基于SVM的高架橋梁頂升預測模型

韓 進 光

(西安市東郊市政養(yǎng)護管理公司，陜西 西安 710016)

0 引言

隨著城鎮(zhèn)化建設的不斷發(fā)展，交通擁堵問題是掣肘城市發(fā)展的一大難題，而城市高架橋梁建設能夠有效緩解這一現(xiàn)象。城市高架橋梁既有道路的空間路網(wǎng)容量，又具有交通分流功能，提高通行能力和道路運輸效率，緩解現(xiàn)有城市交通難題。與城市軌道交通相比，高架路具有建設周期短，投資成本低，見效快等特點，因此在全國已經(jīng)越來越多的城市開展高架熱潮。

城市高架橋是一龐大而且復雜的系統(tǒng)，初期施工工藝、日常的維護保養(yǎng)、偶發(fā)的交通事故等都會給橋梁帶來隱蔽式風險，隨著橋梁的使用會出現(xiàn)支座損壞、橋面偏移一系列病害，為了消除病患需要對支座進行更換和糾偏橋面，而整體頂升是既經(jīng)濟又快捷的施工方式。頂升技術復雜多變，作業(yè)中既要保證施工安全，又要保證施工區(qū)域市政設施運營安全，同時還要保證施工區(qū)社會車輛和行人的交通安全和人身安全，一旦沒有及時采取恰當?shù)娘L險控制措施，極容易發(fā)生重大安全事故，給人民群眾的生命和財產(chǎn)造成重大損失，甚至影響社會穩(wěn)定。

本文將以西安六村堡橋梁頂升為研究背景，采用SVM預測模型研究提升施工質量關鍵參數(shù)，改善頂升預測準確性，減少施工過程中的不必要風險。

1 基本理論

支持向量機(Support Vector Machines,SVM)是一種二分類模型，它的基本模型是定義在特征空間上的間隔最大的線性分類器，間隔最大使它有別于感知機；SVM還包括核技巧，這使它成為實質上的非線性分類器。SVM的學習策略就是間隔最大化，可形式化為一個求解凸二次規(guī)劃的問題，也等價于正則化的合頁損失函數(shù)的最小化問題。SVM的學習算法就是求解凸二次規(guī)劃的最優(yōu)化算法。

SVM求解能夠正確劃分訓練數(shù)據(jù)集并且?guī)缀伍g隔最大的分離超平面。如圖1所示(分離超平面)，超平面有無窮多個(即感知機)，但是幾何間隔最大的分離超平面卻是唯一的。

在超平面wx+b=0確定的情況下，|wx+b|能夠表示點x到距離超平面的遠近，而通過觀察wx+b的符號與類標記y的符號是否一致可判斷分類是否正確，所以，可以用(y(w·x+b))的正負性來判定或表示分類的正確性，它既可以降低計算成本又可以優(yōu)化問題。

s.tyk=wTφ(xk)+b+εk=1,2,…,d

(1)

利用拉格朗日乘數(shù)法求解式(1)，可得：

(2)

其中，a=[a1,a2,…,ak,…,an],a≥(k=1,2,…,d)為拉格朗日乘子。

對式(2)兩邊分別求偏導可得:

(3)

引入核函數(shù)k(xk,xl)=φ(xk)φ(xl)，因多項式核函數(shù)簡單易操作，因此，選取多項式函數(shù)作為核函數(shù)，即：

K(xk,xl)=[λ(xk,xl)+θ]c

(4)

由此式(3)可變?yōu)椋?/p>

(5)

其中，I為單位向量;Y=[y1,y2,…,yd];a=[a1,a2,…,ad]。

式(5)可通過解析方法求得a和b，進而，可利用最優(yōu)分類函數(shù)式(6)進行分類。

(6)

2 預測模型

2.1 基本概況

六村堡立交北輔道橋，起點樁號k0+966.516，終點樁號k1+644.000，跨徑布置2×(3×25)m現(xiàn)澆預應力混凝土連續(xù)箱梁(35+36.64)m連續(xù)鋼箱梁+(25+27+25)m+5×(3×25)m現(xiàn)澆預應力混凝土連續(xù)箱梁，全長679.72 m；本次頂升第7聯(lián)，跨徑組合3×25 m箱梁，采用現(xiàn)澆預應力混凝土連續(xù)箱梁，單箱三室，寬室3.6 m,3.7 m，梁高1.4 m。頂板全寬15 m，翼緣板懸臂長2 m，頂板厚22 cm，底板厚20 cm～40 cm，腹板厚40 cm～60 cm，端橫梁寬1.5 m，中橫梁寬2 m。橋梁設計荷載：城—A級，掛—120驗算，計算行車速度：40 km/h。預應力混凝土現(xiàn)澆箱梁：C50混凝土；橋面鋪裝：C40混凝土；墩柱、墩帽、承臺、肋板臺：C30混凝土；樁基：C25混凝土；支座：盆式橡膠支座。

本次頂升段主要橋梁病害為：上部結構：底板出現(xiàn)縱向裂縫，裂縫最大寬度0.15 mm，長度合計約60 m；17號墩頂位置梁體位移過大，導致支座上下墊板錯位，鋼盆內橡膠板擠壓翹起；18號、19號墩頂支座上下墊板頂緊等病害；本聯(lián)箱梁在汽車荷載離心力、支座失效、聯(lián)端縫隙堵塞雜物等原因的長期共同作用下，出現(xiàn)橫橋偏位病害，并有逐年加重趨勢。下部結構：17號、20號橋墩蓋梁受水侵蝕嚴重，17號墩蓋梁左側擋塊劈裂，18號右側墩柱、19號右側墩柱向左側傾斜，右側出現(xiàn)環(huán)向裂縫，裂縫最大寬度0.86 mm，長度合計54.8 m。

2.2 模型影響因子選取及分析

六村堡高架橋梁頂升項目經(jīng)過重要交通節(jié)點和要道，施工極容易造成重大安全事故，并且橋梁結構復雜、跨度大，施工過程是其安全性能最為脆弱的階段，極易發(fā)生支架垮塌、結構傾覆等惡性重特大安全事故。通過查閱文獻和專家協(xié)商，選取8個影響因子作為關聯(lián)性研究(見表1)，選取64組作為訓練樣本(見表2)，7組作為檢驗樣本(見表3)，并對數(shù)據(jù)進行分析(見表4)。

表1 影響因子

表2 訓練樣本

表3 檢驗樣本

表4 因子分析

3 結語

1)SVM預測模型綜合考慮了高架橋梁在頂升過程中可能遇到的問題，并對影響因子進行建模和分析，避免了因AHP法評價方法導致的結果差異化。

2)通過分析捋清影響因子與頂升偏移施工的關聯(lián)因素。與高架橋頂升偏移施工關聯(lián)度由大到小依次為糾偏施工方式、橋體強度、復位偏差率、橋體偏移度、場地條件、振動幅值、振動時間、振動頻率。

3)通過SVM預測模型的優(yōu)秀學習和預測功能提高了泛化能力和預測精度，為后期施工提供了具有參考價值意義的數(shù)據(jù)參數(shù)。