河流沖刷對橋梁基礎破壞的現狀研究

[摘要]橋梁水毀作為橋梁破壞的主要原因，其對橋梁安全造成的危害相當嚴重，本文針對其目前的研究現狀和相關防護措施進行系統的理論研究。

[關鍵詞]橋梁水毀；沖刷；數值模擬

1、引言

由于季節性的特點，在夏天有大暴雨，臺風等，對自然環境造成了巨大破壞，如山體滑坡，橋梁結構的破壞，洪水淹沒的道路。這些問題不是局部現象，可能發生在世界各國的任何一個地區。

橋梁是用于跨越江、河、溝壑等障礙物的交通構造物，在我們的生活中和經濟建設發揮著巨大的作用。橋梁因處于復雜的水環境中，橋墩局部泥沙沖刷導致橋墩基礎的承載力不足，使橋墩發生傾覆等變形甚至失穩造成橋梁毀壞。水毀是橋梁所面臨的最大自然災害。其中，沖刷是導致水毀的主要原因，是橋梁破壞的主要因素，有關資料表明，95%的橋梁倒塌由沖刷造成。

橋梁水毀作為橋梁破壞的主要原因，對其必須深入研究，通過查閱文獻，可以得知，橋梁水毀的主要原因是橋墩的局部沖刷，對其相關的理論研究也需要進一步加強，必須通過可靠的實驗推導出符合實際的計算公式，才能更好的應用于工程實踐當中。

2、國內外仿真數值模擬的研究

近年來，隨著計算機硬件和軟件功能的不斷增加，數值模擬的方法已被廣泛用于工業和環境應用中的流體流動行為的確定。利用數值模擬研究橋墩周圍水流及沖刷過程已取得若干進展，通過數值模擬可以清楚地得到復雜問題的數值解，并通過數值模擬可以直觀的觀察到結構破壞的細微之處以及全過程，相對于實驗研究有著比較大的優勢。

了解到大多數橋梁毀壞是由災難性的洪水造成的，同時由于在工程設計過程中的局部沖刷深度不正確的預測，從而導致局部基礎受到沖刷，會造成巨大經濟損失，為了克服局部沖刷這個復雜的問題，當自變量和因變量之間的關系是能夠得到準確數據時人工神經網絡（ANN）被認為作為一個綜合的函數逼近的模擬方法較為符合。應用人工神經網絡方法、克立格法和逆距離加權模型對局部沖刷對945種橋墩附近沖刷坑深度的研究，得出結論認為利用人工神經網絡ANN比已有的經驗公式在更寬的范圍和更準確的條件下可以更加成功地預測的橋墩沖刷深度。

Kambekar和Deo使用不同的神經網絡模型分析沖刷數據來預測沖刷深度。他們發現，神經網絡提供了一個更好的替代統計曲線擬合。同時有人利用貝葉斯神經網絡對橋墩的平衡和時變沖刷深度進行預測。他們表明，新的模型估計的平衡和時間依賴性沖刷深度更準確地比現有的表達式；從這些模型中獲得的測試的結果進行了分析，并在一個河流環境中的橋墩附近的一個準確的模型來預測當地的沖刷深度是比較符合實際的。

3、原因分析以及相關保護措施

通過文獻閱讀了解到造成水毀橋梁的原因主要有橋位的選擇不合理、橋孔太小加劇橋梁沖刷、墩臺基礎埋深不足（泥沙淤積，易被沖刷掏空而傾塌）、河道變遷（改變水流流態，加劇橋墩沖刷）、缺乏調治構造物與防沖刷措施（可使用調治構造物調節水流流向，這樣既提高了排洪效率，也避免洪流直接沖刷墩臺基礎乃至沖毀橋頭引道）、河道內漂浮物造成橋梁水毀（淤積橋孔，橋前壅水，沖垮橋梁）。

在防護方面主要有拋石防護、擴大橋墩基礎防護、混凝土鉸鏈排和混凝土模袋等。這些措施可以有效的防止洪水沖刷，其中各種措施都有優缺點。

同時需要進行正確的橋位選擇及橋孔設計，橋位選擇須經過詳細的水文調查及工程地質勘察，選擇灘槽穩定、河道順直、橋位地質條件良好且有利于通暢泄洪的橋位河段；同時需要確定合理的墩臺結構型式。

對于河流的流態以及河岸的穩定性需要加強維護；很多橋梁水毀是河床沖刷下切以及墩臺局部沖刷加劇使橋梁基礎埋深不足所致。

需要對橋梁墩臺進行加固和維護；對橋下河床進行鋪砌加固等措施可以減緩橋墩局部沖刷。