基于動態(tài)稱重的高速橋梁車輛荷載分析

盧穎

基于動態(tài)稱重的高速橋梁車輛荷載分析

盧穎

（招商局重慶交通科研設(shè)計院有限公司，重慶，400067）

基于安裝在高速某三跨連續(xù)梁橋上的動態(tài)稱重系統(tǒng)（WIM）所記錄的車輛荷載數(shù)據(jù)，對車流量、車重、車速、總軸距和車間距進行了分析，得到其統(tǒng)計特性和分布的一般規(guī)律。然后，通過廣義極值模型（GEV）計算出最大彎矩極值分布，得出實際車輛荷載，并與規(guī)范中所規(guī)定的荷載進行比較。結(jié)果表明：一天中各時段的總交通流量具有很強的潮汐規(guī)律性；從車流構(gòu)成上看，二軸車輛占絕大多數(shù)，其次為六軸及以上車輛；實際運行車輛荷載低于設(shè)計車輛荷載，實際荷載對橋梁健康狀況危害不大。

橋梁；車輛荷載；車流構(gòu)成；動態(tài)稱重

引言

橋梁結(jié)構(gòu)所受的主要荷載類型為車輛荷載。上個世紀，通過記錄四條干線國道上五個白天的車流數(shù)據(jù)，進一步提出了我國的現(xiàn)行公路橋梁車輛荷載標準[1]。進入21世紀后，隨著社會進步，國民經(jīng)濟迅速發(fā)展，車流量也不斷增長，超重型車輛不斷涌現(xiàn)，使得車輛荷載較規(guī)范制定時產(chǎn)生了較大改變。相關(guān)研究也表明：全國各地車輛荷載形式眾多，地域性是其一項不得不考慮的重要特征。在這種狀況下，《公路橋梁承載能力檢測評定規(guī)程》根據(jù)實際的橋梁交通狀況，提出有必要對標準荷載進行一定修正。

動態(tài)稱重系統(tǒng)作為一種可靠且準確的獲取車輛數(shù)據(jù)新方法，為科研人員和工程師所使用。動態(tài)稱重系統(tǒng)能夠十分全面地獲得交通流量信息，并且不受人為因素影響，因此將其作為特征車輛荷載記錄的重要工具是可靠的。許多相關(guān)工作者進行了一系列研究，如分析車型構(gòu)成、預(yù)測荷載極值、建立荷載模型、評估安全狀況等。

本文利用安裝在京滬高速某三跨連續(xù)梁橋上的動態(tài)稱重系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)，通過對交通流量、車輛構(gòu)成等進行分析，推算出實際運行車輛荷載。

1　監(jiān)測系統(tǒng)

動態(tài)稱重過程是指對行駛車輛的動態(tài)受力進行連續(xù)測量，以及對其靜止狀態(tài)下的重量進行計算。車輛動態(tài)稱重（Weigh-in-Motion，簡稱 WIM）系統(tǒng)，包括安裝在橋面的一組傳感器和安裝有相關(guān)軟件的儀器，用來測量車輛相關(guān)實時信息，如圖1所示。交通荷載的監(jiān)測主要包括過橋車輛數(shù)量、車型、車重等信息，通過在大橋引橋混凝土橋面鋪裝下預(yù)埋高速動態(tài)稱重系統(tǒng)，可對車輛進行測重、測速，同時使用攝像儀對交通實況進行監(jiān)測。

2　車輛運行狀況分析

車流量和車流的構(gòu)成狀況是車輛交通情況的兩個重要指標[2]。我國《公路橋梁承載能力檢測評定規(guī)程》中引入了考慮橋梁實際位置的典型代表性交通量、大車混入率等的修正系數(shù)，對標準荷載進行了一定修正[3]。由此可知，分析車流量、車流的構(gòu)成狀況、軸重和車輛總重具有重要意義。

從動態(tài)稱重系統(tǒng)可以提取被記錄車輛的參數(shù)，從而可對車流量和車流構(gòu)成進行實時統(tǒng)計與分析。通過2016年4月的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，可以得到當月每個車道的車流量。車道分布如圖1所示，車流量情況如表1所示，車輛構(gòu)成如圖2所示。

圖1　WIM系統(tǒng)在車道分布下的安裝示意圖

表1　車流量統(tǒng)計

圖2　車流構(gòu)成

從表1可以得出，單從一方面的數(shù)據(jù)看，中間車道車流量較大，兩邊車道較小。從圖2可以看出，一天中各時段車流量有很強的規(guī)律性：下午和夜間的車流量較早晨多，且二軸車的車流占據(jù)了絕大多數(shù)。

3　實際運行車輛荷載

3.1廣義極值模型

據(jù)Fisher-Tippet極值定理可知，若X1，X2，…，Xn是獨立同分布隨機變量的序列，那么有常數(shù)列{an＞0}和{bn}使得下式成立

其中，Pr(·)表示事件發(fā)生的概率；Mn=max{X1，X2，…，Xn}；H(x)為GEV分布(Generalized Extreme Value Distributions，廣義極值分布)。與此同時，引入位置參數(shù)μ和尺度參數(shù)σ，那么H(x)一定屬于以下的三種類型之一，分別作為極值Ⅰ型、極值Ⅱ型、極值Ⅲ型，即

其中，α為形狀參數(shù)[4]。

這三種極值分布形式代表了三種不同的極值類型，然而可以歸結(jié)為一個統(tǒng)一公式，即

其中，μ,ξ∈R; σ＞0; ξ也為形狀參數(shù)。

當ξ＞0時，取α=1/ξ，則H(x;μ,σ,ξ)代表極值Ⅱ型的分布，它的位置參數(shù)和尺度參數(shù)分別是μ-ασ和ασ；當ξ=0時，H(x;μ,σ,ξ)代表極值Ⅰ型的分布，這是因為；當ξ＜0時，取α=-1/ξ，則H(x;μ,σ,ξ)代表極值Ⅲ型的分布，它的位置參數(shù)和尺度參數(shù)分別是μ+ασ和ασ。綜上可知，極值分布類型是完全由形狀參數(shù)來決定，與位置參數(shù)、尺度參數(shù)無關(guān)[5]。

3.2基于WIM實際的荷載效應(yīng)

動態(tài)稱重系統(tǒng)實測車輛信息包括車重、車長、車間距等，本文通過Matlab程序?qū)④囕v荷載通過橋梁影響線施加，計算出車輛通過橋梁時，橋梁跨中的彎矩時程值。對于該三跨連續(xù)梁橋來說，由于影響線較長，車軸布局對結(jié)果的影響可以忽略。按照《工程結(jié)構(gòu)可靠性設(shè)計統(tǒng)一標準》中荷載作用的代表值確定原則，本文首先確定了1小時荷載效應(yīng)最大值分布，然后進行外推，在設(shè)計基準期內(nèi)可以得到荷載效應(yīng)最大值分布函數(shù)，其中取某一分位點處的值作為荷載效應(yīng)代表值。

把每個采樣點的彎矩看作隨機變量，一方面，根據(jù)極值類型定理，1小時主梁豎向彎矩最大值可以認為近似服從極值分布；另一方面，通過概率圖和可以進行的模型對比和優(yōu)化選擇，根據(jù)上文可知，廣義極值分布對1小時彎矩最大值分布的高尾部分能夠很好擬合。

廣義極值分布的擬合分布函數(shù)為

根據(jù)《工程結(jié)構(gòu)可靠性設(shè)計統(tǒng)一標準》，當可變作用通過平穩(wěn)二項的隨機過程進行模擬時，其最大值概率分布函數(shù)FT(x)按下式計算：

其中，F(xiàn)(x)——可變作用的隨機過程截口分布函數(shù)；

m——在設(shè)計基準期T內(nèi)，可變作用平均出現(xiàn)的次數(shù)。

當截口概率分布F(x)=H(x)，為1小時最大彎矩極值分布。若設(shè)計基準期是100年，那么m=100×365×24，且

按照慣用取值的原則，標準值SQK取保證率為95%時的分位值，結(jié)合WIM系統(tǒng)中的2016年4月數(shù)據(jù)，得到實際運行車輛荷載如下：下行為公路Ⅰ級的0.77倍，上行為公路Ⅰ級的0.79倍。

4　結(jié)論

基于安裝在高速上某三跨連續(xù)梁橋上的動態(tài)稱重系統(tǒng)（WIM）所采集的車輛數(shù)據(jù)，通過對相關(guān)參數(shù)進行分析，討論了車輛的概率統(tǒng)計特征和分布規(guī)律，得到以下結(jié)論：

（1）一天中各時段車流量的交通流量具有很強的規(guī)律性，基本在每天的10時前后達到最大值，在16時前后達到次大值。

（2）一個月內(nèi)總通行車輛為1 104 841輛，下行日均17 068輛，上行日均19 759輛。其中二軸車輛占絕大多數(shù)，其次為六軸及以上車輛，并且日間二軸車輛占絕大多數(shù)，夜間六軸車及以上車輛比例上升。

（3）實際運行車輛荷載方面，下行為公路Ⅰ級的0.77倍，上行為公路Ⅰ級的0.79倍。實際運行車輛荷載低于設(shè)計車輛荷載，表明實際荷載對橋梁健康狀況危害不大。

[1]JTG D60-2004. 公路橋涵設(shè)計通用規(guī)范[S].

[2]王濤, 韓萬水, 黃平明. 公路橋梁交通荷載研究現(xiàn)狀及展望[J].建筑科學(xué)與工程學(xué)報, 2010, 27(4): 31-38.

[3]“公路橋梁車輛荷載研究”課題組. 公路橋梁車輛荷載研究[J]. 公路, 1997(3): 8-12.

[4]陳照全. 既有橋梁車輛荷載的隨機過程模型研究[D]. 長沙: 長沙理工大學(xué), 2008.

[5]曾勇, 陳艾榮, 譚紅梅. 基于實測車流的懸索橋吊桿鋼絲壽命期內(nèi)的疲勞評定[J]. 防災(zāi)減災(zāi)工程學(xué)報, 2014(02): 185-191.

Analysis of Highway Bridge Traffic Load by a Weigh-in-Motion Approach

LU Ying
(Merchants Chongqing Communications Technology Research & Design Institute, Co., Ltd., Chongqing, 400067, China)

Basing on data recorded by the Weigh-in-Motion (WIM) system installed in a three span continuous girder bridge at highway, perform analysis of the vehicle flow, weight, speed, wheelbase and interval, as to discover general discipline of their statistical characteristics and distribution. Then, the Generalized Extreme Value (GEV) model is used to calculate the extreme value distribution of maximum bending moment. The actual vehicle load is compared with the load determined by the regulations. The results show that, traffic flow has a strong tidal regularity; from the aspect of flow composition, dual-axle dominates the largest part, and the six-axle or more dominate the secondary. The actual running vehicle load is lower than the designed, thus brings out little harm to bridge healthy status.

Bridge; Vehicle Load; Flow Composition; Weigh-in-Motion(WIM)

TB472

A

2095-8412 (2016) 05-953-03工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新 URL: http://www.china-iti.com

10.14103/j.issn.2095-8412.2016.05.033

盧穎(1985-)，女，碩士，工程師。研究方向：橋梁設(shè)計、加固。