CN110132511A - 一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,在一个监测周期内,采用挠度传感器采集被监测桥梁指定位置处的跨中挠度变化参数,同时视频拍摄装置获取通过桥梁车辆的图像;在桥梁监测数据中分别挑选出跨中挠度超出设定阈值的参数,同时采用图像自动或人工识别的方法从车辆图像中筛选得到同一特定类型的载重车图像,得到取样挠度随时间变化的序列值,通过最小二乘法线性拟合,得到桥梁动挠度及结构刚度的衰减率系数,实现对桥梁寿命的预测,具有科学合理性,且简单可行、方便实施,对于桥梁评估具有重要的意义。
Description
技术领域
本发明属于桥梁维护技术领域,具体涉及一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构的监测评估方法。
背景技术
桥梁在公路运输及国民经济发展中占有重要的地位,随着经济的发展和物流业的发达导致道路交通流量剧增,超载车辆过桥的现象也日益严重,过大的车流量和超过桥梁承载力的超载车辆上桥对桥梁构件将产生严重的损伤,影响桥梁结构的安全运营,这对桥梁的养管造成了重大影响,甚至造成桥梁垮塌等重大安全事故。
为了保障桥梁运营安全,有必要对桥梁结构在车辆荷载长期作用下的累积疲劳进行分析,同时分析超载车通过时桥梁结构参量的响应,建立一种基于车辆荷载的桥梁结构安全评估体系,为桥梁管养决策提供重要依据。
申请号为201810092126.4中国专利“一种基于车辆荷载的桥梁结构安全评估系统”公开了一种基于车辆荷载的桥梁结构安全评估系统,其包括监控中心服务器和现场监测设备,现场监测设备将其监测的通过桥梁的车辆的重量信息、车牌信息、视频信息和桥梁结构各个关键点的参量响应数据传输给监控中心服务器,监控中心服务器通过综合分析处理现场监测设备传输的数据,确定车辆通过桥梁的过程中的行驶轨迹、行驶速度和重量,并根据车辆通过桥梁的过程中桥梁结构各个关键点的参量响应数据与其设定阈值的大小关系,生成预警信息,以及结合评估策略,生成桥梁结构状态的评分报表。这种评估方法为桥梁结构评估提供了大数据支持,但是缺少科学的评估算法,在实际应用中过程复杂,不确定性大。
发明内容
本发明的目的是克服现有桥梁结构监测和寿命评估中存在的过程复杂、操作不便等问题,提出一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,通过简洁科学的算法,给出了桥梁结构寿命的监测评估方法。
本发明的具体技术方案如下:
一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
【1】在一个监测周期T内,采用挠度传感器采集被监测桥梁指定位置处的跨中挠度变化参数,同时视频拍摄装置获取通过桥梁车辆的图像;
【2】在动挠度监测数据中挑选出跨中挠度超出设定阈值的参数,同时采用图像自动或人工识别的方法从车辆图像中筛选得到同一特定类型的载重车图像,并通过挠度传感器与视频拍摄装置之间的时间关联关系,挑选得到该特定类型载重车相关联的取样挠度Δfi随时间变化的序列值,其中i=1~n为取样序列;
【3】对Δfi进行最小二乘法线性拟合,获得取样挠度随时间变化的一次线性方程,获取该一次线性方程的斜率b,将1/b作为监测周期T内被测桥梁结构刚度的衰减率系数;
【4】根据步骤【3】获取的结构刚度衰减率系数在桥梁寿命预测模型中实现对桥梁寿命的预测。
上述基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法中,步骤【1】中被监测桥梁指定位置选择在桥梁的最薄弱环节。
上述基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法中,监测周期T为数月至数年。
上述基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法中,被监测桥梁为混凝土梁桥结构。
上述基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法中,步骤【2】中通过视频拍摄装置和挠度传感器之间的距离和平均车速,估算得到视频拍摄装置和挠度传感器之间的关联时间区间△t;只有在△t内同时采集得到的超阈值取样挠度Δfi和同一特定类型的载重车图像,才记做有效数据。
本发明具有的有益技术效果如下:
1、本发明基于混凝土结构理论,提出了通过对荷载监测数据及其对应的挠度监测数据计算出主梁在本监测期内刚度衰减趋势,结合预应力混凝土梁、钢筋混凝土梁的刚度衰减模型,可实现对桥梁刚度衰减量的评估和寿命预测的方案,具有科学合理性,且简单可行、方便实施。
2、本发明从整个桥梁上安装的若干只挠度传感器中选取了桥梁最薄弱环节的一只传感器作为取样挠度传感器,并从长时间监测的超过设定阈值的桥梁挠度中筛选与特定的相同类型的载重车辆相关联的数据作为有效数据,从而将影响桥梁刚度的荷载参数(载重量)进行了归一化,再通过线性拟合得到了动挠度的衰减斜率值,根据刚度和挠度的反比关系,进而主梁刚度的衰减斜率,结合桥梁的寿命预测模型给出了衰减率,对于桥梁评估具有重要的意义。
3、本发明同时通过挠度传感器与视频拍摄装置之间距离、平均车速、车辆通行状况等建立了二者的时间关联关系,并依据此关联关系,从大数据中挑选出有效数据进行分析,最大限度地剔除了干扰数据的影响,提高了处理效率和结果的可靠性、准确性。
附图说明
图1为基于跨中挠度的桥梁刚度衰减曲线;
图2为本发明基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法原理框图;
图3为本发明视频拍摄装置获取通过桥梁的特定类型载重车辆的图像;
图4为本发明获取的挠度随时间变化值及一次线性拟合结果;
图5为本发明主梁刚度衰减斜率用于桥梁寿命预测模型的示意图。
具体实施方式
在不发生地震、洪水等自然灾害条件下,通常混凝土梁桥的寿命周期主要是由车辆荷载引起桥梁疲劳损伤直至破坏的过程,混凝土桥梁结构耐久性的降低或者失效,只是加速了这个过程的发展,这与预应力混凝土梁、钢筋混凝土梁疲劳试验过程类似,超载车辆荷载就是疲劳荷载,大吨位超载车辆荷载相当于疲劳荷载上限,小吨位超载车辆荷载相当于疲劳荷载下限值。因此桥梁在超重车辆频繁通行(疲劳荷载)下主梁的刚度退化趋势可参考混凝土梁疲劳试验得出的刚度衰减模型。
如图1所示,梁体在疲劳荷载加载循环n(全部次数为N)次过程中,截面刚度En/E0即剩余刚度的曲线走势,反映了该梁体在疲劳荷载作用下,梁体从完好到破坏过程的刚度衰减趋势。
刚度衰减的前中期基本为线性发展,在末期刚度衰减加速直至钢筋断裂,对于超载频繁的在役桥梁来说,梁体刚度一旦进入末期阶段,桥梁超载垮塌的概率会急剧增加,根据学术界的研究成果,可将刚度衰减末期起始刚度作为桥梁监测评估的预警线,预应力混凝土梁预警线为刚度衰减量25%,钢筋混凝土梁警线为刚度衰减量28%。
对于梁式桥,主梁为典型的受弯构件,其抗弯刚度B与跨中挠度Δf的关系式可通过结构力学图乘法计算求的:B=cP/Δf,式中P为与产生跨中挠度Δf相关联的载荷重量;c为常系数,与荷载作用位置和梁长、桥梁的状况有关。对于安装了桥梁监测系统的桥梁,可通过对荷载监测数据及其对应的挠度监测数据利用上述公式进行计算分析,可计算出主梁在本监测期内刚度衰减趋势,结合预应力混凝土梁、钢筋混凝土梁的刚度衰减模型,可实现对桥梁刚度衰减量的评估和寿命预测。
在上述影响抗弯刚度B的公式中,如果对载荷重量P进行归一化,也就是通过选取特定的相同类型的车辆进行统计筛选,这些选定的车辆可认为载重量P基本相同,也就是说只统计在相同载重量P影响下的桥梁挠度随时间变化参数,在其他参数均为常数的情况下,就将桥梁刚度B简化为只与跨中挠度Δf一个参数相关,计算得到动挠度随时间的衰减规律,就可以得到桥梁刚度随时间的衰减规律。
本发明的具体实施方案如图2如下:
第一步,在被监测桥梁上安装挠度传感器和视频拍摄装置。
通常桥梁上安装有若干只挠度传感器,监测获取跨中挠度随时间变化的数据,在实际评估过程中,选择指定位置也就是桥梁中最薄弱环节处(挠度效应最大)的1个挠度传感器作为取样传感器,来进行该位置处刚度的分析评估,最后评估整个桥梁的寿命。比如对于上部结构为简支梁的桥梁,可选择L/2(L为跨径)处安装多个挠度传感器,选取挠度效应最大测点的数据来评估整个桥梁的寿命。视频拍摄装置可设置在桥梁的入口、出口或挠度传感器附近,实施中需要将载重车图像与指定的挠度传感器数据进行时间关联。
第二步,从桥梁监测大数据中进行数据甄选。
甄选的原则是,在上述数据中分别挑选出跨中挠度超出设定阈值a1的参数,同时采用图像自动或人工识别的方法从车辆图像中筛选得到同一特定类型的载重车图像,并通过挠度传感器与视频拍摄装置之间的时间关联关系,挑选得到该特定类型载重车相关联的取样挠度Δfi随时间变化的序列值作为有效数据,其中i=1~n为取样序列;
由于挠度传感器和视频拍摄装置拍摄的图像中均包含时统信号,故通过计算视频拍摄装置和挠度传感器之间的距离l和平均车速v,可以给出一个统计的时间区间值,从而获取与取样挠度Δfi参数相对应的载重车图像。比如通过距离和平均车速可以预估在某个时间区间内超载车能够到达使挠度传感器产生较大挠度变化的位置处。只有这个时间区间△t内同时采集得到的超阈值取样挠度Δfi和获取制定类型的载重车图像,才记做有效数据。
有时候尽管取样挠度值超出设定的阈值很多,但是如果△t内没有设定类型的载重车通过或者有多辆超载车通过时,均不作为有效数据,这样可避免多辆货车距离较近的跟随通行带来的异常桥梁负荷,从而提高了评估的准确性。其中最佳的选择是在时间区间△t内,有且只有一辆选定类型的载重车达到使桥梁挠度达到最大值的制定位置处,并使得跨中挠度超出设定阈值a1。
需要说明的时,挠度阈值a1的设定要根据被监测桥梁通行车辆的频次来设定,确保在数月或数年的时间段内,有足够的数据量进行统计分析。特定类型车辆的选择也是需要根据桥梁的实际通行车辆种类、特征和数量进行筛选,比如图3所示通向炼油厂方向并频繁在监测桥梁上出现的油罐车,载重量较大,甚至达到超载状态,而且车型单一,载重量基本相同;将其作为本发明的特定载重车,并抓拍得到其通过桥梁指定位置的时刻,就可以与取样挠度Δfi进行关联,而且该类型车常年累月通过该桥梁,取样数据量大,统计样本真实。
第三步,对监测周期T内的有效数据进行处理计算。
根据桥梁结构理论,被监测桥梁的主梁刚度随取样序列的变化值
其中c为常系数,与荷载作用位置和梁长有关;比如:简支梁桥跨中集中力作用下挠度近似计算公式为:c=8l3/384,l为梁长值。
μ为冲击系数值,取值范围0.05~0.45之间,根据《公路桥涵设计通用规范》计算取值,或通过现场动载试验测试得到。
μ′为冲击系数增大系数,与车速、桥面平整度有关,经验取值1.0~1.5之间;根据实测结果获取,在未进行现场动载实验测试时,可根据桥面铺装平整度状况取经验值。
ξ为横向增大系数,反映了桥梁结构荷载不均匀分布程度,ξ值越小,说明荷载横向分布约均匀,ξ值越大,说明荷载横向分布越不均匀。可按下式计算:
Semax为静载试验中实测位移或应变最大值,为横向测点实测位移或应变平均值,ξ≥1.0。
P为载荷重量,当采用前述的方式进行特定载重车选取时,可认为P为常数,如果假定在监测周期T内μ、μ′、ξ均为常数,则可以得到Bi∝1/Δfi,也就是说只要得到动挠度随时间的衰减规律,就可以得到刚度随时间的衰减规律。
对筛选得到的取样挠度Δfi随时间变化数据进行最小二乘法线性拟合,获得取样挠度随时间变化的一次线性方程,获取该一次线性方程的斜率b,则将1/b为监测周期T内被测桥梁结构刚度的衰减率系数;
具体步骤是将用最小二乘法将Δf1~Δfn拟合成直线y=a+bx,则斜率
该拟合直线的斜率b就是该监测期T内动挠度的衰减趋势,1/b则为结构刚度的发展趋势。
当1/b≥0时,说明跨中截面刚度值发展趋于减小或不变,即梁体刚度发展趋于稳定;当1/b<0时,说明跨中截面刚度持续衰减,|1/b<0|越大,则刚度衰减越快。
通过动挠度的增大幅度,可以计算出刚度的衰减量△B,即在监测期T内,刚度衰减了△B。则在该监测期T1内刚度B的衰减速率为b1=△B/T1;在已知该监测期T初始刚度E0条件下,便可利用刚度衰减模型进行评估和预测。如下图:
图4给出了实测的桥梁自2018年8月9日至2018年12月31日期间,通过如图3所示的特定载重车辆后,动挠度随时间的变化序列值,图中的柱状图表示该天内挠度传感器超出阈值的报警次数,而黑点则表示筛选得到的有效数据,对其进行一次线性拟合后得到了拟合曲线,并计算得到了斜率b,结果如下表所示。
拟合数据计算表
计算结果表明,桥梁的挠度变化呈现出明显的增大趋势,在监测周期内挠度增大了1.186倍,刚度衰减了15.7%。
如图5所示,将获取的归一化处理结果用于对桥梁寿命的预测。图中E0表示初始剩余刚度,E1表示在监测期T1内计算得到的T1时刻的剩余刚度值,T0、T1……TN分别表示监测时长,b1则表示第一监测周期内获取的桥梁衰减斜率值b,根据桥梁所处的寿命阶段进行寿命预测。由刚度衰减三阶段规律可知,在刚度衰减末期,发生桥梁破坏的概率急剧增加,所以将进入末期时刻作为桥梁正常使用寿命重点。图5中在已知桥梁跨中初始刚度E1时(通过静载试验实测值计算可得),可以通过以上计算的监测期T1内刚度衰减的结果,拟合所监测桥梁的跨中刚度衰减曲线,结合钢混混凝土梁、预应力混凝土梁的刚度衰减模型,可以评估和预测桥梁跨中截面刚度的情况。这种预测方法属于本领域技术人员公知的常规技术,故不再赘述。
Claims (5)
1.一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于,包括以下步骤:
【1】在一个监测周期T内,采用挠度传感器采集被监测桥梁指定位置处的跨中挠度变化参数,同时视频拍摄装置获取通过桥梁车辆的图像;
【2】在动挠度监测数据中挑选出跨中挠度超出设定阈值的参数,同时采用图像自动或人工识别的方法从车辆图像中筛选得到同一特定类型的载重车图像,并通过挠度传感器与视频拍摄装置之间的时间关联关系,挑选得到该特定类型载重车相关联的取样挠度Δfi随时间变化的序列值作为有效数据,其中i=1~n为取样序列;
【3】对Δfi进行最小二乘法线性拟合,获得取样挠度随时间变化的一次线性方程,获取该一次线性方程的斜率b,将1/b作为监测周期T内被测桥梁结构刚度的衰减率系数;
【4】根据步骤【3】获取的结构刚度衰减率系数在桥梁寿命预测模型中实现对桥梁寿命的预测。
2.根据权利要求1所述的一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于:步骤【1】中被监测桥梁指定位置选择在桥梁的最薄弱环节。
3.根据权利要求1所述的一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于:监测周期T为数月至数年。
4.根据权利要求1所述的一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于:被监测桥梁为混凝土梁桥结构。
5.根据权利要求1所述的一种基于动挠度衰减规律的桥梁结构监测评估方法,其特征在于:步骤【2】中通过视频拍摄装置和挠度传感器之间的距离和平均车速,估算得到视频拍摄装置和挠度传感器之间的关联时间区间△t;只有在△t内同时采集得到的超阈值取样挠度Δfi和同一特定类型的载重车图像,才记做有效数据。
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