中法高速公路車流及荷載特性對(duì)比

阮 欣，周軍勇，石雪飛

（同濟(jì)大學(xué) 橋梁工程系，上海200092）

車輛荷載是公路使用期間的主要可變荷載，它隨機(jī)性大、不確定性和時(shí)變性強(qiáng).近10年來，我國經(jīng)濟(jì)與交通運(yùn)輸高速發(fā)展，交通量快速增長，超載重載現(xiàn)象嚴(yán)重，車輛荷載變異愈加顯著，這使得結(jié)構(gòu)在使用期間承受較大的累積損傷，結(jié)構(gòu)使用壽命、退化特性等發(fā)生顯著變化.準(zhǔn)確測(cè)取實(shí)際車輛車列數(shù)據(jù)，分析實(shí)際車輛荷載和車流狀況對(duì)于公路工程的設(shè)計(jì)和已建工程的安全評(píng)估都有重要意義.

車輛特性是中小跨徑橋梁車輛荷載效應(yīng)的主要控制因素；車流分布等特性則是影響長加載跨徑橋梁或公路路面車輛荷載效應(yīng)的關(guān)鍵因素.傳統(tǒng)的車輛調(diào)查、錄像等記錄方式，無法獲取車流的車列信息，目前，動(dòng)態(tài)稱重技術(shù)（weight in motion，WIM）［1］的發(fā)展為交通數(shù)據(jù)的獲取提供很大幫助，它可以在不影響車輛運(yùn)行的狀態(tài)下準(zhǔn)確測(cè)取車輛的軸重、軸距、車重、車速以及車輛間距、時(shí)距等各種車流與車輛特性參數(shù)，從而還原完整的車流信息，滿足各種加載長度的交通特性及荷載效應(yīng)研究要求，在這方面，國內(nèi)外都已經(jīng)在開展相關(guān)研究工作［2－4］.本文選取來自廣東省某高速公路和法國某高速公路的兩組典型雙向四車道WIM 數(shù)據(jù).國內(nèi)這條高速公路是連接廣州市與周邊城市的重要通道，運(yùn)營10年以上，日交通量達(dá)到3.2～3.4萬輛，在國內(nèi)運(yùn)營高速公路中較有代表性；該組數(shù)據(jù)是兩車道（單向）連續(xù)量測(cè)2周，共獲得577 882 軸，237 899 輛汽車的數(shù)據(jù).法國這條高速公路是整個(gè)歐洲的重要運(yùn)輸通道之一，該組數(shù)據(jù)是兩車道（雙向）前后歷時(shí)4 周共641 899 軸，198 839輛汽車的測(cè)量結(jié)果，這組數(shù)據(jù)也曾經(jīng)是歐洲規(guī)范修訂時(shí)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之一.

我國2004 年頒布的《公路橋涵設(shè)計(jì)通用規(guī)范》［5］的車輛荷載模型，參考了國外規(guī)范的相關(guān)研究成果，特別是歐洲規(guī)范.因此，分析比較中法兩組數(shù)據(jù)特性，對(duì)于現(xiàn)行規(guī)范的車輛荷載模型完善與修訂具有重要意義.

1 車流特性的比較與分析

1.1 車型組成特性

車型組成分布是研究車輛交通荷載的基礎(chǔ).表1中按軸數(shù)將車型劃為5類，對(duì)兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行了比較.二軸車均占一半以上，國內(nèi)甚至達(dá)到80.53%；法國四軸及四軸以上的多軸車比例顯著高于國內(nèi)，但超大型車輛（六軸及以上）分布，國內(nèi)達(dá)到4.54%，而法國不到1.00%.

表1 車流組成特性對(duì)比Tab.1 Comparison of vehicle constitution feature

1.2 車流時(shí)變特性

交通流量反映的是在某一段時(shí)間內(nèi)通過觀測(cè)斷面的車輛實(shí)體數(shù)量，交通流量的大小反應(yīng)公路的受荷密集程度.受多種因素影響，交通流量呈現(xiàn)高度時(shí)變性.

雙車道（單向）日平均交通量在一周內(nèi)的變化規(guī)律如表2 所示.可以發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)日平均交通量達(dá)到1.6～1.7萬輛，相當(dāng)于雙向四車道每天3.2～3.4萬輛，這已經(jīng)接近了設(shè)計(jì)流量，也代表了我國目前一些主要線路雙車道高速公路的實(shí)際運(yùn)營水平.國內(nèi)各日均交通量均顯著高于法國，一周的平均交通量是法國的2倍多；相比20世紀(jì)90年代我國測(cè)取的公路最大平均日交通量（雙向四車道9 660輛）［6］也提高了兩倍多.交通量的高峰日也顯著不同，國內(nèi)出現(xiàn)在周末，法國則出現(xiàn)在周五或周一，這反映了生活習(xí)慣的不同.

表2 日平均交通量的周變化規(guī)律Tab.2 Change law for average daily traffic volume within a week

平均每小時(shí)的交通流量（以下簡稱時(shí)均交通量，見圖1a））的變化規(guī)律可以反映車輛在1d內(nèi)的密集分布狀況.對(duì)比發(fā)現(xiàn)兩國車流的晝夜差異性均很明顯且變化規(guī)律類似，日交通高峰期出現(xiàn)在每天的15：00～18：00時(shí)段，低谷期出現(xiàn)在凌晨2：00～5：00時(shí)段.

取每小時(shí)車輛總重與車輛數(shù)的比值，分析各小時(shí)的平均車重（以下簡稱時(shí)均車重）變化規(guī)律（圖1b）），可知，國內(nèi)外時(shí)均車重變化規(guī)律大體相同，但國外時(shí)均車重值顯著高于國內(nèi)；時(shí)均車重在交通量低谷的凌晨3：00～5：00達(dá)到最大值，而在交通高峰期最小，這反應(yīng)了各時(shí)段內(nèi)車型組成分布的不同；對(duì)于不同跨徑橋梁，荷載效應(yīng)最為顯著的時(shí)段也是不同的.根據(jù)這一結(jié)果，超載車的控制重點(diǎn)應(yīng)在凌晨03：00～06：00時(shí)段.

1.3 車輛到達(dá)特性

車輛到達(dá)特性反映車輛的排隊(duì)特性，是描述車隊(duì)構(gòu)成的重要參數(shù).車輛到達(dá)特性一般以車頭時(shí)距和車頭間距衡量，車頭間距直觀反映在某一時(shí)刻路面車輛分布狀況，車頭時(shí)距則反映了交通量的大小.對(duì)兩組數(shù)據(jù)的車頭時(shí)距和車頭間距分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)擬合，結(jié)果表明，兩組數(shù)據(jù)符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布，其分布參數(shù)如表3所示，法國數(shù)據(jù)中的車頭時(shí)距和車頭間距均顯著大于國內(nèi)，說明同一時(shí)刻在一定加載長度上，國內(nèi)的車輛密度較大.

為比較車輛行駛密集程度的變化，結(jié)合我國20世紀(jì)90年代在207，328，305，101這4條國道上測(cè)量的車頭時(shí)距和車頭間距統(tǒng)計(jì)結(jié)果［6］（該組數(shù)據(jù)是我國《公路橋涵設(shè)計(jì)通用規(guī)范》（JTG D60—2004）車輛荷載模型基礎(chǔ)，以下簡稱“04規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)”），將3組數(shù)據(jù)的車頭時(shí)距和車頭間距累計(jì)概率分布繪于圖2.對(duì)比發(fā)現(xiàn)，我國車輛車頭間距顯著大于法國，但相比04規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)變化不大；車頭時(shí)距在同一累計(jì)概率水準(zhǔn)下，國內(nèi)的車頭時(shí)距要小于04規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也遠(yuǎn)小于法國數(shù)據(jù)，反映的是交通流量發(fā)生了很大增長，印證了表2交通量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果.

表3 車輛到達(dá)特性統(tǒng)計(jì)擬合Tab.3 Statistics and fitting for vehicle arrival feature

圖1 車流特性的時(shí)均變化規(guī)律Fig.1 Change regulation for traffic features per hour

2 車輛荷載特性

車輛荷載特性是包含車重、車距、軸重、軸距和車速在內(nèi)的描述車輛基本信息的參數(shù)，其中車重、軸重是橋梁汽車荷載分析的重要參數(shù)，也是公路路面累計(jì)損傷分析的重要參數(shù)；車距、軸距則是分析橋梁車輛荷載局部效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)車的關(guān)鍵參數(shù).

圖2 車輛到達(dá)特性累積分布曲線Fig.2 Cumulative distribution curve for vehicle arrival feature

表4和表5 分別對(duì)兩國軸數(shù)和車重?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行車輛荷載特性對(duì)比，結(jié)果顯示法國的車重?cái)?shù)據(jù)比較集中，離散性小，最大車重81.2t，顯著小于國內(nèi)172.6t；分析各區(qū)段車重的概率分布，國內(nèi)外車重一半以 上 小于20.0t，超 過60.0t 的 車 輛 法 國 占0.07%，而國內(nèi)超過80t的車輛仍占0.45%，這也反映了我國運(yùn)營高速公路中超載普遍的現(xiàn)象.

將軸重特性以區(qū)段劃分，見表6.結(jié)果表明，法國軸重多集中于0～15t，而我國超過20t的還有1.04%；國內(nèi)高速最大軸重32.0t，均值3.78t，變異系數(shù)1.24；法國高速最大軸重20.0t，均值5.81t，變異系數(shù)0.671.

為比較車重與軸重的變化，根據(jù)我國04規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果［6］，將3組數(shù)據(jù)的車重與軸重累積概率分布繪于圖3中.對(duì)比可知，在車重累計(jì)概率低于0.74及軸重累計(jì)概率低于0.63段，同一累計(jì)概率水準(zhǔn)下我國現(xiàn)有的車重和軸重偏??；但是當(dāng)累積概率超過以上水平時(shí)，現(xiàn)有的車重及軸重要遠(yuǎn)大于04規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，說明我國車重和軸重呈現(xiàn)兩極發(fā)展，即輕型車和超重車比例均有提高.比較我國和法國數(shù)據(jù)，在0.95累計(jì)概率水準(zhǔn)以下時(shí)，我國車重及軸重都遠(yuǎn)大于法國，超過這一水準(zhǔn)則相反，說明法國的重車比例相對(duì)我國要大，但超重車比例要小于我國.

表4 不同軸型車車重參數(shù)對(duì)比Tab.4 Comparison of gross vehicle weight with different axial types

表5 不同總重區(qū)段車重分布Tab.5 Gross vehicle weight distribution in different classified sections

表6 不同軸重區(qū)段軸重分布Tab.6 Axial weight distribution in different classified sections

圖3 車重與軸重累積概率分布Fig.3 Cumulative distribution curve for gross vehicle weight and axial weight

為了深入分析重車對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)安全的影響，計(jì)算了10，20，30m 簡支梁橋（單車道）在中法兩國實(shí)測(cè)車輛荷載下的跨中彎矩效應(yīng)，并與規(guī)范計(jì)算值對(duì)比，如表7所示.采用文獻(xiàn)［6］中的短時(shí)數(shù)據(jù)的極值外推方法，得到了設(shè)計(jì)基準(zhǔn)期效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)值（靜力效應(yīng)），外推過程遵循了兩國規(guī)范的荷載可靠度標(biāo)準(zhǔn)（歐洲規(guī)范汽車荷載標(biāo)準(zhǔn)值取50年內(nèi)95%保證率，我國04規(guī)范取100年內(nèi)95%保證率）.規(guī)范值是兩國規(guī)范［5，7］荷載模型計(jì)算結(jié)果.

表7 實(shí)測(cè)值外推效應(yīng)與對(duì)應(yīng)規(guī)范效應(yīng)比較Tab.7 Comparison of actual data extrapolation effect and corresponding specification effect

比較可知，法國實(shí)測(cè)值是規(guī)范值的1.5～2.0倍，考慮設(shè)計(jì)計(jì)算中的荷載組合分項(xiàng)系數(shù)等，應(yīng)該說吻合程度較好，規(guī)范基本反映了實(shí)際的荷載情況.我國實(shí)測(cè)值是規(guī)范值的2.5 倍以上，最大的接近4.0倍，遠(yuǎn)大于規(guī)范荷載組合分項(xiàng)系數(shù)所能考慮范圍，說明對(duì)于中小跨橋梁汽車荷載效應(yīng)，我國現(xiàn)行規(guī)范估計(jì)不足，急需調(diào)整.

相比短加載跨徑橋梁的荷載效應(yīng)由重車控制，長加載跨徑主要由整體平均車重衡量；歐洲規(guī)范規(guī)定荷載模型適用于加載長度不超過200m 的公路橋梁設(shè)計(jì)，而我國在大跨橋梁設(shè)計(jì)中沿用了中小跨橋梁的車輛荷載模型，并以縱向折減系數(shù)考慮，這種以折減系數(shù)區(qū)分不同加載長度橋梁的汽車荷載效應(yīng)方式有待改善.

根據(jù)車輛參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果及規(guī)范荷載對(duì)實(shí)測(cè)值的反應(yīng)程度，在我國現(xiàn)有車流量和超重車水平均大于規(guī)范的現(xiàn)狀下，建議規(guī)范對(duì)車輛荷載模型的界定，應(yīng)就不同加載跨度分開考慮：短加載長度著重考慮重車效應(yīng)，中加載長度應(yīng)結(jié)合局部重車和整體車重水平考慮，長加載長度重點(diǎn)考慮整體車重水平.

3 不同車道的車流及荷載特性分析

我國現(xiàn)行橋梁車輛荷載模型采用了車道橫向折減系數(shù)的方法，考慮不同車道的車流及荷載特性，其前提是假定各車道上車輛荷載互不相關(guān)［8］.歐洲的EUROCODE規(guī)范與英國的BS5400 規(guī)范在考慮多車道加載問題時(shí)，則采用了橫向不同車道上布置不同荷載形式的方法.分析不同車道車流及荷載特性對(duì)于多車道荷載模型研究顯得尤為重要.

圖4 車輛組成的橫向分布特性Fig.4 Lateral distribution feature for vehicle constitution

統(tǒng)計(jì)不同車道的各種車型占有比例如圖4 所示.由圖4可知，不同車道上各車型占有比例區(qū)別很大，二軸車在快、慢車道中均占較大比例，在快車道占90%以上；多軸車主要分布于慢車道.比較而言，法國車輛的車道選擇傾向明顯，快慢車道區(qū)分更加顯著.對(duì)于各車道車重和軸重的累計(jì)概率的研究（圖5）也說明了這一趨勢(shì)：同組數(shù)據(jù)在同一累計(jì)概率水準(zhǔn)下，快車道車重顯著小于慢車道.

圖5 車輛特性橫向分布特性Fig.5 Lateral distribution feature for gross vehicle weight

綜上可知，國內(nèi)外多車道車流及荷載分布差異性都很大，各車型車輛對(duì)車道的選擇傾向明顯，各車道不同的車型分布形成了車輛荷載的顯著差異，我國現(xiàn)行規(guī)范橫向車道取用相同的荷載模式，未考慮車道間的差異性，這種基于車道間車輛荷載互不相關(guān)的假定有待商榷.

4 結(jié)論

通過對(duì)中法高速公路WIM 數(shù)據(jù)的整理比較，對(duì)車流特性、車輛荷載特性及多車道車流與荷載等特性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，歸納出車列分布的一般規(guī)律，并指出了我國現(xiàn)行規(guī)范的不足與建議修改方向.

（1）選取我國典型高速公路車流車輛數(shù)據(jù)，在日均交通量、重車分布比例及統(tǒng)計(jì)參數(shù)的變化規(guī)律上能很好反映我國高速的實(shí)際運(yùn)營狀況，與法國數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)的變化規(guī)律基本相同，交通量、車重、軸重、車頭間距、車頭時(shí)距等參數(shù)取值差異性很大.參考國外規(guī)范的車輛荷載模型，其適用性有待研究.

（2）中法兩組數(shù)據(jù)顯示，多車道車流及荷載分布差異性很大，各車型對(duì)車道的選擇傾向明顯，各車道間車輛荷載分布顯著不同.歐洲的EUROCODE 規(guī)范考慮橫向不同車道使用不同荷載形式的加載方法，體現(xiàn)了車道間荷載分布相關(guān)的特點(diǎn)，我國現(xiàn)行規(guī)范基于車道間車輛荷載互不相關(guān)的假定有待商榷.

（3）根據(jù)車輛參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果和規(guī)范荷載取值對(duì)實(shí)測(cè)值的反應(yīng)程度，在我國現(xiàn)有車流量和超重車水平均大于規(guī)范的現(xiàn)狀下，建議對(duì)我國現(xiàn)行規(guī)范的車輛荷載模型界定，以特定地點(diǎn)數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ)，對(duì)不同加載長度分開考慮：短加載長度著重考慮重車效應(yīng)，中加載長度應(yīng)結(jié)合局部重車和整體車重水平考慮，長加載長度重點(diǎn)考慮整體車重水平.

由于本文的車輛荷載數(shù)據(jù)是選取一定區(qū)域高速公路的實(shí)測(cè)結(jié)果，文中某些數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)論可能不適于所有地區(qū)的車輛運(yùn)行狀況，為此還需更多數(shù)據(jù)支撐以形成完善的車輛荷載特性規(guī)律.基于高速公路車流及荷載特性分析，對(duì)于開展現(xiàn)有規(guī)范的車輛荷載模型完善與修訂等相關(guān)工作具有重要意義.

［1］ Kishore A，Klashinsky R.Prevention of highway infrastructure damage through commercial vehicle weight enforcement［C／OL］.Annual Indian Roads Congress（IRC）Session，Calcutta：Council of the Indian Roads Congress.2000.

［2］ 阮欣，阮靜，陳艾榮，等.泰州大橋中間塔鞍座抗滑安全評(píng)估［J］.中國工程科學(xué)，2012，14（5）：71.RUAN Xin，RUAN Jing，CHEN Airong，et al.Anti－sliding safety assessment for main saddle on Middle tower of Taizhou Bridge［J］.Engineering Science，2012，14（5）：71.

［3］ 阮欣，周小燚，郭濟(jì).基于合成車流的橋梁車輛荷載效應(yīng)極值預(yù)測(cè)［J］.同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2012，40（10）：1458.RUAN Xin，ZHOU Xiaoyi，GUO Ji.Extreme value extrapolation for bridge vehicle load effect based on synthetic vehicle flow［J］.Journal of Tongji University：Natural Science，2012，40（10）：1458.

［4］ A Getachew.Traffic load effects on bridges：statistical analysis of collected and Monte Carlo simulated vehicle data［D］.Structural Engineering of Royal Institute of Technology，2003.

［5］ 中交公路規(guī)劃設(shè)計(jì)院.JTG D60—2004公路橋涵設(shè)計(jì)通用規(guī)范［S］.北京：人民交通出版社，2004.China Highway Planning and Design Institute.JTG D60—2004 General code for design of highway bridges and culverts［S］.Beijing：China Communications Press，2004.

［6］ “公路橋梁車輛荷載研究”課題組.公路橋梁車輛荷載研究［R］.北京：中交公路規(guī)劃設(shè)計(jì)院，1997.“Vehicle Loads Research for Highway Bridge”Research Group.Vehicle loads research for highway bridge［S］.Beijing：China Highway Planning and Design Institute，1997.

［7］ European Committee for Standardisation，et al.EuroCodel（EN 1991—2：2003）：Actions on Structwes—part2：traffic loads on bridges［S］.［S.l.］：CEN，2003.

［8］ 鄭步全，張士鐸.中、小跨徑多車道橫向折減系數(shù)的概率計(jì)算方法［J］.重慶交通學(xué)院學(xué)報(bào)，1992，11（4）：17.ZHENG Buquan，ZHANG shiduo.Probability computing method for middle and small span with multiple lane transverse reduction coefficient［J］.Journal of Chongqing Jiaotong Institution，1992，11（4）：17.