CN113139993A - 一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别方法 - Google Patents

一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，包括：实时检测桥梁的状态变量数据和观测变量数据；所述状态变量数据包括：温度变化值、挠度变化值、托架形变值和成桥拱度；获取单位时间内的状态变量数据和观测变量数据，并进行完整性和异常数据筛选得到建模数据；对所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模；结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制；所述控制策略包括：混凝土浇筑调节、垂直度施工设计和外应力加固设计，本发明结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制，能够提高桥梁结构可靠性的评估准确度。

Description

一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别方法
技术领域
本发明涉及桥梁数据分析和识别技术领域，尤其涉及一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别方法。
背景技术
桥梁在施工建设和长期服役过程中，结构功能是不断变化的，而且是不可逆的，导致结构可靠性不断变化，因此评估预测结构行能是结构时变可靠性研究的关键性问题。传统的检测方法具有随机性和局限性，不能提供可靠的参考数据。
因此，亟需一种超宽超大跨桥梁线性数据识别方法，能够根据检测到的动态线性数据，对桥梁结构的可靠性进行识别、评估和预判。
发明内容
本发明提供了一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，能够根据检测到的动态线性数据进行融合建模，结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制，能够提高桥梁结构可靠性的评估准确度。
本发明提供的技术方案为：
一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，包括：
实时检测桥梁的状态变量数据和观测变量数据；
所述状态变量数据包括：温度变化值、挠度变化值、托架形变值和成桥拱度；
所述观测变量数据包括：位移值、形变值和转角值；
获取单位时间内的状态变量数据和观测变量数据，并进行完整性和异常数据筛选得到建模数据；
对所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模；
结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制；
所述控制策略包括：混凝土浇筑调节、垂直度施工设计和外应力加固设计。
优选的是，所述状态变量数据和所述观测变量数据的完整性和异常数据筛选，其具体包括：
设置状态变量数据和观测变量数据的对应长度；
建立数据回调类，以存储所述状态变量数据和观测变量数据；
建立过滤接口，重载所述数据回调类，以解析所述状态变量数据和观测变量数据的长度；
设定数据长度阈值，并销毁低于或异于数据长度阈值的数据。
优选的是，所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模，具体包括：
建立所述观测变量数据和所述状态变量数据的关联模型；
建立观测变量数据存取表，基于连续的观测变量数据，实时计算状态变量数据；
建立状态数据变量数据存取表；
其中，所述关联模型中包括基于连续的观测变量数据计算所述状态变量数据的公式。
优选的是，所述结合工程实例对所述建模进行可靠度分析，其具体包括：
获取桥梁基础工程参数，所述桥梁基础工程参数包括：跨径参数、墩高数据、合龙梁高度数据、顶板厚度、箱梁高度和地板厚度；
根据所述桥梁基础参数和状态变量数据计算可靠度系数；
分别计算可靠度系数阈值，得到依次递减的第一阈值和第二阈值；
若所述可靠度系数大于所述第一阈值，采用混凝土浇筑调节控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第一阈值且所述可靠度系数小于所述第二阈值，采用垂直度施工设计控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第二阈值，采用外应力加固设计控制策略。
优选的是，可靠度系数计算过程为：
首先分别计算所述状态变量数据中任一数据的极值；
然后分别计算所述任一数据的变化概率分布系数；
根据所述变化概率分布系数计算可靠度系数。
优选的是，所述可靠度系数阈值由所述可靠度系数计算获得，且所述第一阈值计算公式为：
Figure 367723DEST_PATH_IMAGE001
；
所述第二阈值计算公式为
Figure 174005DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 630525DEST_PATH_IMAGE003
为第一阈值，
Figure 496850DEST_PATH_IMAGE004
为第二阈值，
Figure 756930DEST_PATH_IMAGE005
为可靠度系数值个数，
Figure 101323DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 382657DEST_PATH_IMAGE007
个可靠度系数。
优选的是，所述混凝土浇筑调节控制策略，其具体包括：
采用低温水化热水泥，其中，所述低温水温度设定为7℃-11℃；所述热水泥温度设定为24℃-32℃；
在承台混凝土内设置冷水管，以控制混凝土浇筑成型的内外温差；
所述温差控制范围为±10℃。
优选的是，垂直度施工设计控制策略，其具体包括：
在施工高墩两端设置衍架；
并控制混凝土的浇筑循环特性，所述循环特性包括循环周期和浇筑长度；
所述循环周期为4-4.5天；所述浇筑长度为7-8米。
优选的是，所述应力加固设计控制策略，其具体包括增设体外预应力，利用结构粘结钢板对桥梁进行加固和增加桥梁承重截面积。
有益效果
本发明提供了一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，能够根据检测到的动态线性数据进行融合建模，结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制，能够提高桥梁结构可靠性的评估准确度。
附图说明
图1为本发明所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法流程图。
具体实施方式
以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在本发明的描述中，术语“中”、“上”、“下”、“横”、“内”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，基于背景技术提出的技术问题，本发明提供了一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，包括：
步骤S110、实时检测桥梁的状态变量数据和观测变量数据；
所述状态变量数据包括：温度变化值、挠度变化值、托架形变值和成桥拱度；
所述观测变量数据包括：位移值、形变值和转角值；
步骤S120、获取单位时间内的状态变量数据和观测变量数据，并进行完整性和异常数据筛选得到建模数据；
步骤S130、对所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模；
步骤S140、结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制；其中，控制策略包括：混凝土浇筑调节、垂直度施工设计和外应力加固设计中的一种或几种。
在一个具体的实施例中，步骤S120中状态变量数据和观测变量数据的完整性和异常数据筛选，其具体包括：
设置状态变量数据和观测变量数据的对应长度，即根据每个状态数据变量的数值范围和位数设定对应长度；
建立数据回调类，以存储所述状态变量数据和观测变量数据；
建立过滤接口，重载所述数据回调类，以解析所述状态变量数据和观测变量数据的长度；
设定数据长度阈值，并销毁低于或异于数据长度阈值的数据。
在另一实施例中，步骤S130中状态变量数据和观测变量数据进行融合建模，具体包括：
建立观测变量数据和状态变量数据的关联模型；
建立观测变量数据存取表，基于连续的观测变量数据，实时计算状态变量数据；
建立状态数据变量数据存取表；
其中，所述关联模型中包括基于连续的观测变量数据计算所述状态变量数据的公式。
作为一种优选，基于连续的观测变量数据计算所述状态变量数据的公式可以采用现有技术中定义的公式，由位移值、形变值和转角值等计算获得，也可以由经验公式进行推到，或建立修正系数修正计算值。
在一个具体实施例中，步骤S140中，结合工程实例对所述建模进行可靠度分析，其具体包括：
获取桥梁基础工程参数，所述桥梁基础工程参数包括：跨径参数、墩高数据、合龙梁高度数据、顶板厚度、箱梁高度和地板厚度；
根据所述桥梁基础参数和状态变量数据计算可靠度系数；
分别计算可靠度系数阈值，得到依次递减的第一阈值和第二阈值；
若所述可靠度系数大于所述第一阈值，采用混凝土浇筑调节控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第一阈值且所述可靠度系数小于所述第二阈值，采用垂直度施工设计控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第二阈值，采用外应力加固设计控制策略。
优选的是，可靠度系数计算过程为：
首先分别计算所述状态变量数据中任一数据的极值；
然后分别计算所述任一数据的变化概率分布系数；
根据所述变化概率分布系数计算可靠度系数。
优选的是，所述可靠度系数阈值由所述可靠度系数计算获得，且所述第一阈值计算公式为：
Figure 482200DEST_PATH_IMAGE008
；
所述第二阈值计算公式为
Figure 980308DEST_PATH_IMAGE009
；
其中，
Figure 190710DEST_PATH_IMAGE010
为第一阈值，
Figure 808773DEST_PATH_IMAGE011
为第二阈值，
Figure 328485DEST_PATH_IMAGE012
为可靠度系数值个数，
Figure 297578DEST_PATH_IMAGE013
为第
Figure 983774DEST_PATH_IMAGE014
个可靠度系数。
优选的是，所述混凝土浇筑调节控制策略，其具体包括：
采用低温水化热水泥，其中，所述低温水温度设定为7℃-11℃；所述热水泥温度设定为24℃-32℃；
在承台混凝土内设置冷水管，以控制混凝土浇筑成型的内外温差；
所述温差控制范围为±10℃。
优选的是，垂直度施工设计控制策略，其具体包括：
在施工高墩两端设置衍架；
并控制混凝土的浇筑循环特性，所述循环特性包括循环周期和浇筑长度；
所述循环周期为4-4.5天；所述浇筑长度为7-8米。
优选的是，所述应力加固设计控制策略，其具体包括增设体外预应力，利用结构粘结钢板对桥梁进行加固和增加桥梁承重截面积。
本发明提供了一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，能够根据检测到的动态线性数据进行融合建模，结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制，能够提高桥梁结构可靠性的评估准确度。
至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，包括：
实时检测桥梁的状态变量数据和观测变量数据；
所述状态变量数据包括：温度变化值、挠度变化值、托架形变值和成桥拱度；
所述观测变量数据包括：位移值、形变值和转角值；
获取单位时间内的状态变量数据和观测变量数据，并进行完整性和异常数据筛选得到建模数据；
对所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模；
结合桥梁基础工程参数对所述建模进行可靠度分析计算，并制定不同的控制策略进行控制；
所述控制策略包括：混凝土浇筑调节、垂直度施工设计和外应力加固设计。
2.根据权利要求1所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述状态变量数据和所述观测变量数据的完整性和异常数据筛选，其具体包括：
设置状态变量数据和观测变量数据的对应长度；
建立数据回调类，以存储所述状态变量数据和观测变量数据；
建立过滤接口，重载所述数据回调类，以解析所述状态变量数据和观测变量数据的长度；
设定数据长度阈值，并销毁低于或异于数据长度阈值的数据。
3.根据权利要求2所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述状态变量数据和所述观测变量数据进行融合建模，具体包括：
建立所述观测变量数据和所述状态变量数据的关联模型；
建立观测变量数据存取表，基于连续的观测变量数据，实时计算状态变量数据；
建立状态数据变量数据存取表；
其中，所述关联模型中包括基于连续的观测变量数据计算所述状态变量数据的公式。
4.根据权利要求3所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述结合工程实例对所述建模进行可靠度分析，其具体包括：
获取桥梁基础工程参数，所述桥梁基础工程参数包括：跨径参数、墩高数据、合龙梁高度数据、顶板厚度、箱梁高度和地板厚度；
根据所述桥梁基础参数和状态变量数据计算可靠度系数；
分别计算可靠度系数阈值，得到依次递减的第一阈值和第二阈值；
若所述可靠度系数大于所述第一阈值，采用混凝土浇筑调节控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第一阈值且所述可靠度系数小于所述第二阈值，采用垂直度施工设计控制策略；
若所述可靠度系数大于或等于所述第二阈值，采用外应力加固设计控制策略。
5.根据权利要求4所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，可靠度系数计算过程为：
首先分别计算所述状态变量数据中任一数据的极值；
然后分别计算所述任一数据的变化概率分布系数；
根据所述变化概率分布系数计算可靠度系数。
6.根据权利要求5所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述可靠度系数阈值由所述可靠度系数计算获得，且所述第一阈值计算公式为：
Figure 602599DEST_PATH_IMAGE001
；
所述第二阈值计算公式为
Figure 247207DEST_PATH_IMAGE002
；
其中，
Figure 438017DEST_PATH_IMAGE003
为第一阈值，
Figure 239489DEST_PATH_IMAGE004
为第二阈值，
Figure 832144DEST_PATH_IMAGE005
为可靠度系数值个数，
Figure 382074DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 873229DEST_PATH_IMAGE007
个可靠度系数。
7.根据权利要求6所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述混凝土浇筑调节控制策略，其具体包括：
采用低温水化热水泥，其中，所述低温水温度设定为7℃-11℃；所述热水泥温度设定为24℃-32℃；
在承台混凝土内设置冷水管，以控制混凝土浇筑成型的内外温差；
所述温差控制范围为±10℃。
8.根据权利要求6所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，垂直度施工设计控制策略，其具体包括：
在施工高墩两端设置衍架；
并控制混凝土的浇筑循环特性，所述循环特性包括循环周期和浇筑长度；
所述循环周期为4-4.5天；所述浇筑长度为7-8米。
9.根据权利要求6所述的超宽超大跨桥梁线性数据智能识别控制方法，其特征在于，所述应力加固设计控制策略，其具体包括增设体外预应力，利用结构粘结钢板对桥梁进行加固和增加桥梁承重截面积。
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