康春濤,貢 力, ,王忠慧,楊軼群,王 鴻
(1. 蘭州交通大學(xué) 土木工程學(xué)院,甘肅 蘭州 730070;2. 蘭州交通大學(xué) 調(diào)水工程及輸水安全研究所,甘肅 蘭州730070)
我國西北干寒地區(qū)具有冬長暑短、雨熱同季、日照時(shí)間長、年降水少、蒸發(fā)量、晝夜溫差大和年季溫差較大的高寒半干旱氣候特點(diǎn)。據(jù)水利部資料統(tǒng)計(jì),我國西北地區(qū)混凝土水工建筑物70%的破壞受損都與地區(qū)的嚴(yán)寒氣候有關(guān)[1-2]。大多數(shù)水工混凝土建筑物出現(xiàn)剝蝕甚至脫落現(xiàn)象。因此,對水工混凝土建筑物劣化預(yù)測模型的研究,對于水工建筑物的結(jié)構(gòu)安全和壽命維護(hù)具有重要的意義。
目前,對于混凝土劣化預(yù)測的方式有很多種。肖前慧等[3]提出了凍融循環(huán)下混凝土抗壓強(qiáng)度指數(shù)衰減規(guī)律預(yù)測模型和壽命預(yù)測模型;馮忠居等[4]基于灰色系統(tǒng)理論,建立了不同工況下混凝土相對動(dòng)彈性模量GM(1,1)預(yù)測模型;鄔曉光等[5]利用可拓評價(jià)模型實(shí)現(xiàn)對混凝土梁式橋耐久性的預(yù)測;胡宸瑞[6]采用Wiener分布模型對其在不同環(huán)境因素下的服役壽命進(jìn)行預(yù)測;馬俊軍等[7]在Fick第二定律的基礎(chǔ)上,建立了考慮氯離子隨機(jī)擴(kuò)散效應(yīng)的元胞自動(dòng)機(jī)模型等。劉榮桂等[8-10]諸多專家在理論上對混凝土耐久性的預(yù)測提出了創(chuàng)新方法。近年來,眾多專家在灰色理論的基礎(chǔ)上,提出了殘差模型和馬爾科夫(Markov)理論相結(jié)合的預(yù)測方法[11-12]。張克中等[13]在灰色殘差基礎(chǔ)上提出馬爾科夫殘差修正灰色模型,并將其應(yīng)用于公路網(wǎng)規(guī)劃中運(yùn)輸量的預(yù)測;陳佳琪等[14]采用傳統(tǒng)GM(1,1)模型和改進(jìn)后的殘差修正GM(1,1)模型分別對房屋建筑面積統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測;杜永強(qiáng)等[15]以最大延伸率作為性能變化表征參數(shù),根據(jù)老化反應(yīng)速率常數(shù)隨溫度的變化關(guān)系,建立了馬爾科夫灰色殘差GM(1,1)模型,對常溫條件下推進(jìn)劑的老化反應(yīng)速率常數(shù)進(jìn)行了預(yù)測。通過結(jié)合灰色殘差和馬爾科夫模型,不僅讓兩個(gè)模型能體現(xiàn)各自的優(yōu)點(diǎn),而且能彌補(bǔ)數(shù)據(jù)信息波動(dòng)性大的不足,能更好地提高預(yù)測模型精度[16]。目前,針對混凝土劣化的預(yù)測模型,大多數(shù)集中在公路、橋梁及房建等混凝土建筑物,對于西北干寒地區(qū)水工建筑物的研究較少;另外,基于灰色殘差GM(1,1)-Markov模型在水工混凝土劣化預(yù)測方面的研究較少。
本文將灰色殘差GM(1,1)的馬爾科夫模型應(yīng)用于水工混凝土建筑物劣化試驗(yàn)預(yù)測,通過實(shí)驗(yàn)室方法來驗(yàn)證預(yù)測模型的適用性。首先對混凝土試件進(jìn)行耐久性劣化試驗(yàn),以質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度的原始值作為初始數(shù)據(jù),通過一系列數(shù)據(jù)處理,得到灰色GM(1,1)模型和殘差GM(1,1)模型。然后利用馬爾科夫過程的符號(hào)修正,對灰色殘差GM(1,1)模型進(jìn)行馬爾科夫修正,以此來預(yù)估混凝土試件在鹽凍作用下的壽命。
參考郭鵬等[17-18]的理論,本文對灰色GM(1,1)模型的建立過程是將混凝土劣化的質(zhì)量損失和抗壓強(qiáng)度損失過程累加生成數(shù)列模型,再將數(shù)列模型進(jìn)行處理,最終得到預(yù)測值。用X(0)(k)表示劣化試驗(yàn)壽命的原始數(shù)據(jù)序列,設(shè)原始數(shù)據(jù)為:
對X(0)(k)做一次累加生成算法,生成一階累加生成數(shù)列:
由式(2),計(jì)算得到x(1)(k)的緊鄰均值系列Z(1),Z(1)={z(1)(2), z(1)(3),···, z(1)(n)},其中:
構(gòu)建微分方程dx(1)/dt+αx(1)=β,其中,參數(shù)α、β可由下式得到:
求解上述微分方程,得到如下GM(1,1)模型:
用如下累減公式還原,即可計(jì)算出預(yù)測值:
式中:x(0)(k+1)為第(k+1)項(xiàng)的預(yù)測值;x(0)(1)為原始數(shù)據(jù)序列的首項(xiàng);α、β分別為GM(1,1)模型的系數(shù)和常數(shù)項(xiàng),由最小二乘法(回歸)求得。
為了修正預(yù)測值與混凝土劣化試驗(yàn)初始值結(jié)果的差異,建立殘差序列ε1(0),ε1(0)={ε1(0)(2), ε1(0)(3),···,ε1(0)(n)},其中:
對得到的ε(0)按式(2)~(6)的步驟建立灰色GM(1,1)模型,可得:
其中,參數(shù)aε、bε按照式(4)求解,則殘差修正值為:
用得到的殘差修正值 修正還原值x(0),得到:
由于預(yù)測模型僅是對原始數(shù)據(jù)的規(guī)律總結(jié),可能會(huì)導(dǎo)致原始數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)的相對誤差較大,因而有必要對模型進(jìn)行改進(jìn)。故本文將灰色殘差GM(1,1)和馬爾科夫模型應(yīng)用于水工混凝土劣化試驗(yàn)的預(yù)測中,以提高預(yù)測模型的精度[19]。
統(tǒng)計(jì)殘差序列的頻數(shù),規(guī)定狀態(tài):殘差正值為狀態(tài)1,殘差負(fù)值為狀態(tài)2。根據(jù)其狀態(tài)的正負(fù),得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣如下:
把殘差從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率記為Pij,例如,P12代表從狀態(tài)1轉(zhuǎn)移到狀態(tài)2的概率,Pij≥0,且可由下式確定:
式中:sij為狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的次數(shù);si為狀態(tài)i出現(xiàn)的次數(shù)。
其余計(jì)算過程參考文獻(xiàn)[18],此處不再贅述。
由下式計(jì)算相對誤差:
參考《普通混凝土長期性能和耐久性能試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)》,試驗(yàn)采用慢凍法。采用100 mm×100 mm×100 mm立方體標(biāo)準(zhǔn)試件,試件設(shè)計(jì)抗凍標(biāo)號(hào)為D200,試件規(guī)格強(qiáng)度為C30的試件,共120塊,其中水泥型號(hào)為甘肅省祁連山水泥集團(tuán)股份有限公司生產(chǎn)的P·O 32.5水泥。另外,考慮細(xì)骨料和粗骨料中的含水量(分別為2.4%和1.0%),混凝土材料組成見表1。
表 1 混凝土材料組成Tab. 1 Concrete mix proportion
試件成型后拆模,在養(yǎng)護(hù)箱中養(yǎng)護(hù)至28 d齡期。試件分為4個(gè)部分,每部分為30塊。參考普通混凝土長期性能和耐久性能試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn),在試驗(yàn)前4 d把試件從養(yǎng)護(hù)地點(diǎn)取出,分別置于清水及質(zhì)量濃度為3、5和7 g/L的Na2SO4溶液中進(jìn)行浸泡,對應(yīng)試件分類編號(hào)為:1-0、1-3、1-5和1-7。
將經(jīng)過浸泡的試件按照其分類,進(jìn)行鹽凍試驗(yàn),每25次小循環(huán)之后,清理試件上的碎渣,并及時(shí)稱量,用軸心抗壓試驗(yàn)儀進(jìn)行抗壓試驗(yàn),計(jì)算質(zhì)量損失率及抗壓強(qiáng)度損失率。當(dāng)質(zhì)量損失率達(dá)到5%,或抗壓強(qiáng)度損失率達(dá)到25%或達(dá)到鹽凍試驗(yàn)次數(shù)(根據(jù)設(shè)計(jì)抗凍標(biāo)號(hào),其次數(shù)為200~250次),可認(rèn)定為達(dá)到破壞條件,結(jié)束試驗(yàn)。
限于篇幅,本文抽取清水和3 g/L硫酸鈉溶液侵蝕的試件質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度損失統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算。水工混凝土在鹽凍作用下,試件質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度隨著次數(shù)的提高而減小,具體數(shù)據(jù)見表2。
表 2 鹽凍作用下混凝土試件質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度原始統(tǒng)計(jì)值Tab. 2 Original statistical values of the quality and pressure strength of concrete specimens under the action of salt freezing
以清水浸泡過的混凝土試件為例,計(jì)算原始質(zhì)量的灰色模擬值和殘差模擬值如下。本文0~125次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量作為原始值,預(yù)測150~200次的數(shù)據(jù)。原始數(shù)據(jù)及預(yù)測結(jié)果見表3。
表 3 混凝土試件質(zhì)量的模擬結(jié)果Tab. 3 Simulation results of the quality of concrete specimens
由表3可知,基于馬爾科夫的GM(1,1)模型的模擬結(jié)果中,經(jīng)過清水浸泡和鹽凍試驗(yàn)的混凝土試件質(zhì)量的最大誤差為0.29%,最小誤差為0.01%,平均誤差為0.10%;經(jīng)過3 g/L硫酸鈉溶液浸泡和鹽凍試驗(yàn)的混凝土試件質(zhì)量的最大誤差為0.20%,最小誤差為0.000 9%,平均誤差為0.03%。
由模擬結(jié)果可見,灰色GM(1,1)模型的質(zhì)量模擬結(jié)果誤差較大(1-0和1-3的最大相對誤差分別為0.37%和0.21%),但是灰色殘差GM(1,1)模型經(jīng)過殘差修正之后,相對誤差明顯降低(1-0和1-3的最大相對誤差分別為0.33%和0.06%)。
相應(yīng)地,可計(jì)算出經(jīng)過清水浸泡和鹽凍試驗(yàn)的混凝土試件抗壓強(qiáng)度模擬結(jié)果見表4。
表 4 混凝土試件抗壓強(qiáng)度的模擬結(jié)果Tab. 4 Simulation results of the pressure strength of concrete test pieces
由表4可知,基于馬爾科夫的GM(1,1)模型的模擬結(jié)果中,經(jīng)過清水浸泡和鹽凍試驗(yàn)的混凝土試件抗壓強(qiáng)度的最大誤差為1.16%,最小誤差為0.05%,平均誤差為0.51%;經(jīng)過3 g/L硫酸鈉溶液浸泡和鹽凍試驗(yàn)的混凝土試件抗壓強(qiáng)度的最大誤差為0.33%,最小誤差為0.05%,平均誤差為0.165%。
在不同濃度下,灰色GM(1,1)模型的抗壓強(qiáng)度模擬得出:1-0和1-3系列最大相對誤差分別為2.53%和1.30%。經(jīng)過灰色殘差GM(1,1)模型修正之后,1-0和1-3系列最大相對誤差分別降為1.16 %和0.33%。相對誤差的變化,可以證明經(jīng)過修正的灰色殘差GM(1,1)模型對抗壓強(qiáng)度的模擬效果要比灰色GM(1,1)模型好。
通過以上計(jì)算分析得出:相對于灰色GM(1,1)模型,殘差修正GM(1,1)模型能更好地貼合原始數(shù)據(jù)的質(zhì)量損失和抗壓強(qiáng)度損失過程。所以,此模型可用于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預(yù)測,并對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律得出預(yù)測模型經(jīng)驗(yàn)公式。
由于第225次鹽凍試驗(yàn)的試件抗壓強(qiáng)度已失效,故本文應(yīng)用灰色殘差GM(1,1)模型,僅對清水及濃度為3 g/L的硫酸鈉溶液侵蝕的混凝土試件的150、175、200次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測,并確定殘差修正值的符號(hào)。
根據(jù)表3混凝土試件質(zhì)量的模擬結(jié)果,對150次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量預(yù)測如下:
根據(jù)馬爾科夫過程的符號(hào)修正,殘差由正數(shù)向正數(shù)轉(zhuǎn)移的次數(shù)是1,正值出現(xiàn)的次數(shù)是2,因此,其概率P11=1/2,同理可得P12=1/2、P21=1/3、P22=2/3。由此可得馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣P為:
將鹽凍試驗(yàn)125次的混凝土質(zhì)量作為初始狀態(tài),由表3知其殘差值為負(fù),因而初始向量s(0)=(0,1)。由式(13)得到第150次鹽凍試驗(yàn)的結(jié)果為:
即第150次鹽凍試驗(yàn)的混凝土質(zhì)量殘差修正值為正的概率為1/3,為負(fù)的概率為2/3,因此取正號(hào)。預(yù)測150次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量見表5。以150次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量殘差修正值為初始值,同理可得出175、200次質(zhì)量的預(yù)測值。同理可得3 g/L硫酸鈉溶液侵蝕的混凝土試件的質(zhì)量(表5)。
表 5 混凝土試件質(zhì)量預(yù)測結(jié)果Tab. 5 Prediction results for the quality of concrete test pieces
由表5可知,通過Markov模型的符號(hào)修正,在不同硫酸鈉溶液濃度下水工混凝土試件150~200次鹽凍試驗(yàn)的質(zhì)量原始值與預(yù)測值,最大誤差為2.12%,最小誤差為0.10%,且相對誤差隨著鹽凍試驗(yàn)次數(shù)的增加而變大。
同理,可得清水和3%硫酸鈉溶液浸泡侵蝕的混凝土試件的抗壓強(qiáng)度預(yù)測值,見表6。
表 6 混凝土試件抗壓強(qiáng)度預(yù)測結(jié)果Tab. 6 Prediction results for the strength of resistance of concrete test pieces
由表6可知,混凝土試件在鹽凍試驗(yàn)下,抗壓強(qiáng)度預(yù)測值的最大誤差為1.91%,最小誤差為0.13%。由于馬爾克夫符號(hào)修正預(yù)測序列較長,相對誤差略有偏大,但總體來看屬于正常誤差范圍,符合預(yù)測模型對于誤差的要求。這表明該模型對于混凝土劣化過程預(yù)測具有較好的適用性。
對比質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度的初始值、灰色GM(1,1)模型計(jì)算值、灰色殘差GM(1,1)模型計(jì)算值、馬爾科夫過程符號(hào)修正計(jì)算值見圖1。如圖1所示,由于質(zhì)量的單位基數(shù)較小,使得質(zhì)量預(yù)測的相對誤差較為明顯。
根據(jù)最初的灰色GM(1,1)模型的預(yù)測,并對此模型進(jìn)行殘差修正,得到灰色殘差GM(1,1)模型。通過與初始數(shù)據(jù)的對比,可以發(fā)現(xiàn)灰色殘差GM(1,1)模型精度有了明顯提高。最后,利用馬爾科夫過程的符號(hào)修正,對混凝土試件150~200次鹽凍試驗(yàn)的試件質(zhì)量損失和抗壓強(qiáng)度損失進(jìn)行預(yù)測,使得預(yù)測結(jié)果更符合實(shí)際情況,為混凝土水工建筑物的劣化預(yù)測指標(biāo)提供理論支撐和技術(shù)保障。
圖 1 數(shù)據(jù)修正與模型預(yù)測對比Fig. 1 Data correction and model prediction comparison chart
(1)以灰色GM(1,1)模型為基礎(chǔ),經(jīng)過數(shù)據(jù)累加生成數(shù)列模型,依次得到灰色GM(1,1)預(yù)測模型和灰色殘差GM(1,1)預(yù)測模型。通過殘差值的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)得到狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣,并對預(yù)測數(shù)據(jù)的符號(hào)進(jìn)行修正,得到了灰色殘差GM(1,1)-Markov模型。
(2)借助灰色殘差GM(1,1)-Markov模型對經(jīng)過鹽凍試驗(yàn)的水工混凝土試件的質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測,結(jié)果表明:質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度的預(yù)測值與原始值相比誤差較小,最大誤差為2.12%,最小誤差僅為0.13%。驗(yàn)證了在一定的預(yù)測范圍內(nèi),該模型對混凝土劣化的質(zhì)量和抗壓強(qiáng)度損失具有很好的預(yù)測效果。