基于灰色模糊分析法的古建筑木结构安全性评估_郭小东_徐帅_宋晓胜_黄瑞乾_王耀国
关于贺州木结构古建筑应用新型材料修复研究
关于贺州木结构古建筑应用新型材料修复研究发布时间：2022-11-18T07:27:58.788Z 来源：《城镇建设》2022年14期作者：黄云龙石维达庞惜覃炎锋廖乃渊[导读] 随着经济和社会发展的推动，黄云龙石维达庞惜覃炎锋廖乃渊贺州学院广西贺州 542899摘要：随着经济和社会发展的推动，越来越多的古建筑修复进入各地政府部分工作议程。
木结构古建筑记载贺州历史变迁的痕迹，是重要文化符号更是世界遗产。
岁月的变迁，经过人类活动以及自然灾害，这些建筑损坏严重甚至可能消失，其修复工作迫在眉睫。
本文结合木结构古建筑破坏机理和修复原理，阐述应用新材料修复的优势，为木结构古建筑的修复中新材料的广泛应用提供参考。
关键词：古建筑；木结构；新型材料修复大学生创新创业训练计划项目：基于“振兴乡村”背景古建筑保护与开发研究（项目编号202111838029）1引言贺州市作为多民族聚居地，其历史文化源远流长，其木结构古建筑记载其历史文化痕迹。
这些建筑除了反映历史发展历程和社会文明的记载之外，还为现代科学研究保留了丰富的史料。
虽然这些木结构古建筑工艺精湛，采用了很好的建筑材料，各种性能优越，然而，岁月久远，风吹日晒、木结构建筑老化以及被侵蚀严重；尤其是近代社会发展、人类活动频繁，大多出现破损，甚至逐渐消失。
2 木结构古建筑破坏因素和修复原则2.1木结构古建筑破坏因素一是自然破坏。
在漫长的岁月中，风吹日晒、雨淋冰冻、病虫啄咬等自然因素对木结构建筑的影响如日剧增，当自然灾害临近时，损坏尤为严重。
二是人类活动破坏。
战争年代，除了生灵涂炭之外，各种建筑业难以幸免于难，直接导致建筑损坏、消失；和平年代，人类建设自己的家园，比如大规模的城建，不少古建筑被拆除；人类的保护意识薄弱，如乱写乱画、刻字，不少古建筑面目全非。
各种因素的影响下，经历的时间越久远，木结构古建筑受到不同破坏程度越发严重。
为了更好地保护和传承它，我们应该加强对它的修复工作，以体现贺州市多民族文化古建筑的价值。
古建筑木结构屋盖振动台试验及数值模拟
46Industrial Construction Vol.41，No.8，2011工业建筑2011年第41卷第8期古建筑木结构屋盖振动台试验及数值模拟*赵鸿铁1，2张风亮1薛建阳1，2马辉1张锡成1（1.西安建筑科技大学土木工程学院，西安710055；2.西部建筑科技国家重点实验室（筹），西安710055）摘要：以殿堂型木结构屋盖为研究对象，通过振动台试验以及ANSYS 数值模拟对屋盖的动力响应进行研究，分别得出其在不同工况作用下的加速度最大响应值以及其整体结构的动力放大系数，并将振动台试验数据与数值模拟结果进行比较。
研究表明：随着地震作用的增大，屋盖加速度峰值随之增大，整体结构的动力放大系数减小；动力放大系数试验值比ANSYS 模拟值要小。
研究结果为古建筑的抗震性能研究提供理论基础和技术参考。
关键词：屋盖；振动台试验；数值模拟；动力放大系数SHAKING TABLE TEST AND NUMERICAL SIMULATIONOF THE ROOF IN ANCIENT TIMBER STRUCTUREZhao Hongtie 1，2Zhang Fengliang 1Xue Jianyang 1，2Ma Hui 1Zhang Xicheng 1（1.Xi ’an University of Architecture ＆Technology ，Xi ’an 710055，China ；2.State Key Laboratory of Architecture Science and Technology in West China （XAUAT ），Xi ’an 710055，China ）Abstract ：Taking the roof of the palace timber structure as the study object ，it is studied the dynamic response of the roof by shaking table test and ANSYS numerical simulation ，and obtained the maximal acceleration response under different conditions and the seismic amplification coefficient of the whole structure ；at last ，it is compared the results by shaking table test with those of the numerical simulation．Research shows that with the increase in action of earthquakes ，the peak acceleration of the roof is growing and the seismic amplification coefficient of the whole structure is decreased ，the seismic amplification coefficient by test is smaller than that by ANSYS simulation．The results reached provide a theoretical foundation and technical reference for seismic performance study of the ancient timber structure．Keywords ：roof ；shaking table test ；numerical simulation ；seismic amplification coefficient*国家自然科学基金资助项目（59878043）；陕西省重点试验室建设资助项目（05JS17）。
古建筑木结构无损检测综述袁晓聪李杨于爽
古建筑木结构无损检测综述袁晓聪李杨于爽发布时间：2021-08-04T16:14:55.523Z 来源：《基层建设》2021年第14期作者：袁晓聪李杨于爽[导读] 总结了目前应用于古建木结构检测的几种无损检测方法，归纳了几种方法在检测应用中的局限性与不足河北建筑工程学院防灾专硕河北张家口市 075000摘要：总结了目前应用于古建木结构检测的几种无损检测方法，归纳了几种方法在检测应用中的局限性与不足，相较于现代建筑，古建筑木结构拥有其独特性，在检测鉴定过程中，要求在不破坏木结构的同时，对古建筑进行检测评估。
提出将声发射技术应用于木结构无损检测中。
关键词：古建筑；木结构；无损检测；声发射1 引言古建筑中国几千年来留下的民族瑰宝，古建筑大体可以分为木结构和砖石结构两类。
其中木结构由于易取材，质地轻，抗震性能好，在古代，被大量用于建筑上。
经过长时间风雨侵蚀，木材出现腐朽，开裂，虫蛀等一些病害，使得木材力学性能大大下降，如果不及时采用一些检测方法进行鉴定，古建筑会有坍塌等风险，给我国文化遗产带来不可估量的损失。
本文基于古建筑木结构，总结了几种应用于古建木结构的无损检测方法，分析无损检测方法的局限性，为古建木结构无损检测提供科学依据。
2 无损检测技术概述无损检测( Non-destructive Testing 简称 NDT)，故利用材料本身的性质和化学性质，在不破坏材料本身的前提下，通过间接测量其相关性质从而达到检测的目的。
随着科技的不断进步，国内外学者对于无损检测技术做出了很大的贡献。
Lee［1］最先将应力波技术应用于木材中。
在1964年，在英国，通过利用应力波对一座屋顶为木结构的大厦进行无损检测，从而对大厦的损伤情况有了初步的了解，取得了良好的效果。
安源等［2］利用无损检测技术对古建筑木结构的内部腐朽情况进行性检测。
通过建立木柱三维仿真模型，然后利用利用阻抗仪技术对仿真模型验证，对木柱内部的腐朽情况有了一定的了解。
基于无损检测的残损古建筑木结构受力性能研究
基于无损检测的残损古建筑木结构受力性能研究
白晓彬;陈慧慧;梁宁博;刘崇焱;杨娜
【期刊名称】《建筑结构》
【年(卷),期】2024(54)5
【摘要】硬山式是中国古建筑中最常见的形式。
古建筑木结构在历经上百年之后存在不同程度的残损,为了建立更接近实际残损现状的有限元模型,并研究残损对古建筑木结构整体受力性能的影响,选取了北京某四合院民居中的硬山式古建筑木结构为研究对象。
通过无损检测,确定了结构的残损类型和残损状况。
基于无损检测结果,分别建立了结构的完好和残损有限元模型,对其进行了模态分析、静力计算和地震响应计算。
最后,对影响结构频率的各残损参数进行了敏感性分析。
研究结果表明:材料的老化、构件和节点的残损降低了结构的刚度和自振频率;在静力作用下,残损结构中构件的最大应力大于完好结构;在地震作用下,残损结构的最大加速度、最大位移和最大位移角均大于完好结构;各残损参数中材料弹性模量对结构频率的影响最大,榫卯拉压刚度的影响最小。
【总页数】7页(P86-91)
【作者】白晓彬;陈慧慧;梁宁博;刘崇焱;杨娜
【作者单位】中冶建筑研究总院有限公司检测中心;北京交通大学土木建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TU398
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古建筑木结构的荷载取值分析
古建筑木结构的荷载取值分析董徐奋【摘要】进行古建筑的维修加固,首先要确定的就是施加于结构或构件上的作用,然后通过作用效应与其承载力相比,才能确定该结构或构件能否继续使用或需经加固后继续使用.施加于结构上的作用直接影响维修加固方案的确定.对古建筑修缮设计基准期进行重新考虑,分别讨论了永久作用和可变作用对古建筑的影响,另外还对地震作用进行了研究,确定了木材及其加固材料的强度,为古建筑的维修加固提供了技术资料.【期刊名称】《结构工程师》【年(卷),期】2010(026)004【总页数】5页(P42-46)【关键词】木结构;古建筑;荷载【作者】董徐奋【作者单位】同济大学建筑工程系,上海,200092【正文语种】中文1 引言对于现代木结构,作用于结构上的荷载和材料强度已作了大量的研究,分别形成了相应的规范即《建筑结构荷载规范》(GB 50009—2001)[2]和《木结构设计规范》(GB 50005—2003)[3]。
而对于古建筑,由于其历经了数百年甚至上千年,其材料物理力学性能必然发生变化,因此材料强度不能按《木结构设计规范》进行取值。
另一方面,《建筑结构荷载规范》的荷载是按设计基准期为50年确定的,这显然对古建筑来说不太适合,因此古建筑维修加固的荷载不能按该规范计算。
另外新型加固材料的性能在以上各规范中也没有涉及。
因此本文就这些问题进行了探讨。
2 荷载取值根据《古建筑木结构维护与加固规范》(GB 50165—92)规定,荷载取值方法如下: 第6.2.1条按本规范进行加固设计时其荷载除按现行国家标准《建筑结构荷载规范》的规定执行外,尚应遵守本节的规定。
第6.2.2条对现行国家标准《建筑结构荷载规范》中未规定的永久荷载,可根据古建筑各部位构造和材料的不同情况,分别抽样确定。
每种情况的抽样数不得少于 5个,以其平均值的1.1倍作为该荷载的标准值。
第6.2.3条对古建筑木结构的屋面,其水平投影面上的屋面均布活荷载可取 0.7kN/m2,当施工荷载较大时,可按实际情况采用。
基于模糊Petri网络的FPSO单点多管缆干涉风险评估
㊀㊀文章编号：１００５⁃９８６５（２０２２）０１⁃００１０⁃１１基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估余建星１，２，曾庆泽１，２，余㊀杨１，２，陈海成１，２，吴世博１，２，范海昭１，２（１．天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室，天津㊀３０００７２；２．天津大学天津市港口与海洋工程重点实验室，天津㊀３００３５０）摘㊀要：ＦＰＳＯ单点系泊系统水下管缆众多，受环境等因素影响，管缆容易发生拉伸㊁扭转㊁弯曲和碰撞，引发干涉现象，危及工程安全㊂针对ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险，提出了基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的风险评估方法㊂首先，辨识风险因素来构建风险评估指标体系，并转化为模糊Ｐｅｔｒｉ网模型；其次，采用层次分析法确定风险因素的常权重，并引入模糊置信结构来提高专家主观评价的准确性；然后，将变权理论与模糊推理算法相结合来迭代求解库所可信度和状态矩阵；最后，以南海某内转塔式ＦＰＳＯ为例进行了风险评估㊂结果表明：该ＦＰＳＯ的风险评估等级为中等，环境与设备因素是影响管缆干涉的主要因素㊂通过风险排序结果对综合评估值较高的风险指标提出了风险控制措施，可有效降低管缆干涉风险发生的概率与危害㊂关键词：ＦＰＳＯ单点系泊系统；管缆干涉；模糊Ｐｅｔｒｉ网；风险评估中图分类号：Ｐ７５１；ＴＥ５８㊀㊀㊀文献标志码：Ａ㊀㊀㊀ＤＯＩ：１０．１６４８３／ｊ．ｉｓｓｎ．１００５⁃９８６５．２０２２．０１．００２收稿日期：２０２１⁃０１⁃１３基金项目：国家重点研发计划资助项目（２０１８ＹＦＣ０３１０５０２）；国家自然科学基金面上项目（５１７７９１７３）作者简介：余建星（１９５８⁃），男，福建泉州人，博士，教授，主要从事海洋结构可靠性㊁风险评估方面的研究㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙｊｘ２０００＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ通信作者：余㊀杨（１９８８⁃），男，博士，副教授，主要从事海洋结构可靠性㊁水动力分析的研究工作㊂Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｙａｎｇ．ｙｕ＠ｔｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔＹＵＪｉａｎｘｉｎｇ１，２，ＺＥＮＧＱｉｎｇｚｅ１，２，ＹＵＹａｎｇ１，２，ＣＨＥＮＨａｉｃｈｅｎｇ１，２，ＷＵＳｈｉｂｏ１，２，ＦＡＮＨａｉｚｈａｏ１，２（１．ＳｔａｔｅＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＨｙｄｒａｕｌｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄＳａｆｅｔｙ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３０００７２，Ｃｈｉｎａ；２．ＴｉａｎｊｉｎＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＰｏｒｔａｎｄＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴｉａｎｊｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ３００３５０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴｈｅＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｈａｓｍａｎｙｒｉｓｅｒｓｕｎｄｅｒｗａｔｅｒ．Ａｆｆｅｃｔｅｄｂｙｔｈｅｆａｃｔｏｒｓｓｕｃｈａｓｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ｔｈｅｒｉｓｅｒｓａｒｅｐｒｏｎｅｔｏｓｔｒｅｔｃｈ，ｔｗｉｓｔ，ｂｅｎｄａｎｄｃｏｌｌｉｄｅ，ｗｈｉｃｈｗｉｌｌｃａｕｓｅｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎｄｅｎｄａｎｇｅｒｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇｓａｆｅｔｙ．ＣｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｒｉｓｋｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｏｆＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍｗａｓｂｕｉｌｔｂｙｉｄｅｎｔｉｆｙｉｎｇｔｈｅｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｗａｓｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｉｎｔｏａｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｔｈｅＡＨＰｗａｓｕｓｅｄｔｏｄｅｔｅｒｍｉｎｅｔｈｅｃｏｎｓｔａｎｔｗｅｉｇｈｔｏｆｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓ，ａｎｄｆｕｚｚｙｂｅｌｉｅｆｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓｗｅｒｅｕｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｔｈｅｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｅｘｐｅｒｔｓ．Ｔｈｅｎ，ｔｈｅｖａｒｉａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｔｈｅｏｒｙａｎｄｔｈｅｆｕｚｚｙｒｅａｓｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｓｗｅｒｅｃｏｍｂｉｎｅｄｔｏｉｔｅｒａｔｉｖｅｌｙｃｏｍｐｕｔｅｔｈｅｃｒｅｄｉｂｉｌｉｔｙｏｆｐｌａｃｅａｎｄｔｈｅｓｔａｔｅｍａｔｒｉｘ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｗａｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔｗｉｔｈａｎｉｎｔｅｒｎａｌｔｕｒｒｅｔＦＰＳＯｉｎｔｈｅＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＳｅａ．ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｌｅｖｅｌｏｆｔｈｅＦＰＳＯｉｓｍｅｄｉｕｍ，ａｎｄｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｆａｃｔｏｒａｎｄｅｑｕｉｐｍｅｎｔｆａｃｔｏｒａｒｅｔｈｅｍａｉｎｆａｃｔｏｒｓｔｈａｔａｆｆｅｃｔｔｈｅｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｉｓｋｒａｎｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ，ｔｈｅｒｉｓｋｃｏｎｔｒｏｌｍｅａｓｕｒｅｓａｒｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆｏｒｔｈｅｒｉｓｋｉｎｄｅｘｅｓｗｉｔｈａｈｉｇｈｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｔｏｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｔｈｅｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙａｎｄｈａｒｍｏｆｔｈｅｒｉｓｋｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＦＰＳＯｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍ；ｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ；ｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔ；ｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ在波㊁流和浮体运动等作用下，海洋管线的水下形态会发生变化，使管线受到不同程度的拉伸㊁扭转㊁第４０卷第１期２０２２年１月海洋工程ＴＨＥＯＣＥＡＮＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＶｏｌ．４０Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０２２弯曲和挤压，并与周围管线相碰撞，引发干涉现象㊂干涉现象的发生容易使管线相互缠绕，周期性的碰撞也会造成管线的磨损㊁疲劳与断裂，危及工程安全㊂ＦＰＳＯ内转塔式单点系泊系统水下管缆众多，如系泊缆㊁立管㊁电缆等，在作业过程中，错综复杂的管汇受多种因素影响容易产生干涉风险，影响ＦＰＳＯ系泊能力，并对人员生命安全和设备财产安全造成危害㊂因此，对ＦＰＳＯ进行管缆干涉问题的安全性研究具有重要意义㊂在管缆干涉问题的研究上，ＤＮＶ⁃ＲＰ⁃Ｆ２０３规范［１］对相邻立管的间距作出了规定以保证不发生碰撞；ＡＰＩＲＰ２ＲＤ［２］指出，上游立管产生的尾流会使作用在下游立管的流速减小，导致相邻立管的间距变小并引发碰撞；裴晓梅等［３］研究了拖曳力系数㊁单位长度质量㊁外径等参数对非黏接柔性立管干涉的影响；Ｈｅ等［４］提出了一种基于碰撞允许原理的立管干涉概率评估方法；Ｂａｉ等［５］研究了脐带缆与立管间的干涉，发现水深㊁浪向和管长对干涉具有不同影响；何杨等［６］根据ＤＮＶ规范介绍了深水立管干涉的分析方法，总结了影响立管干涉的因素；康庄等［７］通过建立干涉分析非线性时域模型，研究了浪流方向对立管干涉的影响㊂上述学者对管缆干涉的研究多集中在数值模拟和力学分析上，还鲜有对管缆干涉风险进行定量评估与分析，而针对ＦＰＳＯ单点系泊系统多管缆干涉的风险评估更是空白，不仅缺乏对风险源的全面辨识，还缺乏系统的管缆干涉风险评估体系㊂鉴于ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估研究方面的不足，提出了一种基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络（ＦｕｚｚｙＰｅｔｒｉＮｅｔ，简称ＦＰＮ）的定量风险评估方法，利用Ｐｅｔｒｉ网络的并行计算能力来处理各级风险因素之间的关系，以此建立了一套系统的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估流程㊂首先通过识别ＦＰＳＯ单点多管缆干涉的风险因素建立了一个多层次的风险评估指标体系，并根据模糊Ｐｅｔｒｉ网理论转换为ＦＰＮ模型㊂考虑到传统模糊语言评价方法存在的不足，采用三种形式的模糊置信结构来表示专家的主观评价以提高准确性㊂将变权理论引入到模糊推理算法中，综合采用层次分析法和变权理论确定风险指标的权重值，令权重根据实际工程情况进行动态变化，最后通过模糊推理算法迭代求解库所可信度和状态矩阵，并计算各级指标的综合评估值㊂通过上述风险评估流程对南海某内转塔式ＦＰＳＯ的单点多管缆干涉风险进行了实例评估，得出了该ＦＰＳＯ的风险评估等级，由风险排序找出其中的薄弱环节并提出相应的控制与预防措施，以降低风险发生概率并提高安全性㊂１㊀风险评估指标体系建立辨识风险因素是风险评估的首要环节㊂因目前有关管缆干涉风险评估的研究较少，且缺乏相关事故案例可供参考，使风险辨识的难度加大㊂这里从管缆干涉的致灾机理出发，通过调研单点系泊系统的失效模式［８］与管缆干涉研究［３⁃７］的相关文献，并咨询领域专家的意见，在遵循同一层次的各风险指标相互独立的原则上，建立了如图１所示的多层次风险评估指标体系㊂其中，最上层（目标层）是一级指标；中间层（准则层）是５个二级指标；最低层（指标层）是３０个三级指标㊂指标的具体描述见表１㊂图１㊀风险评估指标体系Ｆｉｇ．１㊀Ｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ１１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估２１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷表１㊀管缆干涉风险指标Ｔａｂ．１㊀Ｒｉｓｋｉｎｄｅｘｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ库所风险指标风险指标描述Ｐ１内孤立波内孤立波在传播时使海水发生强剪切流动，冲击管缆并施加剪切载荷，使管缆产生大变形Ｐ２台风台风作用下，管缆产生大变形和大位移，并导致系泊系统失效Ｐ３地震地震会影响土壤承载力，并对水下生产设施和系泊缆造成破坏Ｐ４应用水深过大应用水深过大，使水下管缆受上部结构的约束减小，更易发生弯曲和位移Ｐ５大浪大浪对船体造成冲击，使管缆产生大位移Ｐ６水生物扰动海中水生物扰动管缆Ｐ７突发强风所在海域突发强风，使ＦＰＳＯ船体发生运动，引动水下管缆Ｐ８海流流速过大海流流速过大使管缆受到的拖曳力变大，并使管缆产生涡激振动现象Ｐ９系泊缆失效系泊缆因腐蚀㊁疲劳等原因失效，影响系泊系统的可靠性Ｐ１０走锚走锚导致船舶拖锚位移Ｐ１１配重块丢失配重块随系泊缆运动及受到冲击时可能出现丢失情况，影响系泊可靠性Ｐ１２连接卸扣损坏连接卸扣损坏导致锚链脱落Ｐ１３锁紧装置破坏浮筒锁紧装置发生破坏导致浮筒下沉Ｐ１４连接器损坏水下连接器损坏，影响水下管线的连接Ｐ１５系挂装置损坏系挂装置包括支撑块和支撑螺栓发生损坏会影响管缆与单点浮筒间的连接Ｐ１６管缆间距过小管缆间距过小会直接提高管缆间产生干涉的风险Ｐ１７管缆数量过多管缆悬挂数量众多，增大干涉风险发生的可能Ｐ１８管缆布置不当管缆布置不当，存在相互跨越㊁交叉的情况Ｐ１９管缆过长管缆长度设计过长Ｐ２０构型设计不当管缆水中构型设计不当Ｐ２１截面刚度不足截面刚度不足使管缆在波㊁流作用下容易产生大变形Ｐ２２穿梭油轮碰撞穿梭油轮在进行外输作业时与ＦＰＳＯ发生碰撞Ｐ２３海上坠物过往船只或ＦＰＳＯ上坠落物体冲击管缆Ｐ２４船舶抛锚船舶抛锚冲击管缆Ｐ２５海上施工海上施工影响管缆正常运行Ｐ２６渔业活动渔网等捕鱼设备冲击㊁缠绕管缆Ｐ２７水下设备碰撞大型水下设备航行时与管缆发生碰撞Ｐ２８维护检查不当维护检查措施不当，无法及时排除隐患Ｐ２９安全教育缺乏缺乏安全教育，人员安全意识薄弱Ｐ３０应急处理不当缺乏应急处理预案，无法在风险发生后正确处置㊁及时控制２㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络模型２．１㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络理论Ｐｅｔｒｉ网络是一种有向网状结构模型，具有并行计算能力和矩阵运算能力，可描述异步㊁同步㊁并行等逻辑关系，后结合模糊理论形成模糊Ｐｅｔｒｉ网络，可用一个九元组来表示［９］：ＦＰＮ＝（Ｐ，Ｔ，Ｄ，Ｉ，Ｏ，Ｕ，α，Ｒ，Ｍ）㊂其中，Ｐ＝｛Ｐ１，Ｐ２， ，Ｐｎ｝是库所集，指ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险因素集合，Ｐｉ（１ɤｉɤｎ）为第ｉ个风险因素；Ｔ＝｛ｔ１，ｔ２， ，ｔｍ｝是变迁集，表示风险因素发生过程的集合，ｔｊ（１ɤｊɤｍ）表示第ｊ个风险因素发生过程；Ｄ＝｛ｄ１，ｄ２， ，ｄｎ｝为命题集合，与Ｐｉ相对应，Ｒ：ＰңＤ表示库所到对应命题的映射；Ｉ＝｛δｉｊ｝为输入矩阵，δｉｊɪ［０，１］，当库所Ｐｉ是变迁ｔｊ的输入库所时，δｉｊ＝１，否则δｉｊ＝０；Ｏ＝｛γｉｊ｝为输出矩阵，γｉｊɪ［０，１］，当库所Ｐｉ是变迁ｔｊ的输出库所时，γｉｊ＝１，否则γｉｊ＝０；Ｕ（ｔｊ）＝｛μｉｊ｝为变迁置信度矩阵，μｉｊɪ［０，１］指对于输出库所Ｐｉ，变迁ｔｊ的置信度，表示风险发展可能；α（Ｐｉ）＝｛ｗｉ｝为库所可信度矩阵，ｗｉɪ［０，１］是库所Ｐｉ存在风险的可信度，表示风险发生的可能性；Ｍ是ｎˑｑ阶的状态矩阵，表征风险因素的后果大小㊂Ｍ（０）为初始状态矩阵，元素ｍ０ｉｊɪ［０，１］是库所Ｐｉ在风险等级ｊ中的隶属度，ｎˑｑ即为ｎ个库所在ｑ个风险等级中的状态，Ｍ（ｋ）为迭代ｋ次的状态矩阵㊂２．２㊀模糊Ｐｅｔｒｉ网络模型建立模糊产生式规则用于表示风险因素的逻辑关系，分 与 规则和 或 规则两种［１０］㊂采用 或 规则进行表示：当任意三级指标风险发生，认为系统存在风险并将引起上一级风险发生㊂ 或 规则表示如下：Ｉｆｄ１（ｗ１）ｏｒｄ２（ｗ２）ｏｒ ｏｒｄｎ（ｗｎ），ｔｈｅｎｄｃ（ｗｃ）（ＣＦ＝μ１，μ２， ，μｎ），ｗｃ＝ｍａｘ（ｗ１μ１，ｗ２μ２， ，ｗｎμｎ）式中：ｄ１，ｄ２， ，ｄｎ为前提，ｄｃ为结论，ｗ１，ｗ２， ，ｗｎ为前提可信度，ｗｃ为结论可信度，μɪ［０，１］为规则置信度㊂采用 或 规则将指标体系转换为ＦＰＮ模型，以圆形表示库所㊁矩形表示变迁，二者通过有向弧进行连接，如图２所示㊂其中，库所Ｐ１ Ｐ３０表示三级指标，Ｐ３１ Ｐ３５表示二级指标，Ｐ３６表示目标层㊂图２㊀风险评估指标体系的ＦＰＮ模型Ｆｉｇ．２㊀ＦＰＮｍｏｄｅｌｏｆｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｉｎｄｅｘｓｙｓｔｅｍ３㊀数据获取方法３．１㊀赋权方法赋权方法分为主观㊁客观和组合赋权三种㊂主观赋权法通过专家判断计算指标权重，适用于难以定量描述的指标，但权重受人为影响较大；客观赋权法根据指标信息进行计算，结果更客观，但具有一定机械性，过于依赖样本数据㊂组合赋权法［１０］综合采用主观和客观赋权，能够结合两者优点并弥补不足㊂３１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估４１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷因目前关于管缆干涉风险评估的研究较少，缺乏足够的数据信息，且有些风险指标为定性指标，故难以通过客观赋权法计算风险因素权重㊂基于该考虑，采用层次分析法和变权理论来综合确定风险因素权重，通过专家经验进行判断，避免了数据不足的影响，并能根据实际工程情况进行变权，使权重分配更加合理㊂邀请了１０位海油工程的专家，相较于其他研究中邀请３ ５位专家的做法，能够减小个别专家意见存在较大出入而带来的影响㊂令１０位专家组成专家组，获得各级风险指标下的判断矩阵，由层次分析法计算风险因素的常权重㊂层次分析法具体步骤在此不做赘述，专家信息见表２㊂表２㊀专家信息Ｔａｂ．２㊀Ｅｘｐｅｒｔｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ序号教育程度工作年限／ａ职称研究领域１硕士１３高级工程师海底管道结构设计２学士２０高级工程师海底管道结构设计３硕士１３工程师海底管道与深水立管结构研究４硕士１５高级工程师海底管道与深水立管结构研究５学士１３工程师管道结构设计与管缆干涉技术研究６硕士１３高级工程师单点系泊系统设计与安装７硕士１０工程师单点系泊系统设计研究８硕士１４工程师ＦＰＳＯ连接与单点系泊系统安装９硕士１２工程师ＦＰＳＯ解脱连接与单点系泊系统维修改造１０硕士１４高级工程师ＦＰＳＯ解脱连接与单点系泊系统维修改造㊀㊀变权理论是相对于常权重而言的，分为惩罚型变权和激励型变权两类㊂在进行实际工程的风险评估时，对于某些评估值较高的指标，会对系统产生重大影响，需要进行重点关注㊂若采用常权重进行风险评估，将无法体现该指标的影响，导致评估结果与实际不符，降低评估的准确性㊂因此，采用变权理论对风险指标进行动态变权，令权重值随指标评估值的大小而变化，可使权重分配更科学合理，更符合实际情况㊂采用激励型状态变权向量［１１］来对常权重进行动态变权：{（１）Ｓ（ｘｉ）＝ｅａｘｉ（ｘｉȡａ）１（ｘｉ＜ａ）Ｖ（ｘｉ）＝Ｃ（ｘｉ）Ｓ（ｘｉ）ðｎｋ＝１［Ｃ（ｘｋ）Ｓ（ｘｋ）］（２）式中：Ｓ（ｘ）＝［Ｓ（ｘ１）㊀Ｓ（ｘ２）㊀ ㊀Ｓ（ｘｎ）］为激励型状态变权向量，满足Ｓ（ｘ）为单调递增的连续函数；ａɪ［０，１］，表示激励水平，在文中根据库所可信度的平均水平将ａ设为０．５；Ｃ（ｘ）＝［Ｃ１（ｘ１）㊀Ｃ２（ｘ２）㊀ ㊀Ｃｎ（ｘｎ）］为常权重向量；Ｖ（ｘ）＝［Ｖ１（ｘ１）㊀Ｖ２（ｘ２）㊀ ㊀Ｖｎ（ｘｎ）］为变权后的权重向量㊂３．２㊀模糊理论３．２．１㊀模糊置信结构将库所可信度和变迁置信度分为五个模糊评估等级：Ｈ＝｛Ｈ１１，Ｈ２２，Ｈ３３，Ｈ４４，Ｈ５５｝，表示 极低 低 中等 高 和 极高 ，在论域［０，１］内进行划分，模糊语言集见表３㊂但考虑到传统模糊语言评价无法跨越多个等级进行评估，如当专家认为指标的评估等级处于 低 到 中等 之间时，传统模糊语言评价无法进行表示㊂故提出三种形式的模糊置信结构［１２］来表示专家主观评价以提高评估准确性：１）独立式：置信结构形式为｛（Ｈｉｉ，１．０），ｉ＝１，２，３，４，５｝，表示指标模糊评估等级为Ｈｉｉ，隶属度为１．０㊂２）区间式：置信结构形式为｛（Ｈｉｊ，１．０），ｉ＝１，２，３，４，ｊ＝ｉ＋１， ，５｝，表示指标模糊评估等级在Ｈｉｉ到Ｈｊｊ之间，其对应的梯形模糊数为Ｈｉｉ与Ｈｊｊ所对应的梯形模糊数的综合㊂３）分布式：置信结构形式为｛（Ｈｉｉ，γｉｉ），ｉ＝１，２，３，４，５｝，γｉｉ表示模糊评估等级Ｈｉｉ的隶属度，ð５ｉ＝１γｉｉ＝１㊂表３㊀模糊语言集Ｔａｂ．３㊀Ｆｕｚｚｙｌａｎｇｕａｇｅｓｅｔ评估等级类㊀别梯形模糊数１极低（０．０，０．０，０．１，０．２）２低（０．１，０．２，０．３，０．４）３中等（０．３，０．４，０．６，０．７）４高（０．６，０．７，０．８，０．９）５极高（０．８，０．９，１．０，１．０）３．２．２㊀加权综合与去模糊化对于指标Ｐｎ，令专家Ｚｍ（ｍ＝１，２， ，Ｍ）以三种形式的模糊置信结构进行评价，得到专家Ｚｍ的评价为：Ｇｍｎ＝｛Ｈｉｊ，γｍｉｊ（Ｐｎ），ｉ㊁ｊ＝１，２，３，４，５，ｉɤｊ｝（３）式中：γｍｉｊ（Ｐｎ）为专家Ｚｍ的评估语言中等级Ｈｉｊ的隶属度㊂结合专家权重βｍ（ｍ＝１，２， ，Ｍ）将Ｍ位专家的评价结果进行加权综合，形成一个综合置信结构：Ｇｎ＝｛Ｈｉｊ，γｉｊ（Ｐｎ），ｉ㊁ｊ＝１，２，３，４，５，ｉɤｊ｝（４）式中：γｉｊ（Ｐｎ）为综合隶属度，是Ｇｍｎ（ｍ＝１，２， ，Ｍ）中对应于等级Ｈｉｊ的各隶属度的加权和，可由下式获得：γｉｊ（Ｐｎ）＝ðＭｍ＝１［βｍγｍｉｊ（Ｐｎ）］（５）之后将综合置信结构转换成梯形模糊数Ｒ＝（Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３，Ｒ４），其标度值Ｒｋ（ｋ＝１，２，３，４）可由下式取得：Ｒｋ＝ð５ｉ＝１ð５ｊ＝ｉ［ｒｋ（Ｈｉｊ）ˑγｉｊ（Ｐｎ）］㊀㊀（ｋ＝１，２，３，４）（６）式中：ｒｋ（Ｈｉｊ）（ｋ＝１，２，３，４）为等级Ｈｉｊ对应的梯形模糊数的四个标度值㊂最后由重心法将Ｒ去模糊化，可得到指标Ｐｎ的评估值：Ｘ＝（ʏｆ（ｘ）ｘｄｘ）／（ʏｆ（ｘ）ｄｘ）（７）４㊀模糊推理算法利用模糊Ｐｅｔｒｉ网络的并行计算能力和矩阵运算能力，提出了库所可信度和状态矩阵推理算法，来迭代求解库所可信度与风险等级评估值，完成综合风险评估㊂４．１㊀库所可信度推理算法库所可信度推理算法［１３］基于模糊产生式 或 规则计算原理，具体推理步骤如下：第一步，定义两个推理算子：１）㊃：Ａ㊃Ｂ＝Ｃ，其中Ａ为ｎˑｐ维矩阵，Ｂ为ｐˑｍ维矩阵，Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，ｃｉｊ＝ｍａｘ１ɤｋɤｐ（ａｉｋˑｂｋｊ）；２） ：Ａ Ｂ＝Ｃ，其中，ｃｉｊ＝ｍａｘ（ａｉｊ，ｂｉｊ），ｉ＝１，２， ，ｎ，ｊ＝１，２， ，ｍ㊂第二步，令迭代次数ｋ＝０，并确定初始库所可信度矩阵α（０）㊁变迁置信度矩阵Ｕ和权值矩阵Ｗ：其中，α（０）为ｎˑ１维矩阵，Ｕ为ｎˑｍ维矩阵，初始库所可信度和变迁置信度令１０位专家以三种形式的模糊置信结构对指标进行评价后由式（３） （７）计算获得，专家权重均为０．１；Ｗ为ｎˑｍ维矩阵，其元素Ｗｉｊ表示库所Ｐｉ对于变迁ｔｊ的权值，因采用模糊产生式 或 规则，若Ｐｉ是ｔｊ的输入库所，Ｗｉｊ为１，否则为０㊂第三步，计算等效模糊真值向量：５１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估Ｅ（ｋ＋１）＝ＷＴˑα（ｋ）（８）第四步，计算新的库所可信度矩阵：α（ｋ＋１）＝α（ｋ） ［Ｕ㊃Ｅ（ｋ＋１）］（９）若α（ｋ＋１）＝α（ｋ），则迭代结束，输出最终库所可信度矩阵；否则令ｋ＝ｋ＋１，重复第三步㊂４．２㊀状态矩阵推理算法在状态矩阵推理算法［１４］中引入变权理论，具体步骤如下：第一步，定义两个推理算子：１） ：Ｄ Ｂ＝Ｃ，其中Ｂ㊁Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，Ｄ为１ˑｎ维矩阵，ｃｉｊ＝ｄｉˑｂｉｊ；２） ：Ａ Ｂ＝Ｃ，其中Ａ㊁Ｂ㊁Ｃ为ｎˑｍ维矩阵，ｃｉｊ＝ｍａｘ（ａｉｊ，ｂｉｊ），ｉ＝１，２， ，ｎ，ｊ＝１，２， ，ｍ㊂第二步，令ｋ＝０，并确定初始状态矩阵㊁输入矩阵㊁输出矩阵㊁常权重向量与风险等级向量㊂按照海洋石油工程风险的严重程度将ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险等级分为５个等级，令专家评估各风险因素发生的后果大小㊂定义风险等级向量Ｑ＝（０．２㊀０．４㊀０．６㊀０．８㊀１．０），（０㊀０．２］对应 极低 ，（０．２㊀０．４］对应 低 ，（０．４㊀０．６］对应 中等 ，（０．６㊀０．８］对应 高 ，（０．８㊀１．０）对应 极高 ㊂具体划分标准如表４所示㊂令专家评估库所Ｐ１ Ｐ３０的风险等级，结合专家权重得到风险等级评估向量［１５］，数据处理规则如下：若１０位专家在评估库所Ｐｉ的风险等级时，有５位专家评估为 中等 ，４位专家评估为 高 ，１位专家评估为 极高 ，则风险等级评估向量为（０㊀０㊀０．５㊀０．４㊀０．１）㊂综合所有风险等级评估向量可得初始状态矩阵㊂第三步，根据库所可信度对三级指标进行变权，激励水平ａ根据库所可信度的平均水平进行设定：Ｓｉ＝ｅａｗｉ（ｗｉȡａ）１（ｗｉ＜ａ）{（１０）Ｖｉ＝ＣｉＳｉðｎｋ＝１（ＣｋＳｋ）（１１）第四步，迭代计算变迁激发后的下一状态矩阵：Ｍ（ｋ＋１）＝Ｍ（ｋ） （Ｖ Ｏ）［ＩＴＭ（ｋ）］（１２）第五步，若Ｍ（ｋ＋１）＝Ｍ（ｋ），则迭代结束；否则令ｋ＝ｋ＋１，回到第四步重复计算，直至相等㊂第六步，计算库所的风险等级评估值：Ｄ＝Ｍ（ｋ）ＱＴ（１３）第七步，结合库所可信度计算综合评估值：ｆｉ＝ｗｉˑＤｉ（１４）表４㊀风险等级划分标准Ｔａｂ．４㊀Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｔａｎｄａｒｄｏｆｒｉｓｋｇｒａｄｅｓ风险等级类㊀别描㊀述１极低风险极小，可忽略２低风险较小，安全状况较好３中等有一定风险，安全状况一般４高风险较大，安全状况较差５极高风险极大，需高度重视进行规避５㊀实例分析现以南海某内转塔式ＦＰＳＯ单点系泊系统为例进行风险评估，对提出的方法进行验证说明㊂６１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷５．１㊀库所可信度推理首先，确定初始数据㊂初始库所可信度矩阵α（０）与变迁置信度矩阵Ｕ表示如下：α（０）＝［０．６８５，０．４３８，０．２９１，０．４９８，０．８２６，０．５４５，０．８５１，０．７９９，０．６３３，０．４８５，０．６２３，０．４７３，０．５４，０．５６８，０．４２５，０．４９，０．４２８，０．２８５，０．３８８，０．３０，０．３２，０．２２３，０．４５，０．３５，０．２１６，０．３４０，０．２９３，０．４０５，０．４１３，０．２８３，０，０，０，０，０，０］ＴＵ＝｛μｉｊ｝３６ˑ３５，ｉ＝１，２， ，３６，ｊ＝１，２， ，３５㊂其中，μ３１，１＝０．７６９，μ３１，２＝０．９２２，μ３１，３＝０．９２２，μ３１，４＝０．７８３，μ３１，５＝０．７８４，μ３１，６＝０．５６８，μ３１，７＝０．７３０，μ３１，８＝０．８６６，μ３２，９＝０．９０５，μ３２，１０＝０．７３５，μ３２，１１＝０．８１６，μ３２，１２＝０．８７８，μ３２，１３＝０．８８８，μ３２，１４＝０．９０５，μ３２，１５＝０．８９６，μ３３，１６＝０．８８８，μ３３，１７＝０．８７９，μ３３，１８＝０．７９６，μ３３，１９＝０．７６２，μ３３，２０＝０．７９７，μ３３，２１＝０．８０８，μ３４，２２＝０．９２２，μ３４，２３＝０．５５３，μ３４，２４＝０．６６５，μ３４，２５＝０．９２２，μ３４，２６＝０．４９８，μ３４，２７＝０．８５３，μ３５，２８＝０．９０５，μ３５，２９＝０．７７９，μ３５，３０＝０．８６３，μ３６，３１＝０．８８８，μ３６，３２＝０．８５０，μ３６，３３＝０．８８８，μ３６，３４＝０．８０１，μ３６，３５＝０．７７７；其余元素为０㊂α（０）表示Ｐ１ Ｐ３０的库所可信度，Ｐ３１ Ｐ３６的库所可信度通过后续迭代得到；Ｕ表示ｔ１ ｔ３５的变迁置信度㊂通过迭代计算，得α（２）＝α（３），迭代结束，则最终库所可信度矩阵如下：α（２）＝［０．６８５，０．４３８，０．２９１，０．４９８，０．８２６，０．５４５，０．８５１，０．７９９，０．６３３，０．４８５，０．６２３，０．４７３，０．５４，０．５６８，０．４２５，０．４９，０．４２８，０．２８５，０．３８８，０．３０，０．３２，０．２２３，０．４５，０．３５，０．２１６，０．３４，０．２９３，０．４０５，０．４１３，０．２８３，０．６９２，０．５７３，０．４３５，０．２５０，０．３６７，０．６１４］Ｔ可知，环境㊁设备㊁管缆设计㊁第三方破坏和管理五个因素存在风险的可信度分别为０．６９２㊁０．５７３㊁０．４３５㊁０．２５０㊁０．３６７，而目标层ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险的可信度为０．６１４，说明环境与设备因素发生风险的可能性较高，并将引起管缆干涉风险的发生㊂５．２㊀状态矩阵推理首先，确定初始数据㊂常权重向量Ｃ与初始状态矩阵Ｍ（０）表示如下：Ｃ＝［ｃ１㊀ｃ２㊀ｃ３㊀ｃ４㊀ｃ５㊀ｃ６］ｃ１＝［０．１６７０，０．２７９８，０．０６１５，０．０３６４，０．１０３９，０．０４４６，０．１０３９，０．２０２８］；ｃ２＝［０．１７１２，０．０６６６，０．０７４５，０．１３１４，０．２４３１，０．１６９９，０．１４３４］；ｃ３＝［０．３３２４，０．２１００，０．１０８４，０．０７６６，０．１８２５，０．０９０１］；ｃ４＝［０．３３８６，０．０８３５，０．１２２１，０．１７８６，０．０５１９，０．２２５４］；ｃ５＝［０．１６３４，０．２９７０，０．５３９６］；ｃ６＝［０．３０９７，０．２６５９，０．２２１４，０．０７０１，０．１３２９］㊂其中，ｃ１㊁ｃ２㊁ｃ３㊁ｃ４㊁ｃ５㊁ｃ６分别表示五个二级指标和一级指标下的指标常权重㊂Ｍ（０）＝［ｍ１０㊀ｍ２０㊀ｍ３０㊀ｍ４０㊀ｍ５０㊀ｍ６０］Ｔｍ１０＝００．１０．４０．４０．１００００．２０．８０００．１０．３０．６００．１０．２０．４０．３０００．４０．４０．２０．２０．６０．２００００．１０．４０．４０．１０００．２０．５０．３éëêêêêêêêêêêêùûúúúúúúúúúúú；ｍ２０＝０００．２０．５０．３００．３０．３０．４０００．２０．３０．４０．１０００．３０．５０．２０００．１０．６０．３０００．３０．４０．３０００．４０．４０．２éëêêêêêêêêêùûúúúúúúúúú；ｍ３０＝０００．１０．５０．４０００．３０．５０．２００．２０．４０．３０．１００．２０．５０．３００００．３０．４０．３００．１０．４０．３０．２éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú；ｍ４０＝００００．５０．５０．１０．６０．２０．１０００．２０．５０．３０００．１０．４０．４０．１０．３０．４０．３０００００．３０．５０．２éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú；ｍ５０＝００．１０．２０．５０．２００．１０．３０．３０．３０００．２０．５０．３éëêêêùûúúú；ｍ６０＝００００００００００００００００００００００００００００００éëêêêêêêêêùûúúúúúúúú㊂设激励水平ａ为０．５，经模糊推理算法迭代，得Ｍ（２）＝Ｍ（３），迭代结束，最终状态矩阵如下：７１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估Ｍ（２）＝［ｍ１２㊀ｍ２２㊀ｍ３２㊀ｍ４２㊀ｍ５２㊀ｍ６２］Ｔｍ１２＝ｍ１０；ｍ２２＝ｍ２０；ｍ３２＝ｍ３０；ｍ４２＝ｍ４０；ｍ５２＝ｍ５０；ｍ６２＝０．００９０．０６１０．２３７０．３５８０．３３６００．０３３０．２４００．４８２０．２４５００．０４６０．２６９０．４２７０．２５９０．０２４０．１１３０．２３２０．３９８０．２３２００．０４６０．２３００．４４１０．２８４０．００５０．０５２０．２４４０．４２００．２８０éëêêêêêêêêùûúúúúúúúúｍ１ｋ㊁ｍ２ｋ㊁ｍ３ｋ㊁ｍ４ｋ㊁ｍ５ｋ表示各二级指标下的三级指标的风险等级评估向量，ｍ６ｋ表示５个二级指标和一级指标的风险等级评估向量，ｋ＝０，１，２，３为迭代次数㊂可知，ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险的评估向量为（０．００５㊀０．０５２㊀０．２４４㊀０．４２０㊀０．２８０），由式（１３）得管缆干涉风险的风险等级评估值为０．７８４，结合库所可信度得综合评估值为０．４８１，对应的风险评估等级为 中等 ㊂因此需要对其中的风险薄弱环节提出相应措施来进行预防与控制，进一步降低管缆干涉风险㊂５．３ 风险控制措施由模糊推理算法可得各级指标的综合评估值㊂图３所示为五个二级指标的综合评估值，可知ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险受到多种因素的综合作用，其中环境和设备因素的综合评估值较高，分别为０．５４７和０．４５１，说明这二者是影响管缆干涉的主要风险因素，需要对其重点关注㊂图３㊀二级指标综合评估值Ｆｉｇ．３㊀Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｓｅｃｏｎｄａｒｙｉｎｄｅｘ图４㊀三级指标综合评估值Ｆｉｇ．４㊀Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｅｖａｌｕａｔｉｏｎｖａｌｕｅｏｆｔｈｉｒｄ⁃ｌｅｖｅｌｉｎｄｅｘ图４为３０个三级指标的综合评估值，据此对三级指标进行风险排序，于表５列出了综合评估值大于０．４的１０个指标，对其提出风险控制措施如下：１）环境方面的主要风险因素包括海流流速过大㊁大浪㊁突发强风㊁内孤立波㊁台风，该结果符合南海海域实际状况㊂对此，可增设海上气象预报站，观测周边海域及时对气象情况进行监测㊁预警，并采取相应处置措８１海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷施；若出现台风等极端恶劣天气，可考虑解脱单点系泊系统，驶离海域来规避风险㊂２）管缆设计方面的主要风险因素是管缆间距过小㊂在设计时，应综合考虑规范要求㊁设计条件与当地海况，设计合适的管缆间距以避免间距过小，并在关键区域安装间隔框以保持足够间距㊂３）设备方面的主要风险因素包括系泊缆失效㊁连接器损坏㊁锁紧装置破坏㊁配重块丢失㊂对此，应对这些设备进行定期检查与维护，并及时更换失效与损坏的设备㊂此外，系泊缆失效主要由腐蚀㊁疲劳和磨损引起，应设定合适的腐蚀余量，提高系泊缆的抗腐蚀性能，做好防腐措施；减少系泊缆的初始缺陷，避免出现局部应力集中，延长疲劳寿命；定期清理链环中的异物，张紧锚链并重点关注锚链触地段易磨损区域，以防止磨损㊂对于配重块丢失问题，可直接焊接配重块或采用配重链替代配重块㊂表５㊀风险指标排序结果Ｔａｂ．５㊀Ｒａｎｋｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｆｒｉｓｋｉｎｄｅｘ５．４㊀对比分析鉴于文献［１０］和［１４］采用组合赋权法来确定风险因素的权重，将变权理论的赋权方法应用于文献［１０］和［１４］的案例中，分别与层次分析法和组合赋权法得到的结果进行对比，根据案例中的库所可信度平均水平，在变权向量中取激励水平ａ为０．８㊂因权重值不会影响三级指标的排序，仅对目标的综合评估值产生影响，采用各方法得到的目标综合评估值如表６所示㊂由表可知，通过变权理论得到的目标综合评估值相较于层次分析法更接近于组合赋权法得到的结果，说明在缺乏数据难以采用客观赋权法的情况下，通过指标的实际情况进行动态变权能够在一定程度上使结果更加客观准确，也证明了本文所提出方法的准确性㊂表６㊀对比结果Ｔａｂ．６㊀Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｒｅｓｕｌｔ案例层次分析法变权理论组合赋权法文献［１０］４．６４８４．５５１４．３６０文献［１４］３．９４８３．９６５４．３９０６㊀结㊀语针对ＦＰＳＯ单点系泊系统的多管缆干涉风险，提出了一种基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的风险评估方法㊂综合考虑环境因素㊁设备因素㊁管缆设计因素㊁第三方破坏因素和管理因素５个方面来识别ＦＰＳＯ单点多管缆干涉的风险因素，建立了具有３０个三级指标和５个二级指标的多层次风险评估指标体系，并转换为ＦＰＮ模型，通过模糊推理算法对南海某内转塔式ＦＰＳＯ进行了单点多管缆干涉风险评估，得到的主要结论如下：１）采用三种形式的模糊置信结构表示专家的评估语言，克服了传统模糊语言评价的不足，使专家的模糊语言表示更加灵活准确，能够减小专家主观判断所产生的偏差㊂２）考虑到海洋环境与实际工程的复杂与多变，综合采用层次分析法和变权理论来确定风险因素的权重，在实例风险评估时可根据风险因素的库所可信度来对常权重进行动态变权，提高危险指标的权重值，在后续的模糊推理中突出其负面影响，使指标赋权更符合实际工程情况，克服固定权重的局限性，并通过对比９１第１期余建星，等：基于模糊Ｐｅｔｒｉ网络的ＦＰＳＯ单点多管缆干涉风险评估０２海㊀㊀洋㊀㊀工㊀㊀程第４０卷分析，证明了该方法的可行性与准确性㊂３）通过实例分析，由模糊推理算法得到该ＦＰＳＯ的单点多管缆干涉风险综合评估值为０．４８１，对应风险评估等级为 中等 ，存在一定风险，需要采取适当措施㊂在二级指标中，环境与设备因素是影响管缆干涉的主要因素，其综合评估值分别为０．５４７和０．４５１，该结果符合ＦＰＳＯ的实际情况，验证了方法的可行性㊂在三级指标中，通过风险排序得到综合评估值大于０．４的指标共有１０个，对其提出了相应的风险控制措施，以降低管缆干涉风险的发生概率与严重程度㊂参考文献：［１］㊀ＤＮＶ⁃ＲＰ⁃Ｆ２０３，Ｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ［Ｓ］．ＤｅｔＮｏｒｓｔｅＶｅｒｉｔａｓ，２００９．［２］㊀ＡＰＩＲＰ２ＲＤ，Ｄｅｓｉｇｎｏｆｒｉｓｅｒｓｆｏｒｆｌｏａｔｉｎｇｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ（ＦＰＳｓ）ａｎｄｔｅｎｓｉｏｎ⁃ｌｅｇｐｌａｔｆｏｒｍｓ（ＴＬＰｓ）［Ｓ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＰｅｔｒｏｌｅｕｍＩｎｓｔｉｔｕｔｅ，２００６．［３］㊀裴晓梅，曹静，张恩勇，等．缓波型非粘接柔性立管的干涉敏感性［Ｊ］．船舶工程，２０２１，４３（２）：２０⁃２４．（ＰＥＩＸｉａｏｍｅｉ，ＣＡＯＪｉｎｇ，ＺＨＡＮＧＥｎｙｏｎｇ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｓｅｎｓｉｔｉｖｉｔｙｏｆｕｎｂｏｕｎｄｅｄｆｌｅｘｉｂｌｅｒｉｓｅｒｗｉｔｈｌａｚｙｗａｖｅｔｙｐｅ［Ｊ］．ＳｈｉｐＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０２１，４３（２）：２０⁃２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［４］㊀ＨＥＪＷ，ＬＯＷＹＭ．Ａｃｏｌｌｉｓｉｏｎ⁃ａｌｌｏｗｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ［Ｊ］．ＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１４，７６：２１⁃３１．［５］㊀ＢＡＩＹｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＤａｐｅｎｇ，ＺＨＵＫｅｑｉａｎｇ，ｅｔａｌ．Ｄｙｎａｍｉｃａｎａｌｙｓｉｓｏｆｕｍｂｉｌｉｃａｌｃａｂｌｅｕｎｄｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｗｉｔｈｒｉｓｅｒ［Ｊ］．ＳｈｉｐｓａｎｄＯｆｆｓｈｏｒｅＳｔｒｕｃｔｕｒｅｓ，２０１８：１⁃１３．［６］㊀何杨，孙国民，赵天奉．深水立管干涉分析研究［Ｊ］．中国海洋平台，２０１４，２９（４）：４６⁃５０．（ＨＥＹａｎｇ，ＳＵＮＧｕｏｍｉｎ，ＺＨＡＯＴｉａｎｆｅｎｇ．Ｓｔｕｄｙｏｎｄｅｅｐｗａｔｅｒｒｉｓｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＯｆｆｓｈｏｒｅＰｌａｔｆｏｒｍ，２０１４，２９（４）：４６⁃５０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［７］㊀康庄，张立，刘禹维，等．顶部张紧式立管干涉分析［Ｊ］．船舶工程，２０１５，３７（５）：９０⁃９３．（ＫＡＮＧＺｈｕａｎｇ，ＺＨＡＮＧＬｉ，ＬＩＵＹｕｗｅｉ，ｅｔａｌ．Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｏｐｔｅｎｓｉｏｎｅｄｒｉｓｅｒｓ［Ｊ］．ＳｈｉｐＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，３７（５）：９０⁃９３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［８］㊀贺辙，孙丽萍，康济川，等．ＦＰＳＯ单点系泊系统失效数据库的设计与实现［Ｊ］．船海工程，２０１５，４４（６）：１２９⁃１３３．（ＨＥＺｈｅ，ＳＵＮＬｉｐｉｎｇ，ＫＡＮＧＪｉｃｈｕａｎ，ｅｔａｌ．ＤｅｓｉｇｎａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｆａｉｌｕｒｅｄａｔａｂａｓｅｏｆｓｉｎｇｌｅｐｏｉｎｔｍｏｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｆｏｒＦＰＳＯ［Ｊ］．Ｓｈｉｐ＆ＯｃｅａｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１５，４４（６）：１２９⁃１３３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［９］㊀高翔，祝跃飞，刘胜利，等．基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的网络风险评估模型［Ｊ］．通信学报，２０１３，３４（Ｓ１）：１２６⁃１３２．（ＧＡＯＸｉａｎｇ，ＺＨＵＹｕｅｆｅｉ，ＬＩＵＳｈｅｎｇｌｉ，ｅｔａｌ．ＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｎＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，２０１３，３４（Ｓ１）：１２６⁃１３２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［１０］ＧＵＯＹａｎｂａｏ，ＭＥＮＧＸｉａｏｌｉ，ＷＡＮＧＤｅｇｕｏ，ｅｔａｌ．Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｉｓｋｅｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆｌｏｎｇ⁃ｄｉｓｔａｎｃｅｏｉｌａｎｄｇａｓｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎｐｉｐｅｌｉｎｅｓｕｓｉｎｇａｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮａｔｕｒａｌＧａｓＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，２０１６，３３：１８⁃２９．［１１］李德清，李洪兴．状态变权向量的性质与构造［Ｊ］．北京师范大学学报（自然科学版），２００２，３８（４）：４５５⁃４６１．（ＬＩＤｅｑｉｎｇ，ＬＩＨｏｎｇｘｉｎｇ．ＴｈｅＰｒｏｐｅｒｔｉｅｓａｎｄｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｓｔａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｗｅｉｇｈｔｖｅｃｔｏｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＢｅｉｊｉｎｇＮｏｒｍａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ，２００２，３８（４）：４５５⁃４６１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））［１２］ＬＩＵＨＣ，ＬＩＵＬ，ＬＩＮＱＬ，ｅｔａｌ．ＫｎｏｗｌｅｄｇｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｎｄｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙｅｖｉｄｅｎｔｉａｌｒｅａｓｏｎｉｎｇａｎｄｄｙｎａｍｉｃａｄａｐｔｉｖｅｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ，２０１３，４３（３）：１０５９⁃１０７２．［１３］ＺＨＯＵＪｉａｎｆｅｎｇ，ＲＥＮＩＥＲＳＧ，ＺＨＡＮＧＬａｏｂｉｎｇ．ＡｗｅｉｇｈｔｅｄｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉ⁃ｎｅｔｂａｓｅｄａｐｐｒｏａｃｈｆｏｒｓｅｃｕｒｉｔｙｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｉｎｔｈｅｃｈｅｍｉｃａｌｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＣｈｅｍｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＳｃｉｅｎｃｅ，２０１７，１７４：１３６⁃１４５．［１４］ＣＨＡＮＧＹｕａｎｊｉａｎｇ，ＷＵＸｉａｎｇｆｅｉ，ＣＨＥＮＧｕｏｍｉｎｇ，ｅｔａｌ．ＣｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｄｅｅｐｗａｔｅｒｄｒｉｌｌｉｎｇｒｉｓｅｒｕｓｉｎｇｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＰｒｏｃｅｓｓＳａｆｅｔｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌＰｒｏｔｅｃｔｉｏｎ，２０１８，１１７：４８３⁃４９７．［１５］吴鹏，夏海波，吴建军，等．基于模糊Ｐｅｔｒｉ网的易流态化货物海上运输风险评估［Ｊ］．上海海事大学学报，２０１９，４０（３）：６３⁃６８．（ＷＵＰｅｎｇ，ＸＩＡＨａｉｂｏ，ＷＵＪｉａｎｊｕｎ，ｅｔａｌ．ＲｉｓｋａｓｓｅｓｓｍｅｎｔｏｆｓｈｉｐｐｉｎｇｌｉｑｕｅｆｉａｂｌｅｓｏｌｉｄｂｕｌｋｃａｒｇｏｅｓｂａｓｅｄｏｎｆｕｚｚｙＰｅｔｒｉｎｅｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｈａｎｇｈａｉＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２０１９，４０（３）：６３⁃６８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ））。
土木工程与管理学报2020年第37卷总目次
土 木工程与管理学报2020 年第37卷总目次基于三维激光扫描地铁运营隧道渗漏水监测及预警.........................................吴贤国刘鹏程基于故障树模型的城市地下综合管廊应用p p p模式风险评价....基于模糊集与改进证据理论的建筑工程安责险费率厘定…申建红 基于F A H P与D-S证据理论的地铁P P P项目绩效评价……赵金先建筑抹灰作业工人上肢姿势不舒适度评价模型..........余群舟工业化建筑标准体系优化——以装配式混凝土结构为例.........国内外建筑工业化研究进展与趋势——基于Cite S p a ce的可视化分析.............................................马辉基于S E M的装配式建筑供应链整合动因分析...........安慧基于胜任力模型的建筑产业工人职业素质评价...........陈敏大尺寸深埋锚栓套筒装置的抗拉承载力................张晋元转体桥混凝土球铰磨心接触应力参数分析.....范剑锋刘涛基于M on te-C a rlo的城轨P P P项目投资风险评估.................拱形张弦结构的优化设计...................................非概率可靠性在轴压柱加固评估中的应用.....................城市大型公共服务设施运营韧性的理论阐释与案例解析混凝土柱二阶效应计算的K诺模图...........章胜平陈旭大数据视角下工程造价数据信息服务体系....................考虑土性参数空间变异性的桩基可靠度分析..................汶川地震灾后都江堰居民房屋安全意识调查分析........班瑾B I M数据标准I F C发展分析..........................赖华辉声发射信号分布与R C梁截面应力变化的相关性…汪兴源周建庭基于移动三维激光扫描的地铁隧道结构监测方法.............................杜荣武翁顺曾铁梅建筑工人群体安全压力因子的构建与评价方法..........倪清清基于IS M模型的地方铁路总承包项目关键成功因素研究........长大隧道施工组织模糊评价方法及应用.......朱立成雷明锋基于G R A P-V IK O R的装配式建筑P C构件供应商选择决策......锚板型地脚螺栓抗拔承载力试验及计算理论................................张凯旋张大长彭鹏王雷丁晓欣万索妮蒋克洁郑智鹏付光辉董美红匡彦曦张钱秦泽破彭自强韩红霞邹荣王敏容李灵芝赖应良张永成张小倩侯铁刘腾飞陈世杰谢媛芳张立业万旺张青霞崔鸣诚陈虹宇刘凯隗健陈涛郭林飞董 健王炜文杨雯晶郭帅凤朱 宇尹耀霄刘松张涵坤樊建平袁竞峰毛德均郭帅王景梅谢晓蕾钟祖良刘定坤温凯伦徐晟刘玉明陈觅抗佘健俊王震球加筋土挡墙后设置E P S的组合支挡结构数值模拟.......郑俊杰景丹曹文昭既有住宅宜居改造业主支付意愿影响机理——以加装电梯为例............罗福周基于随机森林的混凝土早期碳化预测…吴贤国王雷邓婷婷胡毅袁福银沉陷区大行程可调高支座性能.......................罗辉何忠宇银晓东张立茂(1-1)时淑君(1-9)徐文慧(1-17)孙斐(1-22)孟文辉(1-32)潘欣维(1-38)黄冰倩(1-43)宋玲(1-50)王渊捷(1-57)王金泽(1-64)王佶(1-68)崔武文(1-73)张佳庆(1-79)胡隽(1-84)张磊(1-90)吴克川(1-97)叶艳兵(1-102)谢 平(1-108)陈龙珠(1-114)赵云凡(1-121)刘思孟(1-128)吴贤国(1-132)李华(1-138)任凯(1-145)郑邦友(1-150)叶嵩(1-156)陈前(1-164)邵安迪(2-1)张诺楠(2-5)李铁军(2-14)陶江峰(2-19)基于生命周期理论的装配式建筑B I M应用能力评价.....王爱领苏盟琪孙少楠郭亮基于I F C的隧道施工信息集成模型及管理信息系统.........................................姜语男郑帅赵龙国吴洪涛段龙梅基于S N A的装配式建筑绿色供应链风险...............................黄桂林张闯基于知识图谱的国际和国内装配式建筑文献对比...............李玲燕赵月溪高伯洋钢管混凝土翼缘组合梁振动特性.....................曾在平王秀丽李世荣任根立工程监理人员工作绩效影响路径分析.................仲景冰杜春艳柴盼盼张济武基于S E M的装配式建筑施工安全风险及策略...........段永辉周诗雨郭一斌王翔C形钢分离式隔震装置的力学性能...................钟琼袁涌李一鸣魏威强震区混合梁独塔斜拉桥纵向抗震设计..........................何沁洲贺金海袁万城管廊基坑开挖对既有长江隧道变形的影响.....杨卫星官天培刘长庚卢方伟王丹生增强现实技术在工程施工中的应用综述.................何波张慎邱文航魏然李成谦宁晓笛张明闫亮潘楚沩刘文兵谢敏波形钢腹板P C连续箱梁弯矩重分布...................................王华李晓梅大锚锭超深基坑降水施工关键技术及监测分析.......................周乐木孙开武殷源李瑶谭玉林吴小翠李杰基于A H P与G IS技术的P C构件厂选址——以武汉市汉南区为例…王淑嫱胡婉薇卢仲兴基于S E M的城市绿地适老性评价体系.................................覃文柯王慧基于组合赋权的混凝土栗送施工堵管风险模糊综合评价..........鲁惠敏杜婷王本武建筑施工作业区准人安全管理系统设计.................魏然李琛蒋伟光骆汉宾基于混合整数线性规划的塔吊选型与布置优化…刘猛黄春王京京王文琦张睿集成B IM-3D扫描技术的斗拱建模方法…惠之瑶张爱琳王昆闫泽文刘巧灵韩晓桐粗粒土颗粒破碎效应量化分析..........................宋兴海任永旺刘子苑孙晓勇干湿循环作用下砂岩蠕变损伤及本构模型…霍树义金坎辉杨涛周晴晴张薇崔建军(2-26)(2-33) (2-39) (2-47) (2-55) (2-60) (2-66) (2-72) (2-78) (2-82)(2-87) (2-97)(2-103) (2-106) (2-113) (2-120) (2-127) (2-131) (2-140) (2-147) (2-152)基于非牛顿指数渗流的饱和黏土一维流变固结分析.....................................刘忠玉黄家涛夏洋洋张家超油田地面工程施工风险应急管理...............................闫文周公路工程项目质量与安全信用评价...........................齐锡晶王俊楠钢纤维混凝土节段拼装空心墩拟静力试验.............郑里金郑禄刘少乾基于语义本体的桥梁结构智能化本体模型.....................杨建喜周应新基于M Y C IN与直觉模糊的桥梁拆除方案优选...........陈金州张月钟正形状优化的装配式软钢阻尼墙抗震性能及其对钢框架结构变形的控制.....陈岩被动桩-侧移软土相互作用与桩身被动荷载分析.......张浩孙凯杨玲软土场地上双座串联大跨度斜拉桥地震响应及碰撞分析.....................................王德光王恒沈文爱何友娣欧美连续压实控制技术规程的技术特点和借鉴.............................唐建伟江辉煌张道修高明显吴龙梁基于B I M的工程项目管理数据关系模型及应用..........................张谦基于B I M的跨海大桥施工动态风险评估与可视化平台...........范冰辉王素裹膨胀土膨胀时程特性试验及特征曲线参数确定...........................蒋超橡胶-剪力钉组合剪力连接件力学性能试验……黄彩萍黄志祥游文峰杨德灿基于切比雪夫网格的自由曲面网格自适应及杆长优化.....................黎佳陈元坤陈晓强陈礼杰吴雄熊政超基于知识图谱的国内IF C研究综述...................赖华辉侯铁钟祖良公路隧道不同纹理路面服役状况调查…蔡正森黄传武许新权李善强吴传海基于云物元理论的装配式建筑供应链可持续性评价……刘子琦张云宁欧阳红祥基于C T M和Beam-Column Joint E le m e n t的梁柱节点核心区抗剪仿真…唐智强黄世涛基于云物元理论的装配式建筑供应链风险预警.................李乃旭王浩玮基于质量验收模型的策略分析与评估.........................易晨光谭燕崔鹏陆陈芸茜康伟鑫郭增伟戴森昊夏飞李姘郭院成张 强向卫国雷洋刘益宝屈祥杨昌朱爱珠马聪马涛宋亮亮马健梅江钟王淑嫱(3-1)(3-7)(3-11)(3-18)(3-23)(3-31)(3-37)(3-42)(3-48)(3-54)(3-62)(3-66)(3-71)(3-76)(3-81)(3-85)(3-92)(3-97)(3-104)(3-110)(3-117)自锚式悬索桥拉-吊体系转换中索力力学特性..........何立吴海军王邵锐郭辉地震激励方向对简支斜交桥地震响应的影响...........夏雪徐略勤张超朱林E P S颗粒混合轻量土动力变形特性离散元分析.........兰鑫侯天顺杨艳张亚飞卷积神经网络在结构损伤检测中的应用...................罗雨舟向天宇郝柳青基于灰色故障树的装配式建筑设计风险.......刘凯丁晓欣刘春伟王鑫侍文装配式剪力墙灌浆饱满度定量控制施工工艺................................李胡兵肖同亮刘贺偶伟冰黄理想陈必勇基于C o p u la理论的桥梁可靠度计算...........................罗辉李彤熊凯文基于社会网络分析视角的既有住宅建筑节能改造业主内源动力影响因素研究..................................................李玮郭汉丁 乔婉贞 秦广蕾基于扎根理论的B I M合同概念模型及内容分析.........................刘华刘冰慧绿色施工项目管理多目标均衡优化.............................李惠玲王婷基于三方利益的P P P高速公路项目最低收人担保界限研究.......牟玲玲秦翔宇王瑶瑶基于B IM -云物元模型的公路绿色服务区预评价.......................石振武王畅基于Q F D-D S M的装配式建筑预制构件设计管控优化.....陈伟孙翔君陈荣亮李辉基于R B F神经网络的施工进度日计划完工率预测模型...................刘伟军廖可懿复杂项目组织的风险关联性——基于网络视角的实证分析.................杨琳娄嘉明基于韧性的工程施工安全管控影响因素…孙雷谢洪平余越中陈勇黄涛林冬阳基于I F C的桥梁病害信息可视化表达.........马继骏褚豪孔令涛郭向海白勇桥梁滚轴板式伸缩装置摩阻力研究...................余祥兴佟蕴哲刘雨彤罗辉面向智能化管养的桥梁信息编码体系…马继骏褚豪白勇郭向海卢山孔令涛桥梁施工人员及车辆风险智能化管理...........................陈利民吴涛洮砂-细粒混合料场地地震反应特性...................程科苗雨郭伟孙立强基于多种C o p u la模型的地铁运营隧道结构可靠性分析.........................................尹紫微骆汉宾刘文黎方洋陈健基于F A N P-云模型的污水处理扩建P P P项目风险分析.........刘金林白会人王子超水平荷载下拉索非线性刚度及拉线塔侧向变形特性...............吴玲张大长基于T-P IG N-T O P S IS法的装配式建筑施工企业优选模型.........金志成佘健俊叶嵩基于IS M模型的I P D模式下钢结构总承包工程界面管理.........顾家明翟栋梁汪霄基于C iteS pace的大数据技术在工程管理领域研究综述...................包慧敏孙剑基于IF C/ID M/M V D的建筑工程项目进度管理信息模型开发方法……陈远张雨张立霞基于S C P的西藏地区装配式宿营装备应急保障综合能力评价.............余亚亮何世斌建筑工人上肢康复训练虚拟现实系统软件设计.........余楠兮方晓柯邹晓滢覃亚伟基于前景理论的装配式建筑预制构件供应商选择.......赵辉马胜彬卜泽慧刘欣不同封装方式的分布式光纤应变传递对比.....王桂萱蒋园豪臧麒赵杰黄平C F R P加固腐蚀T型管节点静力承载力试验.....................邵永波陈振明周子璐基于物联网的石化工程建设项目施工安全智能管理系统.................沈祖安周诚复杂曲面参数化设计方法——以月亮湾城市阳台为例……张慎辜文飞刘武王海亮城际高速铁路桥梁车行动力响应.............周宏宇袁慧麻全周刘亚南周运基于Lya p u n o v动态队列控制技术的施工期能耗权衡设计.................何威李伟基于E F A S T法的公路梁桥全局敏感性分析.............张敬雷王伟李彤罗辉S R X稳定级配碎石试件的养生条件及合理掺量................................范同前董丁明路光辉陈峙峰韩愈陈忠达基于S D的高速公路工程造价控制模型.........................时维强刘玲许艳基于知识图谱的国际装配式建筑研究可视化分析…牛昌林冯力强张雷魏宏亮吴星蓉人致荷载模型与舒适度评价的各国规范对比...................邹荣曾东鋈沈文爱基于余弦相似度-神经网络模型的高铁土建工程造价估算…牛衍亮高立扬段晓晨赵丹钢筋混凝土梁抗剪承载力的F A S T M显式计算方法.......赵盈江毛科强张恒伟陈旦(3-123) (3-127) (3-132) (3-138) (3-144)(3-150)(4-1)(4-8) (4-15) (4-20) (4-27) (4-32) (4-38) (4-46) (4-52) (4-61) (4-67) (4-74) (4-79) (4-83) (4-88)(4-92) (4-98) (4-104) (4-110) (4-117) (4-126) (4-133) (4-140) (4-146)(5-1) (5-8) (5-15) (5-20) (5-27) (5-33) (5-42) (5-51)(5-57) (5-62) (5-68) (5-77) (5-82) (5-88)基于B I M的工程监管信息传递效率度量模型……郭军陈铭王祎晨丰景春张可基于组合赋权-改进P C A法的铁路绿色施工评标方法...........柴乃杰周文梁陈宜虎基于I S M的装配式建筑供应链韧性关键影响因素研究...........朱蕾陈静怡袁竞峰基于多级可拓P P P模式综合管廊融资风险综合评价.............舒畅刘凯刘士磊基坑坑底土卸载残余应力特性及其应用...............................张思安陈龙珠考虑不同桩土效应分析模型的双座串联斜拉桥动力特性分析.........................................黄鸣柳沈文爱胡宇航朱宏平何友娣大间距接缝配筋水泥混凝土路面技术.........................杨泽亮连井龙罗辉基于P a re to的地铁施工场地平面布置多目标优化…张雨果王凯吕山可赵楚楠何华刚基于U M T的引水隧洞T B M地质适应性分析.............................颉芳弟顾伟红木芯复合材料梁柱T形节点顶底角钢连接性能.........谢志锦齐玉军方海刘伟庆预压弯简支钢-混凝土组合梁桥应力计算方法.........岳俊欢李睿张文彬杨忠恒基于遗传算法的装配式建筑项目资源均衡.....................张梦婷于淼孔凡文大型桥梁施工变更方案的云模型评价.................谢定坤覃亚伟张柯张胜强基于B IM-D B仿真和L S-S V M的建筑能耗预测……吴贤国邓婷婷陈彬陶姘艳王雷基于组合赋权云模型的装配式建筑成本风险评价........荀志远张丽敏赵资源徐瑛莲装配式建筑预制构件质量链管控S D模型.......陈伟孙翔君王朝晖陈荣亮李辉猫头型输电塔台体系的频率灵敏度..............................王华云李琼陈波基于灰色理论的商品混凝土生产过程质量评价…杜婷孙勋来孙同盼宋协清李智莹包工组织正规化影响因素研究.................陈敏徐鹏飞张钱郭帅凤王渊捷脱硫建筑石膏-水泥复合胶凝材料制备及性能.................彭红吕忠姜涛基于CiteSpa沈的我国建筑信息化知识图谱构建和分析...................郭晓剑胡欢基于修正S hapley值法的I P D团队利益分配.....周红敏刘凯李林汉张家宝杨玉勇公路隧道施工中瓦斯危害性评价体系.................韩永胜赵文峰高国红骆勇钢-混结合梁桥主梁顶升施工时双柱式花瓶桥墩空间受力分析...................熊振明施工间隔时间对钢桥面防水粘结层粘结强度的影响..............胡海波吴小韵钱振东嵌岩钻埋式预制管桩基础受力机理...........彭武黄天邹进涛李大海方晴B I M情境下工程建设多主体协同效应提升路径的系统动力学分析…毛小强李蔚毛晨虹基于SVM-NSGA n的耐久性混凝土配合比多目标优化.......................刘富成邓婷婷王成龙吴贤国王洪涛高飞黄汉洋电磁惯质阻尼器对超长斜拉索的减振性能分析...................李亚敏沈文爱朱宏平基于IF Q F D的海底隧道施工风险因素排序.............................荀晓霖袁永博不同浓度Z nC l2污染粉质黏土强度特性试验................................吴炎丁姝昱赵浩楠潘子晴张志军胡坤临近地铁线路的深基坑施工风险调查与评估............彭涛彭青顺邓帮苗雨基于图像的混凝土表面裂缝和孔洞检测........李琛骆汉宾魏威徐文胜李国卫基于承包商视角的国际E P C项目人力资源管理…康延领尹远钟沈文欣唐文哲刘扬减载条件下刚性涵洞土压力计算方法.................孟庆达陈保国王程鹏闫腾飞双舱矩形管廊正交地裂缝的数值模拟与分析.....................张永辉李芳涛杨荣茂基于综合资源约束的关键链缓冲区大小计算方法.......周尧尧刘猛锐朱训国孙峤基于D E M A T E L-A N P的交通设施P P P项目风险评价.....车鲁平冯珂周尧尧孙峤既有住区绿色改造业主多层次决策协调机制理论研究综述.........................................魏永成郭汉丁王文强祁刚刘美辰增强节点影响格栅-道砟界面特性的离散元分析.......贾亚飞李升伟贺武斌苗晨曦(5-95) (5-100) (5-108) (5-115) (5-122)(5-128) (5-133) (5-142) (5-149) (5-158) (5-164) (5-169) (5-176)(6-1) (6-8) (6-14) (6-21 ) (6-26) (6-31) (6-38) (6-44) (6-52) (6-57) (6-64) (6-70) (6-75) (6-80)(6-86) (6-93) (6-101)(6-108) (6-113) (6-118) (6-124) (6-130) (6-136) (6-145) (6-152)(6-158) (6-165)卷终。
砖石木结构古建筑的安全检测与鉴定
砖石木结构古建筑的安全检测与鉴定秦本东;李泉【摘要】古建筑在自然因素和人为因素的作用下,遭受到不同程度的损坏.能否科学合理地对古建筑进行修缮加固和保护工作,取决于对古建筑安全检测与鉴定的全面性、准确性与科学性.文章以禹州市神垕镇“义兴公”商号门房为例,通过现场的损伤检测、抗震鉴定与损伤统计,利用模糊统计理论得出建筑的整体危险性综合评定.最终结论将直接指导商号门房的修缮加固工作,所采用的安全检测与鉴定方法将为今后相类似的砖石木结构古建筑的检测工作提供参考.【期刊名称】《住宅科技》【年(卷),期】2016(036)012【总页数】4页(P40-43)【关键词】砖石木结构;抬梁式建筑;抗震鉴定;安全鉴定【作者】秦本东;李泉【作者单位】河南理工大学土木学院;河南理工大学土木学院【正文语种】中文古建筑具有较高的历史价值、艺术价值和科学价值。
根据对现存古建筑的残损状况分析，古建筑损毁的原因主要是年久失修的自然损毁，以及人们之前对于古建筑保护意识的淡薄而导致大部分古建筑的损坏。
开展古建筑保护工作，其首要任务就是进行科学合理的安全检测和鉴定工作，准确地评估损伤的规律和程度，及时采取有效处理措施，以延缓结构损伤的进程，达到延长结构使用寿命的目的[1]。
如：郑建军等[2]采用有限元软件对砖木结构建筑的性能进行了数值仿真分析，从中找出结构的薄弱部分，为结构检测提供依据；丁仕洪[3]根据《民用建筑可靠性鉴定标准》（GB 50292—2015），对巢湖市李鸿章当铺做出可靠性评价并得出各房屋组成部分相对的安全等级；蔡乐刚[4]通过对上海市金刚道场西大殿进行内力计算，得出检测鉴定结论；王鑫[5]等通过建立建筑物安全性评定体系，对承重系统中的上部结构和地基基础的安全性评价体系进行研究；张宏[6]等通过工程实例，总结了长期服役的木结构建筑可能发生的残损现象及相应原因，并介绍了木材强度检测和强度等级判定的方法。
然而，这些研究大多是对木结构建筑各组成部分或者对结构材料强度进行检测，却很少得出房屋的整体安全性评价，且对砖石木结构建筑的研究较少。
云南华宁县海镜村古建筑修缮方案研究——以“一颗印”云南传统民居为例
98 第30卷 第2期中国建材科技2021年4月 云南华宁县海镜村古建筑修缮方案研究——以“一颗印”云南传统民居为例Study on renovation scheme of ancient architecture in Haijing village, Huaning, Yunnan —— A case study of “Yikeyin” traditional residence in Yunnan王欢（云南林业职业技术学院，云南 昆明 650224）WANG Huan(Yunnan Forestry Technology College, Kunming 650224)摘要：“一颗印”传统古建筑作为海镜村的主要民居，是云南民居的常见形式之一，也是典型代表。
通过对“一颗印”古建筑进行问题分析，结合云南华宁县海镜村古建筑保护实际，提出具体的修缮方案。
关键词：海镜村；“一颗印”民居；修缮方案Abstract: As the main residence type in Haijing village, the “Yikeyin” traditional ancient building is a common form and typical representative of the residence in Yunnan. Based on the analysis of the problems of the “Yikeyin” ancient buildings and the protection of ancient buildings in Haijing village, this paper puts forward the concrete repair scheme.Keywords: Haijing village; “Yikeyin” dwelling house; repair plan中图分类号：TU982.29 文献标志码：B 文章编号：1003-8965（2021）02-098-04云南华宁县海镜村的民居以“一颗印”传统古建筑为主。
一种基于自适应Kriging集成模型的结构可靠性分析方法
第３５卷第１期中国机械工程V o l ．３５㊀N o ．１２０２４年１月C H I N A M E C HA N I C A LE N G I N E E R I N Gp p．８３Ｇ９２一种基于自适应K r i g i n g 集成模型的结构可靠性分析方法高㊀进１,２㊀崔海冰１,２㊀樊㊀涛３㊀李㊀昂３㊀杜尊峰３１．潍柴动力股份有限公司,潍坊,２６１０６１２．内燃机可靠性国家重点实验室,潍坊,２６１０６１３．天津大学建筑工程学院,天津,３００３５４摘要:基于K r i g i n g 模型的复杂结构可靠性分析结果高度依赖于K r i g i n g 模型的拟合精度,在构建K r i g i n g 模型的过程中,不同相关函数和回归函数的选择均会影响模型精度.为解决模型的不确定性对可靠性分析结果的影响,同时兼顾计算效率和精度,基于K r i g i n g 模型和蒙特卡罗模拟(M C S )方法,提出了一种结合自适应集成策略和主动学习函数的结构可靠度计算方法.该方法考虑K r i g i n g 模型的建模不确定性,将多种K r i g i n g 模型组合,构建了一种综合考虑样本点贡献和样本点距离的主动学习函数,通过主动学习函数迭代更新集成K r i g i n g 模型直至满足收敛条件,最后通过构建的集成K r i g i n g 模型和M C S 方法进行结构可靠性分析.数值算例和工程算例结果验证了所提方法的有效性,该方法与其他主要方法相比稳健性更好,在保证计算精度的同时,计算效率更高.关键词:结构可靠性;自适应集成策略;K r i g i n g 模型;主动学习函数中图分类号:T H １２２D O I :１０．３９６９/j ．i s s n ．１００４ １３２X．２０２４．０１．００８开放科学(资源服务)标识码(O S I D ):AS t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y C a l c u l a t i o n M e t h o dB a s e do nA d a p t i v eK r i g i n gE n s e m b l eM o d e lG A OJ i n １,２㊀C U IH a i b i n g １,２㊀F A N T a o ３㊀L IA n g ３㊀D UZ u n f e n g３１．W e i c h a i P o w e rC o m p a n y L i m i t e d ,W e i f a n g ,S h a n d o n g,２６１０６１２．S t a t eK e y L a b o r a t o r y o fE n g i n eR e l i a b i l i t y ,W e i f a n g ,S h a n d o n g,２６１０６１３．S c h o o l o fC i v i l E n g i n e e r i n g ,T i a n j i nU n i v e r s i t y ,T i a n ji n ,３００３５４A b s t r a c t :T h e r e l i a b i l i t y a n a l y s i s r e s u l t s o f c o m p l e xs t r u c t u r e sb a s e do n t h eK r i g i n g mo d e lw e r e h i g h l y d e p e n d e n t o nt h e f i t t i n g a c c u r a c y o f t h eK r i g i n g m o d e l ．I nt h ec o n s t r u c t i n gpr o c e s s e so f t h e K r i g i n g m o d e l ,t h e s e l e c t i o no f d i f f e r e n t c o r r e l a t i o na n d r e g r e s s i o n f u n c t i o n s a f f e c t e d t h e a c c u r a c y of t h em o d e l ．I no r d e r t o s o l v e t h e i m p a c t s o fm o d e l u n c e r t a i n t y o n t h e r e l i a b i l i t y a n a l ys i s r e s u l t s ,w h i l e c o n s i d e r i n g c o m p u t a t i o n a l e f f i c i e n c y a n d a c c u r a c y ,b a s e d o n t h eK r i g i n g mo d e l a n dM o n t eC a r l o s i m u Ｇl a t i o n (M C S )m e t h o d ,a s t r u c t u r a l r e l i a b i l i t y c a l c u l a t i o nm e t h o d c o m b i n i n g a d a p t i v e e n s e m b l e s t r a t e g ya n d a c t i v e l e a r n i n g f u n c t i o nw a s p r o p o s e d ．C o n s i d e r i n g t h em o d e l i n g u n c e r t a i n t y o fK r i g i n g mo d e l s ,c o m b i n e dw i t hm u l t i p l eK r i g i n g m o d e l s ,t h i sm e t h e d c o n s t r u c t e d a n a c t i v e l e a r n i n gf u n c t i o n t h a t c o m Ｇp r e h e n s i v e l y c o n s i d e r e ds a m p l e p o i n t c o n t r i b u t i o na n ds a m p l e p o i n td i s t a n c e ．T h ee n s e m b l eK r ig i n gm o d e lw a s i t e r a t i v e l y u p d a t e dt h r o u g ht h ea c t i v e l e a r n i n g f u n c t i o nu n t i l t h ec o n v e r g e n c ec o n d i t i o n s w e r e s a t i s f i e d ．F i n a l l y t h es t r u c t u r a l r e l i a b i l i t y a n a l y s i sw a s c a r r i e do u tb y t h ec o n s t r u c t e de n s e m b l e K r i g i n g m o d e l a n d M C Sm e t h o d ．T h ev a l i d i t y o f t h e p r o p o s e dm e t h o dw a sv e r i f i e db y nu m e r i c a l a n d e n g i n e e r i n g e x a m p l e s ,a n d t h e r e s u l t s s h o wt h a t t h e p r o p o s e dm e t h o d i sm o r e r o b u s t t h a n o t h e rm a jo r m e t h o d s ,a n d t h e c o m p u t a t i o n a l e f f i c i e n c y i s h i g h e rw h i l e e n s u r i n g t h e c o m p u t a t i o n a l a c c u r a c y．K e y wo r d s :s t r u c t u r a lr e l i a b i l i t y ;a d a p t i v ee n s e m b l es t r a t e g y ;K r i g i n g m o d e l ;a c t i v el e a r n i n g f u n c t i o n收稿日期:２０２３０６３０基金项目:内燃机可靠性国家重点实验室开放课题(s k l e r Ｇ２０２１１２)０㊀引言综合考虑多源不确定性的机械结构可靠性分析在实际工程中具有重要意义,但机械结构的功３８能函数多为隐式函数,且计算往往涉及大量有限元仿真计算,传统方法如蒙特卡罗模拟(M C S)方法㊁一阶可靠性方法及二阶可靠性方法等已无法满足实际工程需求[１],因此,利用代理模型来替代结构的实际功能函数进行结构可靠性分析已经成为可靠性研究的重要分支和关键技术[２].其中, K r i g i n g模型具有估计方差小且无偏,适用于高度非线性㊁高维度的复杂结构系统,在可靠性领域备受关注[３].近年来,为提高基于K r i g i n g模型的可靠性分析方法的计算精度和计算效率,相关研究主要集中在以下三个方向:一是通过自适应学习函数更新代理模型.目前,B I C HO N等[４]提出的预期可行性学习函数(e x p e c t e d f e a s i b i l i t y f u n c t i o n,E F F)和E C H A R D 等[５]提出的考虑样本点被错误估计概率的自适应U函数应用最为广泛,Z H E N G等[６]考虑样本点对失效概率的贡献,对U函数进行了改进,进一步提高了K r i g i n g模型的收敛速度.S U N等[７]提出的最小改进函数(l e a s t i m p r o v e m e n t f u n cＧt i o n,L I F)提高了K r i g i n g模型的拟合精度.二是提高K r i g i n g模型拟合精度.H A N等[８Ｇ９]考虑样本点的梯度信息,构建了梯度增强K r i g i n g模型(g r a d i e n tＧe n h a n c e d K r i g i n g,G EＧK r i g i n g). S C HO B I等[１０Ｇ１１]将多项式混沌展开(p o l y n o m i a l c h a o s e x p a n s i o n,P C E)与K r i g i n g模型相结合,即将P C E的最优截断集合作为K r i g i n g模型的回归函数部分,提出了多项式混沌K r i g i n g模型(p o l y n o m i a lＧc h a o sＧb a s e d K r i g i n g,P CＧK r i g i n g),并基于P CＧK r i g i n g模型提出了一种新的可靠性分析方法.三是改进抽样方法并与K r i g i n g模型相结合进行可靠性分析.Z H A N G等[１２]和B A R K HO R I等[１３]分别提出了将K r i g i n g模型与子集模拟抽样(s u b s e ts i m u l a t i o n,S S)和重要性抽样(i m p o r t a n c es a m p l i n g,I S)相结合的可靠性计算方法.史朝印等[１４]基于K r i g i n g模型和交叉熵重要性抽样法提出了一种新的可靠性分析方法,该方法通过K r i g i n g模型协助混合高斯模型参数更新,引入重要性抽样思想,缩小了M C S仿真样本的规模,并通过算例验证了其优越性.综上所述,已有的相关研究所提出的基于代理模型的可靠性分析方法都有着较高的准确度和效率,但均是在单一K r i g i n g模型下展开研究,忽略了K r i g i n g建模过程中相关函数与回归函数的选择不确定性问题,而这一问题可能会导致K r i g i n g模型预测性能不佳[１５],另一方面,由于每种代理模型各有优劣,而在面对隐式功能函数时,在设计前难以了解其特性,如何选取合适的代理模型是一个难题.C H E N G等[１６]提出了一种基于P C E㊁S VM㊁K r i g i n g的集成代理模型可靠性分析方法,但该方法在更新训练集时,需额外计算预测点的统计信息,容易引起集成误差,可能导致集成代理模型在部分区域拟合不佳.李宁等[１７]提出了基于自适应集成学习代理模型(K r i g i n g模型与P CＧK r i g i n g模型)的结构可靠性分析方法,提高了可靠性分析的准确性与效率,但该方法未考虑K r i g i n g模型的相关函数的选择对拟合结果的影响.在实际问题中,由于功能函数往往非常复杂且为隐式,缺乏足够的先验信息,一般很难选择最优的K r i g i n g模型.对此,本文基于自适应集成策略,对不同回归函数和相关函数下的K r i g i n g 模型进行加权集成,解决了难以选择最优K r i g i n g 模型的问题,结合所提出的改进学习函数,提出了一种基于自适应K r i g i n g集成模型的结构可靠性分析方法,并通过算例予以验证.１㊀K r i g i n g模型１．１㊀K r i g i n g模型基本理论K r i g i n g模型是一种半参数的高效插值方法,是根据协方差函数对随机过程进行建模和预测的算法,它由两部分组成:随机部分和多项式回归.对于任意已知的m个n维样本点(X１,X２, , X m),其对应的真实响应值为(G(X１),G(X２), , G(X m)),则对任意输入向量X与其K r i g i n g模型的预测值^G(X)关系可表示为^G(X)＝(g(X))Tβ＋z(X)(１)其中,(g(X))Tβ为K r i g i n g模型的回归函数,表示高斯过程的均值;g(X)为模型的基函数;β为g(X)对应的回归系数;z(X)表示均值为０的高斯随机过程,其方差为σ２,协方差可表示为C o v[z(X i),z(X j)]＝σ２R(X i,X j,θ)(２)式中,R(X i,X j,θ)表示z(X i)和z(X j)的相关函数;θ表示R(X i,X j,θ)的相关参数,可通过最大似然估计求出.１．２㊀K r i g i n g模型的相关函数和回归函数K r i g i n g模型建模过程中存在多种相关函数选择不确定性问题,相关函数的选择应考虑功能函数性质和变量的分布特点.常用相关函数R(X i,X j,θ)形式有指数函数㊁高斯函数㊁三次函数㊁M a tér n函数[１８]等,本文选择指数函数㊁高斯函数㊁M a tér n函数三类相关函数构建集成代理模型,它们具体的表达式如表１所示.４８中国机械工程第３５卷第１期２０２４年１月表１㊀常见的相关函数T a b ．１㊀C o m m o n r e l a t e d f u n c t i o n s名称R (X i ,X j ,θ)指数函数e x p(－θ|X i －X j |)高斯函数e x p(－θ(X i －X j )２),０＜θ＜２M a t ér n ３/２函数(１＋３|X i －X j |θ)e x p(－３|X i －X j |θ)M a t ér n ５/２函数(１＋５|X i －X j |θ＋５(X i －X j )２３θ２)e x p (－５|X i －X j |θ)㊀㊀回归函数g (X )Tβ反映了Kr i g i n g 代理模型的预测趋势,常见的回归函数主要有常量回归㊁线性回归㊁２阶回归等[１８],尽管(g (X ))Tβ的具体形式对K r i g i n g 模型的拟合精度影响不大[１９],但文献[１０]将P C E 作为K r i g i n g 模型的一种回归函数,构建的P C ＧK r i g i n g 模型具有较好的拟合性能.因此本文选择P C E 回归函数和常量回归函数构建集成代理模型.P C E 通过多项式展开,对函数的近似拟合输出可表示为Y ＝ða ɪAy a ψa (X )(３)式中,ψa (X )为多变量标准正交多项式,其系数为y a ;A 为多项式阶数.利用P C E 替代K r i g i n g 模型的基函数g (X )得到对应的P C ＧK r i g i n g 模型如下式所示[２０]:^G (X )＝ða ɪAy a ψa(X )＋z (X )(４)综上,本文对P C E 回归和常量回归两类K r i g i n g 模型分别构建其在指数函数㊁高斯函数㊁M a t ér n ３/２函数以及M a t ér n ５/２函数四种相关函数下的代理模型,共计８种K r i g i n g 模型(表２),结合自适应集成策略构建集成代理模型.表２㊀８种K r i g i n g 模型T a b ．２㊀８t y p e s o fK r i g i n g mo d e l s 模型编号回归函数R (X i ,X j ,θ)K r i g i n g 模型１K r i g i n g 模型２K r i g i n g 模型３K r i g i n g 模型４常量回归高斯函数M a t ér n ３/２函数M a t ér n ５/２函数指数函数K r i g i n g 模型５K r i g i n g 模型６K r i g i n g 模型７K r i g i n g 模型８P C E 回归高斯函数M a t ér n ３/２函数M a t ér n ５/２函数指数函数２㊀基于自适应K r i g i n g 组合模型的可靠性分析方法２．１㊀自适应集成策略集成代理模型的基本思想是使用加权形式对多个代理模型进行聚合,以充分利用每个代理模型的预测能力,同时解决难以选择最佳代理模型的问题.集成代理模型有如下表达式:^G M (X )＝ðKi ＝１w i ^G i(X )ðKi ＝１wi＝１üþýïïïï(５)式中,K 为所使用的代理模型的个数,本文K ＝８;^G M (X )为集成代理模型对任意输入向量X 的预测值;^G i (X )为第i 个代理模型对任意输入向量X 的预测值;w i 为第i 个代理模型的权重.文献[２１]提出了一种基于全局预测误差确定权重的启发式策略,表达式如下:w i ＝w ∗iðKi ＝１w ∗i w ∗i ＝(εL i ＋αðK i ＝１εLi K)βüþýïïïïïï(６)其中,εLi 为第i 个模型全局预测误差,为尽可能减少功能函数调用次数,选择全局留一交叉验证误差(l e a v e Ｇo n e Ｇo u t ,L O O )作为全局预测误差.α(α＜１)㊁β(β＜０)分别为控制单个代理模型相对重要性的两个参数,根据文献[２１Ｇ２２]分别取α＝０．０５,β＝－１.２．２㊀主动学习函数主动学习函数是指在更新代理模型过程中,根据学习函数值将样本集进行排序,并筛选合适的样本点添加到训练集中,以提高代理模型的预测精度.由于在实际工程应用中,功能函数的计算涉及到大量的有限元分析计算,计算时间长,因此,在构建代理模型时,需要在保证计算精度的情况下尽可能减少训练集的样本点个数,本文基于I E G O (i m p r o v e d e f f i c i e n t g l o b a l o pt i m i z a t i o n )学习函数[１９],提出了一种新的主动学习函数.I E G O 学习函数基于J O N E S 等[２３]首次提出的E G O 学习函数,为使代理模型在极限状态附近拟合精度更高,文献[１９]对E G O 学习函数中的期望值定义进行调整,使其选点策略更符合可靠度计算的要求.I E G O 学习函数定义如下:首先定义样本点X 处对K r i g i n g 模型的改进程度为H ∗(X )＝m a x (^G ∗m i n －^G (X ),０)(７)^G ∗m i n ＝mi n (|^G (X １)|,|^G (X ２)|, ,|^G (X k )|)其中,^G ∗m i n 表示当前已知k 个真实响应值的绝对值的最小值,则样本点X 对K r i g i n g 模型的改进程度期望值E (H ∗(X ))定义为E (H ∗(X ))＝(^G ∗m i n －|^G (X )|)Φ(^G ∗m i n －|^G (X )|σ(X ))＋σ(X )φ(^G ∗m i n －|^G (X )|σ(X))(８)５８ 一种基于自适应K r i g i n g 集成模型的结构可靠性分析方法高㊀进㊀崔海冰㊀樊㊀涛等式中,σ(X)为K r i g i n g模型的预测方差;Φ( )㊁φ( )分别表示标准正态分布的累积分布函数和概率密度函数.则下一次待添加到实验设计(D o E)的最佳样本点为所有样本点中期望值最大所对应的点X b e s t.但I E G O学习函数只优先考虑了极限状态方程附近的拟合,未考虑样本点的距离对拟合效率的影响,事实上,在选择最佳新样本点的同时,学习函数必须考虑样本聚类的潜在风险,以避免构建代理模型时出现过拟合,因此,采用以下距离准则来保证待添加到D o E的最佳样本点远离现有的样本点.距离函数定义为d m(X)＝m i n i(X－X i)T(X－X i)(９)d m i n＝m i n iʂj(X j－X i)T(X j－X i)(１０)式中,X i为已有的训练集中样本点;d m(X)为待添加样本点与已有样本点的最近距离;d m i n为已有样本点之间的最小距离.本文在I E G O学习函数的基础上,提出了一种考虑样本点聚集的改进学习函数I E(X),其表达式如下:I E(X)＝E(H∗(X)) d m(X)d m i n(１１)基于式(１１),选择候选样本点中I E(X)值最大的样本点作为新增样本点加入到实验设计中,重新生成集成K r i g i n g模型,直至输出的失效概率达到稳定状态,满足下式所示[２４]的收敛条件,迭代终止:３１qðT i＝T－q＋１( P f q－^P f i)２P f qɤε(１２)P f q＝１qðT i＝T－q＋１^P f i其中,T表示第T次迭代过程(Tȡq);^P f i表示第i次迭代计算所得失效概率; P f q表示q次迭代过程的失效概率均值.本文取ε＝０．０１,q＝８.２．３㊀可靠度计算流程基于集成K r i g i n g模型和蒙特卡罗抽样,结合本文提出的改进学习函数的可靠性分析方法主要流程如图１所示.主要步骤如下:(１)采用蒙特卡罗抽样构建候选样本池,根据随机变量的分布类型抽取N m c个样本点作为样本池(X１,X２, ,X N m c).(２)采用拉丁超立方抽样法(L a t i n h y p e r c u b e s a m p l i n g,L H S)生成D o E中的初始样本点(X１,X２, ,X n),并计算其真实功能函数响应值(G(X１),G(X２), ,G(X n)). (３)根据D o E中的初始样本点及真实响应值图１㊀基于自适应K r i g i n g集成模型的可靠性分析方法流程F i g．１㊀F l o wc h a r t o f r e l i a b i l i t y a n a l y s i sm e t h o db a s e do na d a p t i v e e n s e m b l eK r i g i n g m o d e l初步构建K种K r i g i n g模型,并根据式(５)㊁式(６)计算每个代理模型集成权重,构建集成K r i g i n g 模型,最后利用集成K r i g i n g模型去计算候选样本池中所有点的预测均值和标准差.(４)根据步骤(３)中的结果计算式(１１)中的I E(X).(５)根据学习函数的停止准则判断是否需要更新集成K r i g i n g模型,若不满足停止准则,则根据本文提出的学习函数和步骤(４)的计算结果选择I E(X)最大值所对应的样本点作为新的样本点加入D o E中,跳转到步骤(３),否则,执行下一步.(６)基于集成K r i g i n g模型的预测均值,采用MC S计算失效概率^P f和变异系数C o v P f,当C o v Pfɤ０．０５时,输出^P f,否则,更新样本池N m c,执行步骤(１).其中^Pfʈ１N m cðN m c i＝１I(^G(X i))(１３)C o v P f＝１－^P f^Pf(N m c－１)(１４)其中,I(^G(X i))为失效指示函数,当^G(X i)＜０时,I(^G(X i))＝１,当^G(X i)ȡ０时,I(^G(X i))＝０.６８中国机械工程第３５卷第１期２０２４年１月３㊀算例验证为了验证本文方法的有效性,现通过三个算例进行验证,每一个算例均使用本文方法和常用的A K ＧMC S ＧU [５]㊁A K ＧMC S ＧE F F [４]㊁A K ＧMC S ＧI E G O [１９]㊁MC S 等方法进行计算比较,验证本文所提方法在计算可靠度方面的有效性和正确性,需要说明的是,其他方法的K r i g i n g 模型的相关函数采用高斯函数,回归函数采用常量回归.３．１㊀数值算例３．１．１㊀算例１:四分支串联系统本算例功能函数如下[５]:g (x １,x ２)＝m i n (３＋(x １－x ２)２/１０－(x １＋x ２)/２,３＋(x １－x ２)２/１０＋(x １＋x ２)/２,x １－x ２＋k /２,－(x １－x ２)＋k/２)(１５)式中,x １㊁x ２相互独立且均服从正态分布,x １~N (０,１),x ２~N (０,１);k ＝６,７.首先根据变量分布函数和蒙特卡罗抽样函数构建候选样本池,再利用L H S 抽样获得初始样本,并根据式(１５)获得真实响应值,拟合初始的K r i g i n g 模型,然后根据学习函数不断更新集成K r i g i n g 模型直至收敛,输出求解的失效概率P f ,并以MC S 方法的结果P MCf(视作精确值)作为参照,利用下式计算各个结果的相对误差:εP f＝|P f －P M Cf |P M Cf(１６)运算结果如表３所示,可以看出本文所提出的方法与A K ＧMC S ＧU ㊁A K ＧMC S ＧE F F 等主要方法相比,在保证计算准确度的同时,能够显著减少系统模型下对其功能函数的调用次数.表３㊀算例１各方法计算结果对比T a b ．３㊀C a l c u l a t i o n r e s u l t s f o r e a c hm e t h o do f e x a m pl e １k 值方法样本点数P f (１０－３)εP f (％)６MC S５ˑ１０５４．４５０A K ＧS S １２＋１３１４．４６２０．２７A K ＧMC S ＧE F F [４]１２＋５６４．３８４１．４８A K ＧMC S ＧU[５]１２＋１２０４．４６６０．３６A K ＧMC S ＧI E G O[１９]１２＋５１４．４２５０．５６本文方法１２＋４９４．４０２１．０９７MC S５ˑ１０５２．２１８A K ＧS S １２＋８１２．３５６６．２２A K ＧMC S ＧE F F [４]１２＋３６２．３３０５．０５A K ＧMC S ＧU[５]１２＋８４２．３４０５．５０A K ＧMC S ＧI E G O[１９]１２＋４８２．２２５０．３２本文方法１２＋４３２．２３２０．６３㊀㊀图２展示了A K ＧMC S ＧU ㊁A K ＧMC S ＧE F F ㊁A K ＧMC S ＧI E G O 和本文所提方法所对应的四类学习函数分别在k ＝６和k ＝７时最佳样本点分布.结合表３可以看出,虽然U 函数在极限状态附近的拟合效果较好,求解精度较高,但由于U函数的停止准则过于严格,样本点出现了大量的局部聚集,从而导致K r i g i n g 模型出现过拟合,增加计算成本,而E F F 函数虽然调用功能函数次数最少,样本点分布也较合理,但计算精度较差,这是因为E F F 函数在计算时容易出现提前收敛[２５],在k ＝７时,误差甚至达到了５．０５％,不具备参考性.I E G O 函数在极限状态附近拟合效果较好,但是在k ＝６,k ＝７时均出现了样本点局部聚集的情况,增加了计算成本,这也导致了虽然该方法计(a )k ＝６时最佳样本点分布(b )k ＝７时最佳样本点分布图２㊀算例１中不同学习函数样本点分布对比F i g ．２㊀C o m p a r i s o no f s a m p l e p o i n t d i s t r i b u t i o no f d i f f e r e n t l e a r n i n g f u n c t i o n s i n e x a m pl e １７８ 一种基于自适应K r i g i n g 集成模型的结构可靠性分析方法高㊀进㊀崔海冰㊀樊㊀涛等算精度与本文方法相近,但计算效率均低于本文方法计算效率.本文方法在保证最佳样本点处在极限状态附近的基础上,分布比I E G O 函数更加均匀合理,未出现样本点局部聚集的情况,计算效率更高,说明了本文提出的考虑样本点距离的改进学习函数的有效性.图３展示了k ＝６时不同K r i g i n g 模型的权重系数随模型迭代次数的变化趋势,可以看出P C ＧK r i g i n g 模型的权重系数整体上高于常量回归K r i g i n g 模型权重系数,K r i g i n g 模型５权重最高,说明了P C ＧK r i g i n g 模型比常规K r i g i n g 模型在拟合精度上具有一定的优势,在具有相同回归函数的K r i g i n g 模型中,采用M a t ér n ５/２函数作为相关函数的权重较高,采用指数函数作为相关函数的权重较低,说明在此案例中,采用M a t ér n ５/２函数作为相关函数的K r i g i n g 模型具有较好的拟合效果.(a )常量回归K r i g i n g 模型(b )P C ＧK r i g i n g 模型图３㊀算例１中不同K r i g i n g 模型权重w 变化F i g ．３㊀V a r i a t i o no fw e i g h t s f o r d i f f e r e n tK r i g i n gm o d e l s i n e x a m pl e １３．１．２㊀算例２:非线性振动系统６维随机非线性振动系统如图４所示[８],功能函数如下:㊀g (c １,c ２,M ,R ,t １,F １)＝３R －|２F １M ω２s i n (ωt１２)|(１７)ω＝(c １＋c ２)/M 其中,c １㊁c ２表示系统中两个连接弹簧刚度;M 表示小车质量;R 表示位移阈值;F １㊁t １分别为系统所受载荷幅值和时间.随机变量分布如表４所示.图４㊀非线性振动系统F i g ．４㊀N o n l i n e a r v i b r a t i o n s ys t e m s 表４㊀随机变量分布信息T a b ．４㊀R a n d o mv a r i a b l e d i s t r i b u t i o n i n f o r m a t i o n变量分布均值标准差c １(N /m )正态分布１．００．１０c ２(N /m )正态分布０．１０．０１M (k g )正态分布１．００．０５R (m )正态分布０．５０．０５t １(s )正态分布１．００．２０F １(N )正态分布１．００．２０㊀㊀根据变量(c １,c ２,M ,R ,t １,F １)的分布函数生成候选样本池,然后利用L H S 抽样在样本池中抽取１２个样本点作为初始样本点进行迭代计算,同时,为了说明本文所提方法的稳定性,分别对A K ＧMC S ＧU ㊁A K ＧMC SＧE F F ㊁A K ＧMC SＧI E G O ㊁A K ＧS S 方法和本文所提方法进行３０次计算,３０次计算结果的平均值如表５所示,３０次计算结果的失效概率箱型图见图５.表５㊀算例２计算结果对比T a b ．５㊀C o m p a r i s o no f c a l c u l a t i o n r e s u l t s f o r e x a m pl e ２方法样本点数P f (１０－２)εP f (％)MC S１ˑ１０６２．８５８F O R M ４８３．１０８８．７A K ＧMC S ＧE F F [４]１２＋３４．５３．０３２６．１A K ＧS S １２＋１４５．１２．８６１０．１A K ＧMC S ＧU [５]１２＋１３６．８２．８５５０．１A K ＧMC S ＧI E G O [１９]１２＋３６．９２．８７５０．５９本文方法１２＋２９．９２．８６７０．３１㊀㊀可以看出,五种方法的失效概率均在一定范围内波动,这是由抽样的随机性所导致的,同时,五种方法中,A K ＧMC S ＧU 的波动最小,精度最高,最接近MC S 的结果,但结合表４可以看出,该方法所添加的样本点最多,说明该方法虽然精度较高,但效率较低,而A K ＧMC S ＧE F F 虽然效率较高,但是精度较低,本文所提方法不但能保证精度高㊁效率高的要求,结果的稳定性也比较强,这说明了本文方法的有效性.８８ 中国机械工程第３５卷第１期２０２４年１月图５㊀算例２中各方法求解的失效概率的分布情况F i g．５㊀D i s t r i b u t i o no f t h e f a i l u r e p r o b a b i l i t i e s s o l v e db y e ac hm e t h od i ne x a m p l e２为了说明本文提出的集成模型具有较好的稳定性,现分别取本文的集成模型和表２的８种K r i g i n g模型分别与本文提出的学习函数相结合,对该算例计算３０次,失效概率和新增样本点个数结果如图６所示.可以看出,基于不同代理模型(a)概率分布(b)新增样本点个数图６㊀不同模型计算３０次的概率分布和新增样本点个数分布F i g．６㊀T h e p r o b a b i l i t y d i s t r i b u t i o na n d t h e d i s t r i b u t i o n o f t h e n u m b e r o f n e ws a m p l e p o i n t s c a l c u l a t e d３０t i m e sb y d i f f e r e n tm o d e l s 所得的失效概率和新增样本点个数均在一定范围内波动,但集成模型的概率波动较小.综合来看,本文的方法能在保证计算精度的前提下,使稳定性更高,且计算效率较高.３．２㊀工程算例:某配气机构传动系统的频率可靠性分析发动机配气机构是一种控制燃料气体进出气缸的装置,是内燃机重要组成部分之一.所设计的配气机构性能好坏会直接影响内燃机的各项性能指标[２６].当配气机构传动系统的固有频率与凸轮的激振频率差值不超过某一固定阈值时,该传动系统会以最大的振幅开始振动,从而引起机械和结构很大的变形和动应力,即共振失效.为此,以某型号发动机配气机构为对象,利用所提方法对其进行结构可靠性分析,并与其他主要方法进行对比,以验证所提方法的工程应用价值.图７为一发动机配气机构系统简图.其中, m t㊁m v㊁m s分别为挺柱A D㊁气门B C和气门弹簧质量;I㊁θ分别为摇臂A B对转轴O的转动惯量和转动角度;a㊁b分别为挺柱㊁气门到摇臂中心的距离;k s㊁k t分别为阀簧刚度和简化后挺柱的刚度,取k t＝０;c一般为阻尼系数,由模态理论可知,阻尼系数对系统的固有频率影响可忽略不计,此处不予考虑.各随机变量的分布信息如表６所示.根据文献[２６]所推导的配气系统振动可靠性的功能函数如下:g(x１,x２)＝|f－ω|－γ(１８)ω＝k ta２＋k s b２I＋m t a２＋b２(m v＋１３m s)(１９)式中,ω为系统的固有频率;f为系统激振频率的统计量;γ为固定阈值,根据经验一般取系统固有频率均值的１０％~１５％.图７㊀配气机构的振动模型F i g．７㊀V i b r a t i o nm o d e l o f t h e a i r d i s t r i b u t i o nm e c h a n i s m９８一种基于自适应K r i g i n g集成模型的结构可靠性分析方法 高㊀进㊀崔海冰㊀樊㊀涛等表６㊀随机变量分布信息T a b ．６㊀R a n d o mv a r i a b l e d i s t r i b u t i o n i n f o r m a t i o n变量分布均值标准差a (mm )正态分布４００．２b (mm )正态分布６４０．３２k s (N /mm )正态分布２６６１３．３I (k gmm ２)正态分布９９４．９５m t (k g )正态分布０．２０．０１m v (k g)正态分布０．１５５０．００７５m s (k g )正态分布０．０９２０．００４６f正态分布４０２㊀㊀与数值算例的求解流程类似,首先根据变量的分布函数生成候选样本池,然后利用L H S 抽样抽取１２个样本点作为初始样本点进行迭代计算,各方法计算结果如表７所示.结合表７可以看出,本案例中采用代理模型进行可靠性分析的精度都比较高,但本文提出的方法计算成本最低,说明与算例１㊁２相比,集成K r i g i n g 模型在拟合高维非线性函数时具有较大优势,仅需调用功能函数１２＋３３次,极大地减小了计算量.表７㊀计算结果对比T a b ．７㊀C o m pa r i s o no f c a l c u l a t i o n r e s u l t s 方法样本点数P f (１０－３)εP f (％)MC S１ˑ１０６１．３７６A K ＧMC S ＧE F F [４]１２＋８０１．３３７２．８３A K ＧS S １２＋１８９１．３３２３．２０A K ＧMC S ＧU [５]１２＋２１９１．３１６４．３６A K ＧMC S ＧI E G O [１９]１２＋４８１．３５８１．３１本文方法１２＋３３１．３５８１．３１㊀㊀图８展示了本算例中不同K r i g i n g 模型的权重系数随模型迭代次数的变化趋势,可以看出P C ＧK r i g i n g 模型的权重系数整体上远远高于常量(a )常量回归K r i g i n g 模型(b )P C ＧK r i g i n g模型图８㊀该算例中不同K r i g i n g 模型权重w 变化F i g ．８㊀D i f f e r e n tK r i g i n g m o d e l w e i g h t s c h a n ge i n t h i s e x a m pl e 回归K r i g i n g 模型的权重系数.结合图３可以看出,在拟合高维非线性函数时,结合P C E 的K r i g i n g 模型相比于常量回归K r i g i n g 模型更有优势,采用常量回归函数和指数函数作为相关函数的K r i g i n g 模型精度较低,说明此类模型对高维非线性函数的拟合效果不佳.为了进一步说明本文提出的集成模型在解决实际问题时具有较高的稳定性,现分别使用本文的集成模型和８种K r i g i n g 模型对该算例计算３０次,其结果如图９所示.可以看出集成模型的计算次数和计算结果的波动均最小,说明集成模型的稳定性较好,与单一K r i g i n g 模型相比,集成模型稳定性和精度均有一定的提高.(a)新增样本点个数(b)概率分布图９㊀不同模型计算３０次的概率分布和新增样本点个数分布F i g ．９㊀T h e p r o b a b i l i t y d i s t r i b u t i o na n d t h e d i s t r i b u t i o n o f t h e n u m b e r o f n e ws a m pl e p o i n t s c a l c u l a t e d ３０t i m e s b y di f f e r e n tm o d e l s ４㊀结论本文提出了一种基于集成K r i g i n g 模型与改进主动学习函数相结合的可靠性分析方法,并利用２个数值算例和１个工程案例验证了本文所提方法的有效性和高效性,主要结论如下:０９ 中国机械工程第３５卷第１期２０２４年１月(１)基于自适应集成策略对不同回归函数和不同相关函数下的K r i g i n g模型进行集成,与单一K r i g i n g模型相比,集成模型具有更高的稳健性,在解决工程实际问题时,能通过构建更稳健的代理模型来计算可靠度,保证计算结果可靠. (２)在I E G O学习函数的基础上所提出的改进学习函数,既能够使最佳样本点分布于极限状态面附近,保证K r i g i n g模型在极限状态面附近的拟合精度,又综合考虑了样本点之间的距离对拟合精度和拟合效率的影响,使得样本点能均匀分布于极限状态面附近,避免了样本点出现局部聚集,从而导致选点浪费.(３)数值和工程算例验证了集成K r i g i n g模型在处理高维非线性函数时具有较大优势,能够在保证计算精度的条件下实现对问题的高效求解.本文所提出的集成K r i g i n g模型的权重是将全局留一交叉验证误差(L O O)作为全局预测误差来确定各个模型的权重,但L O O是一种高方差估计,可能会导致某些性能较差的模型获得较高的权重,影响集成K r i g i n g模型的拟合性能,在未来研究中,可考虑制定更有效的权重策略,以进一步提高模型的稳健性和求解精度.参考文献:[１]㊀查从燚,孙志礼,潘陈蓉等．面向结构可靠性分析的并行自适应加点策略[J]．东北大学学报(自然科学版),２０２３,４４(１):７６Ｇ８１．Z HA C o n g y i,S U N Z h i l i,P A N C h e n r o n g,e ta l．P a r a l l e lA d a p t i v eS a m p l i n g S t r a t e g y f o rS t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y A n a l y s i s[J]．J o u r n a lo f N o r t h e a s t e r nU n i v e r s i t y,２０２３,４４(１):７６Ｇ８１．[２]㊀李永华,梁校嘉,宫琦．基于双点加点策略的改进K r i g i n g响应面可靠度计算方法[J]．中国机械工程,２０１９,３０(１７):２０５１Ｇ２０５７．L IY o n g h u a,L I A N G X i a o j i a,G O N G Q i．I m p r o v e dK r i g i n g R e s p o n s e S u r f a c e R e l i a b i l i t y C a l c u l a t i o nM e t h o dB a s e do nT w oP o i n tA d d i t i o nS t r a t e g y[J]．C h i n a M e c h a n i c a l E n g i n e e r i n g,２０１９,３０(１７):２０５１Ｇ２０５７．[３]㊀周成宁．随机和认知不确定性下基于代理模型的结构可靠性方法研究[D]．成都:电子科技大学,２０２１．Z HO U C h e n g n i n g．A R e s e a r c ho fS u r r o g a t eB a s e dM o d e l f o r S t r u c t u r a l R e l i a b i l i t y M e t h o du n d e rA l e aＧt o r y a n d E p i s t e m i c U n c e r t a i n t i e s[D]．C h e n g d u:S c h o o lo f M e c h a n i c a la n d E l e c t r i c a l E n g i n e e r i n g,２０２１．[４]㊀B I C HO NBJ,E L D R E D M S,S W I L E R LLP,e t a l．E f f i c i e n t G o b a l R e l i a b i l i t y A n a l y s i sf o r N o n l i n e a rI m p l i c i tP e r f o r m a n c eF u n c t i o n s[J]．A I A AJ o u r n a l,２００８,４６(１０):２４５９Ｇ２４６８．[５]㊀E C HA R D B,G A Y T O N N,L E MA I R E M．A KＧM C S:a nA c t i v eL e a r n i n g R e l i a b i l i t y M e t h o dC o m b iＧn i n g K r i g i n g a n dM o n t eC a r l oS i m u l a t i o n[J]．S t r u cＧt u r a l S a f e t y,２０１１,３３(２):１４５Ｇ１５４．[６]㊀Z H E N GP,M I N G W C,Z O N G G,e t a l．A N e w A cＧt i v eL e a r n i n g M e t h o dB a s e do nt h eL e a r n i n g F u n cＧt i o nUo f t h eA KＧM C SR e l i a b i l i t y A n a l y s i s M e t h o d[J]．E n g i n e e r i n g S t r u c t u r e s,２０１７,１４８:１８５Ｇ１９４．[７]㊀S U NZ,WA N GJ,L IR,e ta l．L I F:aN e w K r i g i n gB a s e d L e a r n i n g F u n c t i o n a n d I t s A p p l i c a t i o n t oS t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y A n a l y s i s[J]．R e l i a b i l i t y E n g iＧn e e r i n g a n dS y s t e mS a f e t y,２０１７,１５７:１５２Ｇ１６５．[８]㊀HA NZ H,Z I MM E R MA N R,G O R T ZS．A l t e r n aＧt i v e c oＧK r i g i n g M e t h o df o rV a r i a b l eＧf i d e l i t y S u r r oＧg a t e M o d e l i n g[J]．A I A A J o u r n a l,２０１２,５０(５):１２０５Ｇ１２１０．[９]㊀HA N Z H,G o r t zS,Z I MM E R MA N R．I m p r o v i n g V a r i a b l eF i d e l i t y S u r r o g a t e M o d e l i n g v i aG r a d i e n tＧe n h a n c e dK r i g i n g a n daG e n e r a l i z e d H y b r i dB r i d g eF u n c t i o n[J]．A e r o s p a c eS c i e n c e&T e c h n o l o g y,２０１３,２５(１):１７７Ｇ１８９．[１０]㊀S C HO B IR,S U D R E T B,W I A R T J．P o l y n o m i a lＧc h a o sB a s ed K r i g i n g[J]．I n te r n a t i o n a l J o u r n a lf o rU n c e r t a i n t y Q u a n t i f i c a t i o n s,２０１５,５(２):１７１Ｇ１９３．[１１]㊀S C HO B I R,S U D R E T B,MA R E L L I S．R a r eE v e n tE s t i m a t i o n U s i n g P o l y n o m i a lＧc h a o sK r i g i n g[J]．A S C EＧA S M EJ o u r n a l o fR i s k a n dU n c e r t a i n t yi nE n g i n e e r i n g S y s t e m s,P a r t A:C i v i lE n g i n e e rＧi n g,２０１７,３(２):４０１６００２．[１２]㊀Z HA N GJ,X I A O M,G A OL．A nA c t i v eL e a r n i n g R e l i a b i l i t y M e t h o dC o m b i n i n g K r i g i n g C o n s t r u c t e dw i t hE x p l o r a t i o na n d E x p l o i t a t i o no fF a i l u r e R eＧg i o na n dS u b s e tS i m u l a t i o n[J]．R e l i a b i l i t y E n g iＧn e e r i n g a n dS y s t e mS a f e t y,２０１９,１８８:９０Ｇ１０２．[１３]㊀B A R K HO R I M,S HA Y A N F A R M A,B A R KＧHO R D A R IM A,e t a l．K r i g i n g A i d e dC r o s s e n t r o p yＧb a s e dA d a p t i v e I m p o r t a nc e S a m p l i n g U s i n g G a u s sＧi a n M i x t u r e[J]．I r a n i a n J o u r n a lo f S c i e n c ea n dT e c h n o l o g y,２０１９,４３(１):S８１ＧS８８．[１４]㊀史朝印,吕震宙,李璐祎,等．基于自适应K r i g i n g 代理模型的交叉熵重要抽样法[J]．航空学报,２０１９,４１(１):２２３１２３．S H I Z h a o y i n,L Y UZ h e n z h o u,L I L u y i,e t a l．C r o s sＧe n t r o p y I m p o r t a n c e S a m p l i n g M e t h o d B a s e d o nA d a p t i v eK r i g i n g M o d e l[J]．A c a t aA e r o n a u t i c ae tA s t r o n a u t i c aS i n i c a,２０２０,４１(１):２２３１２３．[１５]㊀万良琪,欧阳林寒．基于０Ｇ１规划模型筛选策略的K r i g i n g组合模型及可靠性优化设计[J]．计算机集１９一种基于自适应K r i g i n g集成模型的结构可靠性分析方法 高㊀进㊀崔海冰㊀樊㊀涛等成制造系统,２０２２,２８(７):２１６２Ｇ２１６８．WA NL i a n g q i,O U Y A N GL i n h a n．K r i g i n g E n s e mＧb l eM o d e l B a s e d o n０Ｇ１P r o g r a mm i n g M o d e l S e l e cＧt i o ns t r a t e g y f o rR e l i a b i l i t yＧb a s e d D e s i g n O p t i m iＧz a t i o n[J]C o m p u t e r I n t e g r a t e d M a n u f a c t u r i n g S y sＧt e m s,２０２２,２８(７):２１６２Ｇ２１６８．[１６]㊀C H E N G K,L U Z．S t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y A n a l y s i sB a s e do nE n s e m b l eL e a r n i n g o fS u r r o g a t e M o d e l s[J]．S t r u c t u r a l S a f e t y,２０２０,８３:１０１９０５．[１７]㊀李宁,潘慧雨,李忠献．一种基于自适应集成学习代理模型的结构可靠性分析方法[J]．工程力学,２０２３,４０(３):２７Ｇ３５．L I N i n g,P A N H u i y u,L IZ h o n g x i a n．S t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y A n a l y s i sM e t h o dB a s e d o nA d a p t i v eE nＧs e m b l eL e a r n i n g S u r r o g a t e M o d e l[J]．E n g i n e e r i n gM e c h a n i c s,２０２３,４０(３):２７Ｇ３５．[１８]㊀李大帅．基于多保真度K r i g i n g代理模型的结构可靠度分析方法[D]．哈尔滨:哈尔滨工业大学,２０２１．L I D a s h u a i．A S t r u c t u r a l R e l i a b i l i t y A n a l y s i sM e t h o dB a s e do n M u l t iＧf i d e l i t y K r i g i n g S u r r o g a t eM o d e l[D]H a r b i n g:H a r b i nI n s t i t u t eo fT e c h n o l oＧg y,２０２１．[１９]㊀洪林雄,李华聪,彭凯,等．基于改进学习策略的K r i g i n g模型结构可靠度算法[J]．西北工业大学学报,２０２０,３８(２):４１２Ｇ４１９．HO N G L i n x i o n g,L iH u a c o n g,P e n g K a i,e ta l．S t r u c t u r a lR e l i a b i l i t y A l g o r i t h m s o fK r i g i n g M o d e lB a s e do nI m p r o v e dL e a r n i n g S t r a t e g y[J]．J o u r n a lo f N o r t h w e s t e r n P o l y t e c h n i c a l U n i v e r s i t y,２０２０,３８(２):４１２Ｇ４１９．[２０]㊀彭新款．基于P CＧK r i g i n g替代模型的移动模架结构可靠度分析[D]．广州:华南理工大学,２０１９．P E N G X i n k u a n．R e l i a b i l i t y A n a l y s i so f M o v a b l eS c a f f o l d i n g S y s t e mS t r u c t u r eB a s e do nP CＧK r i g i n gS u r r o g a t eM o d e l[D]．G u a n g z h o u:S o u t hC h i n aU n iＧv e r s i t y o fT e c h n o l o g y,２０１９．[２１]㊀G O E LT,HA F T K A R T,S H Y Y W,e t a l．E nＧs e m b l e o fS u r r o g a t e s[J]．S t r u c t u r a l a n d M u l t i d i sＧc i p l i n a r y O p t i m i z a t i o n,２００７,３３(３):１９９Ｇ２１６．[２２]㊀Z HA N G H L,Z HO U C C,Z HA O H D,e ta l．A nE n s e m b l e M o d e lＧb a s e d M e t h o df o rE s t i m a t i n gF a i l u r e P r o b a b i l i t y F u n c t i o n w i t h A p p l i c a t i o ni nR e l i a b i l i t y B a s e dO p t i m i z a t i o n[J]．A p p l i e d M a t h eＧm a t i c a lM o d e l l i n g,２０２２,１０８:４４５Ｇ４６８．[２３]㊀J O N E SDR,S C HO N L A U M,W E L C H WJ．E f f iＧc i e n tG l o b a lO p t i m i z a t i o no fE x p e n s i v eB l a c kＧb o xF u n c t i o n s[J]．J o u r n a l o fG l o b a l O p t i m i z a t i o n,１９９８,１３(４):４５５Ｇ４９２．[２４]㊀石灵健．基于主动学习代理模型的结构可靠性分析方法研究[D]．南京:东南大学,２０１９．S H IL i n g j i a n．R e s e a r c h o n S t r u c t u r a l R e l i a b i l i t yA n a l y s i sB a s e d o nA c t i v eL e a r n i n g S u r r o g a t eM o dＧe l[D]．N a n j i n g:S o u t h e a s tU n i v e r s i t y,２０１９．[２５]㊀吴振光．基于主动学习K r i g i n g代理模型的结构可靠性算法研究[D]．沈阳:东北大学,２０２０．WUZ h e n g u a n g．E f f i c i e n t S t r u c t u r a l R e l i a b i l i t y A lＧg o r i t h m s w i t ht h e A c t i v eＧl e a r n i n g B a s e d K r i g i n gM o d e l[D]．S h e n y a n g:N o r t h e a s t e r n U n i v e r s i t y,２０２０．[２６]㊀杨周,刘洋,张义民．发动机配气机构传动系统的频率可靠性分析[J]．振动．测试与诊断,２０１７,３７(２):２８４Ｇ２８７．Y A N G Z h o u,L I U Y a n g,Z HA N G Y i m i n．F r eＧq u e n c y R e l i a b i l i t y A n a l y s i s f o rT r a n s m i s s i o nS y sＧt e mi nE n g i n e V a l v eT r a i n[J]．J o u r n a lo fV i b r aＧt i o n,M e a s u r e m e n t&D i a g n o s i s,２０１７,３７(０２):２８４Ｇ２８７．(编辑㊀王艳丽)作者简介:高㊀进,男,１９８５年生,工程师.研究方向为结构不确定性分析.杜尊峰(通信作者),男,１９８４年生,博士㊁副教授.研究方向为结构可靠性分析,结构损伤评估.EＧm a i l:d z f＠t j u．e d u．c n.２９中国机械工程第３５卷第１期２０２４年１月。
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第42卷第3期2016年3月北京工业大学学报JOUＲNALOFBEIJINGUNIVEＲSITYOFTECHNOLOGYVol．42No．3
Mar．2016
基于灰色模糊分析法的古建筑木结构安全性评估郭小东1，徐帅1，宋晓胜2，黄瑞乾1，王耀国1（1.北京工业大学抗震减灾研究所，北京100124；2.华北理工大学建筑工程学院，河北唐山063009）
摘要：为了利用有限检测结果对古建筑木结构进行安全性评估，基于灰色系统理论和模糊数学，提出古建筑木结构灰色模糊安全性评估方法．梳理古建筑木结构鉴定单元、子单元和构件的划分原则和安全等级的划分原则．研究并建议属性灰色模糊关系矩阵的确定原则和属性权重向量的确定方法．利用该方法对某典型民用古建筑木结构的安全性进行评估．研究结果表明：利用灰色模糊分析法对古建筑木结构进行安全性评估简单可行．与传统的评级法相比，该方法可考虑不同构件对结构安全性的贡献程度以及不同属性对同一构件安全性的贡献程度．
关键词：木结构古建筑；安全性评估；灰色模糊理论中图分类号：TU366.2文献标志码：A文章编号：0254－0037（2016）03－0393－06doi：10．11936/bjutxb2015040074
收稿日期：2015-04-27基金项目：“十二五”国家科技支撑计划资助项目（2013BAK01B03）作者简介：郭小东（1977—），男，教授，主要从事文化遗产防灾减灾方面的研究，E-mails：gxd@bjut．edu．cn
SafetyAssessmentofAncientTimberBuildingsBasedonGray-fuzzyAnalyticalMethod
GUOXiaodong1，XUShuai1，SONGXiaosheng2，HUANGＲuiqian1，WANGYaoguo1（1.InstituteofEarthquakeEngineering，BeijingUniversityofTechnology，Beijing100124，China；2.CollegeofCivilandArchitecturalEngineering，NorthChinaUniversityScienceandTechnology，Tangshan063009，Hebei，China）
Abstract：Inordertoassessthesafetygradeoftheancienttimberbuildingsbylimitedtestingresults，agray-fuzzyanalyticalmethodofsafetyassessmentofancienttimberbuildingswasproposedbasedongraysystemtheoryandfuzzymathematics．Theclassificationprinciplesofthemembers，sub-systemsandappraisalsystemsofancienttimberbuildingsandtheirsafetygradeswerestudiedandreviewed．Thedeterminationprinciplesofthepropertiesgray-fuzzyrelationmatrixesandtheweightvectorswererecommended．Atypicalancienttimberbuildingforcivilusewasexemplifiedtoapplytheproposedmethodtoassessitssafetygrade．Itshowsthatgray-fuzzyanalyticalmethodisuncomplicatedandpracticabletoassessthesafetygradeofancienttimberbuildings．Comparedwiththetraditionalgradeassessmentmethod，theproposedmethodtakesconsiderationofthediversecontributionofdifferentmemberstobuildingsafetyandthedifferentcontributionofamember’seachpropertytoitssafetygrade．Keywords：ancienttimberbuildings；safetygradeassessment；gray-fuzzyanalyticaltheory
我国古建筑以木结构为主体，现存古建筑木结
构最早可以追溯到唐代，以明清时期木结构房屋居多．古建筑木结构具有较高的历史文化价值，对其进行安全性评估具有很高的现实意义．目前，关于建筑安全性评估的行业规范和地方标准主要采用以定性鉴定为主、以定量鉴定为辅的评估方法［1-3］．其他方法如层次分析法、残损状况指标法、静荷载试验评定法等也普遍使用．考虑到木北京工业大学学报2016年结构以构造鉴定为主［2］，而古建筑木结构与现代木结构的结构形式差异较大，现行规范在古建筑木结构安全性评估方面尚属空白，亟待补充．此外，对于一些古建筑，出于复杂的结构构造、检测条件和文物保护等原因，部分构件无法使用仪器进行检测，即存在灰色信息．在进行古建筑木结构安全性评估时，至少存在4类灰色信息：无法通过现有设备检测的结构或构件的残损程度、因设备缺陷或测量条件问题等导致存在较大误差的测量结果、尚未得到行业标准或科学实验证实其利弊及贡献程度的测量结果、受气候或环境变化等影响较大的测量结果等．由于灰色信息的存在，采用上述方法会对安全性评估工作带来一定障碍．Deng等［4］
在20世纪80年代初创立灰色系统理论，已被广泛
应用于工程设计、经济管理等多个领域，但在古建筑木结构工程中应用较少．通过综合使用灰色关联分析法、主成分分析方法［5］和模糊分析法等统计分析
方法，可在“贫信息”的条件下对既有结构的工程状况进行鉴定，判断结构安全等级．本文采用灰色模糊理论对古建筑木结构进行安全性评估．
1灰色模糊分析法
本文主要采用基于灰色系统理论和模糊数学的灰色模糊分析法．灰色模糊分析法的思想是用灰色模糊数表示多属性决策问题中所包含的不确定性，再根据灰色模糊权重向量求出排序向量，根据排序向量的分量数值大小找出最优方案［6］．当
添加了具有标度性方案的灰色模糊数时，便可以
通过排序向量的分量数值大小对某方案的优劣等级进行评估．灰色模糊分析法分为3类：属性权重已知的算法、属性权重未知的算法、属性权重随评估向量变化的算法．当属性权重已知时，可以通过主成分分析法将多属性转化为少数几个综合属性进行计算，也可以直接进行计算；当属性权重未知时，可以通过标度法求属性权重向量；当权重随评估向量变化时，权重变化的上确界和基础权重可由专家法确定．对于木结构古建筑安全性评估，属性权重向量可通过历史经验给出，也可通过模糊数学求得，灰色模糊分析学在决策分析时也采用熵权法或变权法求属性权重向量，这2种算法求得的属性权重受决策者对各属性的评分值的相离度影响较大，本文不建议采用此2种方法求安全性评估中的属性权重向量．
采用灰色模糊分析法对古建筑木结构进行安全性评估具有明显优势．第一，古建筑木结构安全性评估是一个多属性决策问题，构件安全等级由其开裂情况、腐朽等残损情况的评估值决定，子单元安全等级由其组成构件的安全等级决定．第二，古建筑木结构的检测具有较大不确定性，如构件的糟朽程度、受检测条件限制的构件残损等级等，可通过灰色模糊数解决这一问题．第三，古建筑木结构的传力系统复杂，同一结构的不同构件对整体安全性的贡献不一致，不同结构的同一类构件对整体安全性的贡献也可能不一致，单个构件的各个属性及其完善程度对构件安全等级的影响也不一致，可通过主成分分析法考虑各个属性的权重差异．
2木结构安全性评估流程及要点
2.1一般规定
2.1.1鉴定单元、子单元和构件的划分原则
［3］
鉴定单元是指根据古建筑木结构构造特点和承重体系的种类，将其划分一个或若干个独立的区段，每个区段为1个鉴定单元．鉴定单元的划分应保证结构传力体系的独立性和连续性以及区段间的相互影响最小．子单元是指在古建筑木结构中可独自承担某种特定功能的构件或构件组合．子单元的划分应保证构件完整和传力体系的连续性．子单元的划分可根据受力特点将结构分为地基基础、上部承重木框架和围护结构三类．构件是指子单元中可进一步细分的基本鉴定单位，可以是一个单件或组合件．构件的划分宜满足下列要求：1）独立柱础应以1根柱的单个基础为1个构
件；条形基础应以1个自然间、1轴线长度为1个构件．2）墙体应以1层高、1个自然间的1轴线长度
为1个构件．3）柱应以1层高、1根为1个构件．4）梁、枋、椽、檩、搁栅等应以1个跨度、1根为
1个构件．5）板应以1个自然间面积为1个构件．2.1.2鉴定单元、子单元、构件安全等级划分原
则［3］
鉴定单元安全等级的划分宜考虑结构整体承载能力和稳定性、是否存在薄弱部位影响整体安全等，子单元安全等级的划分宜考虑构件的承载能力和完
493