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易损性曲线建立过程中受激励不确定性和结构参数不确定性的影响,会引起结构或构件观测结果的统计相关性。为此,本文提出基于β-二项分布的结构易损性分析方法。该方法根据性能量化指标阈值和Monte Carlo模拟确定震后观测结果,采用β-二项分布探讨震后观测值的统计相关性;结合对数回归模型,推导了改进β-二项分布的累积分布函数,计算结构失效概率;通过累积对数正态分布拟合易损性曲线,比较了观测失效样本数与观测失效概率统计相关性对易损性的影响,并与未考虑统计相关性的传统易损性曲线作对比。某8层钢筋混凝土框架-剪力墙结构的算例表明,考虑统计相关性的易损性较传统易损性偏大,且结构遭受8度以上地震作用时,考虑失效样本数统计相关性的易损性使预测结果更为保守,利于工程安全。 相似文献
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针对存在抗力退化结构的时变可靠性问题,提出一种动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)模型,以gamma过程作为抗力退化模型,并离散为Bayes网络,同时建立观测模型、可靠性模型,组合为动态Bayes网络,通过连续节点消除与离散得到仅含离散变量的动态Bayes网络;给出精确推理的3种情况,评估现在(滤波)、未来(预测)以及过去时刻(平滑)结构的状态.当测量信息出现时,对退化模型参数重新估计,利用精确推理来更新结构时变可靠性.以存在抗力退化的一跨刚架作为研究对象,验证了模型的合理性. 相似文献
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