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基于4D技术的施工期建筑结构安全分析研究

  
评论: 更新日期:2013年01月28日

2.2 动态模型
  对于上面所阐述的概率模型,它的主要作用是进行对于相关结构安全性能的预测,它对于结构的相关实际的性能并没有进行充分的考虑。刘西拉等依据相应的时变可靠度理论进行了对于动态分析模型的提出。它的基本理论的Bayes公式是:

描述::π(θi)主要指的是意识信息θ的相关先验概率,而x主要指的是可以进行一定程度上观测的自然信息。进行对于所观测以及检测的信息的相关反馈,主要将其反馈到原概率的相关的预测模型中。这样一来,就能够形成随着相关结构而进行一定程度上时变的动态安全分析的模型,可以更为有效而精确的表征相关时变结构的安全性能。
2.3 局限性
  相应的概率模型以及动态模型,都紧紧抓住了结构的相关时变特征,对于在相应建筑物的建造中的复杂行为进行一定程度上的追踪以及分析。这相比于分段静态的分析方法,可以更为准确而有效的进行对于相关施工过程中的结构安全问题的描述。然而,它们也存在着一定程度上的局限性。主要是其相关的工序状态都涉及到了结构计算分析中的荷载、抗力以及结构模型的改变,这样一来,在相应的分析过程中,就需要对每一个状态进行一定程度上的建模和加载等人工参与。除此之外,当相关的施工方案需要进行一定程度上的修改时,那么原结构的相关分析模型也需进行一定程度上的改变,这样一来,就给相关的工作带来巨大的麻烦。
3.基于4D信息模型的时变结构安全分析方法
3.1 4D信息模型
  所谓的建筑信息模型是一种建筑物3D模型,它具有智能化、高科技化的特点。可以进行对于相关建筑工程的全生命期的设计、施工以及使用和维护的相关阶段的一些数据、过程以及资源进行一定程度上的连接,能够完整的描述相应的工程对象。而4D信息模型主要是基于相关的3D建筑模型,将相应的施工进度作为一个时间维度,然后再进行对于扩展模块的附加。而相应的扩展模块主要包含施工的过程、施工的资源以及其他的一些扩展内容。这一信息模型主要在相关的工程建造的过程中的可视化模拟以及优化控制和管理有着一定程度上的应用。
3.2 4D时变结构安全分析模型
  相应的4D时结构的安全分析模型主要是对于4D信息模型以及时变结构安全分析模型进行一定程度上的结合与集成,并且在相应的时变结构的安全分析的子信息模型中进行应用。时变结构安全分析模型所包含的内容较为广泛,主要有概率模型、动态模型、时变结构模型、时变抗力模型以及相应的荷载效应模型。除此之外 ,还需要按照一定的时变结构的安全分析方法来进行构建。而相应的4D时变结构的安全分析模型的基本架构的核心主要是4D信息模型,并以相关的4D管理作为主导,而其目的主要是进行时变结构安全分析。


  4D时变结构安全分析主要是从相应的4D信息模型所获取的一定量的信息,然后进行与相关的设计规范荷载取值和相应的随即模拟的结合。然后自动形成了相关的结构分析所需要的计算模型、相应的抗力随机过程以及荷载效应的随机过程,除此之外,还需要进行对于这一时点的结构安全性能指标的相关计算。4D时变结构的安全分析模型具有较大的优越性,它不仅可以进行对于时变结构理论对于相关的结构动态的计算以及分析的结合,也就是说将相关的概率模型应用于抗力和效应的随机过程计算中,还可以将一定的动态模型进应用到一定的具有实测信息时的结构动态分析以及相关的评价。
4.结论
  对于这一课题的研究,我们所采用的方法是以相应的概率的分段静态安全的分析方法作为基础,在对相应的施工期的连续时变描述以及相应的计算精度方面存在着一定程度上的不足。基于相应的时变结构的分析理论的安全分析课可以更为有效而又准确的进行对于一定施工期结构的安全性能的评价。然而在相应的实际的应用中,存在一定程度上的局限性。对于相应的建筑施工工期时变结构的安全分析中,我们进行对于4D技术的引用,这样一来,就能够进行对于时变结构的相应连续动态的全部过程的相关分析问题的解决,不仅如此,它还进行了对于随着相应的速度发生一定程度上变化的结构模型、完整的数据支持以及相应的可视化效果的提供。这可以在很大程度上简化时变结构的相应计算过程,进行对于时变结构的建模以及对于安全分析的效率的提高。为时变分析理论的相关实际应用提供了较为可行的途径和相应解决方法。我们主要进行对于在施工期相应时变结构的安全分析的可行性的论证,提出了相应的4D时变结构安全分析的相关模型以及相应的分析方法,实现了进行对于基于4D的施工管理以及安全分析系统的开发。研究成果对于提高建筑施工安全管理水平,具有重要理论意义和广阔的应用
前景。
参考文献:
[1] 刘西拉。结构工程学科的现状与展望[M]. 北京: 人民交通出版社, 1997.
[2] 左志勇,刘西拉。结构动态可靠性的全随机过程模型[J].清华大学学报(自然科学版), 2004, 44(3):395―397.
[3] 王剑.。基于信息更新的混凝土结构性能预测和可靠性管理[D]. 北京: 清华大学, 2006.
 

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