大型桥梁在线评估体系制造技术

本发明专利技术公开了一种大型桥梁在线评估体系，包括：评估单元模型建立，用于建立检查评定模型，所述检查评定模型包含评估管理单元层、部位层、部件层、构件层以及评估指标层；评定体系，用于依据所述评估指标层信息对所述公路桥梁进行分级评定；根据各评估指标的评估标度对各构件进行评估，再对各部件进行评估，再对部位进行评估，最后对各个评估管理单元的状况进行评估。本发明专利技术对特定的底层评估指标设计了能适用自动监测数据为输入的在线评估器。该体系是对构件评估指标进行了拓展，使构件评估指标涵盖海量监测数据和传统的人工检测数据，从而更全面、准确的对大型桥梁进行在线评估。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑工地检测领域，具体来说涉及一种大型桥梁在线评估体系。
技术介绍
目前，对大型桥梁的评估依据来自规范《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/TH21-2011，以下简称“评定标准”)，它适用于对各级公路的桥梁技术状况评定，方法是分层综合评定与单项指标控制相结合的方法。但该规范中，所有构件的评估指标均来源于传统的人工检测(常规的表观病害检查、定期检测和特殊检测)结果。而随着桥梁结构自动化监测技术的不断发展，在传统的以人工为主的日常检测养护工作基础上，我国重要的大型桥梁基本都建立了结构监测体系，据不完全统计，目前已有超过200座大跨度桥梁安装了结构监测体系。这些运营期产生的海量监测数据，具有可追溯性、客观性、数据量大，准确性好等特点，是大型桥梁安全及技术状况评估的优质数据来源。结构监测评估的最终目的是为结构安全定调，为养护管理决策服务。当前问题在于如何应用监测数据进行准确、有效评估。为了有效应用监测数据对结构进行评估，当前已有不少学者进行了各方面的研究和应用，如李爱群及其科研团队以润扬长江大桥监测海量数据为主要研究对象，重点开展桥梁监测海量数据的分析与评估研究，王瑀等提出桥梁监测体系的在线结构分析及状态评估方法。这些方法主要是通过对监测的海量数据进行分析和处理，将提取的评估指标通过模糊推理、专家评估体系、神经网络、可靠度理论等方法与结构有限元模型分析结果或结构初始状态进行对比，从而确定结构健康状况或进行损伤识别。但是目前还没有专门用以在线监测大型桥梁的检查评定体系。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术的目的在于提供一种大型桥梁在线评估体系，以解决现有技术中的问题。为了实现上述目的，本专利技术的技术方案如下：大型桥梁在线评估体系，其特征在于，包括：评估单元模型建立，用于建立检查评定模型，所述检查评定模型包含评估单元层、部位层、部件层、构件层以及评估指标层；所述评估单元层包括若干个可以独立的评估单元；所述评估指标层包括外观检查病害类评估指标、人工检测数据类评估指标和自动监测数据类评估指标，并采用最不利原则保证指标层标度的准确性；所述自动监测数据类评估指标由预先设置在构件层上的传感器获得；评估体系，用于依据所述评估指标层信息对所述公路桥梁进行分级评定；其中，外观检查病害类评估指标、人工检测数据类评估指标通过人工检测方法获取并按照国家标准进行评分，自动监测数据类评估指标依据在线评估器进行评分，然后根据各评估指标的评估标度对各构件进行评估，再对各部件进行评估，再对部位进行评估，最后进行各评估单元总体状况的评估。在本专利技术的优选实施例中，所述在线评估器根据评估时段内指标相应的所有监测数据进行分析处理后，选择在线评估器进行评分，再根据评估分值按指标评估标度表确定指标的评估标度，评估指标层的评估算法可不断扩展，所述在线评估器选用可靠度评估器或隶属度评估器。在本专利技术的优选实施例中，大型桥梁按结构方式合理进行划分成各个管理单元，针对每个管理单元建立评估模型并进行评估，这样可以准确评估并给出针对性的合理养护建议。在本专利技术的优选实施例中，评估体系是模块化的，权重可依据规范或者专家打分法确定基准权重，然后根据指标层得分采用变权算法修正。在本专利技术的优选实施例中，采用最不利原则保证指标层标度的准确性，当人工检测指标和自动监测指标一样时，按照最不利原则，取标度值最大的一个。在本专利技术的优选实施例中，可以统计同类型构件技术状况，统计结果用于指导养护。在本专利技术的优选实施例中，评估体系外接病害对策库，有针对不同评估结果有效指导养护单位的养护决策。在本专利技术的优选实施例中，构件的指标层可灵活扩展，跨中扰度、结构应变、桥面风荷载，这是对现有规范的指标项是重要的补充。在本专利技术的优选实施例中，评估体系带基准模型，同工况、定期、当前监测检测数据进入基准模型，经过有限元分析，可以获得结构的二次内力分布，有明显的力学意义，可以直接指导出结构的薄弱环节，定向指导养护工作。在本专利技术的优选实施例中，所述可靠度评估器，先确定评估指标的抗力值，即该类指标的评定标准，然后根据抗力值和通过监测数据计算得到的指标均值计算可靠度指标β，并进一步计算指标评估分数f(β)，从而确定指标评估标度。在本专利技术的优选实施例中，所述隶属度评估器通过设置合理的空间分区门槛值，即模糊指标a，b，c，d和输入、输出隶属度函数，对自动监测数据类评估指标进行评分。在本专利技术的优选实施例中，所述自动监测数据类评估指标包括跨中扰度、墩台沉降、结构温度。在本专利技术的优选实施例中，所述外观检查病害类评估指标包括蜂窝麻面、剥落掉角、空洞孔洞。在本专利技术的优选实施例中，所述人工检测数据类评估指标包括保护层厚度、钢筋腐蚀、混凝土碳化、混凝土强度、结构变位、预应力构件损伤、裂缝在。本专利技术在现有评定的基础上，制定了将大型桥梁按结构形式划分为若干受力独立的评估单元的规则，然后以分层综合评估方法为纲，对特定的底层评估指标设计了能适用监测数据为输入的在线评估器。该体系对构件评估指标进行了拓展，使构件评估指标涵盖海量监测数据和传统的人工检测数据，从而更全面、准确的对大型桥梁进行在线评估。经该体系得出的评估结果准确、客观、合理。本专利技术的特点可参阅本案图式及以下较好实施方式的详细说明而获得清楚地了解。附图说明图1为本专利技术的示意图。图2为评估单元划分示意图。图3为墩台沉降、跨中挠度和结构温度测点布置示意图。图4为评估情况示意图。图5为隶属度函数示意图。图6为隶属度评估算法流程及详细说明。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施例进一步阐述本专利技术。参见图1，以某混凝土连续箱梁为例：大型桥梁在线评估体系，包括：评估单元模型建立，用于建立检查评定模型，所述检查评定模型包含评估单元层、部位层(上部结构、下部结构和桥面系)、部件层、构件层以及评估指标层；如图2所示。关于评估单元的划分，针对大型桥梁，构件数量众多，要想达到准确评估并给出针对性的合理养护建议，必须对整体桥梁结构进行合理划分。源于电子化、网格化、高效化养护管理的理念，以一联独立及完整受力为原则，将大型桥梁按结构形式划分为若干评估单元，通常一跨简支梁、一联连续梁、一联钢构、一座斜拉桥可作为一个评估单元。本文档来自技高网...

【技术保护点】
大型桥梁在线评估体系，其特征在于，包括：大型桥梁由若干个评估单元组成，评估单元模型建立，用于建立检查评定模型，所述检查评定模型包含评估单元层、部位层、部件层、构件层以及评估指标层；所述评估指标层包括外观检查病害类评估指标、人工检测数据类评估指标和自动监测数据类评估指标，并采用最不利原则保证指标层标度的准确性；所述自动监测数据类评估指标由预先设置在构件层上的传感器获得。评估体系，用于依据所述评估指标层信息对所述公路桥梁进行分级评定；其中，外观检查病害类评估指标、人工检测数据类评估指标通过人工检测方法获取并按照国家标准进行评分，自动监测数据类评估指标依据在线评估器进行评分，然后根据各评估指标的评估标度对各构件进行评估，再对各部件进行评估，再对部位进行评估，最后进行评估单元总体状况的评估。

【技术特征摘要】
1.大型桥梁在线评估体系，其特征在于，包括：
大型桥梁由若干个评估单元组成，评估单元模型建立，用于建立检查评
定模型，所述检查评定模型包含评估单元层、部位层、部件层、构件层以及
评估指标层；所述评估指标层包括外观检查病害类评估指标、人工检测数据
类评估指标和自动监测数据类评估指标，并采用最不利原则保证指标层标度
的准确性；所述自动监测数据类评估指标由预先设置在构件层上的传感器获
得。
评估体系，用于依据所述评估指标层信息对所述公路桥梁进行分级评定；
其中，外观检查病害类评估指标、人工检测数据类评估指标通过人工检测方
法获取并按照国家标准进行评分，自动监测数据类评估指标依据在线评估器
进行评分，然后根据各评估指标的评估标度对各构件进行评估，再对各部件
进行评估，再对部位进行评估，最后进行评估单元总体状况的评估。
2.根据权利要求1所述的公路桥梁技术状况检查评定体系，其特征在于，
所述在线评估器根据评估时段内指标相应的所有监测数据进行分析处理后，
选择在线评估器进行评分，再根据评估分值按指标评估标度表确定指标的评
估标度，评估指标层的评估算法可不断扩展，所述在线评估器选用可靠度评
估器或隶属度评估器。
3.根据权利要求1所述的大型桥梁在线评估体系，其特征在于，将大型
桥梁按结构方式合理进行划分成各个管理单元，针对每个管理单元建立评估
模型并进行评估。
4.根据权利要求1所述的大型桥梁在线评估体系，其特征在于，评估体
系是模块化的，权重可依据规范或者专家打分法确定基准权重，然后根据指
标层得分采用变权算法修正。
5.根据权利要求1所述的大型桥梁在线评估体系，其特征在于，采用最
不利原则保证指标层标度的准确性，当人工检测指标和自动监测指标一样时，
按照最不利原则，取标度值最大的一个。
6....

【专利技术属性】
技术研发人员：罗艳利，刘学，周哲峰，闫涛，杨斌，查正军，王晓宏，孙胜君，陈叶阳，汪洋，詹永麟，
申请(专利权)人：上海巨一科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31