車輛荷載模型研究綜述

趙高鵬 周燦

摘要：本文基于WIM數據的車輛荷載模型是掌握車輛荷載統計特征、變異現狀、發展規律預測的基礎。對目前國內外關于車輛荷載模型的研究進行綜述，指出當前研究的不足，同時給出構建車輛荷載模型的建議。

關鍵詞：公路橋梁；車輛荷載；車輛荷載模型；動態稱重技術

中圖分類號： X734文獻標識碼： A

前言

為了準確確定車輛荷載的大小，需要大量的統計資料和實測數據，在承載能力不能適應運營車輛荷載需求的既有橋梁數量巨大、短期內難以全面改造、僅僅通過管理措施并不能遏制超載運輸的情況下，采取客觀先進的手段方法，掌握運營車輛荷載變異現狀、把握運營車輛荷載發展規律、科學描述刻畫運營車輛荷載的統計特征，既是進行運營車輛荷載管制、治理超限運輸的基礎性工作之一，也是既有橋梁的安全運營、檢測評估、加固改造的前提，因此具有重大的理論價值與突出的工程背景。

車輛荷載模型研究現狀

（1）國外研究現狀

美國Michigan大學的A.S.Nowak利用安大略交通部門6萬多輛貨車調查數據，根據車重及軸重經驗分布外推求得既有橋梁設計基準期內的車重及軸重最大值法國Christian Cremona、Gindy利用WIM設備收集了三周的車流信息，并利用Rice公式構建了穿越門檻值次數的直方圖，得出運營車輛荷載尾部數據的擬合曲線，利用該擬合曲線預測運營車輛荷載及其效應發展變化規律；瑞典Abraham Getachew利用WIM系統測得的實際車流數據，對不同跨徑（10m~35m）簡支梁在汽車荷載效應進行了分析研究，提出了中小跨徑簡支梁橋評估車輛荷載模型，并與瑞典公路橋梁設計規范Br094中的汽車荷載效應設計計算值進行了對比；Fu依據美國部分超載現象嚴重的交通要道的車輛統計資料，建立了包括超載車輛的車輛荷載模型，指出了基準期對既有橋梁按照實際運營車輛荷載進行荷載效應分析的必要性；Fredrik C研究了利用WIM實測數據研究了車輛荷載模型及其橫向分布規律。

總體說來，上述研究者特別是A.S.Nowak教授揭開了運營車輛荷載特性實測研究的大幕，建立了運營車輛荷載特征研究的基本方法與基本手段，為后續研究奠定了良好的基礎。

（2）國內研究現狀

在我國，一些研究者或建設管養業主針對具體的道路或橋梁，進行了專門的運營車輛荷載特征分析預測，如清華大學梅剛、秦權等人針對110國道，研究了重載運煤線路運營車輛荷載的統計特征，提出了運營車輛荷載的雙峰分布模型；北京交通大學盧文良、馮德飛研究了北京市交通擁堵狀況下運營荷載分布特征，指出了混合擁堵情況下實際自然車隊荷載效應為設計汽車荷載效應的1.2~1.7倍；大連理工大學貢金鑫等人則針對非治超地區、計重收費地區和強制治超地區的車輛荷載數據進行了統計分析，建立了不同交通管制政策下的運營車輛荷載模型，預測了運營車輛荷載的發展變化態勢；長安大學賀栓海、黃平明、王濤等人針對陜西省西寶高速、廣東省廣深高速進行了運營車輛荷載特征調查分析，構建了運營車輛荷載的分析預測模型；同濟大學石雪飛、應天益利用廣東佛開高速公路運營車輛荷載的實測數據，進行了車輛荷載特征的分析與預測，指出了實際車重和軸重與2004規范相比，超出幅度高達126％和64％，抽樣調查獲取最大車重高達172.6t，說明了超重車輛（車重大于100t）出現有一定的必然性；東南大學郭彤、李愛群等人根據京滬高速江蘇段的實測數據，建立了運營車輛荷載的多峰概率分布模型，預測了橋梁剩余服役期運營車輛荷載的發展規律；廣東交通集團針對虎門大橋鋼箱梁橋面板疲勞裂縫的發展，專門進行了虎門大橋通行車輛荷載特征調查分析，指出實際運營車輛軸重與額定軸重的比值一般在1.4~1.9之間，最大達到4.0左右，車輛軸重發展變異、重載車輛數量龐大是導致該橋鋼箱梁橋面板產生嚴重疲勞裂縫的主因；華南理工大學韓大建、杜江根據廣州北環高速兩周的交通荷載調查結果，運用極值分析方法預測了運營車輛荷載的發展規律，指出了現有運營車輛荷載模型構建所采用的假設檢驗方法的缺陷與不足。

總體說來，這些研究工作揭示了一些路段或具體橋梁的運營車輛荷載特征，構建了形式各異的運營車輛荷載模型，指出了運營荷載變異的嚴重性與開展進一步研究的緊迫性。

現有研究的不足

（1）動態稱重數據獲取的隨意性

目前，WIM數據所構建的運營車輛荷載模型也就難以科學客觀地反映運營車輛荷載現狀，導致等運營車輛荷載發展規律預測等后續研究工作產生了明顯的失真等問題，以觀測持續時間為例，持時短者僅為數小時，持時長者則長達數年，差異非常大。

（2）運營車輛荷載模型構建的主觀性

目前，大多數研究者在構建運營車輛模型時，均采用假設檢驗、參數分析的技術路線，即假設車輛總重、車輛軸重服從某一分布模型，然后進行參數估計，采用K-S檢驗或x2、U2檢驗來驗證截口分布模型的正確性與合理性，得到一個不被拒絕的分布模型如正態、對數正態、伽馬、威布爾分布等，并由此來預測既有橋梁服役期間最大車輛荷載量值與出現幾率。

圖1.2 運營車輛荷載模型與極值分布示意圖

（3）難以恰當估計運營車輛荷載最大值

一方面，由于運營車輛荷載模型構建時多采取假設檢驗的試錯方法，具有比較突出的主觀性，雖能較好的模擬分布的中部，但對分布尾部的描述就顯得無能為力了，導致極值估計偏差非常大，采用假設檢驗方法構建的模型難以反映運營車輛荷載現狀的最大值分布情況。另一方面，既有橋梁多采用時間外推的統計方法來確定運營荷載的增長，大多數研究者均利用其所構建的運營車輛荷載模型，取某一可接受分位點（一般為0.95，相當于重現期為1950年）直接外推的方法，來預測既有橋梁設計基準期運營車輛荷載的發展規律，由于模型構建本身就存在諸多先天不足如底分布主觀性大、分布參數不準確、難以恰當描述分布的尾部等，加上直接外推方法比較粗糙簡單，導致設計基準期或服役基準期內運營荷載增長規律預測結果差異非常大。

展望

改進WIM數據的獲取準則。

采用二階抽樣方法，將公路劃分為高速公路、一級公路、市政道路、其他公路等，分門別類地利用WIM技術進行車輛荷載數據的采集和收集。

構建WIM數據獲取的觀測時間區段選取、連續觀測持續時間確定的基本準則，擴大WIM數據對夜間、節假日、特殊時間區段（如春運）的覆蓋程度，確保WIM數據的均衡性、全面性以及對極端情況的客觀反映。

根據平均值、標準差等統計量值相對于觀測時間的分布變化，對WIM實測數據的穩定性進行檢驗；根據抽樣風險分析理論，建立WIM數據不確定性的衡量方法。

增加WIM數據收集的時間，建議3-5年為宜。

采用極值分析理論構建車輛荷載模型。

極值分析理論的研究始于上個世紀30年代，成熟于上世紀80年代，在金融領域、氣象領域、水文領域獲得了極大的成功。由于極值理論專門針對尾部樣本擬合分布，即便在隨機變量位于分布尾部的樣本數量很少的情況下，也能夠準確地、科學地識別分布尾部的形狀與統計特征。

參考文獻

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