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钢管混凝土拱桥安全综合评价的属性识别模型

文档作者：宋新力文档来源：河南省交通运输厅		点击数：	更新时间： 2024年02月21日
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2011年第9期(总第263期)
Number 9 in2011(TotalNo．263)
混 凝 土
Concrete
理论研究
THE0RETICAL RESEARCH
doi：10．3969／j．issn．1002—3550．201 1．09．012
钢管混凝土拱桥安全综合评价的属性识别模型
宋新力 ’
(河南省交通运输厅京珠高速公路新乡至郑州管理处，河南郑州450047)
摘要： 从影响钢管混凝土拱桥安全性的承载能力、承重构件损伤以及外观损伤等3个主要方面进行考虑，分别建立属性识别模型，采
用现场实测数据评价结果作为模型训练和检验样本，对其进行学习训练，获取专家的经验betway必威官方网站
和直觉思维，建立输入与输出的映射关系。
通过识别得到桥梁承载能力、承重构件损伤、外观损伤以及成桥状态下最终的安全性信息。以一实际桥为例进行工程实例分析，分析结果
表明，该方法较好地反映了钢管混凝土拱桥结构的安全性状况。
关键词： 桥梁工程；钢管混凝土拱桥；安全性评价；属性识别模型
中图分类号： TU528．59 文献标志码： A 文章编号： 1002—3550(2011)09—0040—04
Attribute recognition model for safety evaluation of concrete filled steel tube arch bridge
SONG 抽一J
(Beijing Zhuhai Expressway in Henan Province Department ofTransportation Management Ofice ofHenan Xinxiang to Zhengzhou
Zhengzhou 450047，China)
Abstract： In order tO gain the result of the safety assessment of CFST arch bridge，based on the traditional safety evaluation methods，a At—
tribute Recognition Model，a safety evaluation method was presented．With consideration of several key factors which afect the whole safety state
such as load bearing capability，damage of bearing component and dam aged state of appearance，Attribute Recogn ition Models were built and
trained by checking sam ples gained from the data measured on the spot．Then the experience and instinct thought of expels were gained and the
highly nonlinear mapping relationship between the input an d output factors was established．Finally，the whole safety evaluation ofload bearing
capability，damage ofbearing component，damaged state ofappearance and completed state ofarch briage were goaen by the method of simula—
tion．The result of safety evaluation one practical Bridge shows that the approach is highly potential and practical to evaluate the safety of
long—span concrete filled steel tube arch bridge．
Key words： bridge enginee g；CFsT arch bridge；safety assessment；attribute recognition model
0 引言
自20世纪80年代以来，国内外学者在桥梁的安全性评价
方面作了大量的研究，提出了众多安全陆评价方法。如外观调查
评定法、内力验算评定法、荷载试验法、专家系统评定方法、基
于可靠度理论评定法、承载力的计算机有限元模拟评定法、神经
网络法与模糊神经网络法等。然而，由于桥梁结构是一个复杂的
结构体系，存在着诸多不确定性因素，使得上述各评价方法也
相应地存在着许多不足之处【I_3]。而人工神经网络因其自身较强
的适应性、精确性、鲁棒性及高度的概括能力，能动态地、自适
应地从众多已完工程中提取有用信息，进行预测，辅助决策，有
效地改善了桥梁安全性评价过程和结果，在BP、SVM等职能算
法的基础上逐步发展起来的桥梁评价技术、桥梁评价计算模型，
为桥梁评价工作提供了较好的思路。近年来，在桥梁安全性评价
领域中应用较多的网络模型是BP神经网络。然而，BP神经网
络有其自身固有的缺陷，如学习速度慢，容易陷入局部最小点，
隐层节点数的选取无理想的规则可循，从而导致无法确定合适
的网络拓扑结构等。
实践中有大量的问题是综合评价问题，这些问题都可归结
收稿日期：2011_J03一O1
· 40·
为对定性描述的度量问题，模糊数学、可拓学等理论为解决这
类问题提供了方法和理论依据，但每一种理论都有其局限性，为
了更加客观、实用地解决现实社会中的诸多实际问题，程乾生
教授创立了属性数学理论 ，主要讨论定性描述的度量问题和
不同的定性描述之间的关系，该理论已在人工智能、质量评价
等方面具有重要的理论意义和实际应用价值。属性集和属性测
度是属性数学的理论基础，在属性集、属性测度空间和有序分
割类的基础上，提出了属性识别的准则、理论模型和应用。
钢管混凝土拱桥安全性评价为一个综合系统，该系统的输
入为钢管混凝土拱桥安全性评价状况的m个指标的测量值，系
统的输出为某一评价类别安全情况的判别或预测，该系统可分
为3个子系统：单指标属性测度分析、多指标综合属性测度分
析和属性识别分析等。
1 钢管混凝土拱桥安全性评价的属性识别模型
1．1 分类标准矩阵
待评价的n个钢管混凝土拱桥 ⋯ 构成的论域
协 ， ⋯ ， )称作评价对象空间；每个评价对象具有 种可以
测量的指标，】' ，⋯ ，，m，令，=={，ll，2，⋯ ，，m}，称，为评价指标空
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间； 表示第 个对象麓关于第． 种评价指标 的观测值。观测
值‰可以具体求出来，故观测值矩阵：
(粕)一 (1)
是已知的。该矩阵的第i行表示第i个研究对象关于m种评价
指标的观测值， 1，2，⋯ ，n；第． 0表示各对象关于 评价指标
的观测值，户1，2⋯ ，m。
要研究钢管混凝土拱桥 具有某种性质(或状态)的程度，
这种性质或状态情况记作F，称F是性质空间，{ ， ，⋯， 是
F的一种划分，特别是当 (卢1，2，⋯ ，k-1)(或水 。)时称
， ，
⋯
， }为F的一种正(或逆)序划分，正序化分或逆序划
分统称为有序划分。并且由划分{ ， ，⋯ ， 容易生成F上的
代数E，故给定性质空间F的一种划分后，则F上的 代数
E，或说可测空间(F，E)均是已知的。
其中某钢管混凝土拱桥 产(i=1，2，⋯ ，n)，关于评价指标
f(i=l，2，⋯，m)的观测值％的分类标准已知，设分类标准矩阵为：
，1
A=，2
：
F2
ali n12
a21
： ：
⋯
⋯ 0 Ik
⋯
k
·
． ：
，ml‰I n2 ⋯ q
= ( )。
f2)
其中，吼表示某评价钢管混凝土拱桥魁关于评价指标(也叫
做指标) 的观测值属于第 类的标准值。在本文建立的评价模
型中，{ ， ， ， ， )为评判集(C。， ， ，G，c )，分别表示优、
良、中、差、劣5级。根据文献[7—8]提供的方法进行分类。
2 钢管混凝土拱桥单评价指标识别子系统
即对某个待评价的钢管混凝土拱桥的每一个单因素指标
(评价指标) (产1，2，⋯，m)，给定的观测值 ( 固定)，求出具有
观测值％的对象 属于c1c=( =1，2，⋯ ， )等级(类)的测度 ；
就是求观测值‰属于各类c 的等级测度。即构造测度函数 ( )，
对每一个质量等级 (k=l，2，⋯ ，K)求出 的值，得到单指标
(即单评价指标)下未确知测度识别矩阵：
降：警．0
胁 ⋯
= ( k)一 (3)
其中，第t行表示对象筑关于第t种观测值属于各个质量类
别的测度；第s列表示托关于各评价指标的观测值属于第s个质
量类的测度。
设各评价指标的权重向量为 ：
( (埘{。， ，⋯ ， )
0≤矽≤ (4)
Σ 1
=1
其中， 表示对于第i种样本虢来说，指标 的相对重要
性权重。通常情况下，对于不同样本 指标 具有不同权重(即
权重与样本有关)。
2．1 未确知测度函数的构造
如果性质空间-F的一种划分包含．i}个具体性质，则在对象
属性观测值的分布区间上，插入k-1个分点al啦，⋯， ，，(可以
是等分点，也可以是非等分点)其中|i}是性质空间F的划分中
子集的个数。假设在点的毋左测的属性值处于i状态，当属性值
从吼增加到ai+l过程中，属性的i状态的程度逐渐减弱，至 时
i状态的程度减为零，与此同时，当观测值从al增加到 时，属
性观测值的i+1状态的程度由零增加至1；这时，要充分注意有
关参照点附近的敏感区间上属性观测值所处状态的变化情况，
决策者根据对状态变化的剧烈程度的认识，分别采用直线、二次
曲线、正弦曲线和指数曲线等不同曲线连接，用以构造测度函
数的具体表达式对应的未确知测度函数的表达式分别为：
l 0,／+1
胁( )={—／7,／+1-—17,／。—a~l-—a／
( )={ 一竺
= )2
= ：
( )：l 1 1-e~：
_{
田< ≤ 0 l
>
(5)
≤
嘶< ≤
0 ≤ 1
>吼+l
≤ m
(6)
a／ (
8)
f0 ≤ 西
i}一 sin 一 ) ≤ t
在上述各函数表达式中， ( )在点a／左半区间上的值取0，
在区间[ ， ]上与 ( )在(嘞，％ ]上的图象相同； ( )在
【啦．．， 】上的图象与肫( )在 ， 1]上的图象相同， ( )在 左
半区间上取值为0。直线型未确知测度函数是应用最广、最简单
的测度函数，在自然科学领域得到了广泛的应用，故本文也采
用直线型未确知测度函数。
2．2 基于信息熵权理论的钢管混凝土拱桥各评价指
标权重确定方法
设样本关于钢管混凝土拱桥安全评价指标属性 的观察
值斯做钢管混凝土拱桥托属于 个类别的测度为：
脚l， ，⋯ ， (9)
三
满足：0≤ ≤1， 1，即 }具有某种概率性质[2】。
=1
此时熵为：
。logp．~ (10)
：1
当 l 时，H=logk最大⋯⋯ 即不肯定程度最大，即
取值特别分散，从识别角度看，把随机试验的各种结局看做是
样本类别，则属性 使样本毪处于 个类别中的任何一类的测
度都是1 ，可见，属性 对识别样本 的分类不起作用。反之，
若 中有一个为1，其余为O，则H=O，这时对应的试验没有不
肯定性，即试验是确定的；反映在识别上，则表明 属性重要，
因为它把样本魁确定地划分为某一个类别( 个别中的一个)。
如此看来 关于第 个类别的取值越集中，即日越小，则指标
·41·
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对识别 的类别越重要，若令：
．
K
1+ Σ ·log／4x (11)
loga k=1
显然0≤ ≤1，并且 越大，日越小，即相对应的属性J『在
识别样本她的分类比较好，当vo=l，说明 中有一个为1，其余
为0，这时属性 的观测值使样本 处于第k 类的测度为1，处
于其他类的测度为0，即 把样本溉确定的划分为 类，没有
不确定性，说明 对识别她的分类具有最大重要性；若vo=O，即
每个ixy=l／k，即JI把样本施划分到各类去的测度都相同，说明
对于样本 的分类不起作用， 可作为冗余属性去除。所以，
的取值越集中，属性 对识别样本的类别起的作用越大，令：
／ (12)
J=1
则0≤ ≤1，Σ 1，这样， 越大， 对识别样本类别越
J=1
重要，故向量：
wF(w W ，⋯，W ) (13)
可作为钢管混凝土拱桥安全评价指标屙 集，的权重向量
(识别样本 类别重要性大小向量)。
2．3 钢管混凝土拱桥综合测度识别子系统
由单指标测度识别矩阵地和指标权重向量W 可以计算在
m个指标下样本她的未确知测度识别向量 ：
(胁l，P,a，⋯ ， ) (14)
其中：
Σ · ( 1 2一，m；k=l 2一，K) (15)
向量 的K个分量给出样本托属于 个质量等级的测度。
2．4 评价结果识别准则
采用置信度识别准则，预先确定一个置信度阈值A(A>O．5)，
本文在研究过程中A取0．6，如果 ，即划分{ ， ，⋯ ， }
是正序划分，则令：
／ 土 ＼
0=Inin lk： ≥A，1≤ ≤K) (16)
、 Z=1 ／
则判断钢管混凝土拱桥安全性缸属于第k。类 。
3 钢管混凝土拱桥安全评价的属性识别模型
3．1 识别参数的确定
桥梁结构是一个复杂的结构体系，影响桥梁安全性的因素也
很多，包括设计、施工、材料、使用环境等。本着全面、典型、易取和
层次关系明确的原则，并结合钢管拱桥结构实际，选取钢管拱桥
的承载力、主要承重构损伤、外观缺损状况为评价指标，建立了
钢管拱桥结构安全性评价模型，钢管拱桥的承载力主要包括主拱
圈承载力、主梁承载力、吊杆或立柱承载力、基础承载力；主要承
重构损伤主要包括主拱圈结构损伤、主梁结构损伤、吊杆或立柱
结构损伤、基础损伤；外观缺损状况主要包括上部结构缺损状况、
下部结构缺损状况、连接及支座缺损状况。各等级评价指标的具
体含义如表1所示，其余指标参见文献[9】及相关标准与规范。
3．2 属性识别模型的建立
钢管拱桥安全综合评价共分3个层次4个子模型，即承载
力评价子模型、结构损伤评价子模型、外观缺损状况评价子模
型和综合评价子模型模块。每个评价字模型都有一个独立的多
输入、单输出的距离判别模型。
表1 安全性评价等级标准
注：表中I，II，III，IV，V表示优、良、中、差、劣5级。
4 实例应用’
某下承式钢管混凝土拱桥，主桥为净跨280 m，主拱肋采用
钢管混凝土拱桁架，上下弦管和缀板内灌注C50混凝土，弦管
直径为1．0 m；2条拱肋通过l 1道横撑连成整体，横撑除拱顶横
撑为H形外，其余均为K形；吊杆共55对，采用PES7．61高强
镀锌平行钢丝束，技术要求同斜拉桥斜拉索 。采用文献[9]的数
据进行分析，从《静动载试验报告》中，选取钢管拱两侧拱脚、拱
顶以及1／4跨、1／8跨，4处关键截面的最不利的内力校正系数
作为主拱圈评价指标；选取纵梁的跨中最在内力校正系数为主
梁的评价指标；先取吊杆最大内力校正系数为吊杆的评价指标；
对于承台基础，在基桩推力工况作用下承台与基桩连接处未发
现受力裂纹，现场专家建议评估定为良。根据专家的现场打分的
形式评定在各工况作用下该桥的安全状况，历史样本见表2。
以文献[9】提供的实测资料，主拱圈、吊杆、主梁的结构校正
系数组成的向量为(O．821、O．72、1．0、0．8)，采用属性识别模型，
根据评分标准得知该桥的承载能力处于优良的状态，整桥承载
性能很好。
· 42 ·
将该承载力评价模型存入betway必威官方网站
库中，这样对于该桥进行承
载力评价只需输入一组实测指标量，便可以快速得到评价结果。
鉴于承重构件损伤和外观缺损状况的距离判别评价模型训练
和信真过程是相同，各部分的网络训练理论样本均通过综合评
价的方法随机产生，所需要的权重通过对专家的调查统计，得到
不同层次指标两两判断矩阵的调查结果及计算出来得到。在这
里仅给出相应的实测数据和仿真结果，并进行必要的说明。对承
重结构损伤进行距离判别评价模型评价：当评价因素中包含有
多个实测值时，用综合评判的思想，进行线性叠加。
对承重构件损伤模块进行训练得到所需的距离判别模型，
输入需要检测的桥梁的实测值的转换值向量(0．7、0、0、0_3、0)，
输出结果为I级。根据评分标准得知该桥的承重构件处于优级
状态，承重构件满足设计要求，整桥承重构件毫无损伤。
对外观缺损状况评价：输入实测桥面板、吊杆、桥面横梁、
桥道纵梁的向量到训练好的距离判别评价模型中，便得到二级
评价结果为II级。同理，可以得到主拱圈、拱座承台和附属设施
的评价结果分别为I级、I级、II级。进而把2级评价结果输入到
属性识别模型中得到l级评价结果，可知其外观缺损状况处于
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表2 历史样本集
· 上接第39页
[5]董哲仁，董福品，鲁一晖 冈衬钢筋混凝土压力管道混凝土裂缝宽度
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【10】铁厚辞柯，古 嗍 ．弹出里论[M】徐芝纶，译北京：高等教育出版社，1990．
优级状态。综合以上3个部分的评价结果，得到钢管混凝土拱桥
安全性最终评价结果为I级，根据评分标准可知，该桥安全性水
平达到优良状态。说明该桥承载能力较强，主要承重结构无损伤，
外观状况基本完好，对应表1可以看出，建议采取的策略为正
常维修养护。另外利用本研究的方法对北京至珠海国道郑州黄
河公路二桥主桥进行了评价，评价结果与实际情况吻合，亦应
采取的策略为正常维修养护。
5 结语
本研究给出的属性识别模型能很好地评价钢管混凝土拱
桥的承载力。该评价模型是一个动态模型，随着试验数据的增
加，能够补充实测训练样本，从而提高网络模型的精度。模型
评价方法简便、快速和实用。可以识别桥梁承载能力、承重构件
损伤、外观损伤以及成桥状态下最终的安全性信息。以一实际
桥为例进行工程实例分析，分析结果表明，该方法较好地反映
了钢管混凝土拱桥结构的安全性状况，可为混凝土拱桥结构的
安全性评价提供一条新的途径。
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作者简介
联系地址
联系电话
宋新力(1963一)，男，高级工程师，研究方向：高速公路混凝
土、桥梁混凝土工程、钻孔桩混凝土、桥面铺装混凝土等。
河南郑州郑汴路与京珠高速公路交叉口(450047)
138371 13977
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作者简介
联系地址
联系电话
夏敏(1976一)，女，博士研究生，讲师，主要从事混凝土结构
工程的研究。
苏州科技学院土木工程学院混凝土结构教研室(21501 1)
l5995779665
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