正交異性鋼橋面車輪橫向位置識(shí)別

趙華，張斌，譚承君，張鈺菲，郭泓捷

（1.湖南大學(xué)土木工程學(xué)院，湖南長(zhǎng)沙 410082；2.風(fēng)工程與橋梁工程湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（湖南大學(xué)），湖南長(zhǎng)沙 410082）

正交異性鋼橋面板（Orthotropic Steel Decks，OSD）具有自重輕、極限承載能力強(qiáng)、施工周期短等諸多優(yōu)點(diǎn)［1］，是鋼橋、特大跨橋梁的首選橋面形式［2］.然而，OSD 在使用過(guò)程中普遍存在疲勞開(kāi)裂現(xiàn)象［3］.為確保OSD 橋梁的使用安全，學(xué)者們逐漸開(kāi)展了OSD 橋梁疲勞細(xì)節(jié)評(píng)估等相關(guān)研究工作［1］.Zhu 等［4］基于熱點(diǎn)應(yīng)力法對(duì)OSD 疲勞細(xì)節(jié)點(diǎn)的抗疲勞性能進(jìn)行研究，并進(jìn)行了疲勞壽命評(píng)估.為了提高OSD疲勞評(píng)估的精度，Cui 等［5］基于目標(biāo)橋梁沿線道路上某路面動(dòng)態(tài)稱重系統(tǒng)（Weigh-In-Motion，WIM）所統(tǒng)計(jì)的實(shí)際車流數(shù)據(jù)（包括所有車輛軸重及總重）來(lái)進(jìn)行疲勞相關(guān)分析.WIM 是一種動(dòng)態(tài)測(cè)量移動(dòng)車輛參數(shù)（速度、軸數(shù)、軸距、軸重及總重）的技術(shù)，一般通過(guò)埋置在路面下的壓力傳感器來(lái)實(shí)現(xiàn)［6］.雖然WIM 數(shù)據(jù)能夠?yàn)镺SD 的疲勞評(píng)估提供車流量、軸重等重要信息，但不能提供隨機(jī)車流中每輛車經(jīng)過(guò)目標(biāo)橋梁的具體行駛車道.因此，利用WIM 數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行疲勞評(píng)估時(shí)一般假定隨機(jī)車流中所有車輛其車道分布狀況遵循一定的概率模型，這和實(shí)際情況有一定差異.

橋梁動(dòng)態(tài)稱重（Bridge Weigh-In-Motion，BWIM）技術(shù)直接利用橋梁為載體［7］，通過(guò)安裝在主梁下緣的傳感器來(lái)計(jì)算移動(dòng)車輛軸重及總重，在中小跨徑混凝土梁橋上有廣泛的應(yīng)用［8］.將BWIM系統(tǒng)應(yīng)用于OSD橋梁，不僅能夠用于監(jiān)控超載車輛、獲得上述WIM 所有數(shù)據(jù)，同時(shí)還能夠掌握隨機(jī)車流中每一輛車經(jīng)過(guò)橋梁時(shí)所對(duì)應(yīng)的行駛車道，這些具體信息將進(jìn)一步提高OSD橋梁疲勞評(píng)估的精度.

目前BWIM 系統(tǒng)一般將橋梁視為一個(gè)單向整體梁?jiǎn)卧?，沒(méi)有考慮到車輛（車軸）在某車道上的具體橫向位置，而OSD 橫向剛度弱，局部效應(yīng)明顯，其荷載響應(yīng)對(duì)車軸橫向位置非常敏感，若橫向位置稍有偏差，則其疲勞細(xì)節(jié)應(yīng)力幅以及相應(yīng)的加勁肋響應(yīng)信號(hào)將產(chǎn)生較大的差異，因此，準(zhǔn)確掌握移動(dòng)車輛過(guò)橋時(shí)的橫向位置能夠提高BWIM 系統(tǒng)車軸軸重識(shí)別精度［9］.同時(shí)，在OSD 橋梁疲勞壽命評(píng)估時(shí)，基于車輪荷載的橫向分布所計(jì)算得到的等效應(yīng)力幅明顯小于基于最不利荷載位置所計(jì)算得到的等效應(yīng)力幅［4］，若忽略過(guò)橋車輛的橫向位置，則可能會(huì)高估橋梁的損傷度.為此，歐洲規(guī)范［10］和荷蘭規(guī)范［11］等都給出了車輛輪跡線橫向位置概率分布模型，顯然，這些分布模型與實(shí)際情況有一定的差異.因此，基于BWIM 進(jìn)行OSD 橋梁疲勞細(xì)節(jié)評(píng)估時(shí)，為提高其軸重識(shí)別和疲勞分析的準(zhǔn)確性，掌握車輛在OSD 行駛的具體橫向位置至關(guān)重要.

在BWIM 系統(tǒng)中，為獲得移動(dòng)車輛的具體橫向位置，Quilligan［12］提出了二維BWIM 算法，利用橋梁影響面的概念識(shí)別車輪橫向位置.張龍威［13］將這種方法推廣到OSD 橋梁上，但是橋梁影響面在實(shí)際中難以準(zhǔn)確獲得，且計(jì)算耗時(shí)，難以在實(shí)橋中應(yīng)用以獲得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù).

此外，基于OSD 橋梁，Chen 等［14］利用輪載作用下三根縱肋響應(yīng)間比值的變化擬合出了計(jì)算車輪橫向位置的方程.這些方法雖然能夠計(jì)算出車輛行駛過(guò)橋時(shí)的車輪橫向位置，但是所擬合的方程系數(shù)的確定與OSD橋梁的具體細(xì)節(jié)構(gòu)造（縱肋間距、縱肋尺寸、鋪裝層及鋼板厚度）有著密切的聯(lián)系.也就是說(shuō)，當(dāng)橋梁構(gòu)造細(xì)節(jié)存在差異時(shí)仍需大量試驗(yàn)數(shù)據(jù)以重新擬合方程參數(shù).Yu 等［15］將過(guò)橋車輛的車軸視為一個(gè)整體，基于最小二乘法計(jì)算出車輛過(guò)橋時(shí)的橫向位置，并將該方法成功應(yīng)用到普通混凝土簡(jiǎn)支T 梁橋.該方法雖然可以計(jì)算出車輛過(guò)橋時(shí)其車輪的橫向位置，但是其中一個(gè)必要假設(shè)是假定車輛所有橫向軸距均為固定值.由于OSD 橋梁較普通混凝土橋梁對(duì)過(guò)橋車輛車輪荷載橫向位置更為敏感，當(dāng)假設(shè)軸距為固定值時(shí)，所識(shí)別的車輪橫向位置與實(shí)際情況會(huì)產(chǎn)生較大出入.并且，實(shí)際車輛橫向軸距與假設(shè)的橫向軸距差異越大，其橫向位置識(shí)別誤差就越大.因此，這些方法均不適用于隨機(jī)車流在OSD 橋梁上行駛時(shí)其車輪橫向位置識(shí)別.

本文將基于OSD 橋梁的橫向影響線，利用BWIM 系統(tǒng)中的應(yīng)變傳感器（位于縱肋下緣）的響應(yīng)信號(hào)來(lái)獲取車輪經(jīng)過(guò)橋梁時(shí)的具體橫向位置.目前BWIM 技術(shù)一般基于Moses 算法，而Moses 算法需利用已知參數(shù)的車輛進(jìn)行標(biāo)定試驗(yàn)來(lái)獲得橋梁的縱向影響線.且實(shí)際應(yīng)用中，OSD的橫向影響線難以通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)獲得.因此，本文提出的方法首先通過(guò)該標(biāo)定試驗(yàn)建立一個(gè)高精度的OSD 有限元模型，隨后利用該OSD 模型提取所需的橫向影響線.本文通過(guò)建立基于橫向影響線計(jì)算得到的縱肋下緣理論應(yīng)變與實(shí)測(cè)應(yīng)變之間的誤差函數(shù)，利用最小二乘法，即通過(guò)計(jì)算誤差函數(shù)的最小誤差值來(lái)計(jì)算出車輛的實(shí)際車輪橫向位置.為驗(yàn)證該方法的有效性和準(zhǔn)確性，分別通過(guò)有限元數(shù)值分析以及現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證.

1 車輪橫向位置求解方法

本文以三軸車為例，當(dāng)其行駛經(jīng)過(guò)OSD 時(shí)（見(jiàn)圖1），其縱肋響應(yīng)信號(hào)（應(yīng)變）如圖2 所示（僅列出車輛左輪正壓位置附近三根肋）.

圖1 車輪經(jīng)過(guò)OSD時(shí)示意圖Fig.1 Schematic of a vehicle passing over OSD

圖2 縱肋響應(yīng)信號(hào)示意圖Fig.2 Schematic of the longitudinal rib response signal

首先，從這些實(shí)測(cè)信號(hào)中找出最大應(yīng)變峰值及其對(duì)應(yīng)U肋編號(hào)，假設(shè)該U肋編號(hào)為第#n縱肋.由于第#n縱肋位于或非常靠近車輪正壓位置，如圖2 所示，第#n縱肋的應(yīng)變響應(yīng)一般會(huì)顯示出與車軸數(shù)對(duì)應(yīng)的波峰信號(hào)，并且波峰所在時(shí)刻即為相應(yīng)車軸經(jīng)過(guò)此橫斷面的瞬間.

隨后對(duì)每個(gè)車軸經(jīng)過(guò)該測(cè)試斷面的各個(gè)時(shí)刻，建立橋梁實(shí)測(cè)響應(yīng)與預(yù)測(cè)響應(yīng)之間的誤差函數(shù)：

式中：a為相鄰縱肋之間的距離；dl為車輛第l個(gè)車軸車輪荷載中心與最大應(yīng)力所對(duì)應(yīng)的第#n縱肋中線之間的距離（坐標(biāo)軸方向定義為左負(fù)右正）.

值得一提的是，車軸與OSD 接觸面積NS不是恒定值，比如最常見(jiàn)的3 軸貨車，其第一個(gè)車軸只有一個(gè)輪子即N為1，而后兩個(gè)車軸都是雙排車輪即N為2.在隨機(jī)車流中為了獲得準(zhǔn)確的N值，可以通過(guò)BWIM 系統(tǒng)中車軸探測(cè)傳感器（Free of Axle Detector，F(xiàn)AD 傳感器）識(shí)別的車輛車軸數(shù)量、軸距信息［7］與我國(guó)《公路貨運(yùn)車輛超限超載認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)》對(duì)比來(lái)判定車軸橫向的輪胎數(shù)量，從而確定具體的車輪數(shù)量.

最后可以控制公式（1）中的誤差函數(shù)的最小值來(lái)求解車輪的橫向位置d值.為了簡(jiǎn)化計(jì)算，可以通過(guò)假設(shè)一系列的d值，然后分別計(jì)算所對(duì)應(yīng)的誤差M值，相應(yīng)的最小誤差M值所對(duì)應(yīng)的d值即為本方法求解的車輪橫向位置.顯然，本方法可以求解每一車軸經(jīng)過(guò)OSD 測(cè)試斷面的具體橫向位置.圖3 所示為本文提出的車輪橫向位置識(shí)別方法的具體求解步驟.

圖3 車輪橫向位置識(shí)別流程圖Fig.3 Flow chart of the identification of transverse position of wheel loads

2 現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)

試驗(yàn)橋梁（佛陳新橋）位于廣東省佛山市.該橋主橋?yàn)橐蛔缱兘孛孢B續(xù)鋼箱梁橋，橋面采用OSD 形式，跨徑布置為58.51 m+112.8 m+58.51 m.該橋共有兩幅，單幅橋?qū)?5.75 m.圖4、圖5 分別為測(cè)試橋梁總體立面圖、標(biāo)準(zhǔn)橫斷面圖.圖6 示出了傳感器平面布置圖.本次試驗(yàn)測(cè)試區(qū)域位于其中一幅的主跨，距橋梁主跨一端支座24.4 m（如圖4所示）.

圖4 測(cè)試橋跨立面圖（單位：m）Fig.4 Elevation of test bridge（unit：m）

如圖5、圖6 所示，試驗(yàn)中應(yīng)變傳感器安裝于箱梁內(nèi)部縱肋（#8～#20）的底部，并且相鄰節(jié)段安裝了兩排車軸探測(cè)傳感器（FAD 傳感器），用于識(shí)別行駛車輛的速度、車軸數(shù)量以及車軸間距.其工作原理如下：根據(jù)FAD信號(hào)中波峰數(shù)量可以確定車軸數(shù)目，并利用一對(duì)FAD（沿縱向）信號(hào)峰值時(shí)間差來(lái)獲得行駛車輛速度，最后根據(jù)車軸對(duì)應(yīng)峰值時(shí)間差及速度可以獲得車軸間距［7］.傳感器均采用揚(yáng)州科動(dòng)公司生產(chǎn)的KD4001 工具式應(yīng)變傳感器.利用日本TML 公司生產(chǎn)的動(dòng)態(tài)采集儀DC-204R 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，采樣頻率為512 Hz.

圖5 橫斷面圖（單位：m）Fig.5 Cross section（unit：m）

圖6 傳感器平面布置圖（單位：mm）Fig.6 Sensor layout（unit：mm）

此次試驗(yàn)測(cè)試車輛為1 輛3 軸車（總重約35 t），車輛具體參數(shù)如圖7所示.試驗(yàn)3軸車包含1個(gè)前軸及1個(gè)組軸，其組軸中所包含的2個(gè)單軸的車輪橫向間距相同，均為1 800 mm.試驗(yàn)中，車輛沿車道二勻速通過(guò)測(cè)試區(qū)域，由于場(chǎng)地限制（試驗(yàn)時(shí)橋梁仍處于施工中），試驗(yàn)車輛的目標(biāo)速度設(shè)置為30 km/h 和40km/h，且每個(gè)速度重復(fù)通過(guò)測(cè)試區(qū)域3 次.如圖8所示，當(dāng)車輛行駛經(jīng)過(guò)測(cè)試斷面時(shí)，通過(guò)錄像和橋面鋪設(shè)的濕泥巴所顯示的輪胎痕跡以及固定于橋面的鋼尺來(lái)記錄每一趟跑車的車輪具體橫向位置.如圖7所示，第二排車軸的車輪寬度及其橫向間距與第三排車軸完全一致，而第一排車軸與其他兩個(gè)車軸不同，為闡述方便，這里記（l=1～3）為第i個(gè)車軸左輪橫向中心點(diǎn)與第k根縱肋中心點(diǎn)之間的距離，顯然，試驗(yàn)跑車橫向距離具體見(jiàn)表1.

表1 實(shí)際跑車情況Tab.1 Configuration of vehicle runs of field tests

圖7 試驗(yàn)車輛參數(shù)（單位：mm）Fig.7 The test vehicle parameters（unit：mm）

圖8 實(shí)際跑車圖片F(xiàn)ig.8 The actual picture of vehicle

3 有限元模擬

本文利用Ls-dyna 軟件，按Kwasniewski 等［16］提出的精細(xì)化車輛實(shí)體模型、橋梁實(shí)體模型和相互耦合模型建立車橋耦合全過(guò)程.

3.1 車輛模型

車輛的具體尺寸如圖7 所示.圖9（a）所示的三軸車模型是根據(jù)車輛技術(shù)圖紙建立的.首先建立輪胎、前后懸架、車軸及車架等子系統(tǒng)實(shí)體模型，之后確定各個(gè)子系統(tǒng)之間的相對(duì)位置與連接方式，最后使用試錯(cuò)法修正模型的質(zhì)量分布.

車輛懸架系統(tǒng)和車輪模型極大程度上影響了三軸車與橋梁的動(dòng)力相互作用，因此它們是車輛模型中最重要的一環(huán).車輛懸架系統(tǒng)主要采用1D 結(jié)構(gòu)單元進(jìn)行建模，通過(guò)在車輛懸架模型中引入鉸鏈單元，實(shí)現(xiàn)車輪的3D 模型旋轉(zhuǎn)功能.圖9（b）顯示了前懸架系統(tǒng)及其有限元模型，模型中為每個(gè)1D 單元建立了其對(duì)應(yīng)的橫截面面積和材料密度.

圖9（c）展示了前軸輪胎有限元模型的建模全過(guò)程.胎體由2 層完全重合的殼單元組成，第一層用具有彈性材料屬性的單元模擬橡膠，第二層使用Ls-dyna 中具有“fabric”材料屬性的單元來(lái)模擬輪胎簾線，并向所有輪胎中施加內(nèi)壓.之后，更新車輛模型的材料屬性、荷載和邊界條件公式、接觸算法等以完成最終的模型［16］.最后，通過(guò)移動(dòng)貨物的縱向位置將車輛有限元模型軸重與試驗(yàn)車靜載軸重相匹配，最終配重結(jié)果如表2所示.

圖9 車輛模型Fig.9 Vehicle model

表2 模擬車軸重分布Tab.2 Axle weights in Ls-dyna model

3.2 橋梁模型

橋梁模型如圖9 所示，取縱向8 跨橫隔板間距，共20 m 長(zhǎng).計(jì)算基于線彈性假設(shè)，鋼板采用薄殼單元模擬，彈性模量為206 GPa，泊松比為0.3.鋼箱梁節(jié)段模型使用兩端固結(jié)的約束條件，并在所關(guān)注節(jié)段進(jìn)行網(wǎng)格加密處理.

圖9 橋梁節(jié)段有限元模型圖Fig.9 FE model of the bridge segment

3.3 車橋耦合動(dòng)力模型

基于上述車輛和橋梁實(shí)體模型，在Ls-dyna中兩者采用點(diǎn)面接觸的方式以防止模型穿透.在橋梁模型前后設(shè)置了剛性墻以作為車輛加速、駛?cè)牒婉偝鰳蛎娴呐艿?仿真分析中，車橋耦合的摩擦基于庫(kù)侖摩擦公式實(shí)現(xiàn)，Ls-dyna 中設(shè)置靜（FS）、動(dòng)（FD）摩擦因數(shù)來(lái)激活.同時(shí)，由于接觸關(guān)系和阻尼等因素的影響，車輛模型無(wú)法在橋梁節(jié)段內(nèi)保持直線勻速行駛，故對(duì)車輛模型施加強(qiáng)制位移.最后賦予輪胎與車軸平動(dòng)速度及旋轉(zhuǎn)角速度以保證仿真分析更加符合實(shí)際情況.

圖10 列出了工況1 的模擬結(jié)果，并與實(shí)際測(cè)量值進(jìn)行了對(duì)比.當(dāng)車輛沿車道二經(jīng)過(guò)橋梁時(shí)，#13、#14 及#15 三根縱肋的響應(yīng)最為明顯，其模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)響應(yīng)趨勢(shì)一致，整體差異不大.與工況1 類似，其他工況的理論結(jié)果與實(shí)測(cè)響應(yīng)也吻合較好，進(jìn)一步驗(yàn)證了橋梁有限元模型的準(zhǔn)確性.

圖10 工況1肋底縱向應(yīng)變對(duì)比圖Fig.10 Comparison of the longitudinal strains of ribs in case 1

3.4 橫向影響線

根據(jù)上述建立的橋梁模型可獲得各縱肋的橫向影響線.以U14縱肋為例，將該縱肋中心位置記為原點(diǎn)，沿橋梁橫向上從-1 278.5 mm 到1 278.5 mm，利用單位力進(jìn)行加載（共33 次加載），根據(jù)其縱肋下緣響應(yīng)信號(hào)來(lái)求得U14縱肋的橫向影響線.參考Quilligan［12］中標(biāo)定影響面的方法，采用三次樣條曲線擬合，結(jié)果如圖11 所示.值得一提的是，此次試驗(yàn)時(shí)，測(cè)試橋梁并未進(jìn)行橋面鋪裝（在裸鋼橋面上進(jìn)行跑車試驗(yàn)），因此，相對(duì)于有橋面鋪裝的情況，該測(cè)試橋梁的橫向剛度較弱.在鋪設(shè)瀝青層的情況下，橋梁的橫向剛度將得到一定的提升.此外，圖11中所指出的橫向剛度變化段是相鄰兩縱肋的局部加強(qiáng)所致.

圖11 U肋橫向影響線Fig.11 U-rib transverse influence line

3.5 算法實(shí)例

以工況4 為例，首先利用Ls-dyna 模擬該工況，獲得各U 肋下緣應(yīng)變響應(yīng)信號(hào).不難發(fā)現(xiàn)縱肋U14的梁底響應(yīng)最為顯著，將其定為中心肋，同時(shí)發(fā)現(xiàn)縱肋U13的響應(yīng)信號(hào)幅值比縱肋U15的響應(yīng)信號(hào)幅值大，從而可以確定車輪中心位置位于縱肋U13、U14之間.因此，橫向位置搜索區(qū)間可以設(shè)定為［-570 mm，0 mm］（570 mm 為縱向U 肋間距離），間隔為1 mm；軸重搜索區(qū)間設(shè)定為［4 t，15 t］，間隔為0.1 t.接觸面積S取值為200 mm.僅選取縱肋U13、U14和U15相應(yīng)的響應(yīng)信號(hào)代入公式（1）進(jìn)行計(jì)算.基于上述算法，該工況中第二個(gè)軸的誤差函數(shù)計(jì)算結(jié)果如圖12 所示，誤差函數(shù)取最小值時(shí)其車輪橫向位置為x214=-99 mm，實(shí)際值為-79 mm，誤差為20 mm.

圖12 工況4理論求解結(jié)果Fig.12 Results of the case 4 in FE model

4 參數(shù)分析

4.1 接觸寬度S對(duì)識(shí)別精度的影響

上述分析中S取值為200 mm，而在實(shí)際情況中，車輪接觸橫向?qū)挾仁茌喬鈮?、載重重量、溫度等多方面的影響，接觸面積S可能有所不同.為了探究接觸面積S對(duì)識(shí)別精度的影響，首先利用上述Ls-dyna車橋耦合模型模擬車輛左輪=0，且車速為30 km/h的跑車情況.利用上述方法以及不同S取值（從180到220 mm，間隔為10 mm）求解車輪橫向位置.最終識(shí)別精度如圖13 所示，中后軸識(shí)別結(jié)果的平均誤差在9 mm 以內(nèi)，所有軸識(shí)別結(jié)果的平均誤差在2.3 mm以內(nèi)，接觸寬度引起的識(shí)別誤差在19 mm 以內(nèi)，當(dāng)車輪接觸寬度為200 mm 時(shí)，其誤差平均值最小，因此，若無(wú)特別說(shuō)明，則本文后續(xù)S均取值為200 mm.

圖13 不同車橋接觸寬度識(shí)別精度圖Fig.13 Identification accuracy of different vehicle-to-bridge contact widths

4.2 車速對(duì)識(shí)別精度的影響

利用上述Ls-dyna 車橋耦合模型模擬車輛左輪=0，且車速分別為30 km/h、40 km/h、50 km/h 和60 km/h 的跑車工況.利用上述算法分別對(duì)該4 個(gè)工況進(jìn)行車輪橫向位置識(shí)別，結(jié)果如圖14 所示.可以看出其橫向位置識(shí)別精度整體較高，前軸橫向位置的最大誤差為29 mm，中后軸的最大誤差為14 mm，中后軸識(shí)別結(jié)果的平均誤差最大為12.5 mm，所有軸識(shí)別結(jié)果的平均誤差最大僅為9 mm.由此可見(jiàn)，車速對(duì)于識(shí)別精度的影響較小.

圖14 不同車速的識(shí)別結(jié)果Fig.14 Identification results with different vehicle speeds

4.3 不同橫向位置對(duì)識(shí)別精度的影響

基于Ls-dyna所建立的車橋耦合模型，設(shè)定車速為60 km/h，分別模擬左輪=-285～285 mm（間隔124.5 mm）5 個(gè)跑車工況，如圖15 所示.其識(shí)別結(jié)果如圖16 所示.其中，不同橫向位置引起的識(shí)別誤差在29 mm以內(nèi)，說(shuō)明本文所提出的橫向位置識(shí)別方法其識(shí)別精度受車輪所在具體橫向位置的影響較小.

圖15 車輪不同橫向位置示意圖Fig.15 Transverse locations for five different wheel positions

圖16 不同橫向位置識(shí)別結(jié)果Fig.16 Identification results with different axle transverse locations

4.4 不同車型(車軸數(shù)量)對(duì)識(shí)別精度的影響

為了進(jìn)一步探究所提出的車輪橫向位置識(shí)別方法的準(zhǔn)確性及適用性，利用上述車輛模擬方法建立1輛五軸車模型，車輛的具體參數(shù)如圖17 所示.該五軸車包含1 個(gè)前軸及2 個(gè)組軸，其中2 個(gè)組軸的車輪橫向間距分別為1 840 mm 和1 880 mm.同樣，利用Ls-dyna車橋耦合模型模擬該車輛左輪=0，且車速分別為30 km/h、40 km/h、50 km/h和60 km/h的4個(gè)跑車工況.圖18記錄了最終橫向位置識(shí)別結(jié)果，其中，最大識(shí)別誤差為28 mm，5 個(gè)軸的誤差平均值最大僅為4.6 mm.由此可見(jiàn)，本文提出的車輪橫向位置識(shí)別方法不受車輛類型（車軸數(shù)量、車輛長(zhǎng)度等）限制.

圖17 五軸車示意圖（單位：mm）Fig.17 Detail for five-axle vehicle（unit：mm）

圖18 五軸車識(shí)別結(jié)果Fig.18 Results of the five-axle vehicle

5 實(shí)橋試驗(yàn)結(jié)果

基于上述縱肋橫向影響線，按圖3 所示求解流程，計(jì)算出實(shí)橋試驗(yàn)中6 個(gè)工況（表1）的橫向位置，具體識(shí)別結(jié)果如表3所示.其中，前軸橫向位置最大誤差為131 mm，后兩軸橫向位置最大誤差為71 mm，所有軸最大平均誤差為71.3 mm.計(jì)算誤差主要由以下3 個(gè)因素構(gòu)成：1）對(duì)于試驗(yàn)三軸車，當(dāng)某一車軸經(jīng)過(guò)測(cè)試斷面時(shí)，本文利用該測(cè)試斷面相應(yīng)的響應(yīng)信號(hào)和標(biāo)定的橫向分布影響線單獨(dú)識(shí)別該軸的橫向位置，而該響應(yīng)信號(hào)中沒(méi)有考慮其他車軸的貢獻(xiàn)（假定全部由該車軸經(jīng)過(guò)測(cè)試斷面產(chǎn)生），即認(rèn)為各車軸之間無(wú)相互影響，但實(shí)際上過(guò)橋車輛不同車軸之間或多或少存在一定的相互影響；2）橋梁振動(dòng)效應(yīng)和測(cè)量噪聲的影響；3）前軸重量相對(duì)較輕，其抗干擾（噪聲、振動(dòng)等）能力較差，誤差相對(duì)大一些.考慮到無(wú)論在OSD 疲勞評(píng)估還是BWIM 系統(tǒng)中，較重車軸信息（后軸）才是更加值得關(guān)注的，因此，總體上，本文提出的車輪橫向識(shí)別方法適用性較強(qiáng)，單個(gè)車輪的橫向位置識(shí)別精度在工程范圍內(nèi)仍可以接受.

表3 實(shí)橋試驗(yàn)數(shù)據(jù)計(jì)算車輪荷載橫向位置結(jié)果Tab.3 Calculation of wheel lateral position results from real bridge data mm

6 結(jié)論

基于OSD 橋梁的橫向影響線和最小二乘法原理，本文提出了一種適用于OSD 橋梁的過(guò)橋車輛車輪橫向位置識(shí)別算法.該算法僅需少量安裝于縱肋底部的應(yīng)變傳感器和車軸探測(cè)傳感器即可識(shí)別過(guò)橋車輛車輪的橫向位置.本文通過(guò)有限元分析及實(shí)橋試驗(yàn)，對(duì)正交異性鋼橋面車輪橫向位置識(shí)別進(jìn)行研究，主要結(jié)論如下：

1）基于Ls-dyna分別建立車輛、橋梁模型以及兩者的耦合振動(dòng)模型，通過(guò)實(shí)橋試驗(yàn)驗(yàn)證了有限元模型中橋梁模型的準(zhǔn)確性，并獲得了可靠的OSD 橋梁橫向分布影響線.

2）有限元參數(shù)分析結(jié)果表明，所提出的適用于OSD 橋梁的過(guò)橋車輛橫向位置識(shí)別方法，其車輪橫向位置識(shí)別精度不受車輪接觸寬度、車速、車輛橫向位置及車輛類型的影響.整體來(lái)說(shuō)，軸重越大的車軸其橫向位置識(shí)別精度越高.

3）經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證，本文所提出的過(guò)橋車輛橫向位置識(shí)別算法操作簡(jiǎn)單，且具有極強(qiáng)的魯棒性，能夠提高BWIM 系統(tǒng)軸重識(shí)別精度和OSD 橋梁的疲勞損傷評(píng)估準(zhǔn)確度.

此外，該算法也存在著不足，需要通過(guò)建立OSD橋梁的高精度模型以提取出準(zhǔn)確的橫向影響線，并且多車過(guò)橋時(shí)的橫向位置識(shí)別仍然是該算法的主要困難.另外，傳統(tǒng)正交異性鋼橋面結(jié)構(gòu)可能出現(xiàn)局部損傷，影響其橫向影響線，因此，該方法在實(shí)際使用中可能需要定期對(duì)目標(biāo)橋梁進(jìn)行模型修正.