李莉斯,斯朗擁宗,汪漢龍

(西藏大學工學院,西藏 拉薩 850000)

1 引言

隨著交通領域的快速發(fā)展,作為一種全新的橋梁工程,剛構橋以受力合理性的主要優(yōu)勢被普遍使用于山區(qū)、丘陵等偏僻或特殊地形中[1]。大跨度剛構橋施工過程中,較長的施工工期導致其包含風險因素較多。考慮其跨度較大,自身結構較為復雜,施工過程中需確保全部截面的完整性[2]。大跨度剛構橋上部結構施工過程中通常選用條件普遍對稱的分節(jié)段懸臂澆筑法,由此對其自身結構造成較為多變的內力與位移波動[3]。同時結合大跨度剛構橋上部結構施工過程中的大量不確定性因素,令其風險預測成為橋梁工程施工研究領域的熱點課題。

文獻[4]提出一種基于F-R-M法的剛構-連續(xù)梁橋施工期結構強度風險預測方法。該方法以某地一特大橋為研究對象,通過構建有限元模型確定大跨度剛結構施工中存在的敏感參數以及隨機變量,然后借助人工智能方法計算建筑結構的主要風險以及結構失效風險,完成施工風險預測。該方法研究中考慮的橋梁參數較多,具有一定預測精度,但操作過程較為復雜,存在一定局限。文獻[5]提出基于BP神經網絡的跨既有線高速鐵路橋梁施工安全風險評估方法。該方法首先通過對現有橋梁進行施工風險因素的識別,借助4M1E分析方法構建施工安全風險評估指標體系,在此基礎上,借助BP神經網絡對橋梁施工安全風險進行評估。該方法風險預測的速度較快,但構建的風險指標存在一定限制,需要進一步的改善。

基于上述方法中存在的不足,本文提出一種新的大跨度剛構橋上部結構施工風險預測方法。通過對大跨度剛構橋上部結構分析,確定其施工風險,完成風險預測。與傳統方法相比,本文方法具有風險預測精度高的優(yōu)勢。

2 大跨度剛構橋上部結構施工風險預測方法

2.1 大跨度剛構橋上部結構施工風險預測流程

大跨度剛構橋上部結構施工風險預測以大跨度剛構橋上部結構施工信息采集與分析為基礎,確定該施工工程存在潛在風險后,利用模糊層次分析法識別潛在風險因素,并利用有限元—徑向基神經網絡—蒙特卡洛模擬(FRM)算法預測大跨度剛構橋上部結構施工風險,輸出準確風險預測值。

2.2 風險因素確定

風險因素確定是大跨度剛構橋上部結構施工風險預測的主要環(huán)節(jié)[6],該環(huán)節(jié)所獲取風險因素的準確性直接影響最終風險預測的準確性。考慮到大跨度剛構橋上部結構施工風險由多方面因素導致,因此,本文采用模糊層次分析法確定主要風險因素[7]。表1所示為大跨度剛構橋上部結構施工風險因素指標。

表1 施工風險因素指標

利用層次分析法構建大跨度剛構橋上部結構施工風險事故識別指標體系后,選用三標度法逐一對比不同指標內兩個因素[8],構建優(yōu)先關系矩陣,獲取模糊一致判斷矩陣。利用風險交流獲取不同指標體系間相對關鍵度[9]。以U={u1,u2,…,un}表示影響評價對象的n種基本因素集合,通過式(1)可表示其優(yōu)先關系判斷矩陣

(1)

式(1)內,rij可通過三標度法獲取,所得結果如式(2)所示

(2)

式(2)內,g(i)為因素u(i)的相對關鍵性,g(j)為因素u(j)的相對關鍵性。

以r為基礎獲取模糊一致判斷矩陣,其中R表示

(3)

利用Rij描述U={ui,u2,…,un}內第i個因素同第j個因素間的相對關聯度:

1)在Rij值為0.5的條件下,因素u(i)和因素u(j)的相對關鍵性一致;

2)在Rij值為大于等于0且小于0.5的條件下,因素u(j)的關鍵性高于因素u(i),Rij值同兩因素的關鍵性間呈反比例相關[10];

3)在Rij值為大于0.5且小于等于1的條件下,因素u(i)的關鍵性高于因素u(j),Rij值同兩因素的關鍵性間呈正比例。

獲取R后,即可依照關鍵性確定主要風險因素。利用和法確定相對權重值,通過相對權重W={wi,w2,…,wn}T描述U={ui,u2,…,un}內元素ui,u2,…,un的排序指標,相對權重值確定過程如下:

1)依列歸一化處理R內的元素Rij,獲取指標層矩陣B=(bij)n×n,其中:

(4)

2)依行相加矩陣B內的各元素,獲取因素層向量C={c1,c2,…,cn}T,其中:

(5)

3)歸一化處理因素層向量C,獲取W={wi,w2,…,wn}T,其中:

(6)

依照所獲取相對權重值,得到因素層相對于指標層和指標層的相對關鍵度。在此基礎上,實施整體排序各層次,由此獲取因素層相對于目標層的相對權重值。式(7)可描述已經獲取的指標層上n個因素相對于目標層的W:

(7)

式(7)中,A和B分別表示目標層和指標層。

式(8)可描述因素層上n個因素相對于指標層內不同指標的W

(8)

式(8)中,C表示因素層。

式(9)可描述因素層內各因素對于目標層合成的W

(9)

由此利用上述過程能夠得到各因素對于目標層與指標層的相對權重值,依照相對權重值能夠確定大跨度剛構橋上部結構施工主要風險因素。

2.3 大跨度剛構橋上部結構施工風險預測

在確定主要風險因素后,利用有限元—徑向基神經網絡—蒙特卡洛模擬(FRM)算法預測大跨度剛構橋上部結構施工風險[11]。

1)依照模糊層析分析法獲取主要風險因素結合其概率分布,構建大跨度剛構橋上部結構的極限狀態(tài)方程;

2)設計各主要風險因素樣本,并在有限元模型內引入設計完成后的(a+b)主要風險因素,由此獲取(a+b)組響應值,通過組合獲取(a+b)組樣本點。

3)將a組樣本與b組樣本分別作為訓練樣本與檢測樣本數據,通過訓練徑向基神經網絡、檢驗樣本準確定與泛化能力保障徑向基神經網絡的應用性。

4)對各主要風險因素實施N次隨機抽樣,依照蒙特卡羅模擬所需次數確定N值[12],通過神經網絡仿真運算獲取N組響應值,將所獲取結果引入極限狀態(tài)方程,通過蒙特卡羅模擬確定大跨度剛構橋上部結構施工風險。

3 仿真分析

為驗證本文大跨度剛構橋上部結構施工風險預測方法的實際應用性能,在有限元軟件上實施仿真測試,以某高速公路上構建的大跨度剛構橋為仿真對象,利用本文方法獲取仿真對象上部結構施工風險預測結果。

3.1 仿真方案

仿真對象位于高速公路上,屬于三跨預應力變截面連續(xù)剛構橋,跨徑達到235 m以上,橋墩與橋樁分別采用空心薄壁墩和鉆孔灌注樁。仿真對象上部結構中板寬度分別為13.0m和6.6m,箱梁根部梁高與合攏段梁高分別為6.2m和2.5m。主梁采用三向預應力體系,鋼絞線與錨具型號和張拉力分別為15φ15.35mm、OVM15-15和2945kN;豎向與橫向預應力、錨具與張拉力,分別為φ30mm高強精軋螺紋鋼筋和3φ15.35mm鋼絞線、YGM錨具和BM15-3錨具、463kN和597kN。

仿真對象上部結構混凝土型號、標準強度與初始抗壓強度分別為C50、50MPa和27MPa,預應力整體抗拉強度、彈性模量分別為1950MPa和1.98×105MPa。在仿真軟件內設定仿真對象上部結構所承受荷載,其中主要包括:自重荷載、二期恒載和預應力荷載。表1所示為仿真對象上部結構混凝土和預應力鋼束施工階段容許應力數據。

表1 仿真對象上部結構混凝土和預應力鋼束施工階段容許應力數據

3.2 實驗結果分析

3.2.1 指標權重計算

在上述參數基礎上利用仿真軟件構建仿真對象模型,構建目標層與指標層間的優(yōu)先關系判斷矩陣,在獲取此矩陣后,依照本文方法確定指標層內四個指標相對于目標層的權重向量值,獲取結果與模糊一致矩陣,結果如表2所示。

表2 目標層與指標層間模糊一致矩陣及相對權重值

分析表2得到,仿真對象上部結構四個風險預測指標的關鍵度排序為:質量控制風險指標>規(guī)劃設計風險指標>建設施工風險指標>自然環(huán)境風險指標。由此說明質量控制風險指標是造成仿真對象上部結構風險的主要指標,其次為規(guī)劃設計風險指標,對仿真對象上部結構風險影響最小的指標為自然環(huán)境風險指標。

3.2.2 層次排序與一致性檢驗

為確定本文方法中指標體系因素層內各因素對于指標層的相對關鍵度,統計各層權重,確定風險層析總排序,結果如表3所示。

表3 層次總排序

分析表3得到,仿真對象上部結構施工風險主要指標為質量控制風險指標,其中橋墩應力因素、合攏端高差因素和懸臂澆筑質量因素為造成仿真對象上部結構施工風險的主要因素。

3.2.3 風險預測精度分析

為進一步驗證本文預測方法的有效性,實驗分析了本文方法、文獻[4]方法以及文獻[5]方法對樣本對象上部結構施工風險預測精度,得到的結果如圖1 所示。

圖1 不同方法預測精度分析

分析圖1 中數據可以看出,在相同實驗環(huán)境下采用本文方法、文獻[4]方法以及文獻[5]方法對樣本結構進行預測的精度存在一定差異。相比之下所提方法的預測精度最高約為99%,而其他兩種預測方法的精度始終低于本文方法,驗證了本文方法的有效性。

4 結論

大跨度剛構橋上部結構施工過程的復雜性導致其事故風險因素具有復雜性,基于此,本文研究大跨度剛構橋上部結構施工風險預測方法。利用模糊層析分析法確定導致施工風險的主要因素,通過F—R—M算法預測大跨度剛構橋上部結構施工風險。與傳統方法相比本文方法可有效確定風險因素,且預測的精度較高。