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阅读 3006 次 大跨度桥梁健康监测及安全评估研究

摘要:桥梁健康监测和安全评估已成为国内外相关领域的研究热点。文中详细地介绍了桥梁健康监测系统的具体构成和设计准则,重点对桥梁的安全评估模型中的层次分析法和人工神经网络法进行了较为全面的理论分析。...

大跨度桥梁健康监测及安全评估研究

肖冠英

(西南交通大学土木工程学院,四川成都610031)

1、概述

    大跨度桥梁的生命周期一般包括总体规划、设计施工以及运营管理这三大阶段。以往由于受到技术和经济条件的限制,主要精力都集中在设计施工阶段。近年来随着经济技术的发展,特别是交通网络的迅速发展,桥梁建设的形式和功能更加复杂多样化。加之跨度也愈来愈大,以及建桥的巨大投资和它在国民经济发展中的重要作用,桥梁的健康监测和安全评估工作已愈来愈受到人们的重视。例如,丹麦对总长1726mFaroe跨海斜拉大桥进行施工阶段及通车首年的监测;墨西哥对总长1543mTampic0斜拉桥进行了动力特性测试并比较了环境激振和传统振动试验的效果;英国在总长522m的三跨变高度连续钢箱梁桥Foyle桥上布设传感器,监测大桥运营阶段在车辆与风荷载作用下主梁的振动、挠度和应变等响应,同时监测环境风和结构温度场。中国自20世纪90年代起也在一些大型重要桥梁上建立了不同规模的长期监测系统,如香港的青马大桥、内地的虎门大桥、徐浦大桥,江阴长江大桥等在施工阶段己安装健康监测用的传感设备,以备运营期间的实时监测。最近在苏通大桥建立了健康监测评估以及在武汉阳逻公路大桥完成了光纤光栅桥梁施工控制及健康监测系统;特别是近年建成的位于江苏省境内的润扬长江大桥的结构健康监测系统除了对大桥的车流量、车辆荷载状况(车载、车速及车流量)、桥址处的气候环境(风速、风向)、地动脉、索塔沉降等进行检测以外,还对南汉悬索桥的主跨纵向、横向、竖向位移、载面的压力分布、温度等,锚室主缆索股拉力、索塔的振动特性,北汊斜拉桥的斜拉索拉力、斜拉索振动、主梁线型、索塔的振动等特性进行了连续监测。

    从己经建立的监测系统的监测目标、功能以及系统运行等方面看,这些监测系统具有以下一些共同特点。

    (1)通过测量结构各种响应的传感装置获取反映结构行为的各种记录。

    (2)除监测结构本身的状态和行为以外,还强调对结构环境条件(如风、车辆荷载等)的监测和记录分析;同时,试图通过桥梁在正常车辆与风载下的动力响应来建立结构的指纹,并借此开发实时的结构整体性与安全性评估技术。

    (3)在通车运营后连续或间断地监测结构状态,力求获取的大桥结构信息连续而完整,某些桥梁监测传感器在桥梁施工阶段即开始工作并用于监控施工质量。

    (4)监测系统具有快速大容量的信息采集、通讯与处理能力,并实现数据的网络共享。

    由于大型桥梁的力学和结构特点以及所处的特定环境,在大桥设计阶段完全掌握和预测其力学特性和行为特性是非常困难的。因此,通过桥梁健康检测所获得的实际结构的动静力行为来检验大桥的理论模型和计算假定具有重要意义。不仅对设计理论和设计模型有验证作用,而且有益于结构设计方法与相应的规范标准等得到改进。

2、桥梁健康监测系统

    桥梁健康监测的基本内涵是通过对桥梁结构状态的监控与评估,为工程在特殊气候、交通条件下或运营状况严重异常时发出预警信号,为桥梁维护、维修与管理决策提供依据和指导。桥梁健康监测系统的绢成如图l所示。

1桥梁健康监测系统的组成

    监测系统通常对以下几个方面进行监控:

    (1)桥梁结构在正常环境与交通条件下运营的物理与力学状态;

    (2)桥梁重要非结构构件和附属设施的工作状态;

    (3)桥梁重要非结构构件(如支座)和附属设施(如斜拉桥振动控制装置)的工作状态。

    (4)桥梁结构构件的耐久性。主要是提供构件疲劳状况的真实情况。

    (5)工程所处环境条件如温度、风速等。

    因此,桥梁健康监测不只是传统的桥梁检测技术的简单改进,而是运用现代化传感设备与光电通信及计算机技术,实时监测桥梁运营阶段在各种环境条件下的结构响应和行为,获取反映结构状况和环境因素的信息,由此分析结构健康状态,评估结构的可靠性,为桥梁的管理与维护提供科学依据。在偶发事件(如地震)发生后,可通过监测数据识别结构的损伤和关键部位的变化,对大桥结构的承载能力和抗风、抗震能力作出客观的定量评估。

    2.1桥梁监测的内容

    桥梁监测系统所监测的内容主要有以下几方面。

    (1)荷载。包括风、地震、温度和交通荷载等。使用的传感器有:风速仪——记录风向、风速进程历史,连接数据处理系统后可得风功率谱;温度计——记录温度、温度差时程历史;动态地秤——记录交通荷载流时程历史,连接数据处理系统后可得交通荷载谱;强震仪一记录地震作用;摄像机——记录车流情况和交通事故。

    (2)几何监测。监测桥梁各部位的静态位置和静态位移(如桥塔和锚碇的沉降和倾斜、主缆和加劲梁的线型变化等)。所使用的传感器有:位移计、倾角仪、GPS、电子测距仪(EDM)、数字像机等。

    (3)结构的静动力反应。如用位移计、倾角仪记录结构的静动力变形和转角、支座和伸缩缝的静动力相对位移历史;用应变仪记录桥梁构件的静动力应变和应力。用测力计(力环、磁弹性仪、剪力销)记录主缆、锚杆和吊杆的张力历史;用加速度计记录结构各部位的反应加速度,连接数据处理系统后可得结构的模态参数。

    (4)非结构部件及辅助设施,支座、振动控制设施等。

    2.2桥梁监测的设计准则

    健康监测系统的设计对于大型桥梁健康监测是至关重要的。这里结合国内外一些己建立健康监测系统的大型桥梁的测点、传感器布设情况(见表l),简要阐述监测系统设计的某些准则。从表1给出的几座大型桥梁健康监测系统的测点、传感器布置情况可看出,各个桥梁的监测系统的测点布置的数量、监测项目与规模存在很大的差异。这种差异除了桥型和桥位所处环境不同的因素外,主要是因为对各监测系统的投资额和建立各个系统的目的和功能不同而异。基于以上分析,建议在桥梁健康监测系统设计时通常遵循以下步骤。

    (1)针对具体桥梁,确定监测系统的目的和功能。对于特定的桥梁,建立健康监测系统的目的可以是桥梁监控与评估,或是设计的验证,甚至是以研究发展为目的。

    (2)分析桥梁的结构特点、环境状况、运营情况,确定桥梁健康监测系统的监测项目。

    (3)建立桥梁有限元模型进行结构静动力分析,确定应力相对不利的位置及动力分析结果,结合工程经验、结构特点及测点优化理论综合确定测点布置方案。

    (4)监测系统中各监测项目的规模以及所采用的传感器和通信设备等的确定都需要考虑整个项目投资额的限度。必须对设计方案做成本效益分析,再根据目的、功能要求和成本效益分析将监测项目和测点数设计在所需范围之内。

    表1桥梁健康监测系统测点、传感器布置

传感器名称

青马桥

江九桥

汲水门桥

明石桥

南备赞濑户

柜石岛桥

Creat Beh

江阴桥

HAM420992

风速仪

6

7

2

9

4

4

温度计

115

75

224

动态地秤

6

6

6

加速度计

17

67

3

10

27

23

2

位移计

2

2

2

7

6

6

倾角仪

2+1

振动弦应变仪

10

电阻应变丝

118

128

46

8

18+4

水平仪

9

5

电子测距器

116

磁弹性测力仪

24

剪力销

速度计

12

GPS

总数

1000

3、安全评估模型

    桥梁安全评估是利用特定信息分析既有桥梁的可靠性,并为使桥梁保持规定的安全性能而做出相应工程决策的过程。对于早先修建的中小桥梁,一般以评估桥梁的承载能力为重点。而对于大型桥梁,则将评估理论和监测系统相结合,充分利用监测系统长期积累的监测数据,对桥梁进行损伤识别和状态评估。

目前,桥梁安全性评估理论方法主要有层次分析法、人工神经网络法、可靠度理论、振动模态方法等。影响大型桥梁安全状态的因素众多,各因素之间的相互作用关系复杂,部分因素的影响力及作用程度无法定量描述。层次分析法人工神经网络在复杂系统的评价方面己经取得了一些应用成果,本文主要介绍这两种方法。

    3.1层次分析法(AHPAnalytic Hierarchy Proeess)

    层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于1980年提出的一种定量与定性相结合的多目标决策方法,具有系统、简洁、实用等优点。层次分析法把复杂问题分解为不同的组成因素,并将这些因素按照支配关系和相互影响划分为有序的递阶层次结构,然后通过两两比较方式确定层次中各个因素相对于上一层次相应因素的重要性。层次分析法的核心是量化决策者的经验判断,从而为决策者提供定量的决策依据,在目标结构复杂且缺乏必要数据的情况下更为实用。次分析法体现了人类决策思维中分析、判断和综合的基本特征。运用层次分析法进行系统评价,大体可以分为四个基本步骤。

    (1)分析问题中各因素之间的关系,建立递阶层次结构,层次中的各因素称为指标。

    (2)对同一层次的各个指标以上一层次的相应指标为准则进行两两比较,构造两两比较判断矩阵。

    (3)根据判断矩阵计算各指标的权重,方法有特征根法、和法、根法、最小二乘法和对数最小二乘法等。

    (4)由于判断矩阵的构造是基于单准则的决策,因此必进行一致性检验,只有通过了一致性检验才说明其逻辑判断是合理的。

     3.2 人工神经网络法(ANNArtificial Neural Networkl

    人工神经网络兴起于20世纪80年代,是模拟人脑功能的抽象数学模型。神经网络是一种非线性动力学系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理,具有集体运算能力和自适应学习能力,还有很强的容错性和鲁棒性以及联想忆功能。

    从不同的角度对生物神经系统作不同组织和抽象层次的模拟,到目前为止可以得到不下于40种的神经网络模型。按网络结构可分为前馈型网络和反馈型网络;按层次可分为神经元层次模型、组合式模型、网络层次模型、神经系统层次模型、智能型模型。具有代表性的网络模型有感知器型前馈网络、BP型前馈网络、径向基函数(RBF)网络、双向联想记忆(BAM)模型、Hopfield型反馈网络等。运用这些网络可以实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。

    神经网络中的误差反向传播(BPBack Propagation)神绎网络,是神经网络模型中应用最广泛的一种。BP网络县一种多层前馈型神经网络,从函数逼近功能的角度来看,是典型的全局逼近神经网络。BP网络结构由输入层、隐含层、输出层构成,其权值的调整采用误差反向传播的学习算法,神经元的变换函数一般采用Sigmoid型:

    按照BP算法原理,可以得出建立BP神经网络的具体步骤如下。

    (1)确定神经网络结构参数,包括输入层、隐含层、输出层神经元个数,学习因子η、惯性因子a误差允许范围ε等;

    (2)初始化神经网络的连接权值;

    (3)输入个样本的输入值和期望输出值;

    (4)计算样本隐含层和输出层各个神经单元的实际输出;

    (5)计算误差E,若E≤s,则结束学习;

    (6)对隐含层和输出层的单元分别计算输出误差:

    (7)分别对各层的连接权值进行修正;

    (8)如果己达到训练次数则结束神经网络的训练,否则转回步骤3.

4、结论

    桥梁健康监测研究涉及振动理论、传感技术、测试技术、系统辨识理论、信号分析处理、数据通信、计算机、随机过程和可靠度等多门学科,是一个系统工程。经过多年来的积极探索,人们己经取得了许多成果。但是由于桥梁结构受到许多不确定因素和复杂工作环境的影响,以及对桥梁在使用年限内的工作特性的变化缺乏全面深入的了解,还存在着如下问题:缺乏有效的传感器最优布点算法;桥梁的状态评估缺乏统一有效的综合指标等。

    因此,目前所取得的成就和研究还处于基础性探索阶段,距离实用性的系统目标尚有较大的差距。需要新的理论突破及现代科技、材料、信息技术、经济等的进步来促进桥梁健康监测的发展。

参考文献

[1]张启伟.大型桥梁健康监测概念与监测系统设计[J].同济大学学报,2001(1)

[2]秦权.桥梁结构的健康监测[J].中国公路学报,2000(4)

[3]郭彤,李爱群.大跨桥梁结构状态评估方法研究进展[J].东南大学学报(自然科学版).2004.34(5).

[4]ZONG Zhou - hong, WANGTL. State - of - the - art report of  bridge heath monitoring [J]. Journal of FuzouUniversity. 2002  (4)

(本文来源:陕西省土木建筑学会  文径网络:尚雯潇 尹维维 编辑  文径 审核)

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