服役橋梁性能預(yù)測模型的應(yīng)用及發(fā)展綜述[精品資料]

服役橋梁性能預(yù)測模型的應(yīng)用及發(fā)展綜述 -精品資料 本文檔格式為 WORD,感謝你的閱讀。 最新最全的 學(xué)術(shù)論文 期刊文獻(xiàn) 年終總結(jié) 年終報(bào)告 工作總結(jié) 個(gè)人總結(jié) 述職報(bào)告 實(shí)習(xí)報(bào)告 單位總結(jié) 摘要 橋梁性能的退化是一個(gè)必然的過程，但通過預(yù)測橋梁的性能以及退化速度，可以預(yù)先掌握維護(hù)維修的時(shí)間，制定適當(dāng)?shù)木S護(hù)策略，可見，退化分析對于橋梁的管理決策具有十分重要的意義。通過收集一定量的文獻(xiàn)資料，總結(jié)了已有的幾種橋梁性能預(yù)測模型，對各種模型的理論及其應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了 介紹，并對其各自的優(yōu)勢和缺陷進(jìn)行了比較分析，最后對我國橋梁管理系統(tǒng)的現(xiàn)狀進(jìn)行了剖析 ,對其發(fā)展進(jìn)行了展望。 關(guān)鍵詞 橋梁 性能 預(yù)測模型 比較 K928.78 A 1 前言 橋梁性能的退化是一個(gè)必然的過程。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，橋梁作為交通樞紐中重要的一環(huán)，車流量增大，車輛載重也不斷增加，導(dǎo)致橋梁結(jié)構(gòu)所承受的荷載持續(xù)增大；另一方面，社會(huì)的發(fā)展也會(huì)影響環(huán)境的改變，橋梁結(jié)構(gòu)在各種退化機(jī)制的共同作用下，抗力不斷降低。這兩方面因素的耦合作用促使橋梁的退化進(jìn)程大大加快。對 服役橋梁進(jìn)行退化分析，了解其退化率，可以掌握維護(hù)的時(shí)機(jī)；預(yù)測剩余壽命，或者退化到最差狀態(tài)的時(shí)間；幫助制定不同年齡的橋梁合適的維護(hù)策略；輔助決定維護(hù)的優(yōu)先級；制定維護(hù)預(yù)算。 1可見，退化分析對橋梁的管理決策具有十分重要的意義。 2 各種預(yù)測模型理論 現(xiàn)有的橋梁性能預(yù)測模型種類繁多，依據(jù)模型建立的方法，將已有的主要橋梁預(yù)測模型分為四大類：機(jī)械模型（ Mechanistic Models）、確定性模型（ Deterministic Models）、隨機(jī)模型（ Stochastic Models）和 人工智能模型（ Artificial Models）。本文針對上述各模型的建立方法及應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了分析與比較，簡單闡述如下： 2.1 機(jī)械模型 機(jī)械模型，也可稱物理反應(yīng)模型 2，是通過研究在橋梁退化過程中發(fā)生的物理化學(xué)過程來建立一些數(shù)學(xué)關(guān)系，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)預(yù)測。這類模型能詳細(xì)描述橋梁構(gòu)件的退化機(jī)理，因而在項(xiàng)目級的退化分析中十分有效，但在網(wǎng)絡(luò)級的分析中很難進(jìn)行應(yīng)用。國內(nèi)外已有大量的文獻(xiàn)研究了鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)（主要是基于構(gòu)件）的各種退化機(jī)制，這類研究試圖得到結(jié)構(gòu)的材料強(qiáng)度和截面尺寸隨時(shí)間減小的規(guī)律， 進(jìn)而建立結(jié)構(gòu)的承載能力隨時(shí)間退化的關(guān)系。由于鋼筋混凝土存在種類繁多的退化機(jī)制，且多種機(jī)制往往同時(shí)發(fā)生，這給該模型的實(shí)際應(yīng)用帶來了很大的麻煩，況且各種退化機(jī)制及其相互作用還未研究透徹，因此此類模型在當(dāng)前的橋梁管理系統(tǒng)中還沒有被采用過。 3 2.2 確定性模型 確定性模型是依靠一系列影響橋梁退化和狀態(tài)的因素間的相互關(guān)系，通過精確的或統(tǒng)計(jì)的公式表示出來。 2這類模型適用于網(wǎng)絡(luò)級退化分析，模型的輸出值通常是代表一組橋梁未來狀態(tài)的平均值。因而該模型不適于對特定的橋梁進(jìn)行預(yù)測，否則會(huì)出現(xiàn)較大誤差 。確定性模型的建立方法通常有線性外推法、回歸分析法和曲線擬合法三種。 早期的橋梁退化分析基于線性外推法建立預(yù)測模型，模型假定橋梁的車輛荷載和維護(hù)水平不隨時(shí)間而改變，因而退化率是一個(gè)常數(shù)。這類線性模型只需橋梁的初始狀態(tài)和服役期的任一時(shí)刻狀態(tài)就可預(yù)測未來任一時(shí)刻的橋梁狀態(tài)。然而影響退化過程的因素（如氣候、車輛、結(jié)構(gòu)類型、設(shè)計(jì)水準(zhǔn)等）使得退化率不可能是一常數(shù)， 1994 年分段線性模型 4的提出是對線性模型更符合實(shí)際的修正。 采用回歸分析法建立的預(yù)測模型是用于確定兩個(gè)或兩個(gè)以上變量間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系的 一種模型。各個(gè)變量均以平均值和標(biāo)準(zhǔn)差兩個(gè)參量表示?；貧w模型主要有逐級回歸、線性回歸、非線性回歸三種形式。 5逐級回歸模型中可包含多個(gè)變量，如橋梁的類型、狀態(tài)等級、無損檢測（ NDT）結(jié)果、交通量、橋齡及周邊環(huán)境等。依據(jù)這些變量將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)歸類，同時(shí)可通過相關(guān)系數(shù)矩陣測試這些變量對橋梁退化的影響性，由此篩選出進(jìn)行下一步分析的變量。該模型滿足項(xiàng)目級的管理需要，已用于預(yù)測不同路段的路面狀況指數(shù)。 3,6但模型的回歸系數(shù)較小使得誤差較大，產(chǎn)生這一結(jié)果部分原因是大量估計(jì)誤差的存在。線性回歸模型與非線性回歸模型可 以將橋梁的性能（主要是狀態(tài)等級）與其影響因素（如橋梁類型、重要性等級、所處位置、日均車流量等）建立直接的數(shù)學(xué)關(guān)系，但必須將模型的輸入數(shù)據(jù)按不同的退化因素進(jìn)行分類，因而減少了分析每類橋梁的數(shù)據(jù)，也降低了模型的可靠性。 依據(jù)橋梁狀態(tài)數(shù)據(jù)，利用曲面擬合方法，建立最體現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律的多項(xiàng)式，能較精確地預(yù)計(jì)未來橋梁的狀態(tài)。但運(yùn)用該方法建立的預(yù)測模型同樣具有確定性模型的共同缺陷：無法考慮橋梁不同構(gòu)件退化機(jī)理間的相互影響，難以利用隨后收集的數(shù)據(jù)去更新先前的狀態(tài)，無法預(yù)測單橋的未來狀態(tài)。 2.3 隨機(jī)模型 隨機(jī)退化模型中，橋梁在任意時(shí)刻的性能不是一個(gè)確定的值，而是在某一空間狀態(tài)的任一值。該模型考慮了退化過程的本質(zhì) 隨機(jī)性，使得預(yù)測過程更貼近橋梁的退化過程。當(dāng)前用于動(dòng)態(tài)決策的隨機(jī)模型主要有概率分布模型、馬爾可夫模型和仿真模型。 概率分布模型是通過概率分布函數(shù)描述一個(gè)任意變量所有取值的可能性。利用概率分布模型去預(yù)測橋梁的狀態(tài)，必須知道被預(yù)測變量的分布規(guī)律，而這一規(guī)律通常是通過大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)而來，且這種模型僅對預(yù)測單座橋梁的狀態(tài)有著特殊的優(yōu)勢。如，文獻(xiàn) 7 根據(jù) 32 座鋼 /混組合橋梁的可靠度初 始值以及壽命到達(dá) 120 年時(shí)可靠度值，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)回歸分析，得到可靠度變化曲線的隨機(jī)模型，該模型在 Frangopol 等人 8-12后續(xù)的決策優(yōu)化研究中得到多次的運(yùn)用，甚至延伸到采用承載力指數(shù)和狀態(tài)等級為指標(biāo)的退化模型當(dāng)中。 馬兒可夫鏈模型和半馬兒可夫模型是當(dāng)前橋梁管理系統(tǒng)中運(yùn)用最普遍的概率預(yù)測模型 13，兩種模型均假定任意時(shí)刻橋梁總是處于狀態(tài)空間中的某一個(gè)狀態(tài)，橋梁的退化過程用遷移概率矩陣描述。馬爾可夫鏈理論的兩個(gè)基本假定是：后效性和均勻性。后效性即無記憶性規(guī)則，也被稱為 “ 馬爾可夫特性 ” ，這一特性規(guī) 定未來狀態(tài)只與當(dāng)前狀態(tài)有關(guān)；而均勻性規(guī)則是要求狀態(tài)遷移概率不隨時(shí)間變化。為了克服均勻性要求，將每個(gè)年齡組的橋梁發(fā)展了獨(dú)立的遷移矩陣。這樣，退化率就依賴于當(dāng)前狀態(tài)和橋梁的年齡。不過這樣做的一個(gè)缺陷是，每個(gè)年齡組橋梁的樣本數(shù)據(jù)更加少，從而使得估計(jì)的精度減少了。 3如，美國的 Pontis 即假定持續(xù)時(shí)間的無記憶性是有效的，并在全壽命過程中使用一個(gè)遷移矩陣。 14而半馬兒可夫鏈模型的區(qū)別在于：半馬爾可夫鏈模型繼承了后效性，但擯棄了均勻性。馬兒可夫鏈模型中橋梁在一次遷移過程中可能改變狀態(tài)，也可能留在原來的狀態(tài)；而半 馬爾可夫鏈模型則認(rèn)為一個(gè)遷移過程必然包含狀態(tài)的改變，在狀態(tài)改變之間的時(shí)間即“ 持續(xù)時(shí)間 ” 被作為隨機(jī)變量來處理，遷移概率取決于前一狀態(tài)等級的持續(xù)時(shí)間，它隨時(shí)間是變化的。 13馬爾可夫鏈計(jì)算的復(fù)雜性正比于狀態(tài)數(shù)與時(shí)段數(shù)的乘積，而半馬爾可夫過程計(jì)算的復(fù)雜性只于狀態(tài)數(shù)成正比。因此，后者比前者更加高效。 運(yùn)用馬爾可夫鏈理論建立橋梁預(yù)測模型解決了確定性模型中的部分局限性（ 忽略退化過程內(nèi)在的隨機(jī)性、偶然性； 預(yù)測未來狀態(tài)時(shí)忽略當(dāng)前橋梁的狀態(tài)），且不僅可以預(yù)測單座橋梁的狀態(tài)，而且可以對一組橋梁進(jìn)行預(yù)測分析，因而 它適用于項(xiàng)目級和網(wǎng)絡(luò)級的橋梁管理系統(tǒng)。但在模型建立的過程中有兩個(gè)最重要的難題，即如何證實(shí)假定的適用性和確定可靠的遷移概率。迄今為止，許多研究都圍繞著如何利用各種方法確定遷移概率而展開，很少有研究從修正馬爾可夫假定著手。此外，由于馬兒可夫鏈模型采用的橋梁狀態(tài)數(shù)據(jù)不能反映結(jié)構(gòu)的整體性，也不能反映改善需求，且它是基于主觀評估得來，缺乏精確性和可重復(fù)性，因此作為橋梁性能的評價(jià)指標(biāo)其適宜性倍受攻擊。 仿真模型是通過橋梁退化過程中遷移次數(shù)的統(tǒng)計(jì)，建立橋梁性能隨時(shí)間變化的仿真模擬過程，模擬的輸出結(jié)果是以橋梁 從一個(gè)狀態(tài)遷移到另一個(gè)狀態(tài)所需的時(shí)間為變量的概率退化分布圖。 15然而，狀態(tài)與遷移次數(shù)不是簡單對應(yīng)的關(guān)系，迄今為止，仿真模型尚未應(yīng)用于橋梁退化的預(yù)測工作中。 2.4 人工智能模型 人工智能模型是近幾年逐漸引起人們關(guān)注的一種模型，主要包括人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ANN）和基于事件的推理 (CBR)兩種建立方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是一種 “ 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) ” 型方法，它模仿人腦中大量神經(jīng)元的互相連接、并行處理的信息處理方式解決復(fù)雜模糊問題。樣本數(shù)據(jù)是它的基礎(chǔ)。該方法在樣本識別、分類、診斷、評價(jià)及預(yù)測等方面有強(qiáng)大功能 。如Sobanjo(1997)對 ANN 方法建立橋梁退化模型的可行性進(jìn)行了研究 ,并建立了橋梁狀態(tài)隨橋齡變化的預(yù)測模型。 16人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在復(fù)雜非線性問題的處理上的優(yōu)越性已得到廣泛認(rèn)同，但由于該方法需要大量的歷史數(shù)據(jù)樣本，神經(jīng)元的連接形式、連接強(qiáng)度（權(quán)重）等的確定具有較高難度，因此該方法目前還未進(jìn)入應(yīng)用階段。 17此外，基于事件的推理方法得到個(gè)別學(xué)者的推崇，它是在已有的橋梁數(shù)據(jù)庫中尋找與當(dāng)前橋梁最相似的橋梁，通過對已有橋梁的分析來推測當(dāng)前結(jié)構(gòu)性能的演化。18該方法考慮了構(gòu)件的歷史狀態(tài)，減少了退化過程中的 不確定性，考慮了不同構(gòu)件間的相互影響。但它需要龐大的事例庫做基礎(chǔ)，而且對事例描述的精確性、權(quán)重的分配有很高的要求，另外由于事例相似度的界定也存在著一定的主觀因素，因此，就目前國內(nèi)所處的管理階段而言，該方法并不具備應(yīng)用條件。 3 橋梁性能指標(biāo)對模型應(yīng)用的影響 從不同的角度還可將上述模型重新分類，然而，橋梁管理系統(tǒng)采用什么樣的預(yù)測模型，首先要取決于采用什么指標(biāo)來表示橋梁的性能。橋梁定期評估通常的方法是對其進(jìn)行狀態(tài)評估或承載力評估。 19狀態(tài)等級類的退化模型主要有回歸模型和馬爾可夫模型；前者 通過研究大量橋梁的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，來擬合出預(yù)測模型；后者假定橋梁在下一個(gè)時(shí)刻的狀態(tài)只和當(dāng)前的狀態(tài)有關(guān)，并依據(jù)從類似橋梁歷史數(shù)據(jù)的狀態(tài)得到的遷移概率退化到下一個(gè)狀態(tài)值。狀態(tài)等級類模型被大量的研究和使用，得益于狀態(tài)等級評估方法簡單、易于實(shí)施，因此發(fā)達(dá)國家已經(jīng)積累了數(shù)十年的各類橋梁的狀態(tài)歷史數(shù)據(jù)。然而，現(xiàn)今國內(nèi)正處于建設(shè)發(fā)展階段，對舊橋的檢查、維護(hù)，特別是對那些尚未出現(xiàn)明顯的損傷或損傷未危及結(jié)構(gòu)安全的橋梁，橋梁管理機(jī)構(gòu)并未給予充分的重視；其次，由于現(xiàn)階段國內(nèi)檢查人員的專業(yè)水平參差不齊，很難對橋梁的狀態(tài)給予高質(zhì)量的評 價(jià)；所以目前國內(nèi)沒有可以用于退化分析的狀態(tài)數(shù)據(jù)。此外，預(yù)測橋梁的性能是為了指導(dǎo)維修，但是狀態(tài)等級的退化并不能確實(shí)地反映維修的需求，因此采用狀態(tài)等級指標(biāo)的預(yù)測模型的適宜性也有一定的分歧。 目前，主要的承載力類模型是機(jī)械模型和可靠度模型。前者通過研究鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)的各種退化機(jī)制，試圖得到結(jié)構(gòu)的材料強(qiáng)度和截面尺寸隨時(shí)間減小的規(guī)律，進(jìn)而建立結(jié)構(gòu)的承載能力隨時(shí)間退化的關(guān)系。后者是將結(jié)構(gòu)的抗力和荷載考慮為隨機(jī)變量，使用期望值和方差來計(jì)算結(jié)構(gòu)的失效概率，并且考慮特定的退化機(jī)制下抗力的減小，以及抗力隨著分析基準(zhǔn)期 內(nèi)荷載效應(yīng)增大的變化，得到隨分析基準(zhǔn)期增大而不斷減小的可靠度變化曲線，該模型實(shí)質(zhì)上是概率分布模型。 由于鋼筋混凝土結(jié)構(gòu)中各種退化機(jī)制的復(fù)雜及多樣性，機(jī)械模型的建立實(shí)屬不易，至今尚未實(shí)現(xiàn)?？煽慷饶Ｐ脱芯繕蛄旱耐嘶?90 年代末起較為熱門的研究，但在可靠度理論中，結(jié)構(gòu)的抗力小于荷載效應(yīng)而造成的結(jié)構(gòu)安全失效的概率，主要取決于抗力 R 和荷載效應(yīng) S 分布曲線的尾部形狀，然而正是這些尾部的樣本由于出現(xiàn)概率過低而不能通過統(tǒng)計(jì)得到。20因而按照分布曲線假定的尾部形狀算出的失效概率已經(jīng)失去了真實(shí)的含義，這從現(xiàn)行規(guī)范給 出的失效概率大約是 10-4量級的完全虛假性就可以看出， 21所以由可靠度指標(biāo)分析出的結(jié)構(gòu)退化結(jié)果也令人懷疑。 4 總結(jié)與展望 綜上所述，橋梁管理中各種橋梁性能的預(yù)測模型及方法都具有一定的優(yōu)越性，但至今仍未有一種模型能準(zhǔn)確地模擬橋梁的退化過程，且多數(shù)模型還處于研究試驗(yàn)階段。國外很多學(xué)者都建議使用馬爾可夫鏈過程來為橋梁退化建模。實(shí)際上，在美國應(yīng)用最廣的橋梁管理系統(tǒng) PONTIS 的預(yù)測模型就是采用馬兒可夫鏈模型。但由于該模型的假定和狀態(tài)指標(biāo)的適宜性有待驗(yàn)證，且模型仍存在自身的局限性，如遷移狀態(tài) 的時(shí)間間隔是離散的、不考慮維修方案對遷移概率的影響、無法考慮構(gòu)件間退化機(jī)理的相互影響等等 18，因此并未被普遍認(rèn)同。歐洲橋梁管理系統(tǒng)（ Bridge Management in Europe）的報(bào)告中對鋼筋銹蝕、凍融效應(yīng)以及堿 -骨料反應(yīng)（ ASR）等三種退化機(jī)制作用下，物理反應(yīng)模型的研究進(jìn)行了探討， 22但對這類模型的研究仍處于構(gòu)件級別，也并未應(yīng)用于管理系統(tǒng)。國內(nèi)現(xiàn)有的各種橋梁管理系統(tǒng)都還處于初步發(fā)展階段，主要著重于數(shù)據(jù)管理工作，在橋梁數(shù)據(jù)庫管理的基礎(chǔ)上，雖增加了評價(jià)、優(yōu)先排序、需求預(yù)測及費(fèi)用分析等功能模塊 ，但這些功能都還只是初步性的，尚處于研究及探討階段。 隨著研究的深入，可靠數(shù)據(jù)的日益累積，各種預(yù)測模型的優(yōu)劣將會(huì)日趨顯著，但這是一個(gè)循序漸進(jìn)的過程，需要一段較長的時(shí)間，也需要龐大的高質(zhì)量數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)。在模型的完善過程中，必須與本地區(qū)的實(shí)際情況相適應(yīng)。由于各地區(qū)的管理體制、管理方法及管理手段都不相同，橋梁管理系統(tǒng)的目標(biāo)、功能以及系統(tǒng)所采用的模式也有所區(qū)別；另外，不同地區(qū)其經(jīng)濟(jì)條件、設(shè)備條件和管理水平的差異都很大，對系統(tǒng)功能精度的要求都不盡相同。所以其橋梁管理中的預(yù)測模型也可具有一定的地方特色。總之， 一個(gè)成功的橋梁管理系統(tǒng)必不可缺少有效的預(yù)測模型，對服役橋梁預(yù)測模型的研究探討仍值得我們關(guān)注。 參考文獻(xiàn) BRIME Group, Deliverable D13 Bridge Management Systems: Extended Review of Existing Systems and Outline framework for a European System. 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