CN105158334B

CN105158334B - 负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法

Info

Publication number: CN105158334B
Application number: CN201510468443.8A
Authority: CN
Inventors: 张峰; 成剑波; 徐向锋; 曹原; 高磊; 姚晨; 张万志
Original assignee: Shandong University
Current assignee: Shandong Bai20 Huitong Engineering Technology Co ltd
Priority date: 2015-07-31
Filing date: 2015-07-31
Publication date: 2018-01-19
Anticipated expiration: 2035-07-31
Also published as: CN105158334A

Abstract

本发明公开了一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，包括：通过模型试验标定各个张拉力等级下的A_S‑A_H曲线图；采用单端张拉法对钢绞线进行现场数据采集；采集锚具振动体系的最大加速度A_S和击振锤振动最大加速度A_H，剔除数据异常点，拟合得到一条A_S‑A_H曲线L；将现场检测获得的拟合曲线L与标定的A_S‑A_H曲线图中的曲线组进行对比，可知预应力钢绞线张拉力。本发明有益效果：本发明能够对负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力进行快速‑无损检测，检测过程简便、快捷，检测精度较高，能够大面积推广，可以有效控制施工过程中预应力钢绞线的张拉质量。

Description

负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法

技术领域

本发明涉及一种桥梁工程无损检测技术，尤其涉及一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法。

背景技术

近些年来，由于科技的飞速发展，桥梁事业也得到了突飞猛进的发展，不同类型的桥梁工程纷纷涌现，由于预应力混凝土与钢筋混凝土结构相比，具有抗裂性好、刚度大、节省材料、结构安全、质量可靠等优点，逐渐被人们重视并应用到各种大型建筑中。然而随着预应力混凝土桥梁的广泛应用，影响桥梁安全的病害问题也逐渐凸显，其中预应力损失作为影响桥梁安全的最为主要的原因之一，正成为国内外桥梁同行所研究的主要课题。

针对张拉力不足对结构耐久性和正常使用带来的一系列问题。目前国内外采用的预应力检测方法主要为：(1)锚端预应力检测技术：该检测技术主要适用于后张法预应力结构，通过锚固端安装信号接收器测量锚具受压状态，从而获取预应力变化值。该方法局限于检测设备的使用，成本费用较高，不适于大范围推广使用。(2)拉脱法检测技术：该方法又叫延伸量检测法，通过对钢绞线反拉，监测受力状态下钢绞线延伸量的变化，推导其预应力的大小。该方法属于局部微损检测，局限于检测方法，只适用于小范围抽检，亦不适于大范围推广使用。(3)预应力筋直接检测法：作为一种传统的检测手段，该技术是在预应力筋上布置传感器，直接测量预应力筋的应力状态。由于该方法会对预应力筋造成不可恢复性损伤且检测费用较高，目前已较少采用。

目前预应力检测方法较多，除去上述三种方法以外，诸如：基于超声波原理的超声波检测法、基于磁场变化的电磁效应检测法、基于频率与刚度相关性的动力检测法等。然而预应力无损检测作为未来检测技术的发展趋势，现有的所有检测方法，局限于环境因素、检测精度、操作过程等多方面原因，均无法进行大面积推广应用，国内尚未有任何一种成熟的无损检测方法对扁锚锚下张拉力损失进行精确定量评估。

发明内容

本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，该方法针对处于扁锚锚固作用下的钢绞线，可以对其张拉力损失进行精确定量评估，检测精度可达5％。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，包括：

(1)通过模型试验标定各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图；其中，A_S为锚具振动体系的加速度，A_H为击振锤的振动加速度；

(2)采用单端张拉法对钢绞线进行现场数据采集；

(3)信号接收器吸附在锚具下方，采集数据时，用击振锤敲击锚具上方；

(4)张拉完毕时，采集锚具振动体系的最大加速度A_S和击振锤振动最大加速度A_H，剔除数据异常点，拟合得到一条A_S-A_H曲线L；

(5)将现场检测获得的拟合曲线L与步骤(1)中标定的A_S-A_H曲线图中的曲线组进行对比，取A_S-A_H曲线组中与检测曲线L相关性最高的一条曲线作为检测值，即可知预应力钢绞线张拉力。

所述步骤(1)中通过模型试验标定各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图的方法为：

1)模型试验的建立，采用单端张拉法对钢绞线进行张拉；

2)选取一扁锚锚固端为数据采集端，对该端外露段钢绞线进行切割，保证外露段长度满足设定要求，对侧端即为张拉端；

3)用A％与B％两个等级的张拉力进行张拉；在数据采集过程中，每个张拉力等级下，均采集若干组数据，拟合得到一条A_S-A_H曲线；

4)A％与B％两个张拉力等级拟合得到的曲线进行线性插值，设定检测精度，经线性插后得到各个张拉力等级对应的曲线，得到各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图。

采用50％与100％两个等级的张拉力进行张拉，分别拟合曲线L₁和曲线L₂。

选取检测精度为5％，经线性插后，分别得到拉力等级为50％、55％、60％、65％、70％、75％、80％、85％、90％、95％和100％对应的曲线A_S-A_H。

所述步骤3)中，采集数据时，用击振锤敲击锚具上方得到：

F_H＝m_HA_H＝m_sA_s＝F_S；

其中，F_H为敲击锤所受作用力，m_H为敲击锤质量，F_S为为振动体系所受作用力，m_s为振动体系质量。

在此基础上，分别在A％与B％两个等级的张拉力下，使用击振锤敲击锚具，采集锚具的振动体系的加速度A_S和击振锤的振动加速度A_H，拟合出A_S关于A_H的相关曲线：

L₁:Y_A＝aX_A ^b；

L₂:Y_B＝a′X_B ^b′；

其中，Y_A、X_A分别为在A％张拉力等级下的锚具的振动体系的加速度与击振锤的振动加速度值；Y_B、X_B分别为在B％张拉力等级下的锚具的振动体系的加速度与击振锤的振动加速度值；a和b为在A％的张拉力下得到的拟合曲线的系数，a'、b'为在B％的张拉力下得到的拟合曲线的系数，a、b、a'、b'均为常数值。

所述步骤(2)中，采用单端张拉法对钢绞线进行现场数据采集的方法具体为：

选取一扁锚锚固端为数据采集端，对该端外露段钢绞线进行切割，保证外露段长度满足设定要求，对侧端即为张拉端。

在数据采集端，信号接收器吸附在锚具下方，采集数据时，用击振锤敲击锚具上方；

在张拉端安装千斤顶和压力传感器。

本发明的有益效果是：

本发明能够对负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力进行快速-无损检测，检测过程简便、快捷，检测精度较高，能够大面积推广，可以有效控制施工过程中预应力钢绞线的张拉质量。

附图说明

图1是本发明在各个张拉力等级下标定的A_S-A_H曲线图，即试验模型数据标定图；

图2是本发明的试验模型示意图，

图3是本发明现场采集的一组A_S-A_H曲线L；

其中：1为击振锤，2为扁锚锚具，3为信号接收器，4为前卡式千斤顶，5为钢绞线，6为穿心式压力传感器，7为混凝土试件。

具体实施方式：

下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明：

如图1所示，本发明负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，包括以下步骤：

(1)通过建立大型模型试验，标定各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图；

其标定过程如下：

1)采用单端张拉法对钢绞线5进行张拉；

2)选取一扁锚锚固端作为数据采集端，对该端外露段钢绞线5进行切割，保证外露段长度为5cm，对侧端即为张拉端；

3)数据采集端：信号接收器3吸附在锚具下方，采集数据时，用击振锤1敲击锚具上方；张拉端：安装前卡式千斤顶4、穿心式压力传感器6等；

4)采用50％与100％两个等级的张拉力进行张拉。为确保数据的准确、提高检测的精度，在数据采集过程中，每个张拉力等级下，用击振锤1敲击锚具1000次，即1000组采样数据，得到一条拟合曲线L。

5)对50％与100％两个张拉力等级拟合得到的曲线进行线性插值，检测精度为5％，即可划分为50％、55％、60％、65％、70％、75％、80％、85％、90％、95％、100％。经线性插值可获得11条曲线，每个等级都对应一条曲线L，11条曲线共同构成了A_S-A_H曲线图。

本发明以牛顿第三定律作为理论基础，即：同一点的作用力与反作用力大小相等，方向相反。

F_H＝m_Ha_H＝m_sa_s＝F_S (2)

在此基础上，分别在50％与100％两个等级的张拉力下，使用击振锤1敲击锚具，采集锚具的振动体系的加速度A_S和击振锤1的振动加速度A_H，拟合出A_S关于A_H的相关曲线L₁:Y₅₀＝aX₅₀ ^b与L₂:Y₁₀₀＝a'X₁₀₀ ^b'。根据L₁、L₂两条曲线数据，进行线性插值。

线性插值作为已知函数在两点的值要近似获得其它点数值的方法，这种近似方法的误差定义为：

R_T＝f(x)-p(x) (3)

其中，f(x)为原始表达式，_p(x)是对原始表达式f(x)泰勒展开后的表达式；根据罗尔定理，我们可以证明：如果f有二阶连续导数，那么误差范围是：

正如所看到的，函数上两点之间的近似随着所近似的函数的二阶导数的增大而逐渐变差，即：线性拟合曲线L的曲率越小，简单线性插值近似的误差也越小。

经过线性插值即可获取50％、55％、60％、65％、70％、75％、80％、85％、90％、95％和100％十一个等级下曲线L，L₁～L₁₁共同构成了A_S-A_H曲线图。

本发明认为，一般状况下，钢绞线5预应力损失达50％以上即为小概率事件，所以张拉力等级50％以下的不予考虑。

标定的A_S-A_H曲线图跟锚具类型、锚具质量以及钢绞线5外露段长度等多种因素有关，使用不同种类的锚具和不同长度的钢绞线5外露段都会使得A_S-A_H曲线图发生改变。因此，使用本发明检测预应力钢绞线5张拉力，必须事先针对相应的锚具和固定长度的钢绞线5外露段进行A_S-A_H曲线标定。

(2)现场数据采集，采用单端张拉法对钢绞线5进行张拉；

(3)选取一扁锚锚固端为数据采集端，对该端外露段钢绞线5进行切割，保证外露段长度为5cm，对侧端即为张拉端；

(4)试验模型如图2所示，具体包括：

数据采集端包括：信号接收器3吸附在锚具下方，采集振动体系最大加速度；采集数据时，用击振锤1敲击锚具(2)上方；敲击锤用于敲击锚具；扁锚锚具2用于钢绞线5的固定；

张拉端包括：安装前卡式千斤顶4、穿心式压力传感器6等，前卡式千斤顶4用于对钢绞线5进行张拉，穿心式压力传感器6用于测定钢绞线5实际受力大小。

扁锚锚具2和穿心式压力传感器6均固定在混凝土试件7上。

(5)张拉完毕时，进行数据采集，采集得到1000组数据，剔除数据异常点，拟合得到一条A_S-A_H曲线L，如图3所示；

(6)将现场检测获得的拟合曲线L与标定的A_S-A_H曲线图中的曲线组进行对比，取A_S-A_H曲线组中与检测曲线L相关性最高的一条曲线作为检测值，即可知预应力钢绞线5张拉力。

现场检测过程中，可以采集锚具振动体系的最大加速度A_S和击振锤1振动最大加速度A_H，推导出两者的拟合曲线L，根据已标定的A_S-A_H曲线图，即可求解出钢绞线5张拉力大小。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims

1.一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，其特征是，包括：

通过模型试验标定各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图的方法为：

1)模型试验的建立，采用单端张拉法对钢绞线进行张拉；

采集数据时，用击振锤敲击锚具上方得到：

F_H＝m_HA_H＝m_sA_s＝F_S；

其中，F_H为敲击锤所受作用力，m_H为敲击锤质量，F_S为为振动体系所受作用力，m_s为振动体系质量；

L₁:Y_A＝aX_A ^b；

L₂:Y_B＝a'X_B ^b′；

其中，Y_A、X_A分别为在A％张拉力等级下的锚具的振动体系的加速度与击振锤的振动加速度值；Y_B、X_B分别为在B％张拉力等级下的锚具的振动体系的加速度与击振锤的振动加速度值；a和b为在A％的张拉力下得到的拟合曲线的系数，a'、b'为在B％的张拉力下得到的拟合曲线的系数，a、b、a'、b'均为常数值；

4)A％与B％两个张拉力等级拟合得到的曲线进行线性插值，设定检测精度，经线性插后得到各个张拉力等级对应的曲线，得到各个张拉力等级下的A_S-A_H曲线图；

采用50％与100％两个等级的张拉力进行张拉，分别拟合曲线L₁和曲线L₂；

(2)采用单端张拉法对钢绞线进行现场数据采集；

2.如权利要求1所述的一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，其特征是，选取检测精度为5％，经线性插后，分别得到拉力等级为50％、55％、60％、65％、70％、75％、80％、85％、90％、95％和100％对应的曲线A_S-A_H。

3.如权利要求1所述的一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，其特征是，所述步骤(2)中，采用单端张拉法对钢绞线进行现场数据采集的方法具体为：

4.如权利要求1或3所述的一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，其特征是，在数据采集端，信号接收器吸附在锚具下方，采集数据时，用击振锤敲击锚具上方。

5.如权利要求4所述的一种负弯矩区域扁锚锚下有效张拉力智能检测方法，其特征是，在张拉端安装千斤顶和压力传感器。