基于F-R-M方法的桥梁地震风险评估研究

为解决现有有限元分析方法对求解地震作用下桥梁的失效概率计算量大、耗时长的问题,建立了一种神经网络仿真与概率有限元相结合的桥梁地震风险评估方法(F-R-M法)。首先通过多条地震波对桥梁进行时程分析,并得到相应的桥梁结构的地震响应;然后建立RBF神经网络,并将量化后的地震波能量、场地类别、峰值个数、结构弯矩作为输入参数,对神经网络进行训练和检验,训练成功后可采用Monte Carlo方法生成大量随机数,通过神经网络仿真得到桥梁结构随机地震响应数据,并计算出结构的失效概率;最后以某三跨连续刚构桥为例,采用有限元软件建立了全桥纤维单元模型,选取了24条地震波对其进行了动力增量(IDA)分析,并采用F-R-M法对该桥的地震风险概率进行了评估。实例分析表明,F-R-M法计算效率高、计算误差小,神经网络RBF将地震响应和地震输入之间的非线性映射关系很好地仿真模拟,研究结果可为桥梁抗震设计和地震风险评估提供参考。