混合交通流作用下大跨徑橋梁車輛荷載效應(yīng)分析

魏 祎， 張?zhí)疲?阮 欣， 金澤人

（1.同濟大學(xué) 土木工程學(xué)院，上海 200092；2.廣東灣區(qū)交通建設(shè)投資有限公司，廣東 廣州 511462）

大跨徑纜索承重橋梁汽車荷載效應(yīng)水平和特征與規(guī)范值存在差別。Enright 等［1］基于美國11 地的WIM（weigh-in-motion）數(shù)據(jù)生成了擁堵車流，分析了某斜拉橋和懸索橋的效應(yīng)水平，結(jié)果表明，歐洲的EC LM1（Eurocode load model 1）模型對于大跨徑橋梁是偏安全的，美國的ASCE（American Society of Civil Engineers）模 型 和 AASHTO（American Association of State Highway and Transportation Officials）HL-93模型則顯著低估了一些地點的車輛荷載水平。韓大章等［2］基于計重收費數(shù)據(jù)形成潤揚長江大橋的動態(tài)荷載流，效應(yīng)極值外推結(jié)果表明該橋在自由交通和擁堵交通下的效應(yīng)極值均低于規(guī)范值，但吊桿軸力極值超越規(guī)范值，增加了失效風(fēng)險?？ㄜ嚕ㄘ涇嚕┱急葘Y(jié)構(gòu)效應(yīng)極值的影響顯著［3］。韓萬水等［4］基于實測交通荷載數(shù)據(jù)計算了特重車交通荷載作用下橋梁的空間動力響應(yīng)，結(jié)果表明超限工況主要為單輛特重車過橋工況，最大超限率達(dá)到15%?？梢?，研究大跨徑車輛荷載問題必須考慮卡車這一關(guān)鍵車型。

卡車列隊（Truck Platooning，又稱列隊行駛、列隊跟馳、編隊駕駛等）是自動駕駛汽車的應(yīng)用場景之一，前后通行的卡車通過通信手段共享信息并進(jìn)行自動控制，以近距離編隊形式行駛，從而提升運輸效率和節(jié)約燃料。已有研究表明卡車列隊高效運輸和節(jié)約燃料的優(yōu)勢必須在小間距行駛時才能體現(xiàn)，行車間距為15m 時的車輛空氣阻力系數(shù)僅為行車間距為210m 時的30%，隨著行車間距的增大，車輛空氣阻力系數(shù)增大［5］?？ㄜ嚵嘘牭能囕v組成和行駛要求使其具有明顯的荷載集度大的特點，由此可能會導(dǎo)致橋梁結(jié)構(gòu)產(chǎn)生超出設(shè)計能力的內(nèi)力，并造成損傷［6-7］。相比中小跨徑橋梁，大跨徑橋梁可以容納更長的車隊以及更多的車隊數(shù)，卡車列隊場景更為復(fù)雜。卡車列隊與目前橋梁上行駛的卡車或卡車隊并不相同，其在具有重載特點的同時，還會呈現(xiàn)更為有組織的行駛路線和空間分布，對于卡車列隊作用下大跨徑橋梁車輛荷載相關(guān)問題的探討目前鮮見，其對結(jié)構(gòu)性能的影響還不明確，需要進(jìn)一步開展研究。

在前述研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，本文重點關(guān)注大跨徑懸索橋在自動駕駛卡車列隊及其與普通交通流形成的混合交通流作用下的效應(yīng)問題。以一座大跨徑懸索橋為背景工程，建立混合交通流車輛荷載模型和模擬方法，分析混合交通流對橋梁車輛荷載效應(yīng)的影響，為類似工程的設(shè)計與管理提供參考。

1 大跨徑橋梁交通與荷載模式

1.1 卡車列隊模擬參數(shù)

卡車列隊主要的模擬參數(shù)包括跟車間距、卡車類型、卡車數(shù)量等。根據(jù)國內(nèi)外卡車列隊試驗和研究文獻(xiàn)，跟車間距基本設(shè)置為10m左右，這一設(shè)置的前提是車隊必須采用自動控制，使隊內(nèi)卡車可以同時加速、減速，從而消除反應(yīng)時間對應(yīng)的較大跟車間距?？ㄜ囶愋团c所在國家或地區(qū)密切相關(guān)，一般為5軸卡車，車長為10～13m。與橋梁相關(guān)的研究中，大部分研究考慮了2車、3車、4車、5車組成的車隊，當(dāng)背景橋梁為中小跨徑時，基本僅可布置一隊卡車。Thulaseedharan和Yarnold［8］選取了9m和12m 2種跟車間距，考慮2車列隊和3車列隊，選用了5種設(shè)計或評估手冊中規(guī)定的卡車，形成24 種卡車列隊情況。評估結(jié)果表明橋梁荷載水平隨跨徑增長而上升，因為可以容納的車隊數(shù)隨跨徑增長而增加。Tohme 和Yarnold［9］選用了FDOT C5卡車，考慮了2車、3車和4車列隊以及6m和12m 2種跟車間距進(jìn)行卡車列隊模擬，研究結(jié)果表明，采用AASHTO HL93車輛荷載進(jìn)行設(shè)計的橋梁在卡車列隊作用下性能良好。Jo等［10］考慮了隊內(nèi)卡車數(shù)、跟車間距、隊與隊間距、卡車滲透率4個參數(shù)，生成了160種卡車列隊場景，分析了存在卡車列隊和不存在卡車列隊相應(yīng)的路段通行能力。對于大跨徑橋梁，其可以容納更多的組隊卡車數(shù)，橋面上的車輛時空分布更復(fù)雜，產(chǎn)生的荷載效應(yīng)可能更不利，需要進(jìn)一步分析研究。

1.2 混合交通流

在車路聯(lián)網(wǎng)的環(huán)境下，自動駕駛汽車可以通過車載控制系統(tǒng)和車間（vehicle to vehicle， V2V）通信技術(shù)與前車和周圍環(huán)境進(jìn)行實時信息共享和交流，從車輛層面優(yōu)化道路運行效果，提升交通運營質(zhì)量，減少交通堵塞。以人類駕駛車輛和自動駕駛車輛組成的混合交通流將逐漸成為未來主要的交通形式。相關(guān)研究表明，通過降低自動駕駛車輛系統(tǒng)的反應(yīng)時間，可大幅提高道路通行能力，最高可達(dá)2倍。道路上自動駕駛車輛的比例對道路通行能力和交通擁堵有顯著影響。當(dāng)自動駕駛車輛的比例達(dá)到80%時，通行能力可達(dá)到全手動駕駛交通流的2倍，交通擁堵可以降低50%［11］。另一方面，當(dāng)混合交通流中手動駕駛車輛前車為協(xié)同自適應(yīng)巡航控制（cooperative adaptive cruise control，CACC）自動駕駛車輛時，駕駛員會在心理作用下造成車間距增大。駕駛員對CACC車輛的安全顧慮越大，手動駕駛車輛安全距離增加程度越大。交通流車間距過大，前后車輛的速度調(diào)節(jié)同步率低，從而使交通流流量、平均速度、截止密度下降［12］?，F(xiàn)有研究表明，自動駕駛車輛參與的混合交通流與目前常見的交通流之間在通行能力、行駛邏輯、駕駛員心理等方面存在較為明顯的特性差異，其作用下的橋梁結(jié)構(gòu)車輛荷載效應(yīng)還需要深入研究。

2卡車列隊荷載模型與混合交通流模擬

2.1 背景工程和效應(yīng)選取

針對一座主跨2 180m 的單跨雙層鋼桁地錨式懸索橋開展混合交通流作用下的車輛荷載效應(yīng)分析，橋梁結(jié)構(gòu)整體布置如圖1 所示。橋面寬42.6m，2層橋面均采用雙向八車道標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計，錨碇采用重力式錨碇。進(jìn)行效應(yīng)選取時，主要基于懸索橋的主要受力構(gòu)件及其受力特性，同時考慮與車輛荷載作用存在較強關(guān)聯(lián)，最終選取主梁跨中位移、鞍座處主纜軸力、四分點吊桿軸力和跨中吊桿軸力4 個效應(yīng)作為后續(xù)分析的對象。

圖1 橋梁結(jié)構(gòu)三維模型Fig.1 3D model of overall bridge structure

在ANSYS 軟件中建立結(jié)構(gòu)三維有限元模型，共采用3種單元模擬結(jié)構(gòu)構(gòu)件，其中，主纜和吊桿采用LINK10 單元模擬，主梁、主塔采用BEAM4 單元模擬，橋面采用SHELL63單元模擬。構(gòu)件連接與約束按照結(jié)構(gòu)設(shè)計方案施加。在橋面沿縱橋向逐點施加單位力計算得到效應(yīng)影響線，提取的關(guān)鍵效應(yīng)影響線如圖2 所示。

圖2 關(guān)鍵效應(yīng)影響線Fig.2 Key effect influence lines

由圖2 可知，對于大跨徑懸索橋，不同效應(yīng)的影響線形狀和沿橋梁跨徑方向的長度（簡稱“影響線范圍”）存在明顯差異。圖2 a和圖2 b影響線變化較為平緩且全跨均有不可忽略的量值，影響線范圍與橋梁跨徑可視為相等。圖2 c 和圖2 d 則明顯不同，影響線變化陡峭且僅在關(guān)注點附近有限范圍內(nèi)存在明顯量值尖峰，其他區(qū)域影響線量值基本為零，其影響線范圍不超過300m，顯著小于橋梁跨徑?；诖丝梢酝浦?，卡車列隊荷載作用在不同影響線上時，產(chǎn)生的影響會有差異。因此，根據(jù)影響線形狀和量值分布將效應(yīng)分為2類，一類是整體效應(yīng)，如跨中位移和主纜軸力；另一類是區(qū)段效應(yīng)，如吊桿軸力。

2.2 卡車列隊荷載模型

在國內(nèi)外現(xiàn)有研究中，卡車列隊模擬時主要涉及3 類關(guān)鍵參數(shù)：① 單個車隊參數(shù)，如隊內(nèi)跟車間距、隊內(nèi)卡車數(shù)；② 隊與隊關(guān)系參數(shù)，如隊與隊間距；③ 卡車自身參數(shù)，如卡車尺寸（長、寬、軸數(shù)、重量）、行駛速度。除理論研究外，國內(nèi)外還通過開展卡車列隊實際測試獲取關(guān)于列隊間距、行駛速度以及節(jié)能效果等方面的結(jié)論，總結(jié)如表1所示。

表1 國內(nèi)外卡車列隊實際測試項目及主要結(jié)論Tab.1 Test project and main conclusions of truck platooning at home and abroad

基于上述卡車列隊關(guān)鍵參數(shù)調(diào)研結(jié)果，構(gòu)建以隊內(nèi)卡車數(shù)、隊內(nèi)跟車間距、隊與隊間距、卡車實際行駛速度、卡車尺寸與重量為參數(shù)的卡車列隊荷載模型（圖3）。

圖3 卡車列隊荷載模型Fig.3 Load model of truck platooning

隊內(nèi)卡車數(shù)主要由橋梁結(jié)構(gòu)和控制技術(shù)決定，目前大多選取2～5輛。本研究選用的懸索橋加載長度遠(yuǎn)大于中小跨徑橋梁，需要考慮更多的隊內(nèi)卡車數(shù)，因此取5輛、10輛和15輛3種隊內(nèi)卡車數(shù)。研究表明，卡車列隊時的隊內(nèi)跟車間距設(shè)置在6～15m較為可行，距離過近無法保證安全行駛，距離過遠(yuǎn)無法有效減小風(fēng)阻和節(jié)約燃料，因此研究取6m、10m 和15m 這3 種隊內(nèi)跟車間距。車隊與車隊間的距離主要與卡車的行駛速度有關(guān)，從更符合橋梁實際運行情況的角度，暫不考慮較小的間距取值，僅考慮200m 一種隊與隊間距。根據(jù)目前已完成的卡車列隊測試，卡車的實際行駛速度一般在60～100km·h-1，后續(xù)模擬時取80km·h-1作為行駛速度。列隊卡車目前多采用5 軸卡車，卡車的詳細(xì)尺寸和技術(shù)指標(biāo)則與各國或地區(qū)規(guī)定密切相關(guān)。選取《公路橋涵設(shè)計通用規(guī)范》（JTG D60—2015）［16］中規(guī)定的車輛荷載。

綜合上述取值依據(jù)，構(gòu)建的卡車列隊荷載模型及其參數(shù)取值如表2 所示。

表2 卡車列隊模擬參數(shù)取值Tab.2 Parameter value of truck platooning simulation

基于上述模擬參數(shù)可以生成用于效應(yīng)分析的卡車列隊布置，相應(yīng)的車隊長度和車隊總重如表3 所示。按照表3 布置卡車列隊到相應(yīng)場景中，可以得到對應(yīng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

表3 卡車列隊布置Tab.3 Arrangement of truck platooning

2.3 混合交通流模擬

2.3.1 元胞自動機方法

目前主要的橋梁隨機車流模擬方法包括隨機交通流蒙特卡洛模擬方法（Monte Carlo， MC）、微觀交通智能駕駛員模型（IDM）、微觀交通元胞自動機方法（Cellular Automaton）等。引入元胞自動機模型開展橋梁車輛荷載模擬是較新的研究方向［17-19］，但經(jīng)典的元胞自動機方法在荷載分布精度和車流演化描述方面均存在局限，因此多軸單元胞自動機（Multiaxle Single-cell Cellular Automaton， MSCA）模型被提出［20］，從物理環(huán)境層面優(yōu)化元胞自動機，實現(xiàn)車輛跟車、變道的行駛過程模擬和參數(shù)化加載車流的演化過程模擬。本文的混合交通流模擬基于多軸單元胞自動機模型實現(xiàn)，根據(jù)模擬需求確定元胞空間、元胞狀態(tài)、鄰域和狀態(tài)更新規(guī)則4個部分。

（1）元胞空間。元胞空間是一個記錄模擬路段基本物理信息、元胞網(wǎng)格劃分、演化時間間隔等參數(shù)的集合，可以表示為

式中：L為元胞空間；l為交通流模擬長度；n為車道數(shù)量；s為元胞形狀；r為道路信息；Δl為元胞網(wǎng)格劃分尺度；Δt為演化時間間隔。

（2）元胞狀態(tài)。元胞狀態(tài)包括了車輛狀態(tài)、運動參數(shù)和荷載信息，可以表示為

式中：∑為元胞狀態(tài)集合；參數(shù)f表示元胞是否被車頭占據(jù)，參數(shù)q表示車頭在元胞中的具體位置，車輛狀態(tài)由參數(shù)f和q決定；參數(shù)集M代表運動參數(shù)；參數(shù)集W代表荷載信息。

（3）鄰域。在交通環(huán)境下，鄰域是指對某一車輛的交通行為有影響的前后元胞的集合。對于單車道元胞空間，鄰域一般定義為前車和本車在內(nèi)的區(qū)間；對于多車道元胞空間，鄰域則定義為相鄰兩側(cè)車道中前后有車元胞范圍以及本車道中前車和本車在內(nèi)的區(qū)間。

（4）更新規(guī)則。更新規(guī)則是根據(jù)元胞當(dāng)前狀態(tài)及其鄰域狀況確定下一時刻該元胞狀態(tài)的動力學(xué)函數(shù)，即一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)，對于交通流模擬主要規(guī)則包括跟馳和換道。其一般形式可以表示為

式中：σi（t+1）和σi（t）為t+1 和t時刻元胞i的狀態(tài)；σi+1（t），…，σi+N（t）為t時刻元胞i的鄰域元胞狀態(tài)，δj為作用于元胞i的第j個更新規(guī)則。

2.3.2 混合交通流實現(xiàn)

混合交通流主要考慮2 類，一是在橋面上設(shè)置卡車列隊專用車道，卡車列隊和普通車輛在各自專用車道內(nèi)行駛，實現(xiàn)主梁斷面全層面的混合；二是允許在卡車列隊車道中行駛普通車輛，實現(xiàn)車道內(nèi)的混合?；陔S機車流加載的大跨徑橋梁車輛荷載效應(yīng)分析，可以反映橋面真實車輛荷載分布以及交通流的動態(tài)演變過程，因此，在進(jìn)行混合交通流模擬時，采用元胞自動機方法模擬生成3種單車道車流，即全卡車列隊車流、全普通車輛車流和“卡車列隊+普通車輛”車流（簡稱“混合車流”），如圖4 所示。

圖4 混合交通流單車道車流Fig.4 Single lane traffic flow of mixed traffic flow

收集了國內(nèi)8個地點的動態(tài)稱重數(shù)據(jù)和收費站數(shù)據(jù)約3 000 萬條。全普通車輛車流的模擬可以基于實測交通數(shù)據(jù)通過前述元胞自動機方法實現(xiàn)，元胞自動機的參數(shù)設(shè)置細(xì)節(jié)可參考相關(guān)研究［20］。混合車流模擬需要在原有模擬設(shè)置中補充體現(xiàn)卡車列隊布置的參數(shù)，筆者在模擬時添加了與表3 中卡車列隊布置對應(yīng)的車型，將一種卡車列隊布置視為一種車型，并通過設(shè)置其車道選擇參數(shù)和車道內(nèi)車型占比參數(shù)實現(xiàn)全卡車列隊車流和混合車流的模擬。在生成混合車流時，元胞自動機的流量參數(shù)基于橋梁交通需求預(yù)測進(jìn)行設(shè)置，且考慮了車隊內(nèi)的卡車數(shù)量。對于交通堵塞，通過元胞自動機在交通量較大情況下自發(fā)涌現(xiàn)擁堵場景的方式進(jìn)行隱式考慮。車流模擬及其后續(xù)應(yīng)用的主要環(huán)節(jié)如圖5所示。

圖5 大跨徑橋梁混合交通流模擬及應(yīng)用流程Fig.5 Flowchart of mixed traffic flow simulation and application for long-span bridges

綜合前述方法，建立一種更為通用的交通流模擬方法，該方法既可以模擬混合車流，也可以模擬普通車流或其他類型的同質(zhì)車流。對生成的3種單車道車流進(jìn)行交通特性數(shù)據(jù)統(tǒng)計，如表4 所示。

表4 混合車流信息統(tǒng)計Tab.4 Statistics of mixed traffic flow

由表4 可知，全卡車列隊車流的平均荷載集度最大，混合車流次之，全普通車輛車流最小，表明混合交通流作用下橋梁效應(yīng)水平呈現(xiàn)較顯著提升。需要說明的是，全卡車列隊車流實際上代表了非常極端的密集大荷載情況，在實際運行中通過采取車道設(shè)置、流量控制等橋梁管理手段可以保證橋面車輛總數(shù)穩(wěn)定，車輛荷載效應(yīng)不超限。基于生成的3 種單車道車流和背景工程橋梁車道布置，考慮4 種代表性運營場景用于效應(yīng)分析，具體的車道車流設(shè)置如表5 所示。表5所示為半幅橋面車道設(shè)置情況，另外半幅橋面相同。

表5 代表性運營場景車道車流設(shè)置Tab.5 Arrangement of traffic flow for each lane inrepresentative operation scenarios

3 車輛荷載效應(yīng)分析

3.1 車輛荷載效應(yīng)組合

將前述模擬生成的3種隨機車流進(jìn)行影響線加載，可以得到對應(yīng)的單車道效應(yīng)。

式中：E為通過影響線加載得到的車流作用下的單車道效應(yīng)，用ETP、ENT和EMT分別表示全卡車列隊車流、全普通車輛車流和“卡車列隊+普通車輛”車流作用下的單車道效應(yīng)；pm為隨機車流中的移動荷載集中力，N；ym為集中力pm作用位置處的影響線豎標(biāo)；m為移動荷載集中力數(shù)量，m=1，2，...，n，n為采樣時橋面上的移動荷載集中力總數(shù)。

將單車道效應(yīng)按照前述運營場景進(jìn)行組合，得到混合交通流作用下的總效應(yīng)。背景工程橋梁上下層橋面各布置8 條車道，偏保守認(rèn)為上下層荷載及其效應(yīng)不相關(guān)，即總效應(yīng)是上下層效應(yīng)的代數(shù)和。

式中：Etotal為結(jié)構(gòu)斷面總效應(yīng)值；NTP為全卡車列隊車流作用車道數(shù)；NNT為全普通車輛車流作用車道數(shù)；NMT為“卡車列隊+普通車輛”車流作用車道數(shù)。

用于加載計算的隨機車流模擬時長為14d，考慮到模擬時長顯著小于橋梁設(shè)計基準(zhǔn)期，需要對荷載效應(yīng)最大值進(jìn)行極值外推以考慮設(shè)計基準(zhǔn)期內(nèi)的荷載變異性和可能出現(xiàn)的極端荷載。篇幅所限，以場景4 為例展示各效應(yīng)的最大值樣本分布，如圖6 所示，其中k、σ和μ分別為廣義極值分布（generalized extreme value distribution， GEV）的形狀參數(shù)、尺度參數(shù)和位置參數(shù)。

圖6 場景4的效應(yīng)最大值樣本分布Fig.6 Distribution of effect maximum samples (Scenario 4)

采用基于經(jīng)典極值理論的最大值外推方法。在確定最大值樣本區(qū)間長度時，綜合考慮認(rèn)為以小時作為區(qū)間長度較能兼顧外推結(jié)果穩(wěn)定性和樣本數(shù)據(jù)利用率。以廣義極值分布作為小時區(qū)間最大值樣本的最優(yōu)擬合分布得到評估周期下的特征值，如式（6）：

式中：EEV為經(jīng)過極值外推的某場景下車輛荷載效應(yīng)值；x為荷載效應(yīng)的評估特征值；F-1（x）為荷載效應(yīng)最大值樣本GEV擬合的反函數(shù)；T為荷載效應(yīng)的重現(xiàn)期，年。

3.2 整體效應(yīng)分析結(jié)果

按照確定的4種代表性運營場景進(jìn)行車流加載和效應(yīng)統(tǒng)計，繪制各場景對應(yīng)的結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)極值（EEV）與規(guī)范值（ECODE）之比的柱狀圖，如圖7 所示。由圖可知，結(jié)構(gòu)在混合交通流作用下各場景的整體效應(yīng)基本在規(guī)范值的35%～80%，4種混合交通流場景的整體效應(yīng)值均大于全普通車流加載值?？梢?，混合交通流作用下結(jié)構(gòu)的效應(yīng)水平較全普通車流有顯著提升，但現(xiàn)行規(guī)范對于混合交通流仍具有良好的適用性，可以保證結(jié)構(gòu)在未來交通情景下的安全服役。

圖7 各場景下結(jié)構(gòu)整體效應(yīng)水平Fig.7 Structural global effect in each scenario

3.3 區(qū)段效應(yīng)分析結(jié)果

選取四分點吊桿軸力和跨中吊桿軸力作為區(qū)段效應(yīng)代表進(jìn)行計算分析。各場景下的效應(yīng)極值與規(guī)范值之比如圖8 所示。由圖可知，混合交通流作用下的區(qū)段效應(yīng)基本在規(guī)范值的40%～80%，4種混合交通流場景的區(qū)段效應(yīng)值均大于全普通車流加載值。

圖8 各場景下結(jié)構(gòu)區(qū)段效應(yīng)水平Fig.8 Structural partial effect in each scenario

對比整體效應(yīng)和區(qū)段效應(yīng)可知，整體效應(yīng)主要受均布荷載影響，區(qū)段效應(yīng)主要受集中力影響，因此對于卡車隊列這類在車隊范圍內(nèi)分布較為均勻的荷載，作用在橋上后，影響線范圍廣的整體效應(yīng)其效應(yīng)值較普通車輛車流作用下的效應(yīng)值增長更為顯著。但總體上，規(guī)范的汽車荷載模型已經(jīng)足夠保守，現(xiàn)行規(guī)范對于混合交通情景下結(jié)構(gòu)的整體效應(yīng)和區(qū)段效應(yīng)均可提供較好的安全保障，結(jié)構(gòu)可以安全服役。

4 混合交通流對大跨徑橋梁荷載效應(yīng)的影響

基于車輛荷載效應(yīng)分析結(jié)果，從車流、場景以及荷載變異性3個方面討論混合交通流對大跨徑橋梁荷載效應(yīng)的影響。

（1）車流方面。將全卡車列隊車流、全普通車輛車流和混合車流的單車道效應(yīng)極值與規(guī)范值進(jìn)行比較，如圖9 所示。全卡車列隊車流和混合車流的單車道效應(yīng)極值均超過規(guī)范值，而全普通車輛車流的單車道效應(yīng)值僅為規(guī)范值的20%～40%，表明混合交通流會提升結(jié)構(gòu)效應(yīng)水平，且整體效應(yīng)的增幅更加明顯。

圖9 不同車流作用下的單車道效應(yīng)水平對比Fig.9 Comparison of single lane effects under the action of different traffic flows

（2）場景方面。由圖7 和圖8 各場景下的效應(yīng)極值與規(guī)范值之比可以看出，結(jié)構(gòu)車輛荷載效應(yīng)由場景1到場景4逐漸增大，表明無論是全卡車列隊車道還是混合車道，其數(shù)量越多，結(jié)構(gòu)的車輛荷載效應(yīng)值越大。但是從場景1到場景4，整體效應(yīng)與規(guī)范的比值增加了約41%，區(qū)段效應(yīng)增加了約36%，整體效應(yīng)增幅更大，且與參照場景的差異更顯著，說明整體效應(yīng)對混合交通荷載更為敏感。

（3）荷載變異性方面。定義車輛荷載效應(yīng)極值較最大值的增長率為車輛荷載效應(yīng)增長率R，各場景下的效應(yīng)增長率變化情況如圖10 所示?？傮w來看，從場景1 到場景4 折線逐漸收斂，即效應(yīng)增長率呈減小趨勢。當(dāng)全普通車輛車道數(shù)不大于8 時，效應(yīng)增長率將小于10%，表明卡車列隊這類具有嚴(yán)格行駛規(guī)則的交通模式在交通流中的占比增加會使得荷載變異性降低，隨評估周期增長相應(yīng)的荷載效應(yīng)不會顯著增加，更有利于橋梁運營期間的管理。

圖10 各場景下車輛荷載效應(yīng)增長率變化趨勢Fig.10 Variation of growth rate of vehicle load effect in each scenario

5 結(jié)論

著眼未來交通模式發(fā)展趨勢和橋梁車輛荷載變化，研究了大跨徑懸索橋在混合交通流作用下的效應(yīng)問題。研究得到的主要結(jié)論包括：

（1）混合交通流模擬可以基于元胞自動機方法，通過添加卡車列隊車型和普通車輛車型，并設(shè)置其車道選擇參數(shù)和車道內(nèi)車型占比參數(shù)實現(xiàn)。

（2）混合交通流作用下的橋梁整體效應(yīng)約為規(guī)范值的35%～80%，區(qū)段效應(yīng)約為規(guī)范值的40%～80%。結(jié)構(gòu)效應(yīng)水平較全普通車流作用下有顯著提升，但按現(xiàn)行規(guī)范設(shè)計仍可以保證結(jié)構(gòu)的安全服役。

（3）在混合交通流中，以卡車列隊為代表的具有嚴(yán)格行駛規(guī)則的交通模式占比增加會降低車輛荷載變異性，設(shè)計基準(zhǔn)期內(nèi)車輛荷載效應(yīng)不會有顯著增加，更有利于橋梁管理。

作者貢獻(xiàn)聲明：

魏 祎：車流仿真與效應(yīng)計算，數(shù)據(jù)處理與分析，論文寫作與修改。

張?zhí)疲貉芯繂栴}提出與思路討論，資料和數(shù)據(jù)收集，論文修改。

阮 欣：方法構(gòu)思，研究指導(dǎo)，論文修改與審定。

金澤人：車流仿真，論文修改。