基于多源信息融合的大跨度斜拉桥状态评估方法研究

In view of the problem existing in the condition evaluation of large cable-stayed bridge, the data information respectively stem froms from the maintenance management system of large cable-stayed bridge and the bridge health monitoring system is collected, transported, integrated, filtered, related, synthesized based on the decision level information fusion method, in order to effectively utilize the bridge detection and monitoring data to find defects of components and the change of related enviroment in time, as well as can supply data support for the bridge condition evaluation. The uncertain analytic hierarchy process is adopted during hirearchically processing the static characteristic parameters from health monitoring system and the evaluation index considering the disease mechenism of cable-stayed bridge, to set up the condition evaluation index syste of cable-stayed bridge. As far as the obtaining value method of evaluation index of cable-stayed bridge is concered, the quantificational and refinement method is utilized for the qualitative index, and for quantitative index, via building dimensionless model with different indexes to determine evaluaiont criteria. Considering the complexity of large cable-stayed bridge, the fuzzy theoty and neural network methdo are employed to adequately untilize the existed data information to evaluate the bridge condition, and to master bridge technical condition by the numbers and also can supply the scientific basis for decision of bridge maintenance. Finally, applying the above mentioned thoeries to operational bridge to verify the scientific nature and applicability of the proposed method through multi-source information fusion and condition evaluation of cable-stayed bridge.

针对大跨度斜拉桥状态评估存在的问题，将大跨度斜拉桥养护管理系统与桥梁健康监测系统这两类系统的数据信息，通过决策级信息融合的方法进行采集、传输、综合、过滤、相关及合成，以有效利用桥梁检测、监测数据，及时发现构件缺损和相关环境的变化，为桥梁状态评估提供数据支持。采用不确定型层次分析法将健康监测系统中的静力特性参数和考虑斜拉桥病害机理的评估指标进行层次化、条理化，建立斜拉桥状态评估指标体系。进行斜拉桥评估指标取值方法研究，对于定性指标采取定量化和细致化的方法；对于定量指标，通过建立不同指标的无量纲化模型确定评估标准。针对大跨度斜拉桥结构的复杂性，采用模糊理论和神经网络法，充分利用已有数据信息对桥梁状态进行评估，系统的掌握桥梁的技术状况，为桥梁养护维修决策提供科学依据。最后，将上述理论应用到桥梁实例中，进行多源信息融合和斜拉桥状态评估，验证方法的科学性和适用性。

对大跨度桥梁进行状态评估，桥梁检查或监测得到的数据是根本，数据质量的优劣将直接决定桥梁状态评估结论的合理性。目前人工巡检系统和健康监测系统都有其各自的弊端，都不能独立的成为桥梁状态评估的理想数据来源。本项目将斜拉桥人工巡检系统与健康监测系统这两类系统的数据信息，通过多源信息融合的方法进行分析、相关、筛选和合成，以期能有效利用数据信息，准确地评定桥梁结构的状态。首先，以某特大跨斜拉桥的养护模式为背景，分析健康监测数据和人工检查数据存在的问题，基于资料调研、实桥检测、构件病害分析以及专家调查问卷等方法，提炼合理评估指标，构建了一套考虑多信息源的斜拉桥状态评估体系，该体系以人工检查的病害信息为主，以长期监测数据为辅，其评估结论可为桥梁养护决策提供依据。建立了斜拉桥状态评估系统的修正JDL信息融合功能模型和集散式的体系结构，采用决策级融合方法将多源信息进行综合、过滤和优化等智能化处理，为进一步的状态评估提供有效信息。其次，采用Monte-Carlo方法和线性跟驰理论编写模拟计算程序，分别对车辆生成的随机过程和桥面车辆运行状况进行模拟仿真。应用该程序随机模拟了三种不用交通流量下的活载索力时程，并与健康监测系统的实测索力增量时程进行对比。结果表明，提出的相关方法和程序能够较为准确的模拟实际的交通荷载流，一定程度上弥补健康监测的不足，为评估及预测提供可靠的数据基础。将评估指标分为定性指标和定量指标，采用精细化和定量化的方法进行定性指标评估标准研究；建立单值定量指标的无量纲化模型以确定评估标准；基于修正的精细化有限元模型，考虑定量指标与温度、随机车辆荷载的相关性，提出一种基于统计理论的序列定量指标动态评估标准的确定方法。采用模糊C均值聚类算法将专家的调查意见按权重向量的差异性进行分类，结合相关规范和评估要求遴选出所需分类。考虑专家与群体判断的接近性与专家自身判断的逻辑性确定专家的综合权重，并通过加权平均确定每个评估指标的权重。最后，基于证据理论和变权理论进行斜拉桥状态评估方法研究，并在实桥上进行验证。以上研究成果可充分利用已有数据信息对桥梁进行状态评估，系统的掌握桥梁的技术状况，为桥梁养护维修决策提供科学依据。