本發明屬于橋梁檢測、評定、養護領域，尤其涉及一種引入參數λ的橋梁技術狀態劣化評估方法。

背景技術：

任何橋梁都經歷著建設、服役、功能退化、報廢的過程。在使用過程中，隨著時間推移，在內部或外部、或自然的不利因素作用下，將發生材料的老化與結構損傷，這種老化、損傷的積累將導致結構性能劣化，可靠性降低，在不維修加固的情況下，它的功能必然會加速衰退。由于橋梁由鋼和混凝土等材料構成，經過統計分析，在役的橋梁的劣化有相似的規律，研究預測橋梁將來的技術狀態顯得十分重要。為了能更好的預測橋梁服役狀態和剩余壽命，國內外很多學者對橋梁結構的可靠度劣化模型進行了研究，但有關橋梁結構技術狀態劣化模型的資料及文獻還比較少。

如《中外公路》期刊上公開發表的論文“混凝土橋梁劣化模型研究”針對混凝土橋梁結構，結合生效函數建立了兩段、三段線性劣化模型、n段線性與非線性劣化模型，結合我國的規范和標準分析給出了其中的參數取值，無維修時基本兩階段非線性模型表達式見式(1)。

β(t)＝β_o-α(t-t_I)F(t_I) (1)

式(1)中：β_o為橋梁結構建成初的可靠度；t_I為橋梁結構開始劣化的時間，以年為單位；α為橋梁結構無維修時的結構可靠度劣化率。該橋梁的劣化模型使維修決策工作變得更加簡明、方便。

如《世界橋梁》期刊上公開發表的論文“基于性能劣化分析的鋼橋維護策略優化研究”綜合考慮了環境、荷載等影響因素，用可靠度指標、狀態指標表示橋梁技術狀態，引入改進的Logistic動態粒子群優化算法、Monte-Carlo模擬，提出橋梁服役過程中，可靠指標、狀態指標的一次及二次非線性劣化模型，建立橋梁結構時變可靠度指標計算模型式(2)：

式(2)中：β_o為橋梁結構建成初的可靠度，t_I為橋梁結構開始劣化的時間，以年為單位；E_I為環境影響系數，S_E為等效損傷系數；α₁為根據結構應力狀態及交通量發展狀況確定的可靠度指標損傷累積系數。

如《鐵道科學與工程學報》期刊上公開發表的論文“劣化橋梁概率維護模型和維護方案成本優化研究”中建立了如下橋梁技術狀態指標的非線性模型：

式(3)中：C_o為橋梁結構建成初始狀態指標；t_CI為橋梁狀態指標開始劣化時間，以年為單位；α₂為橋梁結構劣化率。該模型不僅可用于新建成的橋梁，亦可用于服役多年的舊橋，但其劣化模型估值與實際值偏差較大，使得評估工作準確度和可信度不夠高。

為了對進行橋梁技術狀態準確評估及預測，可以有針對性的對橋梁進行檢測、養護、維修及加固，做到人力、物力資源有的放矢，保證維修、加固、改造規模的合理性，使橋梁保持良好的技術狀態，并一定程度上延長橋梁的使用壽命，這對于橋梁安全壽命、可持續運營和社會經濟發展均有重要的實踐意義和現實意義。因此，為解決上述問題急需一種橋梁技術狀態劣化評估方法，以便記錄、描述、預測橋梁技術狀態劣化規律。

技術實現要素：

為了提高橋梁技術狀態評估及預測精度問題，本發明提供了一種引入參數λ的橋梁技術狀態劣化評估方法；在本發明中，采用指數形式變化的非線性函數表達式作為橋梁技術狀態劣化模型，用以評估橋梁技術狀態的劣化規律。

一種引入參數λ的橋梁技術狀態劣化評估方法，是在橋梁前一年的技術狀態評分、同類型橋梁統計使用壽命以及橋梁營運使用時間的數據基礎上進行橋梁狀態劣化評估，包括如下步驟：

步驟a.獲取橋梁建成時的初始技術狀態評分D_c、橋梁技術狀態無劣化的時間N_c、橋梁的使用時間n以及使用時間n年內的橋梁技術狀態評分D(1)、D(2)、D(3)…D(n)；

步驟b.計算橋梁技術狀態的劣化率α；

步驟c.根據劣化率α以及同類型橋梁統計使用壽命N_d計算劣化模型中的常數A的值；

步驟d.根據步驟a至步驟c中所得參數確定橋梁的劣化模型，繪制橋梁技術狀態劣化曲線，進行劣化評估；所述的劣化模型如下式：

其中：D_c為橋梁建成時的技術狀態評分、λ為模型引入參數、N_d為同類型橋梁統計使用壽命、n為橋梁營運使用時間、A為劣化模型的常數、D(n-1)為第(n-1)年橋梁技術狀態；

步驟e.根據橋梁的劣化模型計算橋梁技術狀態評估值及預測值，評估橋梁目前所處壽命區間，根據橋梁技術狀態維修臨界點預測橋梁維修時間節點，在橋梁相應的壽命區間及時間節點對其進行養護、維修及加固。

本發明進一步說明，當橋梁建成營運n年時，根據歷年的橋梁技術狀態評分D(1)、D(2)、D(3)…D(n)，若歷年評定時間連續，則按式(5)計算橋梁技術狀態的劣化率α；若歷年評定時間非連續，則按式(6)計算橋梁技術狀態的劣化率α：

其中：D(1)為橋梁的使用1年時的技術狀態評分，D(2)為橋梁的使用2年時的技術狀態評分，D(3)為橋梁的使用3年時的技術狀態評分，D(j)為橋梁的使用時間為第j年時的技術狀態評分，D(k)為橋梁的使用時間為第k年時的技術狀態評分，D(n-1)為橋梁的使用時間為第(n-1)年時的技術狀態評分，D(n)為橋梁的使用時間為第n年時的技術狀態評分。

本發明進一步說明，所述的模型引入參數λ通過矩估計法確定，求解過程如下：

使劣化模型式所得曲線

式中：S_n＝n^A+(n-1)^A+(n-2)^A+…+2^A

D_(n)看作是隨機變量N的概率密度函數，用矩估計求得：

而

兩邊同時取對數可得：

式中：S_n＝n^A+(n-1)^A+(n-2)^A+…+2^A，D_c為橋梁建成時的技術狀態評分、N_d為同類型橋梁統計使用壽命、n為橋梁營運使用時間、A為劣化模型的常數。

根據大量橋梁技術狀態數據統計分析，所述同類型橋梁統計使用壽命N_d按如下方法確定：混凝土小橋統計使用壽命N_d取值40年；混凝土中橋統計使用壽命N_d取值55年；大橋統計使用壽命N_d取值80年；特大橋統計使用壽命N_d取值100年。

所述的同類型橋梁統計使用壽命N_d取值40年時，A的取值按照下式確定，并根據下式確定A的值：

α＝-0.0098A⁵+0.1958A⁴-1.57A³+6.4224A²-13.141A+17.16 (7)

其中：α為橋梁技術狀態的劣化率，A為劣化模型的常數。

所述的同類型橋梁統計使用壽命N_d取值55年時，A的取值按照下式確定，并根據下式確定A的值：

α＝-0.0044A⁵+0.101A⁴-0.9274A³+4.3025A²-0.9473A+13.95 (8)

其中：α為橋梁技術狀態的劣化率，A為劣化模型的常數。

所述的同類型橋梁統計使用壽命N_d取值80年時，A的取值按照下式確定，并根據下式確定A的值：

α＝-0.0051A⁵+0.112A⁴-0.9745A³+4.2864A²-9.4767A+12.28 (9)

其中：α為橋梁技術狀態的劣化率，A為劣化模型的常數。

所述的同類型橋梁統計使用壽命N_d取值100年時，A的取值按照下式確定，并根據下式確定A的值：

α＝-0.0038A⁵+0.0849A⁴-0.7621A³+3.4664A²-7.9519A+10.602 (10)

其中：α為橋梁技術狀態的劣化率，A為劣化模型的常數。

本發明的優點：

基于大量橋梁技術狀態數據統計分析研究，經參數敏感性分析，科學選取橋梁技術狀態評估預測參數，本發明克服了現有技術中劣化評估模型精度不高的問題，可以實現高精度的評估及預測橋梁技術狀態；根據橋梁技術狀態評估值可以有針對性的對橋梁進行檢測、養護、維修及加固，使橋梁保持良好的技術狀態，并有效延長橋梁的使用壽命，對于橋梁結構安全、可持續運營和社會經濟發展均有重要的實踐意義和現實意義。

附圖說明

圖1為本發明實施例中橋梁橫斷面圖。

圖2為本發明實施例中橋梁技術狀態劣化曲線圖。

具體實施方式

下面結合附圖和具體實例對本發明進一步說明。

實施例：

對一簡支T梁橋的技術狀態進行長期跟蹤，如圖1所示，該橋全長124.84m，上部構造為5×22.2m鋼筋混凝土T梁，橫向布置7片梁，梁高1.25m，寬1.40m。橋臺為U形重力式砌石橋臺、重力式砌石橋墩，墩、臺基礎均為擴大基礎。橋面系中橋面鋪裝層為水泥混凝土面層，護欄為鋼筋混凝土護欄，橋面設泄水孔，該橋的橫斷面如圖1所示，該橋的建成時間為1992年，2013年時橋齡為22年，根據該橋建成時的資料，確定橋梁建成時的初始技術狀態評分為95分，在22年期間對該橋共進行了4次檢測評定，檢測時間及評定結果如表2所示。

表2

根據本發明的一種引入參數λ的橋梁技術狀態劣化評估方法，獲取橋梁建成時的初始技術狀態評分D_c為95分，橋梁的使用時間n為22年，橋梁技術狀態無劣化的時間N_c為22年，使用時間22年內的橋梁技術狀態評分D(1)為95，D(10)為85，D(14)為81，D(18)為76，D(22)為71，橋梁技術狀態評定時間為非連續，根據式(6)計算出橋梁技術狀態的劣化率α為1.25，取該橋的統計使用壽命為55年，根據式(8)確定劣化模型參數A為0.955，將上述參數代入劣化模型式(4)，利用矩估計法求得參數λ值，得出λ為0.06，劣化模型式(4)所得曲線擬合到接近于實際檢測評定結果的劣化曲線，如圖2所示，劣化模型式如下：

根據所述劣化模型得出的曲線可對橋梁運營全壽命過程的技術狀態劣化規律進行評估，如圖2所示，可得出橋梁的使用時間為22年時，技術狀態評分為68.5，需要及時采用養護手段預測橋梁的使用時間為26年時，技術狀態評分將下降至維修臨界值60以下，屆時需要采取維修手段。

分別選取使用時間為10年、22年時的技術狀態評估值進行對比，比較本發明與現有技術中非線性模型的橋梁技術狀態評估值的誤差大小，可以看出本發明的評估精度高、誤差小，如表3所示。

表3