999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

鋼筋混凝土主梁無監(jiān)督式安全性評估方法

2019-09-10 07:22:44曹輝王賢強沈浩焦峪波
河北工業(yè)科技 2019年4期

曹輝 王賢強 沈浩 焦峪波

摘要:為了解決人為主觀因素和指標權重不確定性對橋梁安全性評估的影響,基于模糊聚類理論,提出了一種適用于鋼筋混凝土主梁結構的無監(jiān)督式安全狀態(tài)評估方法。首先,構建了鋼筋混凝土主梁結構安全性評估指標體系,以典型橋梁的檢測數據為聚類樣本,基于F統(tǒng)計量計算,確定了聚類樣本的最佳分類。其次,將同一類橋梁檢測指標均值作為該類別的中心,通過待評估橋梁檢測指標數據與類別中心的模糊貼近度計算,實現該橋梁的安全性評價。以長春賽德大橋為實體工程,針對評價指標對結構安全性的影響差異,通過考慮和不考慮指標權重對橋梁安全性評估進行了分析。結果表明,基于模糊聚類的鋼筋混凝土主梁結構安全評估方法是有效性。研究方法對客觀評價鋼筋混凝土主梁安全性及研究鋼筋混凝土橋梁安全性評估方法具有借鑒意義。

關鍵詞:道路工程;鋼筋混凝土橋梁;上部結構;安全性評估;模糊聚類;模糊貼近度

中圖分類號:U414文獻標志碼:Adoi: 10.7535/hbgykj.2019yx04001

Abstract:Aiming at the influence of subjective factors and uncertainty of index weight on bridge safety assessment, an unsupervised safety assessment method for RC bridge superstructure based on fuzzy clustering is proposed in this paper. Firstly, the index system of safety assessment of bridge superstructure is constructed, and the monitoring data of bridge are selected as clustering samples. Based on the principle of fuzzy clustering, the optimal classification of samples is determined. Secondly, average value of the same kind of bridge monitoring index is taken as the approximate center. Bridge safety is evaluated by calculating the fuzzy closeness between the unknown bridge monitoring data and corresponding approximate center. The Changchun Saide Bridge is selected as practical project, bridge safety assessment is investigated by the influence of index weight considering the impact difference of evaluation index on structure safety, and effectiveness of the proposed method in this study is verified, which provides reference for the girder safety of reinforced concrete bridge, and for safety assessment method of the reinforced concrete bridge study.

Keywords:pavement engineering; reinforced concrete bridge; superstructure; safety evaluation; fuzzy clustering; fuzzy nearness

隨著交通基礎設施建設的不斷完善,橋梁數量不斷增加。截止到2017年底,中國公路橋梁已達8325萬座。與此同時,隨著公路運輸量及車輛保有量的持續(xù)增加,橋梁設施的安全性受到嚴重威脅。美國聯邦公路局調查顯示,美國每年新增危橋約5 000座[1]。而在中國公路路網中,服役年限超過20年的橋梁比例達到40%以上,已有超過10萬座危橋。大量危橋的存在增加了橋梁運營體系的安全風險,橋梁垮塌事故的頻發(fā)造成了重大的經濟損失和惡劣的社會影響。因此,研究有效的橋梁安全狀態(tài)評估方法,實現在役橋梁安全性評估,對于確保橋梁結構安全運營具有重要的現實意義[2-5]。

目前,國內橋梁安全性狀態(tài)評估的技術規(guī)范主要有《公路橋涵養(yǎng)護規(guī)范(JTG H11-2004)》《城市橋梁養(yǎng)護技術規(guī)范(CJJ 99-2017)》和《公路養(yǎng)護技術規(guī)范(JTG H10-2009)》,這些規(guī)范在橋梁安全性狀態(tài)評估中發(fā)揮了重要作用。但是,不同規(guī)范中的安全性評估指標缺乏統(tǒng)一標準,指標劃分不具體,評分過程存在較強的主觀性。為了避免在橋梁安全性評估過程中人為主觀因素的影響,國內外學者做了大量研究。XIA等[6]建立了混合分布模型,利用橋梁可靠度對在役橋梁進行狀態(tài)評估。WANG等[7-8]提出了橋梁狀態(tài)評估的證據推理方法與模糊群決策(FGDM)方法。文獻[9]提出了一種橋面板模糊狀態(tài)分級方法解決狀態(tài)評估中數據的不確定性問題,通過模糊推理建立模糊評估系統(tǒng),獲取橋梁的模糊狀態(tài)評級。PAN等[10]提出了一種基于模糊線性回歸的橋梁服役狀態(tài)評估方法,該方法以矩陣代數為基礎,可以對模糊數和精確量進行處理。趙璐等[11]通過不確定層次分析法確定評估指標權重,結合最優(yōu)傳遞矩陣法實現了橋梁的安全性評估。任劍[12]提出了基于程度分析法的橋梁安全性評估方法,該方法通過程度分析的模糊判定,實現橋梁安全性評估。李潔等[13]分別建立了適用于在役鋼筋混凝土橋梁的系統(tǒng)、結構、部件及構件等評估指標體系,確定了相應的評估標準,實現了橋梁結構安全性綜合評定及養(yǎng)護策略制定。在橋梁安全性評估過程中,主觀因素的影響對評估結果影響較大,如模糊推理方法的隸屬度函數確定、層次分析法確定指標權重等。因此,在橋梁狀態(tài)評估過程中盡量降低人為主觀因素的影響,對提高橋梁安全性評估系統(tǒng)的有效性具有重要作用。

1模糊聚類計算理論

樣本分類的傳統(tǒng)方式是先確定分類標準,根據這一標準劃分分類對象,這是一種有監(jiān)督的學習模式。而聚類分析方法是一種無監(jiān)督的學習模式,根據分類樣本的屬性對分類樣本進行動態(tài)分類。模糊聚類方法可以有效避免傳統(tǒng)的確定性方法對樣本類別的硬性劃分,基于模糊計算的基本原理,對樣本數據的內在特征進行不確定性描述,從而更加客觀地對樣本數據狀態(tài)進行表征[14-18]。運用模糊聚類方法進行樣本分類的計算步驟如下。

在得到最佳分類結果以后,需要確定各類橋梁的具體安全狀態(tài)。考慮到所選取樣本的代表性,筆者結合橋梁的通車日期對其進行界定,區(qū)分其具體安全狀態(tài)。1#橋、7#橋通車時間分別為2002年和2009年,通車時間晚,安全性狀態(tài)為“良好”,定為Ⅰ類橋梁。同理,2#橋、4#橋通車時間分別為2000年和1996年,安全性狀態(tài)為“較好”,定為Ⅱ類橋梁,3#橋、5#橋通車時間分別為1991年和1989年,安全性狀態(tài)為“一般”,定為Ⅲ類橋梁。6#橋、8#橋通車時間為1985年和1983年,安全性狀態(tài)為“差”,定為Ⅳ類橋梁。

通過模糊聚類方法計算分析,得到了樣本的最佳分類,并通過橋梁的通車時間劃分了橋梁的安全狀態(tài)。將聚類分析結果作為安全性評估的樣本庫和基準數據,將處于同一安全類別橋梁的安全性評估指標的平均值作為該類別的近似中心。通過計算待評估橋梁安全狀態(tài)評估指標數據與各類別中心之間的模糊貼近度,實現待評估橋梁的安全性評估。根據8座橋梁的分類結果,計算獲取的安全性評估指標類別中心如表2所示。

3考慮指標權重的主梁結構無監(jiān)督式安全性評估

3.1基于不確定型層次分析法的安全性評估指標權重體系構建

基于不確定型層次分析法計算原理[19-20],筆者邀請10位橋梁專家對上文確定的安全性評估指標體系開展評分,進而確定指標體系間判斷矩陣,計算得到橋梁結構安全性評估指標的權重,如表3所示。

3.2考慮指標權重的模糊聚類評估系統(tǒng)構建

對橋梁安全性評估的標準化矩陣(式13)進行加權處理,得到考慮指標權重的模糊等價矩陣,如式(15)所示。確定不同的閾值λ,從而對評估樣本進行動態(tài)聚類分析,基于F統(tǒng)計量計算確定樣本間的最佳分類,得到聚類結果。最佳分類結果為{1,7},{2,4},{3,5},{6,8}。將同一類橋梁評估指標的加權平均值作為該類別的近似中心,計算得到了考慮指標權重安全性狀態(tài)評估各類別中心,如表4所示。

4橋梁安全性評估實例

以長春賽德大橋作為安全性評估實例,驗證本文所提出方法的有效性。該橋為簡支小箱梁橋,跨徑為6×30 m,橋面寬24 m。通過對該橋進行靜動力及無損檢測,獲取了該橋安全性評估指標的現場實測數據,如表5所示。

分別考慮和不考慮指標權重的影響,計算得到賽德大橋評估指標實測數據與各安全狀態(tài)類別中心之間的模糊貼近度,其結果如表6和表7所示。從計算結果可以看出,在不考慮指標權重的情況下,賽德大橋實測數據和Ⅰ類中心的模糊貼近度為0.94;考慮指標權重的情況下,賽德大橋實測數據和Ⅰ類中心的模糊貼近度值為0.93。因此,可以判定該橋目前所處的安全狀態(tài)為Ⅰ類(良好),結構性能整體處于安全狀態(tài)。不考慮指標權重和考慮指標權重的模糊聚類評估結果具有一致性。

5結語

在現有橋梁安全性評估方法中,人為主觀因素成為影響橋梁安全性評估的主要原因。筆者通過選取鋼筋混凝土橋梁可定量實測數據構建安全性評估指標體系,基于模糊聚類方法,提出了一種無監(jiān)督式橋梁安全性評估方法。通過選取8座典型鋼筋混凝土橋梁作為安全性評估的聚類樣本,分別考慮指標權重和不考慮指標權重的影響,采用模糊聚類計算方法和F統(tǒng)計量分析,確定樣本的最佳分類。在同一類別的橋梁中,建立評估指標的評估類別中心,通過計算待評估橋梁實測數據和類別中心的模糊貼近度對橋梁的安全性進行評估。選取長春市賽德大橋作為橋梁安全性評估的實體工程,對其安全性進行了評估。分別考慮權重和不考慮權重影響,均得到安全性“良好”的結果,評估結果具有一致性,取得了良好的實際應用效果,驗證了所提出的無監(jiān)督式主梁安全評估方法的有效性。筆者僅對鋼筋混凝土主梁結構進行了安全狀態(tài)評價,考慮到橋梁狀況評價應綜合考慮上部結構、下部結構、支座及附屬設施等構件,下一步將完善安全狀況評定標準體系,使方法適用于橋梁整體狀況的評價。

參考文獻/References:

[1]焦峪波.不確定條件下橋梁結構損傷識別及狀態(tài)評估的模糊計算方法研究[D]. 長春: 吉林大學,2012.

JIAO Yubo. The Fuzzy Calculation Method for Damage Identification and Condition Evaluation of Bridge under Uncertainties [D]. Changchun: Jilin University, 2012.

[2]王彬, 徐秀麗, 李雪紅, 等. 基于自適應模糊推理和RBF網絡的橋梁安全評估[J]. 中國安全科學學報, 2017, 27(5): 164-168.

WANG Bin, XU Xiuli, LI Xuehong, et al. Safety assessment of bridge based on RBF neural network and adaptive fuzzy inference[J]. China Safety Science Journal, 2017, 27(5): 164-168.

[3]LIAO K W, HOANG N D, GITOMARSONO J. A probabilistic safety evaluation framework for multi-hazard assessment in a bridge using SO-MARS learning model[J]. KSCE Journal of Civil Engineering, 2018, 22(3): 903-915.

[4]YE X W, YI T H, SU Y H, et al. Strain-based structural condition assessment of an instrumented arch bridge using FBG monitoring data[J]. Smart Structures and Systems, 2018, 20(2): 139-150.

[5]毛建偉. 廣義模糊綜合安全評價模型及其在鐵路橋梁評價中的應用[J].河北科技大學學報, 2008, 29 (3): 246-249.

MAO Jianwei. Generalized fuzzy comprehensive safety evaluation model and its application to railway bridge[J]. Journal of Hebei University of Science and Technology, 2008, 29 (3): 246-249.

[6]XIA H W, NI Y Q,WONG K Y, et al. Reliability-based condition assessment of in-service bridges using mixture distribution models[J]. Computers and Structures, 2012(106/107): 204-213.

[7]WANG Yingming, ELHAG T M S. Evidential reasoning approach for bridge condition assessment[J]. Expert Systems with Applications, 2008, 34(1): 689-699.

[8]WANG Yingming, ELHAG T M S. A fuzzy group decision making approach for bridge risk assessment[J]. Computers & Industrial Engineering, 2007, 53 (1): 137-148.

[9]TARIGHATA A, MIYAMOTO A. Fuzzy concrete bridge deck condition rating method for practical bridge management system[J]. Expert Systems with Applications, 2009, 36 (10): 12077-12085.

[10]PAN N F, LIN T C, PAN N H. Estimating bridge performance based on a matrix-driven fuzzy linear regression model [J]. Automation in Construction, 2009, 18(5): 578-586.

[11]趙璐,程龍. 不確定型層次分析法在橋梁安全評估中的應用[J]. 洛陽理工學院學報(自然科學版), 2017, 27(2): 20-23.

ZHAO Lu,CHENG Long.Application of uncertain AHP on bridge evaluation based on optimal transfer matrix[J].Journal of Luoyang Institute of Science and Technology(Natural Science Edition), 2017, 27(2): 20-23.

[12]任劍. 基于程度分析法的橋梁安全性評估[J].交通科技, 2016(3): 82-85.

REN Jian. Bridge safety evaluation based on degree analysis[J].Transportation Science and Technology, 2016(3): 82-85.

[13]李潔,馬楠,李松輝. 在役橋梁安全評估及養(yǎng)護策略研究[J]. 公路交通科技(應用技術版),2012(6):10-13.

[14]LIU Hanbing, WANG Xianqiang, JIAO Yubo, et al. Condition evaluation for existing reinforced concrete bridge superstructure using fuzzy clustering improved by particle swarm optimisation[J]. Structure and Infrastructure Engineering, 2017, 13(7): 11-19.

[15]BHATIA V, RANI R. A parallel fuzzy clustering algorithm for large graphs using pregel[J]. Expert Systems with Applications, 2017, 78(15): 135-144.

[16]LI S, ELBESTAWI M A. Fuzzy clustering for automated tool condition monitoring in machining[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 1996, 10(5): 533-550.

[17]BINESH N, REZGHI M. Fuzzy clustering in community detection based on nonnegative matrix factorization with two novel evaluation criteria[J]. Applied Soft Computing, 2018,69:689-703.

[18]WU Junjie, WU Zhiang, CAO Jie, et al. Fuzzy consensus clustering with applications on big data[J]. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2017, 25(6): 1430-1445.

[19]夏富洲,劉富奎,陳棟梁. 不確定型層次分析法在渡槽結構狀態(tài)評估中的應用[J].武漢大學學報(工學版), 2012, 45 (3): 277-281.

XIA Fuzhou, LIU Fukui, CHEN Dongliang. Application of uncertain type AHP to aqueduct structure condition assessment [J].Engineering Journal of Wuhan University, 2012, 45 (3): 277-281.

[20]黃僑, 任遠, 林陽子. 大跨徑橋梁綜合評估中的不確定型層次分析法[J]. 公路交通科技, 2008, 25(3): 79-83.

HUANG Qiao, REN Yuan, LIN Yangzi. Uncertain type of AHP method in comprehensive assessment of long span bridge[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development, 2008, 25(3): 79-83.

主站蜘蛛池模板: 久久一本日韩精品中文字幕屁孩| 二级特黄绝大片免费视频大片| 免费看的一级毛片| 另类综合视频| 亚洲欧洲综合| 国产自产视频一区二区三区| 99热国产这里只有精品无卡顿"| 农村乱人伦一区二区| 久久亚洲国产最新网站| 久久精品免费看一| 国产在线第二页| 成人午夜精品一级毛片| 婷婷五月在线| 国产精品久久久久久搜索| 国产毛片片精品天天看视频| 亚洲久悠悠色悠在线播放| 婷婷激情五月网| 国产后式a一视频| 亚洲欧美综合另类图片小说区| 国产av色站网站| 伊人久久大香线蕉成人综合网| 日本三级欧美三级| 国产成人一二三| 久久久久国产精品熟女影院| swag国产精品| 在线观看国产网址你懂的| 精品视频一区二区三区在线播| 午夜一区二区三区| 国产亚洲精品资源在线26u| 亚洲天堂视频在线观看免费| 亚洲精品视频免费| 久久99精品久久久久纯品| 日韩国产高清无码| 一级一级一片免费| 国产亚洲第一页| 午夜啪啪福利| 99久久精品免费视频| 亚洲不卡影院| 91国内视频在线观看| 欧美怡红院视频一区二区三区| 国产日本欧美在线观看| 亚洲欧美另类专区| 国产手机在线小视频免费观看| 欧美日韩中文字幕在线| 丰满人妻一区二区三区视频| 欧美精品v日韩精品v国产精品| 国产成人精品一区二区三区| 国产精品久久精品| 久久免费精品琪琪| a毛片基地免费大全| 亚洲日韩高清在线亚洲专区| www亚洲天堂| 亚洲精品无码日韩国产不卡| 女人18一级毛片免费观看| 亚洲中文精品人人永久免费| 日韩国产无码一区| 欧美精品亚洲精品日韩专区va| 亚洲熟女偷拍| 一区二区三区四区日韩| 亚洲国产精品久久久久秋霞影院| 亚洲色欲色欲www网| 99免费视频观看| 国产在线拍偷自揄观看视频网站| 欧美劲爆第一页| 激情综合图区| 9久久伊人精品综合| 欧洲一区二区三区无码| 国产欧美精品午夜在线播放| 亚洲日韩日本中文在线| 一区二区午夜| 久久久亚洲色| 亚洲欧美精品日韩欧美| 免费jjzz在在线播放国产| 伊人激情综合| 5555国产在线观看| 国产成人精品一区二区| 国产欧美日韩另类精彩视频| 亚洲熟妇AV日韩熟妇在线| 日韩毛片视频| 91系列在线观看| 久久久91人妻无码精品蜜桃HD| 亚洲成av人无码综合在线观看|