基于橋梁支座脫空病害的AIS定位系統設計研究

摘要：傳統的云計算診斷方法無法對橋梁支座病害做出精準判斷，導致無法精準診斷出橋梁支座脫空病害位置。基于此，文章提出設計一種基于橋梁支座脫空病害的身份自動識別（Automatic Identification System，AIS）定位系統，該方法利用AIS定位系統，采用數據挖掘技術獲得AIS數據作為支撐，結合橋梁支座病害診斷算法，幫助工作人員精準判斷橋梁支座脫空病害位置，從而實現橋梁支座荷載作用下的動力響應及對橋梁支座的病害定量。經過實驗驗證，所提技術與預設的實際值相比，最大誤差為0.2，最小誤差為0，比云計算診斷技術的分析結果更精確，表明該技術具有較高的靈敏度，能準確地識別橋梁支座病害。

關鍵詞：AIS數據；橋梁支座；脫空病害；診斷技術

中圖分類號：U443.36 文獻標識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）05-0040-04

0 引言

支座是橋梁的重要組成部分，用于傳遞橋面板和橋墩結構之間的力和承受橋面板帶來的壓力，同時在此過程中會引起橋內壓力、橫向力和支座承受力的變化，這類變化有可能對橋梁主體、橋板及橋墩造成一定程度的損害，存在降低橋梁使用壽命的風險。為解決此問題，相關學者進行了一系列研究，并取得一定進展。例如，閆宇智等［1］提出基于車激響應的橋梁支座脫空病害識別方法，是以模型修正方法為主要技術手段的橋梁支座脫空病害識別方法，并采用數值模擬和現場試驗的方式對所提方法進行驗證，該方法可實現支座脫空病害的定位和定量識別。李明哲等［2］開展了基于分步頂升法的橋梁支座更換應用研究，利用大型通用有限元軟件Ansys，對采用分步頂升法的支座更換施工進行仿真分析及理論研究，有效地解決橋梁橋板因交通流量過大而產生的裂縫問題。但是，上述兩種方法不能對病害部分進行精準定位，延誤了維修時間，而且易受到沖擊荷載影響，診斷支座病害的靈敏度較低，不能準確地識別出病害位置。

為解決傳統方法存在的維修時間較慢、位置定位不準確等問題，本文提出基于橋梁支座脫空病害的AIS定位系統設計方法，通過數據挖掘技術獲取AIS數據，結合橋梁支座病害診斷算法，幫助工作人員精準判斷橋梁支座脫空病害位置，從而實現橋梁支座荷載作用下的動力響應及對橋梁支座的病害定量。

1 工程概況

十堰至天水聯絡線（G7011）路段主要施工工程為橋梁，該橋梁的支座為橡膠支座，工作人員在對橋梁進行養護與檢查的過程中發現，大多數簡支橋梁存在不同程度的脫空現象。在役橋梁中，大多數都是通過安裝壓力傳感器對橋梁支座上的壓力變化進行監測，當支座出現脫空病害時，由于支座失去了對橋梁的支撐作用，壓力傳感器也會及時檢測到支座上的壓力變化。通過對壓力傳感器采集數據進行分析，可以及時發現支座脫空病害，從而采取相應的維修措施，保障橋梁安全運行。安裝壓力傳感器，必須預留出安裝施工空間［3］，同時如果安裝過程操作不當，會導致橋體出現裂縫。由于采用傳統方法測量時會出現一定的誤差，得到的測試結果不精準，很難應用到實際工作當中。基于以上問題，本文提出將AIS定位系統應用于橋梁支座脫空病害的診斷，實現梁支座脫空病害位置的精準定位。

2 橋梁支座脫空現象成因分析

通過分析系統數據可知，該橋梁支座脫空的原因總結如下。

（1）橋梁框架的病害與橋梁上部結構位移有密切關系，支座在橋梁的梁板與橋墩之間起到支撐作用，并將梁板上的荷載力傳遞到墩臺上，板式支座受到梁體橫向與縱向位移的影響，從而發生剪切變形。

（2）梁體與支座之間產生較大的摩擦力，導致梁體與支座點產生位移。同時，梁體的位移情況還會隨著季節、溫度的變化而發生變化。

（3）當支座內部的水泥砂漿損壞或支座間隙過大時，支座的承載能力會降低，導致支座穩定性降低。如果支座失去穩定，則會發生移位或下沉，導致支座與橋面板或橋墩表面接觸不良，降低支座對橋梁的支撐作用，最終導致支座脫空。

3 橋梁支座病害診斷

3.1 診斷設備

利用AIS數據系統獲取橋梁支座信息用于診斷橋梁支座病害的過程需要AIS設備輔助，其外部結構設置主要有衛星導航儀、航程數據計程儀、轉向速度計向儀、顯示操作終端等［4］。

3.2 診斷流程

橋梁支座脫空病害診斷流程如下。

第一步：拍攝。利用攝影機對橋梁梁板與支座的各個角度進行拍攝，通過調整透鏡的角度，檢查整個橋梁，如果發現支架懸空或其他問題，拍下照片傳輸到計算機系統。

第二步：檢測邊梁。邊梁的外觀檢查由橋架鏡和檢查器完成，檢查員對舊橋邊梁進行外觀質量或病害檢查時，必須在橋外進行探傷。

第三步：通過傳感器獲取AIS數據后，采用聲波檢測法對支座的聲波反射和衰減情況進行測量和分析，得到支座病害指數，用于橋梁支座脫空病害診斷。

3.3 診斷技術

采用數據挖掘技術能夠有效采集橋梁支座數據，通過大數據分析技術對橋梁支座狀態進行分析，并將數據輸入AIS定位系統，實現橋梁支座的病害診斷。AIS定位系統能獲取橋梁支座軌跡數據，其主要用來描述橋梁支座中運動物體位置信息的空間數據。AIS定位設備終端同時接收周邊AIS信息和近岸岸臺信息，完成航行數據交換［5］。在不同的應用場景下，軌跡數據挖掘有著不同的任務。在數據挖掘過程中，要進行序列型模式識別，序列型是指在同一時間間隔內，在某一大致位置物體的運動規律。掌握橋梁下支座的運動規律，有助于準確判斷病害位置，軌跡異常代表橋梁支座可能發生病害。

3.4 診斷方法

3.4.1 橋梁支座在沖擊荷載情況下的動力響應分析

橋梁沖擊荷載可能會對橋梁支座產生較大的動力荷載，通過對支座進行動力響應分析，可以評估其在沖擊荷載下的穩定性和安全性。作用在橋梁上的荷載計算公式如下：

[P=Mx..+Cx.+KX]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （1）

公式（1）中，橋梁位移的響應數值為[X]；橋梁的整體結構質量矩陣為[M]；橋梁支座約束剛度結構矩陣為[K]；參數[C]為結構阻尼矩陣；橋梁的加速度與加速響應分別為[x.]和[x..]；[P]為橋梁節點垂直方向上的沖擊力。

在瑞利（Rayleight）阻尼模型中，矩陣質量[M]與剛度矩陣[K]的線性組合可以用橋梁阻尼矩陣[C]表示，計算公式如下：

[C=αM+βK]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

其中：

[α=4πξ1f1f22-ξ2f12f2f22-f12]? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

[β=1πξ2f2-ξ1f1f22-f12]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （4）

公式（3）和公式（4）中，[f1]與[f2]分別代表橋梁在第1階段與第2階段的自振頻率，[ξ1]與[ξ2]分別代表相對應的阻尼比。

3.4.2 支座病害定量分析

動力響應分析主要是通過數學建模方法，分析結構在受到動力荷載時的響應情況，用于評估結構的動力性能和安全性。假設質量矩陣不會改變，則運動方程（5）中第[j]節的為橋梁兩端點支座病害指數為[θj]，所求得的1階導數能夠得到：

[M?x..?θj+C?x.?θj+K?x.?θj=-?k?θj（βx.+X）]? ? ? ? （5）

公式（5）中，[X]為橋梁沖擊力作用下的位移響應，[x]為加速度響應，[k]為第[k]迭代步。

第[k]迭代步的損傷指數向量[Ak]更新為橋梁的有限元模型剛度矩陣[Kk]，橋梁剛度矩陣的靈敏程度矩陣為[?k/?θjk]。對公式（5）進行求解后，得到橋梁位移響應[xk]、響應速度[x?k]及支座病害的靈敏度指數。

假設橋梁上設置有[NP]個測點，那么第[n（n=1，2，…，NP）]個測點的加速度響應構造的靈敏度矩陣如下：

[（Sn）k=?a（t1）?θ1?a（t1）?θ2…?a（t1）?θm?a（t2）?θ1?a（t2）?θ2…?a（t2）?θm??…??a（ti）?θ1?a（t1）?θ2…?a（ti）?θm?????a（ttotal）?θ1?a（ttotal）?θ2…?a（ttotal）?θmk]（6）

共計進行k次迭代試驗，是針對橋梁支座的響應與實際損傷狀態進行差值向量的測量：

[（ΔUn）k=a（t1）-a∧（t1），…，a（ttotal）-a∧（ttotal）tk]? ?（7）

公式（7）中，[total]代表時域相應的總點數。

應用罰函數法構造靈敏度方程：

[（Sn）k×（ΔA）k=（Δun）k]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（8）

公式（8）中，[（ΔA）k]代表病害指數在第[K]步的攝動量。

對公式（7）進行求解后，可以確定公式（8）為最小值。

通過計算，更新橋梁病害指數向量。不斷重復最小值求解過程，直至得到符合橋梁安全承受范圍的結果。

3.4.3 支座狀態評估標準的確定

參考以上計算過程，確定橋梁支座的相關參數（見表1）。

表1中，支座病害指數控制在-0.5～0.5范圍內，該范圍為安全警戒限值。

4 實驗驗證

4.1 實驗環境

假設橋梁梁體支架脫空，進行動力分析時，采集的數據頻率為1 024 Hz。通過檢測高速鐵路橋梁的梁體高度，驗證基于AIS數據的橋梁支座脫空病害診斷技術的可行性。

4.2 實驗過程

采用空間梁單元進行模擬，高速鐵路雙線32 m跨度的簡支單箱梁橋，選取若干個單元，長度為2.2 m，橫截面面積為9.235 m2，垂直彎曲慣性矩為11.343 mm4，質量密度為2 500 kg/m3。橋梁的兩端、節點和跨中位置可以被視為剛體臂，臂的寬度相同，符合模擬橋梁在空間中扭轉的特性。

橋梁支座的簡單模型如圖1所示。

圖1中的沖擊荷載作用于橋梁的不同位置，其響應測點位置不斷變化。

4.3 測試方法

為檢查軸承在最不利的載荷下是否松脫，在上軸承的底部和下軸承的頂部之間安裝百分表，檢測兩者之間的接觸面是否嚴密，并將百分表的負載分成若干級，分別進行記錄。

在測試過程中，橋梁的位移算法測試是由2組不同的結構組成。在對支座的脫空施加理論支反力時，橋梁的支座與梁體的接觸面未發生變化；如果支座的上接觸面出現位移，則表明支座出現脫空現象。

4.4 實驗結果分析

將AIS數據診斷技術和云計算診斷技術對病害指數分析結果的精準度進行對比，結果如圖2所示。

由圖2可知，基于云計算的橋梁支座脫空病害診斷技術的支座診斷穩定結果時間為7.5 s，實際支座病害診斷設置值為6 s，基于AIS數據的支座診斷技術的支座診斷穩定結果時間接近6 s。基于云計算的橋梁支座脫空病害診斷技術的診斷結果與預先設定的實際值在不同時間下的誤差分別是0.2、0.4、0.15、0.1、0.2、0.3、0.6；而基于AIS數據的支座診斷技術的診斷結果與預先設定的實際值在不同時間下的誤差分別是0.2、0、0.05、0、0.15、0.1、0.05。由此可知，針對支座上響應點采集數據的靈敏度，AIS數據診斷技術的靈敏度比云計算診斷技術高。

5 總結

為精準診斷橋梁支座脫空病害位置，本文研究了基于橋梁支座脫空病害的AIS定位系統，該方法利用AIS定位系統，采用數據挖掘技術獲得AIS數據，結合橋梁支座病害診斷算法，精準地判斷橋梁支座脫空病害位置，實現在橋梁支座荷載作用下的動力響應及對橋梁支座的病害定量，并對此進行實驗驗證。經過實驗驗證，所提技術與預設的實際值相比，最大誤差為0.2，最小誤差為0，比云計算診斷技術的分析結果更精確，表明該技術具有較高的靈敏度，能準確地識別橋梁支座病害。未來，為進一步提升識別的準確性，可結合機器學習等技術對數據進行智能化處理，以提高診斷效率和準確率。

6 參考文獻

［1］閆宇智，戰家旺，張楠，等.基于車激響應的橋梁支座脫空病害識別方法研究［J］.橋梁建設，2020，262（2）：22-27.

［2］李明哲，劉世忠，陳明權.基于分步頂升法的橋梁支座更換應用研究［J］.中外公路，2019，39（3）：158-161.

［3］王飛，黃小鵬，郭冬冬.基于AIS大數據分析的航道通航寬度計算方法［J］.水運工程，2020，575（11）：151-155.

［4］潘晉，黃義飛，夏天，等.基于AIS數據的橋梁防船撞結構沖擊響應分析［J］.橋梁建設，2020，50（1）：32-37.

［5］任宇翔，趙建森，劉衛，等.基于AIS數據和LSTM網絡的船舶航行動態預測［J］.上海海事大學學報，2019，40（3）：32-37.

【作者簡介】劉浪，男，廣西藤縣人，任職于廣西交科工程咨詢有限公司，工程師，研究方向：道路橋梁工程。

【引用本文】劉浪.基于橋梁支座脫空病害的AIS定位系統設計研究［J］.企業科技與發展，2023（5）：40-43.