| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-20页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第18-20页 |
| 1.2 既有桥梁结构可靠性评定与全寿命管理 | 第20-26页 |
| 1.2.1 既有桥梁结构时变可靠度研究 | 第20-21页 |
| 1.2.2 既有桥梁结构可靠性评定 | 第21-23页 |
| 1.2.3 既有桥梁结构可靠性修正 | 第23-25页 |
| 1.2.4 既有桥梁结构全寿命管理 | 第25-26页 |
| 1.3 桥梁结构的健康监测与安全评定 | 第26-28页 |
| 1.3.1 桥梁结构的健康监测 | 第26-27页 |
| 1.3.2 基于健康监测的桥梁安全评定 | 第27-28页 |
| 1.4 贝叶斯理论在桥梁工程中的应用 | 第28-30页 |
| 1.5 本文的课题来源、主要研究内容及技术路线 | 第30-33页 |
| 1.5.1 课题来源 | 第30页 |
| 1.5.2 主要研究内容 | 第30-32页 |
| 1.5.3 研究技术路线 | 第32-33页 |
| 第2章 基于验证荷载信息的桥梁构件可靠性修正 | 第33-54页 |
| 2.1 引言 | 第33-34页 |
| 2.2 桥梁结构的服役信息分类 | 第34-35页 |
| 2.2.1 结构的确定性验证荷载信息 | 第34页 |
| 2.2.2 结构的随机性验证荷载信息 | 第34-35页 |
| 2.3 基于确定性验证荷载信息的单个构件承载力概率模型修正 | 第35-40页 |
| 2.3.1 截尾分布法（直接修正初始先验分布） | 第35-36页 |
| 2.3.2 截尾分布法（时变修正） | 第36-38页 |
| 2.3.3 算例分析 | 第38-40页 |
| 2.4 基于确定性验证荷载信息的多个构件承载力概率模型修正 | 第40-43页 |
| 2.4.1 n个构件都未失效 | 第41-42页 |
| 2.4.2 n个构件中有r个未失效 | 第42页 |
| 2.4.3 算例分析 | 第42-43页 |
| 2.5 基于随机性验证荷载信息的构件承载力概率模型修正 | 第43-48页 |
| 2.5.1 Bayes方法（考虑荷载历史） | 第43-45页 |
| 2.5.2 Bayes方法（考虑抗力退化与荷载历史） | 第45-46页 |
| 2.5.3 算例分析 | 第46-48页 |
| 2.6 基于验证荷载信息的桥梁构件可靠性修正 | 第48-49页 |
| 2.7 算例分析 | 第49-53页 |
| 2.7.1 基于确定性验证荷载的桥梁构件可靠性修正 | 第49-51页 |
| 2.7.2 基于随机性验证荷载的桥梁构件可靠性修正 | 第51-53页 |
| 2.8 本章小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于贝叶斯动态线性模型的桥梁构件可靠性离线预测 | 第54-80页 |
| 3.1 引言 | 第54页 |
| 3.2 几种经典的预测模型与精度比较 | 第54-57页 |
| 3.2.1 多项式回归模型 | 第54-55页 |
| 3.2.2 时间序列模型 | 第55-56页 |
| 3.2.3 灰色模型GM(1,1) | 第56-57页 |
| 3.2.4 模型精度比较 | 第57页 |
| 3.3 贝叶斯动态线性模型(BDLM) | 第57-67页 |
| 3.3.1 BDLM的基本假定 | 第57-58页 |
| 3.3.2 广义的动态线性模型 | 第58页 |
| 3.3.3 状态方程的建立 | 第58-60页 |
| 3.3.4 基于监测信息采样方式的BDLM以及概率递推过程 | 第60-63页 |
| 3.3.5 多变量BDLM及其概率递推过程 | 第63-64页 |
| 3.3.6 组合BDLM及其概率递推过程 | 第64-66页 |
| 3.3.7 BDLM主要概率参数的确定 | 第66-67页 |
| 3.4 BDLM的模型监控 | 第67-69页 |
| 3.5 基于BDLM的桥梁构件可靠度预测分析 | 第69-70页 |
| 3.5.1 一次二阶矩方法(FOSM) | 第69页 |
| 3.5.2 基于FOSM的桥梁构件可靠度预测公式 | 第69-70页 |
| 3.6 实例分析 | 第70-78页 |
| 3.6.1 结构承载力的贝叶斯预测(贝叶斯因子监控) | 第70-72页 |
| 3.6.2 结构可靠度预测(实桥分析) | 第72-78页 |
| 3.7 本章小结 | 第78-80页 |
| 第4章 基于贝叶斯动态非线性模型的桥梁构件可靠性离线预测 | 第80-100页 |
| 4.1 引言 | 第80页 |
| 4.2 基于桥梁监测信息的贝叶斯动态非线性模型(BDNM) | 第80-90页 |
| 4.2.1 BDNM的基本假定 | 第81页 |
| 4.2.2 基于监测信息的BDNM及其近似概率递推 | 第81-83页 |
| 4.2.3 基于监测信息的BDNM及其MCMC递推 | 第83-85页 |
| 4.2.4 基于二次多项式函数的BDNM及其近似BDLM | 第85-87页 |
| 4.2.5 基于三次多项式函数的BDNM及其近似BDLM | 第87-90页 |
| 4.3 近似BDLM的模型监控 | 第90-91页 |
| 4.4 基于BDNM及近似BDLM的桥构件可靠度预测分析 | 第91-92页 |
| 4.4.1 桥梁结构的极限状态方程 | 第91页 |
| 4.4.2 基于FOSM的桥梁构件可靠度预测公式 | 第91-92页 |
| 4.5 实例分析 | 第92-99页 |
| 4.5.1 基于BDNM(MCMC递推)的结构可靠度预测 | 第92-95页 |
| 4.5.2 结构可靠度预测（实桥分析） | 第95-99页 |
| 4.6 本章小结 | 第99-100页 |
| 第5章 基于混合高斯粒子滤波器的桥梁构件可靠性在线实时预测 | 第100-113页 |
| 5.1 引言 | 第100页 |
| 5.2 基于混合高斯粒子滤波器的桥梁可靠度预测框图 | 第100-101页 |
| 5.3 基于桥梁监测信息的BDNM | 第101-102页 |
| 5.4 混合高斯粒子滤波及预测 | 第102-105页 |
| 5.4.1 基于检测信息的状态θ_(t+1)后验分布（滤波分布） | 第103-104页 |
| 5.4.2 状态θ_(t+2)的先验分布（状态预测分布） | 第104页 |
| 5.4.3 观测变量y_(t+2)的一步向前预测分布 | 第104-105页 |
| 5.5 混合高斯粒子滤波器的模拟递推 | 第105-106页 |
| 5.5.1 滤波分布参数的递推过程 | 第105页 |
| 5.5.2 状态预测分布参数的递推过程 | 第105页 |
| 5.5.3 一步向前预测观测值分布参数的递推过程 | 第105-106页 |
| 5.6 桥梁构件可靠度分析与预测 | 第106页 |
| 5.7 实例验证 | 第106-112页 |
| 5.7.1 1-2 | 第107-109页 |
| 5.7.2 主缆的可靠度预测 | 第109-112页 |
| 5.8 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章 基于验证荷载效应及监测数据的桥梁体系可靠性预测 | 第113-138页 |
| 6.1 引言 | 第113页 |
| 6.2 基于验证荷载效应及监测数据的桥梁可靠性预测基本框图 | 第113-116页 |
| 6.3 结构体系可靠度的计算方法以及对应的构件重要性系数 | 第116-121页 |
| 6.3.1 串联体系可靠度的计算方法以及构件重要性系数 | 第116-117页 |
| 6.3.2 并联体系可靠度的计算方法以及构件重要性系数 | 第117-118页 |
| 6.3.3 串-并联体系可靠度的计算方法以及构件重要性系数 | 第118-119页 |
| 6.3.4 并-串联体系可靠度的计算方法以及构件重要性系数 | 第119-121页 |
| 6.4 天津富民桥体系可靠性的修正与预测 | 第121-137页 |
| 6.4.1 天津富民桥结构体系概述 | 第121-123页 |
| 6.4.2 桥梁结构体系的有限元建模 | 第123-126页 |
| 6.4.3 桥梁健康监测系统 | 第126-127页 |
| 6.4.4 主缆可靠性的修正与预测 | 第127-129页 |
| 6.4.5 吊索可靠性的修正与预测 | 第129-132页 |
| 6.4.6 纵梁与横梁的可靠性修正与预测 | 第132-134页 |
| 6.4.7 结构体系的可靠性修正与预测 | 第134-137页 |
| 6.5 本章小结 | 第137-138页 |
| 结论与展望 | 第138-141页 |
| 参考文献 | 第141-150页 |
| 附录Ⅰ 拉索的可靠性预测结果 | 第150-168页 |
| 附录Ⅱ 主梁与横梁的可靠性预测结果 | 第168-174页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第174-176页 |
| 致谢 | 第176-177页 |
| 个人简历 | 第177页 |
