CN106192779A - 一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法 - Google Patents

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Abstract

一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法，本发明结合高斯云模型，提供了一种划分现行规范桥梁技术状态评分界限的方法，通过计算云模型参数期望Ex、熵En及超熵He，并带入高斯云模型公式，得到的各类等级桥梁评定云图有一定重叠和交叉，充分体现了桥梁技术状态评定过程中的不确定性和模糊性，符合人们的思维习惯和对桥梁技术状态等级划分的认识。

Description

一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法
技术领域
本发明属于桥梁技术状态评定领域，特别涉及一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法。
背景技术
现有的桥梁技术状态评定是以《城市桥梁养护技术规范》CJJ99-2003、《公路桥涵养护规范》JTG H11-2004、《公路桥梁技术状态评定标准》JTG/T H21-2011 等规范或规定为基础进行的。以部件为基本单位，建立桥梁部件的健康评分标准和部件缺损的扣分标准，最后通过综合评分的大小判定桥梁技术状态等级，一般分为完好、较好、较差、差的和危险 5个技术等级。现行规范评分界限桥梁技术状态划分云图，未充分体现桥梁技术状态评定指标、评分值及评定结果的不确定性，不符合人们的思维习惯和对桥梁技术状态等级划分的认识。
云模型常用参数期望Ex、熵En及超熵He来描述一个定性的概念。期望Ex是定性概念的基本确定性度量，即云滴在论域空间中分布的数学期望，在云图中表现为云的峰值所在的位置，是云的中心；熵En 是指定性概念的不确定性度量，一般由模糊性、随机性共同决定，不仅体现了定性概念的随机性，也深刻体现可定性概念的模糊性，熵En在云图中体现为云的宽度，En越大云的水平宽度越大；超熵He是熵En 的熵，表现为云的厚度与离散程度；这3个数值参数建立的云模型表示了定性概念和定量表示之间的不确定性和模糊性。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法，旨在利用高斯云模型充分体现桥梁技术状态评定指标、评分值及评定结果的不确定性，符合桥梁实际应用中的技术状态评定。
本发明采取以下步骤实现上述目的：
a、根据《公路桥梁技术状态评定标准》或《城市桥梁养护技术规范》或《公路桥涵养护规范》确定桥梁技术状态的分类等级和分类界限；
当桥梁技术状态评分属于时，待测桥梁为类桥梁，其中，和均为正整数，为桥梁总分类数，；
b、利用步骤a中的桥梁技术状态分类界限值，计算出各个技术状态评分等级界限的期望值，
；
c、计算出各个技术状态评分等级的熵，
；
d、计算出各个技术状态评分等级的超熵，其中，；
e、将步骤b、c、d得到的数值带入正向高斯云算法公式，得到不确定数值的云理论桥梁技术状态评定的级别分类区间；
f、根据步骤e得到的区间，判断桥梁技术状态评分所属的技术状态分类。
本发明的进一步技术方案是：所述步骤d中。
本发明的有益效果是：
本发明采用高斯云模型，改进了现行规范桥梁技术状态评分界限的划分，充分表现了桥梁技术状态评定过程中的不确定性和模糊性，符合技术人员的思维习惯和对桥梁技术状态等级划分的认识。
附图说明
图1为：实施例1分类区间云图。
图2为：实施例2分类区间云图。
表1为：实施例1与现有技术对比表。
表2为：实施例2与现有技术对比表。
具体实施方式
下面结合实施例1-2对本发明进行说明：
实施例1：
计算《公路桥梁技术状态评定标准》不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法的步骤如下：
a、评分值采用《公路桥梁技术状态评定标准》（JTG/T H21-2001）对桥梁技术状态进行分类，针对桥梁技术状态测评数值的取值范围共分5类即，第1类分数的取值范围为[95,100]，第2类分数的取值范围为[80,95），第3类分数的取值范围为[60，80)，第4类分数的取值范围为[40，60)，第5类分数的取值范围为[0，40)，即，，，，，；
b、利用步骤a中的桥梁技术状态分类界限值，计算出各个技术状态评分等级界限的期望值，， ；
c、计算出各个技术状态评分等级的熵，，，，，；
d、计算出各个技术状态评分等级的超熵，分别取20.835,20.835,29.165,33.335,83.335，得出；
e、将步骤b、c、d得到的数值带入正向高斯云算法公式，得到不确定数值的云理论桥梁技术状态评定的级别分类区间；
f、根据步骤e得到的区间，判断桥梁技术状态评分所述的技术状态分类。
实施例2：
计算《城市桥梁养护技术规范》不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法的步骤如下：
a、采用评分值采用《城市桥梁养护技术规范》（CJJ 99-2003、J281-2003）对桥梁技术状态进行分类，针对桥梁技术状态测评数值的取值范围共分5类即,第A类分数的取值范围为[90,100]，第B类分数的取值范围为[80,90），第C类分数的取值范围为[66，80)，第D类分数的取值范围为[50，66)，第E类分数的取值范围为[0，50)，即
b、利用步骤a中的桥梁技术状态分类界限值，计算出各个技术状态评分等级界限的期望值,,,,,；
c、计算出各个技术状态评分等级的熵，，，，，；
d、计算出各个技术状态评分等级的超熵，分别取25，20,20,25,96.665，得出；
e、将步骤b、c、d得到的数值带入正向高斯云算法公式，得到不确定数值的云理论桥梁技术状态评定的级别分类区间；
f、根据步骤e得到的区间，判断桥梁技术状态评分所述的技术状态分类。
本发明实施例1与现有技术对比如表1，实施例2与现有技术对比如表2，得到的分类区间如图1和图2：
表1
第五类 第四类 第三类 第二类 第一类
实施例1
现有技术 [0，40) [40，60) [60，80) [80,95） [95,100]
表2
第E类 第D类 第C类 第B类 第A类
实施例2
现有技术 [0，50) [50，66) [66，80) [80,90） [90,100]

Claims (2)

1.一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法，其特征在于，所述评定方法的步骤为：
a、根据《公路桥梁技术状态评定标准》或《城市桥梁养护技术规范》或《公路桥涵养护规范》确定桥梁技术状态的分类等级和分类界限；
当桥梁技术状态评分属于时，待测桥梁为类桥梁，其中，和均为正整数，为桥梁总分类数，；
b、利用步骤a中的桥梁技术状态分类界限值，计算出各个技术状态评分等级界限的期望值，
；
c、计算出各个技术状态评分等级的熵，
；
d、计算出各个技术状态评分等级的超熵，其中，；
e、将步骤b、c、d得到的数值带入正向高斯云算法公式，得到不确定数值的云理论桥梁技术状态评定的级别分类区间；
f、根据步骤e得到的区间，判断桥梁技术状态评分所属的技术状态分类。
2.根据权利要求1所述的一种不确定数值的云理论桥梁技术状态评定方法，其特征在于，所述步骤d中。
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