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针对钢桥构件疲劳裂纹问题,研究了基于伽马过程的疲劳裂纹增长过程模拟和疲劳失效概率;分析了检测概率和维护措施对钢桥构件疲劳使用寿命的影响以及钢桥构件疲劳裂纹全寿命周期检测维护成本;以最大化检测维护后疲劳使用寿命和最小化疲劳裂纹检测维护总成本为多目标优化函数,建立了基于伽马过程和遗传算法的钢桥构件疲劳裂纹检测和维护策略优化计算模型;最后对某钢桥桥面板加劲肋疲劳裂纹进行了优化分析.结果表明:检测维护成本随疲劳使用寿命期望值的增加而增加;对比1次检测维护策略,采用2次检测维护策略可在小幅增加检测维护成本的基础上大幅延长疲劳使用寿命;Pareto优化解集可提供多种不同检测维护成本和疲劳使用寿命要求的检测维护优化策略.