[发明专利]基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法

说明书

本发明的一种基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，包括以下步骤：基于桥梁设计参数建立中小桥初始有限元模型；根据桥梁现场检测结果或历史统计数据，选择桥梁抗力的概率分布；建立随机车流荷载模型；基于刚度削减设计多种桥梁损伤工况，覆盖所有潜在损伤位置和多级代表性损伤程度；通过调整相应模型参数，基于初始模型建立相应的有限元模型；进行可靠度评估，得到损伤工况相应的可靠度样本；训练机器学习算法，建立损伤工况和可靠度指标间的映射关系。本发明可以基于实测数据和现有桥梁损伤识别方法的结果，快速评估中小桥可靠度，使得现有损伤识别方法的结果更具指导意义，同时也可以更为及时发现中小桥潜在损伤，避免事故发生。

技术领域

本发明涉及桥梁评估方法领域，具体是一种基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法。

背景技术

因为长期往复的上部车辆荷载作用会引起中小桥性能的逐步下降，为了避免潜在事故的发生，保障上部通行人员和车辆安全，需要对中小桥进行实时评估。但目前常用的方法是通过荷载试验来完成，实践下来发现荷载试验开展效率低，作业时间长，需要中断交通，会严重影响正常车辆通行。因此基于健康监测的桥梁快速损伤识别评估尤为必要。目前，许多学者已经开发出很多损伤识别算法，但现有的损伤识别算法只能初步得到损伤位置和程度，无法直接说明桥梁状况，为桥梁后期养护提供依据。而且现有桥梁评估方法基于可靠度理论，往往需要大量有限元随机分析，分析耗时长难以及时给出评估结果。

发明内容

发明目的：为解决上述技术问题，本发明提供一种基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法。

技术方案：本发明的一种基于中小桥损伤识别结果的快速可靠度评估方法，包括以下步骤：

步骤1：基于桥梁设计参数建立中小桥初始有限元模型；

步骤2：根据桥梁现场检测结果或历史统计数据，选择桥梁抗力的概率分布；

步骤3：根据动态称重设备采集的随机车流样本，建立随机车流荷载模型；

步骤4：根据中小桥结构类型及损伤识别结果，基于刚度削减设计多种桥梁损伤工况，覆盖所有潜在损伤位置和多级代表性损伤程度；

步骤5：根据设计的损伤工况，通过调整相应模型参数，基于初始模型建立相应的有限元模型；

步骤6：基于桥梁抗力的概率分布、随机车流荷载模型，结合各损伤工况对应的桥梁有限元模型进行可靠度评估，得到损伤工况相应的可靠度样本；

步骤7：利用损伤工况和可靠度样本，训练机器学习算法，建立损伤工况和可靠度指标间的映射关系；

步骤8：基于损伤工况和可靠度指标间的映射关系，结合有损伤识别方法，能够通过损伤识别结果快速评估中小桥可靠度。

优选地，步骤1中的有限元模型为基于实体单元的模型或梁格模型。

优选地，步骤2中桥梁抗力指跨中抗弯承载力、疲劳极限和跨中挠度限值。

优选地，步骤中损伤识别方法指等主流能够实现损伤定位、定量功能的方法，能够初步得到桥梁刚度削减位置及程度。

优选地，所述损伤识别方法为频域法或时域法。

优选地，步骤7中机器学习算法为具有映射能力的算法，算法的输入参数为桥梁损伤位置及程度，输出参数为相应的可靠度。

优选地，步骤8中，首先通过损伤识别算法，得到桥梁损伤区域和位置，随后将识别结果输入训练后的机器学习算法，得到可靠度评估结果。

有益效果：本发明可以基于实测数据和现有桥梁损伤识别方法的结果，快速评估中小桥可靠度，使得现有损伤识别方法的结果更具指导意义，同时也可以更为及时发现中小桥潜在损伤，避免事故发生。

附图说明