基于动态预测的深水爆炸试验容器可靠性分析

为了确保深水爆炸试验容器在服役期间的安全性,提出了一种基于智能预测的随机-区间动态可靠性模型,通过动态测试数据建立了容器响应的广义回归神经网络（general regression neural network,GRNN）预测模型,获得了容器的最大应变区间变量,同时考虑容器结构的随机特性,开展了现役深水爆炸试验容器的可靠性分析,并分别采用3种方法进行了可靠性指标计算。分析结果表明,对于深水爆炸试验容器这类高可靠性且缺乏样本数据的结构,建立基于动态预测的混合可靠性模型,并通过区间计算可靠性指标的方法简便、可行;模型的区间变量随着结构动态测试数据的变化而变化,且对结构的不确定性分析也是动态的,因此得到的容器可靠性也随着其服役过程不断推进,具有动态特性,可以更好地反映容器在服役期间的性能变化,为容器的使用维护提供决策依据。     

钢筋混凝土烟囱爆破拆除的下坐及早期断裂预测

为分析钢筋混凝土烟囱在爆破拆除时发生下坐与空中断裂现象的机制并对其进行预测,对一高180 m烟囱的下坐和空中断裂过程进行了观测和分析。基于混凝土的压缩全应力-应变曲线特征,分析了烟囱支撑区的破坏过程,构建了烟囱失稳下坐的判别模型。通过建立烟囱下坐冲击作用下爆破切口以上烟囱的动力响应模型,分析了下坐冲击附加动应变波在烟囱中的传播特征。研究结果表明,考虑混凝土全应力-应变曲线特征和支撑区横截面应力和应变分布特征时,倾覆力矩与抵抗力矩的比值f可作为失稳下坐的判别条件之一;烟囱发生下坐的必要条件是支撑区最小残余承载力小于烟囱的重量。烟囱在下坐结束阶段,获得一定初速度的烟囱冲击基础时将产生冲击荷载,并在烟囱中部引起大于底端应变的应变,即产生动应变高程放大效应,该效应是导致烟囱发生早期断裂的主要原因。烟囱越高,下坐冲击历时越短,动应变高程放大效应越显著,发生断裂的风险也越大。随着烟囱高度的增加,烟囱最危险截面的位置也越高:由烟囱中下部移至烟囱中上部。