基于技术状况的混凝土公路桥梁周期性预防性养护策略研究

随着现代交通运输的发展,其养护要求也日益提高。长期所采用的必要性养护维修方式已经不能完全适应现代交通基础设施运营和管理的需要,预防性养护是一种转变被动性养护为主动性养护的有效方法。首先,基于某地区国省干线典型公路桥梁需求,通过引入超载系数和分层次评定法,给出了考虑交通强度影响的桥梁预防性养护病害确定方法。其次,建立了桥梁技术状况退化模型,并依据某地区长期监测数据确定了退化模型参数取值。此外,给出了4种不同的周期性预防性养护策略,推导了4种不同周期性预防性养护策略下桥梁技术状况退化预测表达式。最后,开展了桥梁全寿命周期预防性养护费用分析,建立了预防性养护的开始时间和间隔时间优化模型。在上述基础上,以某国道公路桥梁为例,进行了工程案例分析,给出了预防性养护方案。研究结果表明,预防性养护不但可以提高桥梁结构的技术状况,而且能够减缓劣化的速率,从很大程度上延缓桥梁由2类桥进入3类桥的时间。相比于传统的矫正性养护,预防性养护在经济效益和社会效益方面都有着明显的优势。     

考虑氯离子侵蚀的近海桥梁结构地震易损性分析

分析氯离子侵蚀作用对近海桥梁结构抗震性能的影响,提出了近海桥梁时变地震易损性分析方法.以一座近海简支梁桥为例,基于概率方法得到氯离子侵蚀作用引起的纵筋直径和屈服强度、箍筋直径、保护层混凝土抗压强度随时间的退化规律,研究发现随着钢筋腐蚀程度增加,小剪跨比的桥墩会由弯曲破坏转变为弯剪或剪切破坏.基于OpenSees软件建立桥墩在不同服役时间考虑弯曲、粘结和剪切变形的有限元模型并进行Pushover分析和增量动力分析以评估腐蚀桥墩的抗震性能.定义腐蚀桥墩的损伤状态,评估各级损伤状态能力,通过易损性分析方法得到桥梁时变地震易损性曲线.研究结果表明,在氯离子侵蚀作用下,桥墩的材料性能不断退化,导致近海桥梁地震易损性随服役时间逐渐增长.     

高温养护混凝土及衬砌结构力学特征研究现状与分析

随着深部矿井和深长隧道的建设需要,混凝土结构面临着更加复杂的高地温环境。高温养护混凝土水化动力过程和力学特征规律与常温养护存在较大差异。概述了深部矿井和深长隧洞结构面临的高地温环境,分析了高温养护条件下混凝土水化动力过程,对高温养护混凝土力学性能演化机制和改善方法进行了综述;总结了不同高地温环境对衬砌结构黏结性能、温度场分布规律和受力特性的影响规律以及支护体系优化方法。认为高温养护混凝土水化反应机制不明确、温-湿条件耦合影响的非线性、工程研究领域和性能指标的单一性是高温养护混凝土性能演化表征及优化改性研究存在的主要问题。应加强高温养护条件下混凝土水化动力学模型的研究,建立温-湿度耦合养护条件下混凝土性能预测模型,拓展高温养护混凝土应用领域和强度等级的研究,以便更好地为高地温环境深地工程混凝土结构设计和应用提供指导。     

基于多源信息的桥梁网级评估方法

针对区域内既有桥梁,研究了路网桥梁结构的共性与个性特点,利用网级相关性总结规律并演绎推广,系统地提出了基于多源信息的桥梁网级评估与预测方法.对桥梁历史检测报告、监测评估报告、设计图纸等进行数据集成与规整,将提取的关键参数及数据集进行神经网络训练与验证,生成一系列桥梁构件及结构层的退化模型.考虑维修行为对结构性能的直接干涉作用,对路网区域范围内的桥梁群进行状态评估及退化趋势预测.以石家庄市高速路网历史数据为依托,通过算例验证了方法的系统性和有效性.     

一种基于遗传算法优化小波支持向量回归机的实时寿命预测方法

针对现有实时寿命预测方法没有充分利用同类产品性能退化数据信息的问题,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法（GA）优化小波支持向量回归机（WSVR）的实时退化轨迹建模和寿命预测方法.首先基于GA优化WSVR建立各同类产品的性能退化轨迹模型,然后以特定个体的历史测量时刻向量为基准,计算同类产品的相应退化测量值向量及其与特定个体退化测量值向量的Euclid距离,并根据Euclid距离确定隶属度权值,基于加权思想建立特定个体的退化轨迹模型,最后结合实时测量数据依次更新退化测量值向量、Euclid距离、隶属度权值和退化轨迹模型,实现实时寿命预测.实例分析验证了所提出的方法是有效的.     

基于中性轴的混凝土梁桥监测方法与指标研究

中小跨径桥梁数量多分布广,混凝土梁桥占比极高,其结构安全性和耐久性十分重要.为评估此类桥梁的结构性能和安全储备,提出基于通用结构参数中性轴位置的监测方法,建立相应的指标体系与评估理论框架.基于理论分析与有限元仿真分析,研究加筋混凝土梁在不同预应力下的中性轴指标在弹性、开裂、强化阶段的参数特性和退化规律.在实桥上针对中性轴指标设计健康监测系统,根据大量实测应变响应数据估计中性轴指标并进行统计分析,映射混凝土梁桥的结构行为.结果表明,中性轴指标体系能够有效表征桥梁结构的性能退化和损伤发展,可指导设计与管理养护,具有较好的实用和推广价值.     

一般大气环境中混凝土桥梁长期受力性能分析

一般大气环境中混凝土桥梁性能衰变与碳化和受力作用引起的材料损伤有较大的相关性.为定量分析这两种作用对混凝土桥梁长期性能的影响,总结归纳了材料损伤的数学模型,建立了混凝土桥梁长期性能演变分析方法,并编制了相应的有限元程序.以一座预应力混凝土简支梁为分析对象,研究模型梁在一般大气环境下的长期性能演变规律.结果表明,碳化作用和受力作用均对桥梁长期性能产生明显的影响,使截面有效受力面积减少,结构受力性能衰变;综合考虑碳化作用和受力损伤时跨中断面的截面损失率、挠度和抗弯承载力退化均大于仅考虑碳化作用时的情况.     

杭州湾大桥健康监测系统初探

建立一套桥梁健康监测系统,通过对杭州湾跨海大桥结构的动态跟踪检查及其所处环境条件的监测,及时查明结构现存缺陷与质量衰变,为养护需求、养护措施采用决策提供科学依据,以达到用较少的有限养护资金获得最佳养护效果,确保结构安全运营的目的,进而给大桥运营者提供等级预警信息.当桥梁性能退化,超过预警值时,能给出警报,提示加强结构检查及维修,为我国大型桥梁的健康与安全监测积累宝贵的数据及经验.     

么路路面预防性养护决策方法研究

文章针对我国公路建设现状,提出了预防性养护模型的建立方法,介绍了利用该方法确定预防性养护的时机.     

基于多属性效用的桥梁综合性能维养决策算法

近年来，我国交通路网迅猛发展，桥梁结构作为其中的重要载体，不仅要满足技术安全，也要满足社会和经济发展的要求，亟需对桥梁的综合性能进行有效准确地评估，并选取对应维养策略以保证其维养周期内综合性能处于最优状态.首先提出基于模糊评价的多属性效用综合评估法(MAUFE),对桥梁养护规划中的多种性能评估指标进行多属性效用分析；并结合马尔可夫模型、LSTM算法建立桥梁退化过程预测模型；而后建立智能维养决策框架保证维养周期内MAUFE评估结果的最优.评估模型以多属性效用函数将桥梁技术状况评分、全寿命周期费用及可持续性指标转化为反映综合性能的效用值，采用层次分析法和熵权法权重进行融合权重计算(AHP-EW),结合模糊分析理论计算指标隶属度并完成综合性能评估；根据桥梁退化实际观测数据结合数据驱动手段对桥梁性能进行准确预测；建立指定目标及约束下桥梁全寿命维养决策数学模型，采用遗传算法进行求解.最终，选取代表性桥梁对其全寿命周期内的综合性能进行评估，设定不同维养场景分析对比不同的评估指标作为目标与约束对桥梁全寿命周期性能的影响，并对某单体桥梁30a周期内的维养策略进行求解.结果表示，评估方法能充分反映决策者...     

基于全寿命成本的桥梁结构材料选择决策

根据历史维护数据确定桥梁维护时间和维护成本,在全寿命成本分析方法（LCCA）的基础上,发展了一种基于全寿命成本的桥梁材料决策的新思路．在满足桥梁结构服役期内性能要求下,考虑桥梁服役期的维护策略和维护成本,以桥梁寿命期内全寿命总成本现缸最小为目标对设计方案进行决策．桥梁全寿命优化设计方法强调桥梁结构状态性能预测、全寿命成本以及维护方案的共同参与,具有概念明确,易于操作等特点．通过对桥梁材料的决策研究,验证了全寿命设计方法的合理性．     

基于小生境Pareto遗传算法的混凝土桥面板维修优化

混凝土桥面板是桥梁组成部分中最易损坏的结构单元,维修频率最高.研究了在各种约束条件下如何得到混凝土桥面板最佳维修策略问题.建立了桥面板维修的多目标优化模型,同时满足费用最小化以及性能最大化等多个相互冲突的目标,并采用小生境Pareto遗传算法(NPGA)求解.结果表明,基于NPGA的桥面板维修优化方法提供了一系列可行解供桥梁管理者根据偏好进行挑选,增加了维修策略的选择范围.这种方法既可以避免单目标优化无法考虑其他影响因素的缺点,又可以克服多目标优化传统解法的某些不足,提高了维修决策的科学性、合理性,适于指导桥梁维修工程实践.     

基于随机过程的航空发动机性能可靠性预测

本文以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论和随机过程方法,对发动机的可靠性进行了研究。文中首先通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的可靠性模型,然后利用模型得到整个机队的可靠性规律以及平均寿命,最后,通过实例验证了方法的有效性,所得平均寿命也与工程实际相符合,为航空公司进行下发预测以及维修规划提供了科学依据。     

应用交互式多模型算法的设备剩余寿命预测

针对目前异常检测与剩余寿命预测联合研究中存在的问题,基于交互式多模型算法,提出了一种考虑退化模式动态转移的设备剩余寿命预测模型。首先根据模式动态转移的状态空间模型对设备进行退化建模,然后使用IMM算法对设备的隐含退化状态与退化模式后验概率进行联合估计,根据后验概率判别异常点,并采用期望最大化(Expectation Maximum,EM)算法对模型参数进行在线估计与更新,最终实现设备的实时剩余寿命预测。数值分析结果表明:该模型能够准确地检测异常点、降低剩余寿命概率分布的不确定性与提高剩余寿命的预测精度,为实现设备的视情维修提供决策依据。     

短期风电功率CEEMDAN-SMA-LSSVM预测模型研究

为了提高风力发电功率预测的准确性,建立了基于CEEMDAN分解的SMA算法优化LSSVM的短期风电功率组合预测模型。首先,采用完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对原始风电功率数据进行分解与重构。随后,为了进一步优化最小二乘向量支持机模型(LSSVM)的参数,引入了黏菌算法(SMA)优化,通过调整惩罚参数和核参数来提高模型性能,最后,构建多种对比模型对比分析表明CEEMDAN-SMA-LSSVM模型预测精度最高,预测结果更接近真实值。研究可用于风电场短期风电功率预测使用。     

考虑成本和寿命的桥梁维护策略优化方法

作为桥梁管理决策优化分析的一个分支,桥梁维护策略的优化也是以成本为目标,在分析基准期内将其最小化。对于分析基准期结束时桥梁的性状差异,则处理方法多有不同。本文通过分析桥梁的预期寿命,使得在分析基准期结束时各个策略具有完全的可比性。由此,将对于各种性能指标的追求统一为寿命目标,与全寿命成本一道构成桥梁维护策略优化的双目标。另外,文中定义的“每成本寿命”和“年平均成本”指标,表达了维护策略的成本效率及其优度,为决策人员提供了额外的依据。算例分析了硅烷处理以及重建策略的最佳维修时机。     

Parameter selection in time series prediction based on nu-support vector regression

The theory of nu-support vector regression (Nu-SVR) is employed in modeling time series variation for prediction. In order to avoid prediction performance degradation caused by improper parameters, the method of parallel multidimensional step search (PMSS) is proposed for users to select best parameters in training support vector machine to get a prediction model. A series of tests are performed to evaluate the modeling mechanism and prediction results indicate that Nu-SVR models can reflect the variation tendency of time series with low prediction error on both familiar and unfamiliar data. Statistical analysis is also employed to verify the optimization performance of PMSS algorithm and comparative results indicate that training error can take the minimum over the interval around planar data point corresponding to selected parameters. Moreover, the introduction of parallelization can remarkably speed up the optimizing procedure.     

空间天气定量化预报系统的设计与实现

 空间天气模型系统是在特定的模型计算框架下,对多个空间天气模型进行封装集成,实现对空间天气定量化分析功能的系统.为加强模型间联系,提高模型预报应用水平和国内空间天气预报能力,设计实现了针对中国空间天气模型的系统——空间天气定量化预报系统.该系统采用以计算框架为核心,模型服务组件、可视化服务组件、数据管理服务组件为支撑的思想进行架构设计,提供对5大空间区域模型的高速计算环境,实现模型的封装集成,并以多种可视化形式对计算结果进行丰富的展现.系统具有高效的业务调度和数据传输能力,有效提高了系统运行性能、预报效率和科研用户的交互体验.     

基于人工蜂群优化支持向量机回归的隧道塌方风险预测

为预测隧道塌方风险等级,减少隧道塌方引起的灾害事故,建立基于人工蜂群(artificial bee colony, ABC)优化支持向量机回归(support vector machine regression, SVR)隧道塌方风险预测模型。首先,从工程地质、水文气象、设计因素、施工因素4个方面综合考虑,遴选13个主要影响因素,建立隧道塌方风险指标体系;其次,引入人工蜂群算法优化SVR的核参数C和惩罚参数g,解决传统SVR稳定性低的缺陷,提高模型的精确度,为验证模型性能采用相关系数(R²)、均方误差(mean squared error, MSE)、均方根误差(root mean squared error, RMSE)评价参数对比分析;最后,以新疆北部某供水工程为研究对象,对隧道塌方风险测试样本进行预测,分别将ABC-SVR、PSO-SVR、GA-SVR及SVR模型对比分析。研究结果表明：ABC-SVR预测结果为100%,PSO-SVR预测结果为83.3%,GA-SVR和SVR均为66.67%,ABC-SVR的预测结果与实际工程结果一致性更高,可为隧道塌方风险...     

材料耐久性退化数学模型的比较研究

材料耐久性退化数学模型主要集中在混凝土碳化、氯离子侵蚀和钢筋锈蚀,目前,对这三个方面退化数学模型的归纳和总结多以横向研究为主,为了实现混凝土桥梁耐久性全过程分析的目标,从纵向的研究角度出发,首先给出混凝土桥梁耐久性全过程分析的两条退化主线:混凝土碳化-钢筋锈蚀-结构整体性能退化、氯离子侵蚀-钢筋锈蚀-结构整体性能退化;然后针对第一条退化主线详细介绍了现有的两种较完备的退化模型,并对其进行了比较分析,结果表明:评定标准中的退化模型概念清晰,参数相对较少,更适合用于混凝土桥梁耐久性全过程分析.