损伤”替代传统的“概念移除”方式,考虑杆件参数及外荷载的不确定性,结合抽样实现对节点间条件概率表的学习,完成BN的构建;然后将特定杆件的观测状态作为证据输入BN,同步推理其他杆件的节点状态概率,进而计算杆件的重要性系数,并定义所有杆件的重要性系数之和为体系的易损性系数;最后,提出杆件易损指标,作为预测桁架体系最可能失效路径的依据。研究结果表明:所提方法能更合理地评价各杆件在体系中的重要性,推理得到的杆件破坏路径与试验观测一致,所计算的试验桁架体系易损性系数远小于杆件数目,表明当前荷载组合下特定杆件的损伤引起体系发生连续性倒塌的可能性较小。
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关键词
结构工程
贝叶斯网络
杆件重要性系数
体系易损性系数
杆件易损指标
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Keywords
structural engineering
Bayesian networks
member importance coefficient
system vulnerability index
member vulnerability index
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分类号
TU31
[建筑科学—结构工程]
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