• 基于寿命周期成本理论的水工结构设计与维修管理优化
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基于寿命周期成本理论的水工结构设计与维修管理优化

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作者吴鑫淼;宋国强;郄志红

出版社水利水电出版社

出版时间2020-06

版次1

装帧其他

货号602 9-24

上书时间2024-09-25

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品相描述:全新
图书标准信息
  • 作者 吴鑫淼;宋国强;郄志红
  • 出版社 水利水电出版社
  • 出版时间 2020-06
  • 版次 1
  • ISBN 9787517086475
  • 定价 45.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 106页
  • 字数 99999千字
【内容简介】
为实现寿命周期成本LCC优化理论在水工结构设计与管理中的具体应用,本书在工程领域LCC理论及实用分析模型、水工结构劣化评价及过程预测、结构风险分析、水工结构设计与维修管理优化模型及方法等与LCC密切相关的领域进行了针对性的研究。采用理论和实例相结合的方法介绍了新的实用模型和方法。
【目录】


前言
章  绪论
  1.1  问题的提出
  1.2  外研究及应用现状
  1.3  本书的主要内容
第2章  寿命周期成本理论及实用模型分析
  2.1  寿命周期成本理论基础
    2.1.1  水利工程结构的寿命周期
    2.1.2  工程寿命周期成本
    2.1.3  寿命周期成本分析与优化
  2.2  寿命周期成本实用模型
第3章  水工结构劣化机理及劣化评价
  3.1  水工结构劣化机理
    3.1.1  冻融循环
    3.1.2  混凝土碳化
    3.1.3  碱集料反应
    3.1.4  化学腐蚀
    3.1.5  钢筋锈蚀
    3.1.6  冲刷磨损和汽蚀
  3.2  水工结构劣化评价
    3.2.1  水工结构劣化评价准则及指标体系
    3.2.2  水工结构劣化评价方法
  3.3  水闸劣化评价实例
    3.3.1  利用可拓层次分析法确定各层因素的权重
    3.3.2  利用模糊综合评判方法确定工程的劣化等级
第4章  水工混凝土结构劣化过程预测
  4.1  劣化过程预测的确定模型
  4.2  劣化过程预测的markov模型
    4.2.1  markov模型的理论与应用
    4.2.2  水工混凝土结构劣化划分
    4.2.3  转移概率矩阵的确定
    4.2.4  混凝土结构劣化预测的简化markov模型
    4.2.5  markov预测过程的修正
  4.3  基于mcs的混凝土结构劣化过程预测
    4.3.1  蒙特卡罗模拟(mcs)
    4.3.2  混凝土结构劣化过程的mcs
    4.3.3  实例分析
第5章  水工结构可靠度与计算方法
  5.1  结构可靠度
    5.1.1  结构极限
    5.1.2  结构可靠度和可靠度指标
  5.2  水工结构可靠度常用计算方法
  5.3  基于mcmc和子集理论的水工结构可靠度分析
    5.3.1  结构可靠度计算的mcs方法
    5.3.2  mcmc方法及计算步骤
    5.3.3  子集(subset)法
    5.3.4  用mcmc方法在子空间产生样本的方法
    5.3.5  基于mcmc方法和subset法的结构失效概率的求解
第6章  虑寿命周期成本的水工结构设计优化
  6.1  水工结构设计优化
    6.1.1  水工结构设计优化的目的和意义
    6.1.2  水工结构设计优化研究存在的问题
  6.2  水工结构优化模型
  6.3  基于o算法和寿命周期成本理论的水工结构设计优化
    6.3.1  o算法基本
    6.3.2  o算法流程
    6.3.3  适应度函数
    6.3.4  o算法参数分析与设置
    6.3.5  基于o算法的水工结构设计优化
  6.4  重力坝优化设计实例
    6.4.1  基本资料
    6.4.2  重力坝优化模型
    6.4.3  重力坝失效模式分析
    6.4.4  荷载及荷载组合
    6.4.5  优化结果分析
第7章  基于寿命周期成本的水工结构维修计划优化
  7.1  水工结构维修计划优化的内容及特点
    7.1.1  维修计划优化的内容
    7.1.2  维修计划优化的特点
  7.2  多目标优化
    7.2.1  多目标优化问题的基础
    7.2.2  传统多目标优化方法
    7.2.3  多目标遗传算法
  7.3  基于lcc理论的水工结构维修优化的具体实现
  7.4  实例分析
    7.4.1  建立各构件的劣化模型
    7.4.2  维修方法与效果
    7.4.3  优化结果及分析
第8章  结论与展望
  8.1  结论
  8.2  展望
参文献

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