申请/专利权人：招商局重庆交通科研设计院有限公司

申请日：2024-04-03

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118194585A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F111/08;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开

摘要：本发明涉及一种基于MC法的钢筋混凝土受弯构件承载力时变概率模型化方法，属于结构可靠度分析领域，包括以下步骤：将混凝土保护层厚度c和混凝土抗压强度fc均作为随时间变化的随机过程；基于蒙特卡洛原理，根据已知的概率模型生成一定数量的样本；根据相应计算模型，碳化残量x0和开裂时钢筋锈蚀深度δcr作为c的函数，混凝土保护层开裂前钢筋锈蚀速度λe1作为c和fc的函数，均视作随机过程x0t、λe1t、δcrt；以此类推，对未知概率模型随机过程的统计特征值做出修正，确定相应随机过程所满足的概率分布，直至建立钢筋混凝土受弯构件承载力的时变概率模型。

主权项：1.一种基于MC法的钢筋混凝土受弯构件承载力时变概率模型化方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：将混凝土保护层厚度c和混凝土抗压强度fc均作为随时间变化的随机过程ct和fct；基于蒙特卡洛原理，根据ct和fct已知的概率模型生成一定数量的样本；S2：根据相应计算模型，碳化残量x0和开裂时钢筋锈蚀深度δcr作为c的函数，混凝土保护层开裂前钢筋锈蚀速度λe1作为c和fc的函数，碳化残量x0、混凝土保护层开裂前钢筋锈蚀速度λe1、开裂时钢筋锈蚀深度δcr均分别视作随机过程x0t、λe1t、δcrt；S3：根据计算模型和ct、fct已知的统计特征值得到钢筋开始锈蚀时间tit的值，并对碳化残量x0t、混凝土保护层开裂前钢筋锈蚀速度λe1t、开裂时钢筋锈蚀深度δcrt的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型和ct、fct的样本值得到x0t、λe1t、δcrt的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定x0t、λe1t、δcrt满足的概率分布，从而建立随机过程x0t、λe1t、δcrt的概率模型；S4：根据相应计算模型，锈胀开裂前钢筋锈蚀深度δe1作为λe1的函数，混凝土保护层锈胀开裂时间tcr作为δcr和λe1函数，锈胀开裂前钢筋锈蚀深度δe1和混凝土保护层锈胀开裂时间tcr均分别视作随机过程δe1t和tcrt；S5：根据计算模型、tit的值、δcrt和λe1t的统计特征值对锈胀开裂前钢筋锈蚀深度δe1t和混凝土保护层锈胀开裂时间tcrt的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、tit的值、δcrt和λe1t的样本值得到δe1t和tcrt的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定δe1t和tcrt满足的概率分布，从而建立随机过程δe1t和tcrt的概率模型；S6：根据相应计算模型，锈胀开裂后钢筋锈蚀深度δe2作为δcr、λe1和tcr的函数，锈胀开裂后钢筋锈蚀深度δe2视作随机过程δe2t；S7：根据计算模型、δcrt、λe1t和tcrt的统计特征值对锈胀开裂后钢筋锈蚀深度δe2t的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型和δcrt、λe1t、tcrt的样本值得到δe2t的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定δe2t满足的概率分布，从而建立随机过程δe2t的概率模型；S8：根据相应计算模型，锈蚀钢筋协同工作系数ksi作为δe1、δe2和δcr的函数，钢筋锈蚀截面损失率ηs作为δe1和δe2的函数，锈蚀钢筋协同工作系数ksi和钢筋锈蚀截面损失率ηs均分别视作随机过程ksit和ηst；S9：根据计算模型、δe1t、δe2t和δcrt的统计特征值对锈蚀钢筋协同工作系数ksit和钢筋锈蚀截面损失率ηst的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、δe1t、δe2t和δcrt的样本值得到ksit和ηst的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定ksit和ηst满足的概率分布，从而建立随机过程ksit和ηst的概率模型；S10：根据相应计算模型，锈蚀钢筋屈服强度fys和钢筋屈服强度折减系数asi作为ηs的函数，锈蚀钢筋屈服强度fys和钢筋屈服强度折减系数asi均分别视作随机过程fyst和asit；S11：根据计算模型和ηst的统计特征值对锈蚀钢筋屈服强度fyst和钢筋屈服强度折减系数asit的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、ηst的样本值得到fyst和asit的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定fyst和asit满足的概率分布，从而建立随机过程fyst和asit的概率模型；S12：根据相应计算模型，受拉钢筋等效截面面积Ase作为ksi和asi的函数，受拉钢筋等效截面面积Ase视作随机过程Aset；S13：根据计算模型、ksit和asit的统计特征值对受拉钢筋等效截面面积Aset的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、ksit和asit的样本值得到Aset的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定Aset满足的概率分布，从而建立随机过程Aset的概率模型；S14：根据相应计算模型，锈蚀钢筋屈服拉力Fy作为fys和Ase的函数，锈蚀钢筋屈服拉力Fy视作随机过程Fyt；S15：根据计算模型、fyst和Aset的统计特征值对锈蚀钢筋屈服拉力Fyt的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、fyst和Aset的样本值得到Fyt的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定Fyt满足的概率分布，从而建立随机过程Fyt的概率模型；S16：根据相应计算模型，钢筋混凝土受弯构件承载力Rp作为fc和Fy的函数，钢筋混凝土受弯构件承载力Rp视作随机过程Rpt；S17：根据计算模型、fct和Fyt的统计特征值对钢筋混凝土受弯构件承载力Rpt的统计特征值进行修正；基于蒙特卡洛原理，通过计算模型、fct和Fyt的样本值得到Rpt的对应样本值，采用分布拟合工具对样本值进行拟合和假设检验，确定Rpt满足的概率分布，从而建立随机过程Rpt的概率模型。

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