張征昀, 彭步新, 王子健, 陽逸鳴
(1.長沙理工大學(xué) 土木工程學(xué)院, 湖南 長沙 410114;2.安??h房產(chǎn)管理局, 江西 安福 343206)
橋梁技術(shù)狀況現(xiàn)行主要評定標(biāo)準(zhǔn)為《公路橋梁技術(shù)狀況評定標(biāo)準(zhǔn)》。在運(yùn)用該評定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行橋梁結(jié)構(gòu)服役狀態(tài)評定時,需記錄橋梁結(jié)構(gòu)已有病害和各構(gòu)件的缺陷位置與具體情況,然后按規(guī)范中的計算公式和評分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評定。學(xué)者門也對橋梁性能評價體系及計算方法進(jìn)行了研究,如黃僑等基于不確定層次分析法對斜拉橋進(jìn)行綜合服役狀態(tài)評估,得出影響橋梁安全性和耐久性的主要因素;劉芳平等運(yùn)用模糊可拓層次分析法對在役橋梁進(jìn)行評價,所得結(jié)果相較于傳統(tǒng)層次分析法的評價結(jié)果更可靠;熊仲明等以大跨度鋼結(jié)構(gòu)為背景建立模糊綜合評價模型,提出了大跨鋼結(jié)構(gòu)各指標(biāo)權(quán)重向量判斷矩陣和鋼結(jié)構(gòu)構(gòu)件鑒定各子指標(biāo)向量判斷矩陣,為大跨鋼結(jié)構(gòu)評估結(jié)果的準(zhǔn)確性提供保障。上述方法雖然具有各自的優(yōu)勢,但難以處理多源信息間的不確定性因素。D-S證據(jù)理論是處理不確定性因素行之有效的工具,但針對高沖突證據(jù)進(jìn)行融合所得結(jié)果可能與實(shí)際情況相反。為此,將改進(jìn)模糊層次分析法(IFAHP)與改進(jìn)D-S證據(jù)理論相結(jié)合,對預(yù)應(yīng)力砼梁橋的技術(shù)狀況進(jìn)行評價。
IFAHP法不僅符合專家的邏輯思維,而且構(gòu)造形式簡單,相較于傳統(tǒng)層次分析法更適合對多目標(biāo)決策問題進(jìn)行分析。該方法可將初始判斷矩陣轉(zhuǎn)換為模糊判斷矩陣,減少迭代次數(shù);還能避免傳統(tǒng)層次分析法繁瑣的一致性檢驗(yàn)過程,提高權(quán)重計算精度。IFAHP法權(quán)重計算步驟如下:
(1) 依據(jù)評價對象的層次結(jié)構(gòu)建立優(yōu)先判斷矩陣A=[aij]n×n,用于描述各因素間相對重要程度。其中A為模糊互補(bǔ)矩陣,aij為矩陣中兩兩因素比較的重要性標(biāo)度,其值為0.1~0.9,其意義見表1。
表1 模糊判斷矩陣標(biāo)度尺
(2) 對模糊判斷矩陣A按列求和,得到ri與rj(i,j=1,2,…,n),然后按rij=0.5(ri-rj+1)將初始矩陣A=[aij]n×n轉(zhuǎn)換為一致性模糊判斷矩陣R=(rij)n×n。
(3) 按eij=rij/rji將一致性模糊判斷矩陣R=(rij)n×n轉(zhuǎn)換為互反型判斷矩陣E=[eij]n×n。
(4) 為使權(quán)重向量具有較高的精度并確保證據(jù)融合的計算結(jié)果合理,采用方根法按下式計算初始排序向量:
(1)
(2)
(3)
式中:η為預(yù)定迭代精度。
(4)
D-S證據(jù)理論中,定義識別框架Θ={A1,A2,…,An}(n為命題個數(shù)),各證據(jù)的基本概率賦值函數(shù)(BPAF)為mi(Aj),表示證據(jù)mi對命題Ai的信任度,合成公式為:
(5)
(6)
式中:K為沖突權(quán)值,反映證據(jù)之間的沖突程度。
K的取值區(qū)間為[0,1],其值越大,證據(jù)沖突越大。D-S證據(jù)理論在K=1時不再適用,此時證據(jù)間完全沖突。為減小沖突證據(jù)對評價結(jié)果的影響,對引起沖突的證據(jù)進(jìn)行修正。
辨識框架中Rn維空間的坐標(biāo)使用每個證據(jù)的基本概率函數(shù)賦值,可將每個證據(jù)轉(zhuǎn)化為該空間內(nèi)的一組向量mi=(mi(A1),mi(A2),…mi(An))T。由于證據(jù)源中各證據(jù)之間的賦值大小順序可能產(chǎn)生自沖突性質(zhì),基于余弦相似度,采用文獻(xiàn)[9]中方法對證據(jù)相似度進(jìn)行重新定義:
Simij=αcos(mi,mj)+βSimseq(mi,mj)
(7)
(8)
沖突證據(jù)判別因子(運(yùn)用K近鄰法)為:
(9)
該沖突因子的取值區(qū)間為[0,1]。Confi=0,表示證據(jù)mi與其他證據(jù)不存在沖突;Confi=1,表示證據(jù)mi與其余證據(jù)高度沖突。利用Confi可判斷證據(jù)間的沖突性,若Confi>τ(τ為判別閾值),則判定mi為沖突證據(jù)。
根據(jù)式(8)可得出證據(jù)mi的信任度為:
(10)
根據(jù)式(10)可確定證據(jù)mi的相似度,對判別出的沖突證據(jù)進(jìn)行修正后,得到基本概率賦值:
(11)
在修正后的沖突證據(jù)中,不確定性命題Θ提供的不確定性信息將增加,信任度小的命題Ak提供的確定性信息將減少,從而降低信任度較小證據(jù)帶來的影響。
對證據(jù)向量mi中原始證據(jù)mi(Aj)按式(12)進(jìn)行修正。
(12)
如圖1所示,評價模型的目標(biāo)層為預(yù)應(yīng)力砼橋梁服役狀態(tài),準(zhǔn)則層包括主梁、墩臺及基礎(chǔ)、支座及其他、橋面,指標(biāo)層包括抗彎可靠度、墩臺及基礎(chǔ)變位、普通鋼筋銹蝕等13項。
根據(jù)《公路橋涵養(yǎng)護(hù)規(guī)范》,將橋梁技術(shù)狀況評定等級分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ 5類,得評語等級模糊集H={Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ},分別表示良好、較好、較差、很差、危險,評價體系中的定性指標(biāo)依此進(jìn)行評價。依據(jù)相關(guān)規(guī)范及評定標(biāo)準(zhǔn),對其中分級指標(biāo)依照模糊劃分原則進(jìn)行處理,得定量指標(biāo)評定標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間值見表2。
圖1 預(yù)應(yīng)力砼橋梁評價模型
表2 橋梁定量指標(biāo)評定標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間值
以某高速公路連續(xù)梁橋?yàn)槔?,對其進(jìn)行服役狀態(tài)評價。該橋于2001年建成通車,為65 m+120 m+65 m三跨預(yù)應(yīng)力砼連續(xù)剛構(gòu)箱梁橋,采用懸臂拼裝法施工。由于施工中出現(xiàn)了施工質(zhì)量等問題,造成橋梁主梁表觀出現(xiàn)大量裂縫,且墩臺基礎(chǔ)和橋面出現(xiàn)不同程度病害,遂于2017年秋對全橋進(jìn)行檢測。檢測結(jié)果和橋梁可靠指標(biāo)計算結(jié)果見表3。
表3 預(yù)應(yīng)力砼橋梁檢測數(shù)據(jù)和可靠指標(biāo)
3.3.1 構(gòu)造模型的隸屬度函數(shù)
為計算簡便且盡可能反映各指標(biāo)的模糊程度,采取梯形建立評估模型的隸屬度函數(shù)。對于越大越優(yōu)的評價指標(biāo),隸屬于Ⅰ級的隸屬度函數(shù)為:
I1=
(13)
隸屬于Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ的隸屬度函數(shù)為:
Ik=
(14)
隸屬于Ⅴ級的隸屬度函數(shù)為:
I5=
(15)
式中:Hk(k=1,2,3,4,5)表示相應(yīng)評估等級的區(qū)間值。
對于越小越優(yōu)的指標(biāo),則將上述隸屬函數(shù)中max與min、<(≤)和>(≥)進(jìn)行兩兩互換。
3.3.2 建立模糊優(yōu)先判斷矩陣
結(jié)合評價模型和表1對評價指標(biāo)進(jìn)行相對重要性比較,得到橋梁服役狀態(tài)評價體系中各層模糊判斷矩陣。A-P模糊判斷矩陣為:
P1-C模糊判斷矩陣為:
P2-C模糊判斷矩陣為:
P3-C模糊判斷矩陣為:
P4-C模糊判斷矩陣為:
依據(jù)IFAHP法計算得到各指標(biāo)權(quán)重,并通過建立的隸屬度函數(shù)確定評價等級分布(見表4和表5)。然后將隸屬度值與指標(biāo)權(quán)重相乘,得到證據(jù)理論中基本概率賦值函數(shù)(見表6)。
表4 各指標(biāo)權(quán)重值計算結(jié)果
表5 評價指標(biāo)隸屬度分布
續(xù)表5
表6 基本概率賦值函數(shù)
3.3.3 結(jié)果分析
基于同樣的基本概率賦值函數(shù),將改進(jìn)證據(jù)理論所得計算結(jié)果與模糊綜合評判法和未改進(jìn)的證據(jù)理論的結(jié)果進(jìn)行比較,結(jié)果見表7。
依照最大隸屬度評價準(zhǔn)則,模糊綜合評判法和未改進(jìn)的證據(jù)理論所得評估結(jié)果均指向Ⅱ類橋,而改進(jìn)D-S證據(jù)理論的評價結(jié)果指向Ⅲ類橋,為較差的服役狀態(tài),需進(jìn)行加固。
表7 改進(jìn)證據(jù)理論與其他評價方法計算結(jié)果比較
采用改進(jìn)D-S證據(jù)理論能充分考慮證據(jù)間的沖突特性,對高沖突證據(jù)進(jìn)行修正,相較于D-S證據(jù)理論,能更有效減少異常證據(jù)對評價結(jié)果的影響,提升評價結(jié)果的可信性。該改進(jìn)算法能對大跨預(yù)應(yīng)力砼橋梁的服役狀態(tài)評估提供較合理的解決方法,在橋梁檢測評定中有著較廣泛的應(yīng)用前景。