关键词:
桥梁基桩
可靠性
沉降控制
BP神经网络
ANFIS模型
随机森林
摘要:
我国交通设施发展迅猛,在地形地貌复杂地区桥梁所占比例越来越高。桥梁基桩工程建设过程存在诸多不确定性因素,基于确定性分析方法的基桩设计计算结果与实际情况有很大偏差,开展桥梁基桩的可靠性研究具有重要意义。在考虑多参数不确定性的条件下,引入人工智能模型,提出一种按沉降控制的桥梁基桩可靠性快速分析计算方法,并用该方法对某在建桥梁工程基桩开展按沉降控制的可靠性研究。首先,基于正交试验法设计基桩沉降数值模拟计算方案;其次,根据设定的模拟计算方案,建立桥梁基桩三维有限元模型,模拟计算得到桥梁基桩沉降数据样本库;然后,基于该数据库,分别采用BP神经网络、ANFIS模糊神经网络和随机森林构建3种沉降代理模型并对其进行比选;最后,基于比选出的最佳沉降代理模型,采用蒙特卡洛法对某在建桥梁工程基桩开展按沉降控制的可靠性计算。研究结果表明:在建立的3种模型中,BP神经网络的拟合和预测精度最好,训练集和测试集上的拟合度R2分别是0.994和0.974;得到了桥梁基桩的失效概率和可靠性指标随基桩允许沉降值的变化规律,当允许沉降值由2 cm增加至5 cm时,桥梁基桩的失效概率呈现出指数级的下降趋势,失效概率由0.201%迅速趋近于0。本文所提出的基于沉降代理模型桥梁基桩沉降可靠性分析方法,有效破解了以往基桩沉降的复杂计算过程对可靠性方法应用于桥梁桩基工程所形成的制约,研究成果可为桥梁桩基的设计计算提供更科学的理论支持。