一種鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化的預警方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及橋梁工程，特別是一種橋梁承載能力退化預警方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 在大跨橋梁結(jié)構(gòu)中，應變主要由溫度荷載引起，已有研宄表明日變化溫度場和季 節(jié)變化溫度場可以引起顯著的應變水平，明顯超過由車輛荷載引起的應變水平。因此應 變與溫度荷載之間存在著一定相關(guān)性，這一相關(guān)性可用于表征大跨橋梁結(jié)構(gòu)主梁的承載性 能；如果這一相關(guān)性發(fā)生異常變化，則表征著大跨橋梁結(jié)構(gòu)主梁承載性能的退化。已有研宄 人員利用應變與溫度之間的相關(guān)性來建立橋梁主梁承載性能評估的多元線性回歸模型。
[0003] 然而，目前已有研宄成果存在如下缺陷：（1)目前已有研宄成果僅關(guān)注應變與溫 度之間的相關(guān)特性，而不考慮應變與溫差之間的相關(guān)特性。但實際上鋼拱桁橋結(jié)構(gòu)形式的 跨中部位存在很大矢高，這一矢高必然存在較大豎向溫差，同時鋼拱桁橋結(jié)構(gòu)的桿構(gòu)件截 面上也存在很大溫差，導致由溫差引起的應變不容忽視；（2)目前研宄僅局限于應變與單 一溫度影響因素的相關(guān)性分析，而實際上某一測點的應變是由不同測點溫度和溫差的共同 影響產(chǎn)生；（3)目前尚未實現(xiàn)鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化時的早期預警。
[0004] 因此，有必要研宄一種鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化預警方法，該方法能夠充 分考慮應變與溫度、豎向溫差、截面溫差之間的相關(guān)特性，以及其它測點溫度和溫差的共同 作用對分析測點應變的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種鐵路鋼桁拱橋主梁 承載能力退化預警方法，用于解決現(xiàn)有的對橋梁應變與溫度場之間的相關(guān)性的研宄考慮不 夠全面且缺乏早期預警的技術(shù)問題。
[0006] 技術(shù)方案：為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0007] -種鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化的預警方法，包括順序執(zhí)行的以下步驟：
[0008] 步驟1、采集溫度數(shù)據(jù)和應變數(shù)據(jù)：
[0009] 選取鋼桁拱橋主梁跨中位置的上弦桿、斜腹桿、下弦桿和橋面弦桿四個構(gòu)件，在這 四個構(gòu)件的中間位置的上游側(cè)和下游側(cè)均設置溫度傳感器和應變傳感器進行溫度采集和 應變采集，為了保證采集的溫度數(shù)據(jù)能夠較好地反映季節(jié)變化特征，采集時間長度L應大 于等于八個月，采樣頻率選擇IHz至IOHz中的一個固定頻率點，既保證了數(shù)據(jù)覆蓋面廣且 數(shù)據(jù)總量不至于太龐大；
[0010] 其中上弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用TdPT2表示，斜腹桿上游側(cè)和下 游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用T#P T 4表示，下弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用T 5和 T6表示，橋面弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用T 7和T 8表示；不同采集位置之間的 溫差采用Tij表示，定義T ij= T i-Tj，其中i = 1，2,…，8, j = 1，2,…，8,且i乒j ;
[0011] 其中上弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用YdPY2表示，斜腹桿上游側(cè)和下 游側(cè)的應變采集結(jié)果采用Y#P Y 4表示，下弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用Y 5和 Y6表示，橋面弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用Y 7和Y 8表示；
[0012] 步驟2、剔除應變數(shù)據(jù)中受列車荷載影響的成分：
[0013] 因為應變數(shù)據(jù)由列車荷載和溫度荷載共同引起，受列車荷載影響的應變成分屬于 高頻成分，受溫度荷載影響的應變成分屬于低頻成分，因此采用小波包技術(shù)剔除受列車荷 載影響的應變成分。小波包技術(shù)是一種能夠根據(jù)信號特性和分析要求自適應地選擇相應頻 帶與信號相匹配的精細化分析方法，可以將信號的低頻成分和高頻成分進行分解，目前已 得到廣泛應用。所以利用小波包技術(shù)對采集的每組應變數(shù)據(jù)Y k進行八層小波包尺度分解， 共得到28個小波包分解系數(shù)，由于第一個小波包分解系數(shù)在低頻范圍內(nèi)，故選取第一個小 波包分解系數(shù)并重構(gòu)，獲得剔除列車荷載影響數(shù)據(jù)的應變數(shù)據(jù)S k，且Sk與Yk-一對應，這里 k = 1，2,…，8 ;
[0014] 步驟3、提取溫度數(shù)據(jù)和溫差數(shù)據(jù)的主成分：
[0015] 定義溫度數(shù)據(jù)向量T = [T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8] '和溫差數(shù)據(jù)向量D = [T12, T34, rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp Π ， Ι56? 丨78,丨13,丨15,丨17,丨35,丨37,丨57,丨24,丨26,丨28,丨46,丨48,丨68」 ；
[0016] 由于溫度數(shù)據(jù)向量T和溫差數(shù)據(jù)向量D的數(shù)據(jù)量較多，故為了簡化后續(xù)分析工作， 采用主成分分析法進行簡化。主成分分析法是利用降維的思想，將多個變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾 個綜合變量即主成分，其中每個主成分都是原始變量的線性組合，各主成分之間互不相關(guān)， 從而這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，且所含的信息互不重疊。主成分分析 法已在各學科領(lǐng)域中得到廣泛應用。
[0017] 利用主成分分析法對溫度數(shù)據(jù)向量T進行主成分分解，得到溫度數(shù)據(jù)向量T的八 個主成分，選取溫度數(shù)據(jù)向量T的前M個主成分P m，這里m = 1，2,…，M，其中M是使溫度 數(shù)據(jù)向量T的主成分的方差貢獻率之和達到95%以上的最小個數(shù)；在具體確定M時，向量 T的八個主成分具有各自的方法貢獻率，首先按照方差貢獻率大小將八個主成分依次排列， 再從排列后的第一個主成分開始依次累加各個主成分的方差貢獻率，方差貢獻率開始超過 95%時對應的主成分個數(shù)即為M ;
[0018] 利用主成分分析法對溫差數(shù)據(jù)向量D進行主成分分解，得到溫差數(shù)據(jù)向量D的 十六個主成分，選取溫差數(shù)據(jù)向量D的前N個主成分R n，這里η = 1，2,…，N，其中N是使溫 差數(shù)據(jù)向量D的主成分的方差貢獻率之和達到95%以上的最小個數(shù)；N的具體確定方法可 參照M ;
[0019] 步驟4、建立應變數(shù)據(jù)與溫度數(shù)據(jù)主成分、溫差數(shù)據(jù)主成分之間的數(shù)學模型：
[0020] 定義溫度數(shù)據(jù)主成分向量P= [P1, P2，…，PJ'、溫差數(shù)據(jù)主成分向量R= [R1, R2，… ，RN]'以及剔除列車荷載影響的應變數(shù)據(jù)向量S= [S1, S2，…，s8]' ；
[0021] 以溫度數(shù)據(jù)主成分向量P和溫差數(shù)據(jù)主成分向量R作為自變量，剔除列車荷載影 響的應變數(shù)據(jù)向量S作為因變量，建立（1)式所示的S與P、R之間的多元線性回歸方程：
[0022] S= λ P+ γ R+c (I)
[0023] (1)式中：
[0024] λ、γ和c分別為溫度數(shù)據(jù)主成分的性能參數(shù)向量、溫差數(shù)據(jù)主成分的性能參數(shù) 向量和常數(shù)項，且有
[0025]
【主權(quán)項】
1. 一種鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化的預警方法，其特征在于：包括順序執(zhí)行的以 下步驟： 步驟1、采集溫度數(shù)據(jù)和應變數(shù)據(jù)： 選取鋼桁拱橋主梁跨中位置的上弦桿、斜腹桿、下弦桿和橋面弦桿四個構(gòu)件，在這四個 構(gòu)件的中間位置的上游側(cè)和下游側(cè)均設置溫度傳感器和應變傳感器進行溫度采集和應變 采集，采集時間長度L大于等于八個月； 其中上弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用TJPT2表示，斜腹桿上游側(cè)和下游側(cè) 的溫度采集結(jié)果采用T#P T 4表示，下弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用T 5和T 6表 示，橋面弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的溫度采集結(jié)果采用1~7和T8表示；不同采集位置之間的溫差 采用T ij表示，定義T ij= T「T」，其中i = 1，2,…，8, j = 1，2,…，8,且i乒j ; 其中上弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用YJPY2表示，斜腹桿上游側(cè)和下游側(cè) 的應變采集結(jié)果采用￥3和Y 4表示，下弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用Y 5和Y 6表 示，橋面弦桿上游側(cè)和下游側(cè)的應變采集結(jié)果采用￥7和Y8表示； 步驟2、剔除應變數(shù)據(jù)中受列車荷載影響的成分： 利用小波包技術(shù)對采集的每組應變數(shù)據(jù)Yk進行分解，選取第一個小波包分解系數(shù)并重 構(gòu)，獲得剔除列車荷載影響數(shù)據(jù)的應變數(shù)據(jù)Sk，且Sk與Y k-一對應，這里k = 1，2,…，8 ; 步驟3、提取溫度數(shù)據(jù)和溫差數(shù)據(jù)的主成分： 定義溫度數(shù)據(jù)向量T = [T1, T2, T3, T4, T5, T6, T7, T8] '和溫差數(shù)據(jù)向量D = [T12, T34, T56, T rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp rp Π ， 78? 1?3? 1?5? 1?7? Ι35? Ι37? Ι57? !24，！26，！28，！46，！48，！68」 ； 利用主成分分析法對溫度數(shù)據(jù)向量T進行主成分分解，得到溫度數(shù)據(jù)向量T的八個主 成分，選取溫度數(shù)據(jù)向量T的前M個主成分Pm，這里m = 1，2,…，Μ，其中M是使溫度數(shù)據(jù)向 量T的主成分的方差貢獻率之和達到95%以上的最小個數(shù)； 利用主成分分析法對溫差數(shù)據(jù)向量D進行主成分分解，得到溫差數(shù)據(jù)向量D的十六個 主成分，選取溫差數(shù)據(jù)向量D的前N個主成分Rn，這里η = 1，2,…，N，其中N是使溫差數(shù)據(jù) 向量D的主成分的方差貢獻率之和達到95%以上的最小個數(shù)； 步驟4、建立應變數(shù)據(jù)與溫度數(shù)據(jù)主成分、溫差數(shù)據(jù)主成分之間的數(shù)學模型： 定義溫度數(shù)據(jù)主成分向量P= [P1, P2，…，PJ'、溫差數(shù)據(jù)主成分向量R= [R1, R2，… ，RN]'以及剔除列車荷載影響的應變數(shù)據(jù)向量S= [S1, S2，…，S8]' ； 以溫度數(shù)據(jù)主成分向量P和溫差數(shù)據(jù)主成分向量R作為自變量，剔除列車荷載影響的 應變數(shù)據(jù)向量S作為因變量，建立（1)式所示的S與P、R之間的多元線性回歸方程： S = λΡ+yR+c (1) (1)式中： λ、γ和c分別為溫度數(shù)據(jù)主成分的性能參數(shù)向量、溫差數(shù)據(jù)主成分的性能參數(shù)向量 和常數(shù)項，且有
利用最小二乘法確定參數(shù)λ、γ和c的具體取值； 步驟5、利用數(shù)學模型計算實測應變數(shù)據(jù)與模擬應變數(shù)據(jù)之間的應變殘差： 在步驟1采集結(jié)束后保持與步驟1中相同的采樣頻率繼續(xù)采集溫度數(shù)據(jù)和應變數(shù)據(jù)， 采集時間長度H大于等于10天，并重復步驟2和步驟3的方法獲得采集時間長度H這個時 間段內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)主成分向量Pa、溫差數(shù)據(jù)主成分向量R a和剔除列車荷載影響后的應變數(shù) 據(jù)向量Sa; 將PiP R a帶入⑵式得到模擬應變數(shù)據(jù)向量S b: Sb= APa+yRa+c (2) 進一步利用（3)式得到應變殘差向量D : D = Sb-Sa (3) (3)式中： D =[屯，d2，…，d8] '，dk表示第k組應變殘差數(shù)據(jù)，k = 1，2,…，8 ; 步驟6、利用應變殘差評估主梁承載能力： 對八組應變殘差屯、d2、d3、d4、d5、d 6、士和d 8的變化趨勢進行ADF單位根檢驗： 若每組應變殘差的ADF單位根檢驗結(jié)果均拒絕存在一個單位根的原假設，則鐵路鋼桁 拱橋主梁承載能力處于良好狀態(tài)； 若至少一組應變殘差的ADF單位根檢驗結(jié)果不拒絕存在一個單位根的原假設，則表明 鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力發(fā)生退化，應及時作出預警。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化的預警方法，其特征在于： 步驟1中采樣頻率選擇IHz至IOHz中的一個固定頻率點。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力退化預警方法，包括如下步驟：步驟1、采集溫度數(shù)據(jù)和應變數(shù)據(jù)；步驟2、剔除應變數(shù)據(jù)中受列車荷載影響的成分；步驟3、提取溫度數(shù)據(jù)和溫差數(shù)據(jù)的主成分；步驟4、建立應變數(shù)據(jù)與溫度數(shù)據(jù)主成分、溫差數(shù)據(jù)主成分之間的數(shù)學模型；步驟5、利用數(shù)學模型計算實測應變數(shù)據(jù)與模擬應變數(shù)據(jù)之間的殘差；步驟6、利用應變殘差評估主梁承載能力。該預警方法實現(xiàn)了鐵路鋼桁拱橋主梁承載能力在退化過程中的早期預警，具有較好的工程實用價值。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104732098
【申請?zhí)枴緾N201510151310
【發(fā)明人】王高新, 丁幼亮, 宋永生, 岳青, 吳來義, 毛國輝
【申請人】東南大學
【公開日】2015年6月24日
【申請日】2015年4月1日