本技术公开了基于学习算法分析的支撑钢架易损性分析方法及系统,涉及支撑钢架分析技术领域,通过获取并分析具有历史检测记录的支撑钢架设计图纸,构建结构表达模型,并划分易损区块及配置结构参量;分析支撑钢架的损伤特征与时间、地震程度的关联关系,建立损伤动态表现模型;对所有支撑钢架结构表达模型进行相似性分析,归类得到模型集,并提取标志特征因子组;在实际易损性分析中,根据支撑钢架与标志特征因子组的吻合情况,确定其对应的支撑钢结构表达模型集,并利用该模型集中的损伤动态表现模型进行易损性评估。本发明上述技术方案提高了易损性评估的准确性和效率,为支撑钢架的设计、评估与维护提供了科学有效的技术手段。
背景技术
在建筑结构工程领域,支撑钢架作为承受和传递荷载的关键组件,其稳定性和安全性对于整个结构的耐久性至关重要。然而,在实际应用中,支撑钢架往往面临着多种复杂的外界环境和荷载条件,如地震以及长期使用中的疲劳效应等,这些因素都可能导致钢架结构的性能下降甚至发生损坏。传统的支撑钢架设计与评估方法大多依赖于经验公式、静力学分析和简单的材料力学测试,这些方法虽然在一定程度上能够确保结构的基本安全,但难以全面、准确地预测和评估钢架在各种复杂工况下的易损性。
特别地,对于大型、复杂的支撑钢架结构,其受力状态和损坏模式往往具有高度非线性和不确定性,传统的分析方法往往难以捕捉这些细微而关键的变化。此外,随着结构使用年限的增加,材料老化、环境腐蚀等因素也会逐渐影响钢架的性能,而这些长期效应在传统评估方法中往往被简化或忽略。
实现思路