基于新风险度量方式的危险品车辆路径双目标优化模型

针对危险品车辆路径问题中车辆访问多个需求点的特性,在风险度量方式上考虑了运输过程中车辆载重量变化,建立了最小化总运输距离以及最小化总运输风险的双目标优化模型.采用改进的蚁群算法对模型进行求解并获得优化问题的非支配解,数值实验说明改进的风险度量方式更适合于危险化学品车辆路径问题,改进的蚁群算法能够有效率地对模型进行求解.     

钢-混凝土组合梁收缩徐变效应的随机分析

钢-混凝土组合梁是由混凝土板和钢梁通过剪力键连接而成的组合结构。由于混凝土的收缩徐变,将引起结构内力和应力重分布。混凝土收缩徐变具有离散性大的特点,进而导致结构长期响应表现出随机性。本文综合考虑徐变模型、收缩模型、混凝土抗压强度、混凝土弹性模量、环境湿度、钢材弹性模量、荷载以及剪力键刚度的随机性对钢-混凝土组合梁结构响应的影响。利用拉丁超立方抽样技术和基于响应面方法的蒙特卡洛抽样,研究了钢-混凝土组合梁挠度和应力时变效应的概率问题。     

基于变量修正分布的混凝土结构长期变形预测Prediction of long-term deformation for concrete structure based on revised distribution of variables

由于随机因素的影响，混凝土结构长期变形通常表现出很强的离散性，Bayesian理论提供了改善这种离散性的方法。基于Bayesian理论的混凝土结构长期变形预测方法的核心是引入短期变形构造似然函数，通过修正先验概率得到长期变形的后验概率分布。但是对于实际结构而言，在施工之前短期变形及其标准差无法获取，这就使得这种方法在开展时机和实际应用方面存在一定的限制性。为了改善这种限制性，在随机变量修正分布的基础上，结合拉丁超立方抽样技术，采用CEB‐FIP（MC90）模型建立了钢筋混凝土梁长期变形的随机分析模型。采用该模型进行混凝土梁长期变形随机分析，得到基于变量修正分布的混凝土梁长期变形预测结果，并分别与先验预测结果和Bayesian预测结果进行比较。研究结果表明，基于变量修正分布的预测结果与Bayesian预测结果十分接近，比先验预测结果不确定性降低50％左右，与试验结果吻合良好。     

钢-混凝土组合梁收缩徐变效应的随机分析

钢-混凝土组合梁是由混凝土板和钢梁通过剪力键连接而成的组合结构。由于混凝土的收缩徐变,将引起结构内力和应力重分布。混凝土收缩徐变具有离散性大的特点,进而导致结构长期响应表现出随机性。本文综合考虑徐变模型、收缩模型、混凝土抗压强度、混凝土弹性模量、环境湿度、钢材弹性模量、荷载以及剪力键刚度的随机性对钢-混凝土组合梁结构响应的影响。利用拉丁超立方抽样技术和基于响应面方法的蒙特卡洛抽样,研究了钢-混凝土组合梁挠度和应力时变效应的概率问题。