基于振動測試的橋梁承載力評估方法研究現狀及發展趨勢

黃天應

摘要：與傳統靜載試驗相比，基于振動測試的橋梁承載力評估方法優勢明顯，因此得到國內外學術界與工程界的高度關注。該方法在大數據條件下的結構損傷識別和復雜結構的有限元模型修正方面仍存在技術瓶頸，缺乏適用于中小橋梁的承載力評估實用公式。上述缺陷的解決，將為交通系統中健康監測系統的建立奠定理論與技術基礎。

Abstract： The bridge assessment methods using the vibration test has more advantages than the static test， and gains high attention of scholars and engineers. Till now， there are some technology bottlenecks in the defection of structural damage under big data condition and modifying the finite element model of complex structure. And the practical formulas to evaluate the bearing capacity of the small and middle-sized bridges are absent. The resolution of these defects will play an important role on developing the safety monitoring system in traffic engineering.

關鍵詞：振動測試;承載力;評估方法;研究現狀

Key words： vibration measurement;bearing capacity;assessment method;research status

中圖分類號：TU45? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）32-0245-02

0? 引言

目前我國公路橋梁總數超過80萬座，鐵路橋梁總數超過20萬座，已成為世界第一橋梁大國。近十年來，全球超過一半的大跨度橋梁都出現在中國，“最長、最高、最大、最快”這樣的紀錄，不斷被寫進世界橋梁史，它們不僅讓天塹變成通途，更讓“中國橋”成為展示中國形象的新品牌。與此同時，我國交通路網中步入維修期的在役橋梁日漸增多，由于受到長期環境侵蝕、動荷載疲勞效應與結構自身材料老化的影響，在役橋梁不可避免地出現各類損傷和缺陷，從而造成結構安全性與穩定性下降，耐久性降低。帶病超負荷工作狀態的危橋，對公眾生命財產安全構成極大威脅，如2013年7月9日四川省江油市青蓮鎮盤江大橋垮塌造成5 人死亡7 人失蹤，2015年6 月19日粵贛高速公路河源境內匝道橋梁坍塌造成 1人死亡4人受傷。準確快速地評估既有橋梁結構的承載能力，是擺在橋梁工程領域的研究者和工程師們面前的緊迫任務。在役橋梁承載力評估方法中，與傳統靜載試驗相比，振動測試法更加簡便、快捷和高效，且無需封閉交通，因此受到國內外學者和高度關注和橋梁工程師的廣泛應用。

基于振動測試的橋梁承載力評估方法的基本思路為：選擇合理的修正參數，利用振動測試識別出的動力特性，如頻率、振型等修正有限元模型，最后通過結構分析計算評定橋梁的實際使用性能和承載力。為保證評估結論的可靠性，該方法在具體實施時需要妥善解決三個關鍵問題。首先，在役橋梁結構不可能搬到實驗室里進行精確的加載和測試，振動測試必須在正常交通條件下運行。在這種情況下，環境條件、結構參數和測試本身的不確定性結合到一起可能導致測試的數據具有隨機性、模糊性、不可預知性的特點，從而影響到結構的損傷識別。其次，通過模型修正建立準確的有限元模型是結構承載力評估的基礎，而橋梁結構一般尺寸較大，有限元模型的單元和不確定參數較多，傳統有限元模型修正方法的優化過程需要重復分析整體結構模型，效率低，優化結果欠佳。最后，因為在役橋梁結構評估過程涉及不確定因素眾多，所以綜合評估方法、基于專家系統的評估方法和基于設計規范的評估方法在評估在役橋梁結構時采用確定性思維并不完全合理。國內外學者針對這些問題開展了大量的研究工作，本文對截止目前取得的研究成果進行總結，并對未來的發展進行展望。

1? 結構損傷識別方法研究現狀與存在的問題

結構損傷會造成結構物理參數的改變，進而引起結構動力參數的變化，因此只需要對橋梁結構損傷前后的動力參數進行對比分析，就可以實現橋梁結構損傷辨識和程度、位置識別。基于動力參數的橋梁損傷識別指標主要包括固有頻率及其變化、振型及保證準則、曲率模態和模態應變能等，其中結構模態振型數據被公認為最為可靠。但大型復雜結構的模態振型數據首先往往難以全部獲取，然后模態參數識別需要對原始信號進行信息提煉，信息提煉過程可能會導致部分反映結構損傷的有效信息丟失，兩種因素的疊加效應導致橋梁結構的損傷識別變得困難。

基于此，國內外學者直接從信號本身出發，利用支持向量機、云計算、神經網絡、遺傳算法、小波分析和粒子群算法等智能方法[1]進行橋梁結構的損傷識別，然而現今的無線傳感器技術收集的動力響應數據往往是海量的，需要引入大數據分析技術才能有效處理。為解決此局限，外因輸入自回歸模式和自回歸模式識別等方法被引入損傷識別[2]，但是這類方法針對直接的測試序列如加速度響應還是比較的困難。于是，利用各種符號數據分析從海量數據中提取數據內在信息這一種全新的數據分析思路被引入橋梁結構的狀態分析，并取得了一定的效果[3]，然而此類方法的適用范圍還需要進一步的研究。由此可見，基于時間序列和統計模式識別技術的結構損傷識別方法在應用上仍然尚未成熟，有待在更多的工程實踐中進行檢驗和改進。