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基于实测样本值和Bayesian方法的服役结构抗力随机时变模型

张俊芝 苏小卒

张俊芝, 苏小卒. 基于实测样本值和Bayesian方法的服役结构抗力随机时变模型[J]. 工业建筑, 2005, 35(3): 30-32. doi: 10.13204/j.gyjz200503012
引用本文: 张俊芝, 苏小卒. 基于实测样本值和Bayesian方法的服役结构抗力随机时变模型[J]. 工业建筑, 2005, 35(3): 30-32. doi: 10.13204/j.gyjz200503012
Zhang Junzhi, Su Xiaozu. A MODEL STOCHASTIC TIME-DEPENDENT RESISTANCE OF EXISTING RC STRUCTURES BASED ON THE BAYESIAN METHOD AND MEASURED SAMPLE VALUE[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2005, 35(3): 30-32. doi: 10.13204/j.gyjz200503012
Citation: Zhang Junzhi, Su Xiaozu. A MODEL STOCHASTIC TIME-DEPENDENT RESISTANCE OF EXISTING RC STRUCTURES BASED ON THE BAYESIAN METHOD AND MEASURED SAMPLE VALUE[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2005, 35(3): 30-32. doi: 10.13204/j.gyjz200503012

基于实测样本值和Bayesian方法的服役结构抗力随机时变模型

doi: 10.13204/j.gyjz200503012
详细信息
    作者简介:

    张俊芝 男 1964年10月出生 教授 博士

  • 中图分类号: TU317

A MODEL STOCHASTIC TIME-DEPENDENT RESISTANCE OF EXISTING RC STRUCTURES BASED ON THE BAYESIAN METHOD AND MEASURED SAMPLE VALUE

  • 摘要: 分析了服役结构可靠性计算中的抗力随机时变性影响因子,研究了基于样本值的抗力概率特性的Bayesian方法。提出了基于检测的样本值的服役结构抗力的随机时变模型,可较为简便和有效地进行服役结构可靠度分析中的抗力估计。
  • 赵国藩,等.结构可靠度理论.北京:中国建筑工业出版社,2000.123~125
    [2] 姚继涛,等.结构抗力的独立增量过程概率模型.工程安全与耐久性(第九届中国土木工程学会年会论文集).北京:中国水利水电出版社,2000.21~24
    [3] 李桂青,李秋胜,著.工程结构时变可靠性理论及其应用.北京:科学出版社,2001.136~142
    [4] Animesh Dey, Sankaran Mahadevan. Reliability Estimation with Time-Variant Loads and Resistances. Journal of Structural Engineering, ASCE,2000(126):5,612~620
    [5] Stewart M G, Rosowsky D V. Time-Dependent Reliability of Deteriorating Reinforced Concrete Bridge Decks. Structural Safety,1998(20):1,91~109
    [6] Enright Michael, Frangopol Dan M. Condition Prediction of Deteriorating Concrete Bridges Using Updating. Journal of Structural Engineering, 1999(125):10,1 118~1 125
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出版历程
  • 收稿日期:  2004-08-17
  • 刊出日期:  2005-03-20

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