高速公路桥梁长期服役性能退化仿真建模方法.pdf
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1、-109-高速公路桥梁长期服役性能退化仿真建模方法靳彦彪1,2,3(1.河北省交通规划设计研究院有限公司,河北 石家庄 050000;2.河北省道路工程智能监测与运维技术创新中心,河北 石家庄 050000;3.自动驾驶技术交通运输行业研发中心,河北 石家庄 050000)摘要:为了准确地对高速公路桥梁长期服役性能进行评估及预测,基于传统的结构行为方程,提出一种改进的高速公路桥梁长期服役性能退化仿真建模方法。该方法相较传统的结构行为方程能更好地对高速公路桥梁长期服役性能退化进行仿真。关键词:道路工程;服役性能;仿真建模;预测模型中图分类号:U447文献标识码:ASimulation model
2、ing method of long-term service performance degradation of highway bridgesJIN Yanbiao 1,2,3(1.Hebei Transportation Planning and Design Institute Co.,Ltd.,Hebei Shijiazhuang 050000 China;2Hebei Road Engineering Intelligent Monitoring and Operation and Maintenance Technology Innovation Center,Hebei Sh
3、ijiazhuang 050000 China;3.Autonomous Driving Technology Transportation Industry R&D Center,Hebei Shijiazhuang 050000 China)Abstract:Inordertoaccuratelyevaluateandpredictthelong-termserviceperformanceofhighwaybridges,basedonthetraditionalstructuralbehaviorequations,animprovedsimulationmodelingmethodf
4、orthedegradationoflong-termserviceperformanceofhighwaybridgesisproposed.Comparedwiththetraditionalstructuralbehaviorequation,thismethodcanbettersimulatethedegradationofthelong-termserviceperformanceofhighwaybridges.Key words:roadengineering;serviceperformance;simulationmodeling;predictivemodels引言高速公
5、路桥梁在其长期服役周期内,在荷载及环境因素的作用下,随着桥龄的增加,桥梁的表观损伤不断增加、服役性能不断衰退,安全事故发生概率增大。因此,长期服役性能退化仿真建模不仅有利于桥梁养护辅助决策,同时能有效节约维修资金1。目前,绝大部分发达国家都建立了各自的桥梁管理系统2,例如美国的Pontis系统和BRIDGIT系统,法国的Edouard系统、英国的NATS系统、挪威的Brutus系统、日本的RPIBMS系统以及韩国的KHBMS系统等3。其中,国外最具代表性的桥梁管理系统是美国的Pontis系统和BRIDGIT系统4。为更好地应对桥梁老化带来的长期服役性能退化问题,美国联邦公路管理局(FHWA)于
6、2008年启动了长期桥梁性能计划(LTBP)5。其中,桥梁技术状况评价十分重要,桥梁技术状况评价是依据桥梁的损坏检测结果,对桥梁当前服役性能所做出的综合评估6。桥梁技术状况评价使养护管理部门能够掌握桥梁目前的技术状况等级,并得以进一步预测桥梁的服役性能退化和进行养护维修决策7。桥梁服役性能退化仿真建模有两种思路:一是利用历史数据建立数学模型,反映未来状态变化规律,如马尔可夫链模型、回归分析模型等8;二是考虑各种影响桥梁服役性能退化因素的时变特性,从退化机理角度来模拟桥梁使用性能的衰变规律9,如经验模型、物理模型等。但桥梁使用性能衰变的影响因素众多,各因素间相互耦合10-11,因此退化机理模型很
7、难建立。当前各国BMS中实际应用的预测模型以第一种思路为主12。1 数据来源某高速公路是中国大陆的国道主干线,全线按高速公路平原微丘标准设计,全封闭、全立交,双向四车道,桥涵设计荷载汽车-超20,挂车-120,于1998年10月开工建设,2000年12月通车运行。该高速公路全线共有689座桥涵构造物(桥梁按单幅为1座桥统计,涵洞按单座统计),桥梁构造物498座,涵洞构造物191座,本次研究仅针对桥梁构造物。基金项目:河北省省级科技计划资助项目,项目编号:20310802D。收稿日期:2022-10-12作者简介:靳彦彪(1984),男,陕西咸阳人,高级工程师,研究方向为公路数字化基础设施监测与
8、运维。靳彦彪:高速公路桥梁长期服役性能退化仿真建模方法-110-498座桥梁构造物按桥梁长度划分:特大桥2座、大桥20座、中桥128座、小桥348座,见图1。图 1 按桥梁长度划分特大桥,2.0%大桥,20.4%中桥,128.26%小桥,348.70%特大桥大桥中桥小桥本研究的数据来源是该高速公路年度桥涵构造物定期检测数据,包括2010年度、2011年度、2012年度、2017年度、2018年度、2019年度和2020年度,共七个年度。2 传统基于结构行为方程建模影响桥梁服役性能的因素很多,影响机理也很复杂。考虑尽可能多的因素对桥梁服役性能的影响是桥梁结构行为方程建模的重要前提。本次建模将影响
9、因素归纳为两个方面。桥梁外部因素:交通荷载、环境条件。桥梁内部因素:上部结构类型、桥梁等级。因此,在分析的过程中,所需要的数据是上部结构类型、养护历史记录、桥梁长度和桥隧构造物技术状况指数BCI(BridgeConditionIndex)若干项。对于桥梁外部因素,本次研究的数据来源于同一条高速公路,故对环境条件不做过多考虑,以“上下行方向”代表交通荷载的不同进行分组。对于桥梁内部因素,本次研究的绝大多数桥梁上部结构类型属于空心板,故对上部结构类型不做过多考虑,以“桥梁长度”代表桥梁等级的不同进行分组。根据图1可知,桥梁等级属于“小桥”和“中桥”的桥梁数量较多,数据量大,适用于建模;桥梁等级属于
10、“大桥”和“特大桥”的桥梁数量较少,数据量小,不适用于建模。结合桥梁外部因素和内部因素,将该高速公路的桥梁构造物技术状况指数BCI数据分为4组,分组情况见表1。表 1 桥梁建模分组序号桥梁等级行驶方向小桥上行中桥下行小桥上行中桥下行注:由于部分桥梁数据缺失,且仅筛选出上部结构为“空心板”的桥梁,用于建模分析的小桥数量为144座、中桥数量为49座。2.1 数据处理方法确定了服役性能的标准退化方程式,将该方程作为分组归纳的基方程,即得到桥梁构造物技术状况指数BCI的退化方程,见公式(1)。BCIBCI.(1)式中:BCI桥梁技术状况指数;BCI0初始桥梁技术状况指数;y桥龄,a。考虑桥梁最近一次大
11、中修年份作为起始年,即将其桥龄修正为0,将其BCI可视为100。根据修正的桥龄以及BCI数据,绘制散点图以初步观测数据分布情况,见图2图5。10090807060504030020406080100桥龄/aBCI图 2 小桥上行路段BCI 散点图10090807060504030020406080100桥龄/aBCI图 3 小桥下行路段BCI 散点图10090807060504030020406080100桥龄/aBCI图 4 中桥上行路段BCI 散点图10090807060504030020406080100桥龄/aBCI图 5 中桥下行路段BCI 散点图从图2图5可以看出,各类桥型的上下行
12、方向差异并不显著。根据数据记录以及散点图分布,汇总桥梁数据信息,见表2。表 2 桥梁数据汇总数据分组BCI数据量/个桥龄区间/a小桥上行982020小桥下行982020中桥上行335020中桥下行335020由于桥梁数据在采集、记录、传输等过程中会受到各种因素的影响,从而产生一定的误差。根据误差产生原因的不同,处理方式也将会有所不同。一般桥梁数据的误差分为三类,分别为系统误差、偶然误差以及过失误差。其中,系统误差是主要由原理或测量设备造成,它具有重复性与可测性的特点,系统误差2023 年第 3 期山东交通科技-111-对本次建模影响较小,可忽略不予考虑。偶然误差是由偶然或具有不确定性的因素所造
13、成,其每一次观测值呈现无规则变化,但大量观测数据服从统计分布规律,因此,偶然误差可通过分析大量数据来削弱其影响。过失误差是由于数据采集或录入过程中的过失造成的,它属于异常值,将严重歪曲实际桥梁情况,因此,在处理数据过程中应将其剔除。根据对收集到的桥梁数据分析,发现原有数据中存在明显的过失误差造成的异常值。例如图5中,横坐标为桥龄,纵坐标为BCI,在桥龄接近20a时依然存在BCI接近满分100的异常数据,且在桥梁经过养护维修后桥龄为0a时存在BCI仅为80的异常数据,这些异常数据都应凭经验予以剔除。造成这种过失误差的原因有可能是BCI数据采集与养护维修同年进行而在桥梁检测报上未能体现前后具体时间
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