CN106407734A

CN106407734A - 一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法

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Publication number: CN106407734A
Application number: CN201611162152.7A
Authority: CN
Inventors: 郝天之; 于孟生; 罗月静; 杨涛; 王龙林; 陈齐风
Original assignee: Guangxi Transportation Research Institute
Current assignee: Guangxi Jiaoke Group Co Ltd
Priority date: 2016-12-15
Filing date: 2016-12-15
Publication date: 2017-02-15
Anticipated expiration: 2036-12-15
Also published as: CN106407734B

Abstract

本发明公开了一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，采用桥梁建成时的技术状态评分、同类型桥梁统计使用寿命及桥梁营运使用时间3个参数，建立了可以描述桥梁建成进入营运期后，同时考虑环境、荷载及材料特性变化的桥梁技术状态劣化过程模型。利用本发明的桥梁技术状态劣化模型进行桥梁技术状态评估及预测，可以有针对性的对桥梁进行检测、养护、维修及加固，做到人力、物力资源有的放矢，保证维修、加固、改造规模的合理性，使桥梁保持良好的技术状态，并有效地延长桥梁的使用寿命，这对于桥梁结构安全、可持续运营和社会经济发展均有重要的实践意义和现实意义。

Description

一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法

技术领域

本发明属于桥梁检测、评定、养护领域，尤其涉及一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法。

背景技术

任何桥梁都经历着建设、服役、功能退化、报废的过程。在使用过程中，随着时间推移，在内部或外部、或自然的不利因素作用下，将发生材料的老化与结构损伤，这种老化、损伤的积累将导致结构性能劣化，可靠性降低，在不维修加固的情况下，它的功能必然会加速衰退。由于桥梁由钢和混凝土等材料构成，经过统计分析，在役的桥梁的劣化有相似的规律，研究预测桥梁将来的技术状态显得十分重要。为了能更好的预测桥梁服役状态和剩余寿命，国内外很多学者对桥梁结构的可靠度劣化模型进行了研究，但有关桥梁结构技术状态劣化模型的资料及文献还比较少。

如《中外公路》期刊上公开发表的论文“混凝土桥梁劣化模型研究”针对混凝土桥梁结构，结合生效函数建立了两段、三段线性劣化模型、n段线性与非线性劣化模型，结合我国的规范和标准分析给出了其中的参数取值，无维修时基本两阶段非线性模型表达式见式(1)。

β(t)＝β_o-α(t-t_I)F(t_I) (1)

式(1)中：β_o为桥梁结构建成初的可靠度；t_I为桥梁结构开始劣化的时间，以年为单位；α为桥梁结构无维修时的结构可靠度劣化率。该桥梁的劣化模型使维修决策工作变得更加简明、方便。

如《世界桥梁》期刊上公开发表的论文“基于性能劣化分析的钢桥维护策略优化研究”综合考虑了环境、荷载等影响因素，用可靠度指标、状态指标表示桥梁技术状态，引入改进的Logistic动态粒子群优化算法、Monte-Carlo模拟，提出桥梁服役过程中，可靠指标、状态指标的一次及二次非线性劣化模型，建立桥梁结构时变可靠度指标计算模型式(2)：

式(2)中：β_o为桥梁结构建成初的可靠度，t_I为桥梁结构开始劣化的时间，以年为单位；E_I为环境影响系数，S_E为等效损伤系数；α₁为根据结构应力状态及交通量发展状况确定的可靠度指标损伤累积系数。

如《铁道科学与工程学报》期刊上公开发表的论文“劣化桥梁概率维护模型和维护方案成本优化研究”中建立了如下桥梁技术状态指标的非线性模型：

式(3)中：C_o为桥梁结构建成初始状态指标；t_CI为桥梁状态指标开始劣化时间，以年为单位；α₂为桥梁结构劣化率。该模型不仅可用于新建成的桥梁，亦可用于服役多年的旧桥，但其劣化模型估值与实际值偏差较大，使得评估工作准确度和可信度不够高。

为了对进行桥梁技术状态准确评估及预测，可以有针对性的对桥梁进行检测、养护、维修及加固，做到人力、物力资源有的放矢，保证维修、加固、改造规模的合理性，使桥梁保持良好的技术状态，并一定程度上延长桥梁的使用寿命，这对于桥梁安全寿命、可持续运营和社会经济发展均有重要的实践意义和现实意义。因此，为解决上述问题急需一种桥梁技术状态劣化评估方法，以便记录、描述、预测桥梁技术状态劣化规律。

发明内容

为了提高桥梁技术状态评估及预测精度问题，本发明提供了一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法；在本发明中，采用指数形式变化的非线性函数表达式作为桥梁技术状态劣化模型，用以评估桥梁技术状态的劣化规律。

一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，是在桥梁前一年的技术状态评分、同类型桥梁统计使用寿命以及桥梁营运使用时间的数据基础上进行桥梁状态劣化评估，包括如下步骤：

步骤a.获取桥梁建成时的初始技术状态评分D_c、桥梁技术状态无劣化的时间N_c、桥梁的使用时间n以及使用时间n年内的桥梁技术状态评分D(1)、D(2)、D(3)…D(n)；

步骤b.计算桥梁技术状态的劣化率α；

步骤c.根据劣化率α以及同类型桥梁统计使用寿命N_d计算劣化模型中的常数A的值；

步骤d.根据步骤a至步骤c中所得参数确定桥梁的劣化模型，绘制桥梁技术状态劣化曲线，进行劣化评估；所述的劣化模型如下式：

其中：D_c为桥梁建成时的技术状态评分、λ为模型引入参数、N_d为同类型桥梁统计使用寿命、n为桥梁营运使用时间、A为劣化模型的常数、D(n-1)为第(n-1)年桥梁技术状态；

步骤e.根据桥梁的劣化模型计算桥梁技术状态评估值及预测值，评估桥梁目前所处寿命区间，根据桥梁技术状态维修临界点预测桥梁维修时间节点，在桥梁相应的寿命区间及时间节点对其进行养护、维修及加固。

本发明进一步说明，当桥梁建成营运n年时，根据历年的桥梁技术状态评分D(1)、D(2)、D(3)…D(n)，若历年评定时间连续，则按式(5)计算桥梁技术状态的劣化率α；若历年评定时间非连续，则按式(6)计算桥梁技术状态的劣化率α：

其中：D(1)为桥梁的使用1年时的技术状态评分，D(2)为桥梁的使用2年时的技术状态评分，D(3)为桥梁的使用3年时的技术状态评分，D(j)为桥梁的使用时间为第j年时的技术状态评分，D(k)为桥梁的使用时间为第k年时的技术状态评分，D(n-1)为桥梁的使用时间为第(n-1)年时的技术状态评分，D(n)为桥梁的使用时间为第n年时的技术状态评分。

本发明进一步说明，所述的模型引入参数λ通过矩估计法确定，求解过程如下：

使劣化模型式所得曲线

式中：S_n＝n^A+(n-1)^A+(n-2)^A+…+2^A

D_(n)看作是随机变量N的概率密度函数，用矩估计求得：

而

两边同时取对数可得：

式中：S_n＝n^A+(n-1)^A+(n-2)^A+…+2^A，D_c为桥梁建成时的技术状态评分、N_d为同类型桥梁统计使用寿命、n为桥梁营运使用时间、A为劣化模型的常数。

根据大量桥梁技术状态数据统计分析，所述同类型桥梁统计使用寿命N_d按如下方法确定：混凝土小桥统计使用寿命N_d取值40年；混凝土中桥统计使用寿命N_d取值55年；大桥统计使用寿命N_d取值80年；特大桥统计使用寿命N_d取值100年。

所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值40年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0098A⁵+0.1958A⁴-1.57A³+6.4224A²-13.141A+17.16 (7)

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值55年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0044A⁵+0.101A⁴-0.9274A³+4.3025A²-0.9473A+13.95 (8)

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值80年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0051A⁵+0.112A⁴-0.9745A³+4.2864A²-9.4767A+12.28 (9)

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值100年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0038A⁵+0.0849A⁴-0.7621A³+3.4664A²-7.9519A+10.602 (10)

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

本发明的优点：

基于大量桥梁技术状态数据统计分析研究，经参数敏感性分析，科学选取桥梁技术状态评估预测参数，本发明克服了现有技术中劣化评估模型精度不高的问题，可以实现高精度的评估及预测桥梁技术状态；根据桥梁技术状态评估值可以有针对性的对桥梁进行检测、养护、维修及加固，使桥梁保持良好的技术状态，并有效延长桥梁的使用寿命，对于桥梁结构安全、可持续运营和社会经济发展均有重要的实践意义和现实意义。

附图说明

图1为本发明实施例中桥梁横断面图。

图2为本发明实施例中桥梁技术状态劣化曲线图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实例对本发明进一步说明。

实施例：

对一简支T梁桥的技术状态进行长期跟踪，如图1所示，该桥全长124.84m，上部构造为5×22.2m钢筋混凝土T梁，横向布置7片梁，梁高1.25m，宽1.40m。桥台为U形重力式砌石桥台、重力式砌石桥墩，墩、台基础均为扩大基础。桥面系中桥面铺装层为水泥混凝土面层，护栏为钢筋混凝土护栏，桥面设泄水孔，该桥的横断面如图1所示，该桥的建成时间为1992年，2013年时桥龄为22年，根据该桥建成时的资料，确定桥梁建成时的初始技术状态评分为95分，在22年期间对该桥共进行了4次检测评定，检测时间及评定结果如表2所示。

表2

根据本发明的一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，获取桥梁建成时的初始技术状态评分D_c为95分，桥梁的使用时间n为22年，桥梁技术状态无劣化的时间N_c为22年，使用时间22年内的桥梁技术状态评分D(1)为95，D(10)为85，D(14)为81，D(18)为76，D(22)为71，桥梁技术状态评定时间为非连续，根据式(6)计算出桥梁技术状态的劣化率α为1.25，取该桥的统计使用寿命为55年，根据式(8)确定劣化模型参数A为0.955，将上述参数代入劣化模型式(4)，利用矩估计法求得参数λ值，得出λ为0.06，劣化模型式(4)所得曲线拟合到接近于实际检测评定结果的劣化曲线，如图2所示，劣化模型式如下：

根据所述劣化模型得出的曲线可对桥梁运营全寿命过程的技术状态劣化规律进行评估，如图2所示，可得出桥梁的使用时间为22年时，技术状态评分为68.5，需要及时采用养护手段预测桥梁的使用时间为26年时，技术状态评分将下降至维修临界值60以下，届时需要采取维修手段。

分别选取使用时间为10年、22年时的技术状态评估值进行对比，比较本发明与现有技术中非线性模型的桥梁技术状态评估值的误差大小，可以看出本发明的评估精度高、误差小，如表3所示。

表3

Claims

1.一种引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，是在桥梁前一年的技术状态评分、同类型桥梁统计使用寿命以及桥梁营运使用时间的数据基础上进行桥梁状态劣化评估，其特征在于，包括如下步骤：

步骤b.计算桥梁技术状态的劣化率α；

D (n) = \{\begin{matrix} D (1) = D_{c} \\ D (n - 1) \times \exp [- {(\frac{λ \cdot n}{N_{d}})}^{A}] & n &GreaterEqual; 2, λ > 0, λ &NotEqual; 1 \end{matrix}

2.根据权利要求1所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：当桥梁建成营运n年时，桥梁技术状态的劣化率α按下式进行确定：

3.根据权利要求1或2所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：所述的模型引入参数λ通过下式求得:

λ = N_{d} {[\frac{(\ln n! - l n (\frac{1 + n}{2 D_{c}}))}{Σ_{i = 2}^{n} S_{n}}]}^{A^{- 1}}

式中：S_n＝n^A+(n-1)^A+(n-2)^A+...+2^A，D_c为桥梁建成时的技术状态评分、N_d为同类型桥梁统计使用寿命、n为桥梁营运使用时间、A为劣化模型的常数。

4.根据权利要求3所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值40年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0098A⁵+0.1958A⁴-1.57A³+6.4224A²-13.141A+17.16

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

5.根据权利要求3所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值55年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0044A⁵+0.101A⁴-0.9274A³+4.3025A²-0.9473A+13.95

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

6.根据权利要求3所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值80年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0051A⁵+0.112A⁴-0.9745A³+4.2864A²-9.4767A+12.28

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。

7.根据权利要求3所述的引入参数λ的桥梁技术状态劣化评估方法，其特征在于：所述的同类型桥梁统计使用寿命N_d取值100年时，A的取值按照下式确定，并根据下式确定A的值：

α＝-0.0038A⁵+0.0849A⁴-0.7621A³+3.4664A²-7.9519A+10.602

其中：α为桥梁技术状态的劣化率，A为劣化模型的常数。