專利名稱：基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法
技術領域：
本發明為一種基于概率有限元分析的鋼橋疲勞可靠度評估方法，用于評估鋼橋服役過程中在反復車輛荷載作用下的疲勞可靠度，為了解鋼橋現狀、預測鋼橋疲勞壽命并及時采取相應加固措施提供參考。
背景技術：
橋梁鋼結構在運營期內將承受車輛、風等動荷載的循環應力作用，通常在低于其拉伸極限強度的交變荷載的反復作用下，即會出現疲勞裂紋的萌生和擴展，并且往往會在沒有明顯征兆的情況下突然斷裂。此外，由于橋梁結構歷經長達幾十年甚至上百年的服役期，在荷載變化、材料變異、自然災害以及人為因素等影響下，不可避免的產生損傷累積，甚至發生事故，造成巨大的經濟損失。近年來，基于結構健康監測系統的鋼橋疲勞評估得到了關注。通過對測點應力的采集、統計和分析，可及早預見、發現和確定累積損傷的發生位置與程度，并對破壞后果的可能性進行判斷和預測，從而為橋梁維護、維修與管理措施提供依據，并通過及時采取措施達到防止橋梁坍塌、局部破壞，保障和延長橋梁的使用壽命的目的。但是，長期應力監測的系統成本較高，在我國也僅在部分重大項目上得以應用，并不能得到普遍的應用。近年來，隨著有限元方法在工程結構分析中的日臻完善和動態稱重系統(WIM)的改進和普及，人們逐漸對基于健康監測系統以外的鋼橋疲勞評估方法開展了探索。同時，考慮到疲勞評估中存在著大量的不確定性因素，因此需要通過概率分析和可靠度計算來體現這一不確定性，本發明即針對上述問題展開。
發明內容
技術問題為了克服傳統的基于健康監測系統的鋼橋疲勞可靠度評估方法的高成本、高耗時、測點有限及數據龐大且處理繁瑣等不足，本發明提供了一種全面、準確、高效的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法，可以對鋼橋整橋及各個細節時變可靠度進行分析，從而了解橋梁的健康狀況及潛在的危險部位，進而指導后續的橋梁維護、加固工作。技術方案本發明的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法所采用的技術方案是
第一步在目標橋梁上布置動態稱重系統WIM，統計某一時段內通行車輛信息并歸納整理，建立車輛荷載模型，即車型、車道分布、各車型的各個軸重和軸距的統計模型；
第二步按照橋梁結構設計圖紙，針對待評估的細節，建立該橋的三維有限元計算模型，并對待評估的結構構件進行精細分割；
第三步基于第一步所建立的車輛荷載模型，進行隨機車輛的抽樣，對第二步所建立模型進行加載并獲得待評估細節在該次加載下的應力時程數據，得到其應力幅和單車產生的應力循環數目；
3第四步重復加載A次，得到A次加載下的應力幅，對應力幅進行統計分析得到一個等效應力幅&^ ；
第五步重復第四步J·次，得到j個Sre，對這些Sre進行統計分析，并用概率密度函數 (如正態分布概率密度函數、對數正態分布概率密度函數)擬合其分布，得到Sre和單車產生的應力循環數目ΛΓ的分布參數(概率密度函數的類型、均值、方差)；
第六步應用基于S-N曲線的疲勞可靠度評估方法(公式1)對該細節進行疲勞可靠度計算，在不同時間點進行疲勞可靠度計算，獲得各個時間點的可靠度指標，即時變可靠度， 通過與目標可靠度的比較，確定后續的加固維護策略。第一步中的車輛荷載模型包括以下隨機變量的一個或若干個按軸數劃的分車輛類型、各類型車輛在不同車道的分布比例、各類型車輛的各軸軸重、各軸軸距、車距或多車道占用系數。第三步隨機車輛的抽樣采用蒙特卡洛抽樣Monte Carlo sampling、拉丁超立方體抽樣Latin Hypercube sampling或重要性抽樣。第六步中疲勞可靠度計算(公式(1))中的隨機變量是以下變量的一種或幾種=Miner臨界破壞累積指標△、測量誤差思、疲勞細節系數A、動力放大系數DLA、有效應力幅Sre、單車應力循環數目NC。有益效果采用本申請的“鋼橋疲勞可靠度評估的概率有限元法”后，可大大減少鋼橋疲勞度可靠度評估的成本及評估周期，并可實現整橋各個部位的疲勞狀況分析，本方法具有以下優點 1、WIM動態稱重系統相對健康監測系統成本較低，且布置簡單，車輛數據相對應力監測數據獲取較易。2、橋梁模型各個部位的應力數據均可獲得，解決了健康監測系統測點有限、對應變片精度要求較高、維護繁瑣、測點選取過于主觀等問題。
下面結合附圖和實施方式進一步對本發明進行說明。圖1為鋼橋橫截面圖2從WIM獲得的車輛軸重統計；
圖3從WIM獲得的車輛軸距統計；
圖4為待評估的連接細節；
圖5為橋梁整體有限元圖6為橋梁評估細節的局部有限元圖7由概率有限元計算得到的有效應力幅&^的統計分布；
圖8由概率有限元計算得到的單車產生的應力循環數目ΛΓ的統計分布；
圖9概率有限元分析中的數據流向；
圖10為典型的時變疲勞可靠度計算結果。
具體實施例方式本發明的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法主要由車輛統計、有限元建模、編程加載以及數據處理分析等四個部分。以某服役鋼橋一跨為例(其橫截面參見圖1)，實施步驟如下
第一步在目標橋梁上布置WIM動態稱重系統，統計某一時段內通行車輛信息并歸納整理，如圖2和圖3所示。第二步按照橋梁結構設計圖紙，針對待評估的細節(圖4)，建立該橋的三維有限元計算模型(圖5)，并對待評估的結構構件進行精細分割(圖6)，為后續編程加載做準備。第三步利用第一步獲得車輛數據，編制隨機抽樣程序，生成隨機車輛，對第二步所建立模型進行加載并獲得研究細節在該次加載下的應力時程數據，得到其應力幅。第四步重復加載A次，得到η次加載下的應力幅，對其進行統計分析得到一個等效應力幅&^。第五步重復第四步J次，得到j個Sre，對這些Sre進行統計分析，用適當的概率密度函數擬合其分布，得到Sre和單車產生的應力循環數目NC的分布參數(均值和方差等， 如圖7、8所示)。上述過程中的數據流向如圖9所示。第六步應用基于S-N曲線的疲勞可靠度評估方法對該細節進行疲勞可靠度分析 (如圖10所示)，其中疲勞可靠度指標
權利要求
1.一種基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法，其特征在于該方法包含以下步驟第一步在目標橋梁上布置動態稱重系統WIM，統計某一時段內通行車輛信息并歸納整理，建立車輛荷載模型，即車型、車道分布、各車型的各個軸重和軸距的統計模型；第二步按照橋梁結構設計圖紙，針對待評估的細節，建立該橋的三維有限元計算模型，并對待評估的結構構件進行精細分割；第三步基于第一步所建立的車輛荷載模型，進行隨機車輛的抽樣，對第二步所建立模型進行加載并獲得待評估細節在該次加載下的應力時程數據，得到其應力幅和單車產生的應力循環數目；第四步重復加載A次，得到A次加載下的應力幅，對應力幅進行統計分析得到一個等效應力幅&^ ；第五步重復第四步J·次，得到j個Sre，對這些Sre進行統計分析，并用概率密度函數擬合其分布，得到Sre和單車產生的應力循環數目NC的分布參數；第六步應用基于S-N曲線的疲勞可靠度評估方法，對該細節進行疲勞可靠度計算，在不同時間點進行疲勞可靠度計算，獲得各個時間點的可靠度指標，即時變可靠度，通過與目標可靠度的比較，確定后續的加固維護策略。
2.根據權利要求1所述的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法，其特征在于第一步中的車輛荷載模型包括以下隨機變量的一個或若干個按軸數劃的分車輛類型、各類型車輛在不同車道的分布比例、各類型車輛的各軸軸重、各軸軸距、車距或多車道占用系數。
3.根據權利要求1所述的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法，其特征在于第三步隨機車輛的抽樣采用蒙特卡洛抽樣Monte Carlo sampling、拉丁超立方體抽樣 Latin Hypercube sampling 或重要性抽樣。
4.根據權利要求1所述的基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法，其特征在于第六步中疲勞可靠度計算中的隨機變量是以下變量的一種或幾種=Miner臨界破壞累積指標Δ、測量誤差e、疲勞細節系數A、 動力放大系數DLA、有效應力幅Sre、單車應力循環數目NC。
全文摘要
基于概率有限元法的鋼橋疲勞可靠度評估方法是一種結合車輛的動態稱重數據(WIM)和概率有限元分析的疲勞可靠度評估方法，針對橋梁結構健康監測的成本較高以及應變測點布置的局限性，利用實測的WIM數據，對車輛荷載進行統計分析，建立了車輛類型、車道分布、軸重、軸距的概率分布模型。然后利用有限元分析軟件建立橋梁的數值模型。編制概率有限元程序，通過抽樣、加載和有限元分析，提取關鍵部位在隨機車輛荷載作用下的應力幅和應力循環數目，并進行統計。根據統計結果，進行疲勞可靠度計算，并對評估部位在后續使用過程中的可靠度衰減趨勢進行預測。該方法為復雜鋼橋細節的精細化疲勞評估提供了一種可行的分析工具。
文檔編號G01M99/00GK102384856SQ201110232789
公開日2012年3月21日 申請日期2011年8月15日 優先權日2011年8月15日
發明者郭彤, 陳宇文 申請人:東南大學