基于Gamma过程的桥梁检测维护策略优化研究

摘要

我国目前正处于大规模桥梁建设阶段，桥梁在环境和车辆等荷载共同作用下其使用性能不断退化，而与之相对的则是不断增长的荷载。随着使用时间的增加，结构的失效概率将逐渐变大。为了保证桥梁的正常使用性能，在其运营阶段必须进行必要的检测和维护。然而，面对量大面广的桥梁结构，桥梁管理部门拥有的维护资源是有限的，如何使用有限的资源来获得最大的社会和经济效益是业主们普遍关心的问题。本文采用Gamma过程模拟桥梁使用性能退化以考虑使用性能退化的不确定性;同时考虑检测手段的不确定性和不同的维护措施对结构使用寿命的影响，以最大化结构使用寿命和最小化检测维护成本为目标，建立了基于Gamma过程的桥梁检测维护策略多目标优化计算模型，采用遗传算法计算得到了该优化问题的Pareto优化解集，可以为业主或者桥梁管理单位制定检测维护计划提供依据。
　　论文的主要研究工作包括:
　　1.介绍了Gamma过程的基本原理以及模拟退化过程的计算方法，将结构使用性能退化到预设极限值的时间作为结构的使用寿命预测值。考虑桥梁检测的不确定性以及不同的维护措施对结构使用性能的影响，使用决策树模型计算不同检测维护策略下基于概率的桥梁的最终使用寿命。
　　2.将桥梁全寿命周期检测维护成本分为检测成本、维护成本和失效风险成本，考虑桥梁检测的不确定性，根据决策树模型计算得到不同检测维护策略下的检测维护的总成本。以最大化结构使用寿命和最小化检测维护成本为目标函数，建立了桥梁检测维护策略的多目标优化计算模型。
　　3.以广西铁山港大桥30m跨钢筋混凝土板梁为工程背景，采用氯离子侵蚀引起的钢筋局部锈蚀深度表征结构的使用性能的退化程度;采用Gamma过程模拟其性能退化，对空心板底部钢筋锈蚀的检测方法、检测时间以及维护决策指标进行优化计算，得到了Pareto优化解集。计算结果表明:Pareto优化解集可以为制定混凝土桥中钢筋锈蚀的检测维护策略提供依据，业主可以根据自身预算以及对结构的使用寿命期望选择相应的决策策略。
　　4.以某钢箱梁纵向加劲肋的疲劳检测维护为例，采用构件中疲劳裂纹长度表征结构的使用性能的退化程度;采用Gamma过程模拟其性能退化，对钢桥的疲劳裂纹维护措施、维护时间进行优化计算，得到了Pareto优化解集。计算结果表明:本文所提出的方法也可以用于钢桥构件疲劳的检测维护策略优化计算，Pareto优化解集可以为制定钢桥构件的疲劳检测维护策略提供依据。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题的研究背景及意义

1．2 桥梁检测维护策略优化概述

1．2．1 桥梁检测维护优化基本概念

1．2．2 单目标优化

1．2．3 多目标优化

1．2．4 两种桥梁检测维护优化模型

1．3 多目标优化方法

1．3．1 多目标优化问题基础

1．3．2 传统多目标优化方法

1．3．3 多目标遗传算法

1．4 本文的主要研究工作

2 基于Gamma过程的桥梁检测维护策略优化模型

2．1 引言

2．2 Gamma过程基本理论和模拟

2．2．1 Gamma过程基本理论

2．2．2 Gamma过程模拟

2．3 桥梁检测的不确定性

2．4 考虑检测维护的桥梁使用寿命预测

2．4．1 常用的钢筋混凝土桥梁加固方法

2．4．2 常用的钢桥裂纹加固方法

2．4．3 常用桥梁剩余使用寿命预测方法

2．4．4 考虑桥梁检测维护的结构使用寿命预测

2．5 桥梁全寿命周期成本分析

2．5．1 桥梁全寿命周期内的检测、维护成本

2．5．2 桥梁全寿命周期内的失效风险成本

2．6 桥梁检测维护策略优化模型

2．6．1 桥梁检测维护策略的决策树模型

2．6．2 桥梁检测维护策略优化模型

2．6．3 桥梁检测维护策略优化计算过程

2．7 本章小结

3 钢筋混凝土桥梁钢筋锈蚀检测维护策略优化计算

3．1 引言

3．2 广西铁山港大桥概况

3．3 钢筋混凝土结构中的钢筋锈蚀

3．3．1 混凝土中钢筋锈蚀基本原理及影响

3．3．2 钢筋锈蚀深度计算

3．4 钢筋锈蚀深度发展过程模拟及初始使用寿命预测

3．4．1 基于Gamma过程的钢筋锈蚀发展模拟

3．4．2 桥梁初始使用寿命预测

3．4．3 常用的钢筋锈蚀检测方法及检测概率

3．5 铁山港大桥检测维护策略优化计算结果及分析

3．6 本章小结

4 钢桥构件疲劳裂纹检测维护策略优化计算

4．1 引言

4．2 钢桥构件中疲劳基本理论

4．3 钢桥疲劳使用寿命预测

4．3．1 基于Gamma过程的疲劳裂纹发展过程模拟

4．3．2 常用的疲劳裂纹检测以及维护措施对于结构使用性能影响

4．4 钢桥桥面板加劲肋疲劳检测维护策略优化计算结果及分析

4．5 本章小结

5 结论与展望

5．1 论文的主要工作

5．2 研究工作展望

参考文献

攻读学位期间主要研究成果

致谢