大跨度桥梁的施工控制理论与实践
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摘要
近年来，随着我国交通事业的快速发展，需要修建更多的大跨度桥梁以跨越江河海峡等。桥梁跨度越大，其施工难度也越大。对大跨桥梁实施施工过程控制，是确保施工质量和安全的重要环节，是确保成桥状态符合设计要求的重要措施。
大跨度桥梁的施工要经过一个复杂的过程，在此过程中将受到许多确定和不确定因素的影响，导致桥梁结构的实际状态偏离理论计算分析状态。因此，桥梁施工控制的重点就是通过对施工过程中出现的偏差进行分析识别，发现问题并及时进行纠偏，同时对结构的后续阶段进行预测，使施工系统始终处于控制之中。
本文首先对大跨桥梁施工控制的技术方法和技术体系等进行了简单的阐述。针对那些能显著影响桥梁结构计算结果的计算参数，提出了依据施工测量数据运用神经网络技术进行识别的方法，并反馈以指导施工。接下来研究了影响桥梁几何变形的因素，借助灰色系统理论与卡尔曼滤波理论对几何变形进行了预测。论文最后介绍了桥梁的应力控制测试原理，并结合实桥对目前应用较为广泛的钢弦式应力计在混凝土应力测试的误差进行了详尽分析，达到了较高的测试精度。
论文中应用的神经网络参数识别方法、挠度的灰色预测以及卡尔曼滤波预测方法，对大跨桥梁的施工控制有较高的实用价值。
With the rapid development of China's traffic, more and more long-span bridges are needed to span wide rivers and straits. More long-span, more difficult in construction. The bridge construction control is an essential measure and step to ensure that the quality and safety are obtained during bridge construction, also to ensure that the final structural state is in agreement with what the designer requires.
Because of the complicated construction procedure of the long-span bridges, the bridges will be affected by many certain or uncertain parameters. The actual construction state of the bridges might deviate from the state of theoretical design. Therefore, the bridge construction control emphasizes the problem-finding out and error-adjusting in time, and state-predicting for following construction, so as to guarantee the construction system under control all the time.
Firstly, this thesis introduces briefly the construction control technologies and systems for long-span bridges. Then an approach identifying the said influential parameters using Back Propagation (BP) neural network is put forward. The method is operated based on construction measuring and its feedback is used to conduct the construction. Thirdly, the Kalman'filtering method and the Gray System theory are applied to forecast the potential structural deformation based on the research of the influential parameters in structural geometric deformation. Finally, the principle of strain measurement is described. Combined with engineering application and case study, several primary factors are analyzed based on theoretical computation and in-situ measuring with the vibrating wire sensor in a PC continuous girder bridge.
Both theoretical and experimental study results show that the methods presented in this thesis would be useful to bridge construction control.
大跨度桥梁的施工要经过一个复杂的过程，在此过程中将受到许多确定和不确定因素的影响，导致桥梁结构的实际状态偏离理论计算分析状态。因此，桥梁施工控制的重点就是通过对施工过程中出现的偏差进行分析识别，发现问题并及时进行纠偏，同时对结构的后续阶段进行预测，使施工系统始终处于控制之中。
本文首先对大跨桥梁施工控制的技术方法和技术体系等进行了简单的阐述。针对那些能显著影响桥梁结构计算结果的计算参数，提出了依据施工测量数据运用神经网络技术进行识别的方法，并反馈以指导施工。接下来研究了影响桥梁几何变形的因素，借助灰色系统理论与卡尔曼滤波理论对几何变形进行了预测。论文最后介绍了桥梁的应力控制测试原理，并结合实桥对目前应用较为广泛的钢弦式应力计在混凝土应力测试的误差进行了详尽分析，达到了较高的测试精度。
论文中应用的神经网络参数识别方法、挠度的灰色预测以及卡尔曼滤波预测方法，对大跨桥梁的施工控制有较高的实用价值。
With the rapid development of China's traffic, more and more long-span bridges are needed to span wide rivers and straits. More long-span, more difficult in construction. The bridge construction control is an essential measure and step to ensure that the quality and safety are obtained during bridge construction, also to ensure that the final structural state is in agreement with what the designer requires.
Because of the complicated construction procedure of the long-span bridges, the bridges will be affected by many certain or uncertain parameters. The actual construction state of the bridges might deviate from the state of theoretical design. Therefore, the bridge construction control emphasizes the problem-finding out and error-adjusting in time, and state-predicting for following construction, so as to guarantee the construction system under control all the time.
Firstly, this thesis introduces briefly the construction control technologies and systems for long-span bridges. Then an approach identifying the said influential parameters using Back Propagation (BP) neural network is put forward. The method is operated based on construction measuring and its feedback is used to conduct the construction. Thirdly, the Kalman'filtering method and the Gray System theory are applied to forecast the potential structural deformation based on the research of the influential parameters in structural geometric deformation. Finally, the principle of strain measurement is described. Combined with engineering application and case study, several primary factors are analyzed based on theoretical computation and in-situ measuring with the vibrating wire sensor in a PC continuous girder bridge.
Both theoretical and experimental study results show that the methods presented in this thesis would be useful to bridge construction control.
引文
[1] 李亚东．桥梁工程概论．成都：西南交通大学出版社，2000
[2] 黄绳武．桥梁施工及组织管理．北京：人民交通出版社，1992
[3] 向中富．桥梁施工控制技术．北京：人民交通出版社，2001
[4] 公路桥涵设计规范．北京：人民交通出版社，1995
[5] 方明山．20世纪桥梁工程发展历程回顾及展望．桥梁建设，1999年第1期
[6] 李国豪．结构工程的发展，科学，1998，49(3)
[7] 项海帆．世界桥梁工程的回顾和发展，科学，1998，49(3)
[8] 公路桥涵施工技术规范．北京：人民交通出版社，2000
[9] 雷俊卿．桥梁悬臂施工与设计．北京：人民交通出版社，2000
[10] 陈宝春．钢管混凝土拱桥设计与施工．北京：人民交通出版社，2000
[11] 中国大百科全书·土木工程．北京，上海：中国大百科全书出版社，1987
[12] 胡汉舟，叶梅新．桥梁事故及经验教训，桥梁建设，2002年第3期
[13] 崔铁万，徐爱敏，胡佳安，欧阳华林．桥梁建设，2001年第3期
[14] Matthias Pilz, The Collapse of K-B Bridge in 1996, LACER No. 2,1997
[15] SSFM Engineers,Inc, Preliminary assessment of Koror-Babelthuap Bridge Failure for United States Army Corps of Engineers,Honolulu,Hawall,21 Oct. 1996
[16] 谭认，高玲，游向平．长江上的桥，2003年全国桥梁学术会议论文集
[17] 苗家武，裴岷山，徐利平．苏通大桥主航道桥几何非线性影响比较研究，2003年 全国桥梁学术会议论文集
[18] 牛和恩．虎门大桥工程—主跨270m连续刚构桥．北京：人民交通出版社，1997
[19] 马保林．高墩大跨连续刚构桥．北京：人民交通出版社，2001
[20] 李亚东，姚昌荣．陆水河特大桥施工控制报告(1～4)，2001
[21] 李亚东，姚昌荣．戎州大桥(钢管拱混凝土桥)施工控制技术方案，2003
[22] 王旭，王宏，王文辉．人工神经元网络原理与应用．沈阳：东北大学出版社，2000
[23] 虞和济，陈长征，张省，周建男．基于神经网络的智能诊断．北京：冶金工业出版社，2000
[24] 姜绍飞．基于神经网络的结构优化与损伤检测．北京：科学技术出版社，2002
[25] 江龙剑，高列，葛永利．非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用．矿业快报，2001(16)
[26] 韩大建，陈太冲，苏成．BP神经网络用斜拉桥施工过程中混凝土弹性模量的识别．桥梁建设，2003(1)
[27] 沈成武，戴诗亮，关伯陶．人工神经网络用于层状结构参数识别的逆分析．武汉交通科技大学学报，1996(1)
[28] 刘凤娥，蔡迎春，乐金朝．遗传算法在路面材料参数识别中的应用研究．郑州大学学报，2002(3)
[29] 王卫锋，韩大建．斜拉桥的索力测试及其参数识别．华南理工大学学报，2001(1)
[30] 李清富，成子桥，刘建民．混凝土结构剩余寿命的预测．郑州大学学报，2003(1)
[31] Wang B S, Liang X B et al. Comparative study of damage indicies in application to a long-span suspension bridge[A]. Proce. Of Inter, Conf. On advances in Structural Dynamics[C].Hong Kong, 2000
[32] Adeli H. Neural networks in civil engineering:1989-2000[J]. Computer-Aider Civil and Infrastructure Engineering, 2001,16
[33] Pandey P C and Barai S V. Multilayer perception in damage detection of bridge structures[J]. Computers and Structures ,1995,54(4)
[34] 蒋宗礼．人工神经网络导论．北京：高教出版社，2001．8
[35] 韩力群．人工神经网络理论、设计及应用．北京：化学工业出版社，2002．1
[36] 张金槐．线性模型参数估计及其改进．长沙：国防科技大学出版社，1999．3
[37] 刘宏才．系统辨识与参数估计．北京：北京科技大学出版社，1996．10
[38] 王新洲．非线性模型参数估计理论与应用．武汉：武汉大学出版社，2002．6
[39] 楼庄鸿．现有大跨径预应力混凝土梁式桥的缺陷．2003年全国桥梁学术会议论文集
[40] 傅立．灰色系统理论及其应用．北京：科技文献出版社，1992
[41] 王学萌，张继忠，王荣．灰色系统分析及实用计算程序．武汉：华中科技大学出版社，2001
[42] 曹鸿兴，郑耀文，顾今．灰色系统理论浅述．北京：气象出版社，1988
[43] 《铁路桥涵设计规范》[s]，中国铁道出版社，2000年
[44] Gray predicting theory and application of energy consumption of building
heat-moisture system (Building and Environment, Volume: 34, Issue: 4, July 1,1999)
[45] (英)S．M．鲍齐克著，凌云旦译．数字滤波和卡尔曼滤波．北京：科学出版社，1984
[46] 邓自立．卡尔曼滤波与维纳滤波——现代时间序列分析方法．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2001
[47] 邓自立．最优滤波理论及其应用——现代时间序列分析方法．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2000
[48] 邓自立．现代时间序列分析及其应用——建模、滤波、去卷、预报和控制．北京：知识出版社，1989
[49] Hoshiya M, South A. Kalman filter-finite element method in identification. Journal of Engineering Mechanics, ASCE, 1993,119(2)
[50] 潘芹．卡尔曼滤波时域识别方法在损伤诊断中的应用研究．湖南大学硕士学位论文，2002
[51] 过镇海．钢筋混凝土结构原理．北京：清华大学出版社，1997．
[52] 周履，陈永春．收缩徐变．北京：中国铁道出版社，1994．
[53] 张士铎，邓小华，王文州．薄壁箱形梁剪力滞效应分析．北京：人民交通出版社，1998．
[54] 马永欣，郑山锁．结构试验．北京：科学出版社，2001．
[55] 刘兴法著．混凝土结构的温度应力分析．北京：人民交通出版社，1991．
[56] 中华人民共和国交通部部颁标准，公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵设计规范(JTJ023—85)[s]，人民交通出版社，1985．
[57] Firdaus E Udwadia, Methodology for optimum sensor locations for parameter identification in dynamic systems. Journal of Engineering Mechanic, 1994
[58] Fubr P L. Intelligenct civil structures-activities in Vermont. Amart Mater[J],strur, 1994(3)
[59] Mendz A. Application of embedded optical fiber sensors in reinforced concrete buildings and structures[J],SPIE, 1989
[60] 崔飞，袁万城，史家钧．传感器优化布设在桥梁健康监测中的应用．同济大学学报 1999(2)
[61] 赵国藩．高等钢管混凝土结构学．大连：大连理工大学出版社，1999
[62] 姚昌荣，方新跃，蒋伟平．预应力砼连续梁桥的应力监控误差分析．第七届后张预应力学术交流会，2002
[63] 文成林，周东华．多尺度估计理论及其应用．北京：清华大学出版，2002
[64] 吴浩中．基于RBF神经网络的多传感器故障在线诊断方法．机车电传动，2003(2)
[2] 黄绳武．桥梁施工及组织管理．北京：人民交通出版社，1992
[3] 向中富．桥梁施工控制技术．北京：人民交通出版社，2001
[4] 公路桥涵设计规范．北京：人民交通出版社，1995
[5] 方明山．20世纪桥梁工程发展历程回顾及展望．桥梁建设，1999年第1期
[6] 李国豪．结构工程的发展，科学，1998，49(3)
[7] 项海帆．世界桥梁工程的回顾和发展，科学，1998，49(3)
[8] 公路桥涵施工技术规范．北京：人民交通出版社，2000
[9] 雷俊卿．桥梁悬臂施工与设计．北京：人民交通出版社，2000
[10] 陈宝春．钢管混凝土拱桥设计与施工．北京：人民交通出版社，2000
[11] 中国大百科全书·土木工程．北京，上海：中国大百科全书出版社，1987
[12] 胡汉舟，叶梅新．桥梁事故及经验教训，桥梁建设，2002年第3期
[13] 崔铁万，徐爱敏，胡佳安，欧阳华林．桥梁建设，2001年第3期
[14] Matthias Pilz, The Collapse of K-B Bridge in 1996, LACER No. 2,1997
[15] SSFM Engineers,Inc, Preliminary assessment of Koror-Babelthuap Bridge Failure for United States Army Corps of Engineers,Honolulu,Hawall,21 Oct. 1996
[16] 谭认，高玲，游向平．长江上的桥，2003年全国桥梁学术会议论文集
[17] 苗家武，裴岷山，徐利平．苏通大桥主航道桥几何非线性影响比较研究，2003年 全国桥梁学术会议论文集
[18] 牛和恩．虎门大桥工程—主跨270m连续刚构桥．北京：人民交通出版社，1997
[19] 马保林．高墩大跨连续刚构桥．北京：人民交通出版社，2001
[20] 李亚东，姚昌荣．陆水河特大桥施工控制报告(1～4)，2001
[21] 李亚东，姚昌荣．戎州大桥(钢管拱混凝土桥)施工控制技术方案，2003
[22] 王旭，王宏，王文辉．人工神经元网络原理与应用．沈阳：东北大学出版社，2000
[23] 虞和济，陈长征，张省，周建男．基于神经网络的智能诊断．北京：冶金工业出版社，2000
[24] 姜绍飞．基于神经网络的结构优化与损伤检测．北京：科学技术出版社，2002
[25] 江龙剑，高列，葛永利．非线性时间序列神经网络预测方法的研究及应用．矿业快报，2001(16)
[26] 韩大建，陈太冲，苏成．BP神经网络用斜拉桥施工过程中混凝土弹性模量的识别．桥梁建设，2003(1)
[27] 沈成武，戴诗亮，关伯陶．人工神经网络用于层状结构参数识别的逆分析．武汉交通科技大学学报，1996(1)
[28] 刘凤娥，蔡迎春，乐金朝．遗传算法在路面材料参数识别中的应用研究．郑州大学学报，2002(3)
[29] 王卫锋，韩大建．斜拉桥的索力测试及其参数识别．华南理工大学学报，2001(1)
[30] 李清富，成子桥，刘建民．混凝土结构剩余寿命的预测．郑州大学学报，2003(1)
[31] Wang B S, Liang X B et al. Comparative study of damage indicies in application to a long-span suspension bridge[A]. Proce. Of Inter, Conf. On advances in Structural Dynamics[C].Hong Kong, 2000
[32] Adeli H. Neural networks in civil engineering:1989-2000[J]. Computer-Aider Civil and Infrastructure Engineering, 2001,16
[33] Pandey P C and Barai S V. Multilayer perception in damage detection of bridge structures[J]. Computers and Structures ,1995,54(4)
[34] 蒋宗礼．人工神经网络导论．北京：高教出版社，2001．8
[35] 韩力群．人工神经网络理论、设计及应用．北京：化学工业出版社，2002．1
[36] 张金槐．线性模型参数估计及其改进．长沙：国防科技大学出版社，1999．3
[37] 刘宏才．系统辨识与参数估计．北京：北京科技大学出版社，1996．10
[38] 王新洲．非线性模型参数估计理论与应用．武汉：武汉大学出版社，2002．6
[39] 楼庄鸿．现有大跨径预应力混凝土梁式桥的缺陷．2003年全国桥梁学术会议论文集
[40] 傅立．灰色系统理论及其应用．北京：科技文献出版社，1992
[41] 王学萌，张继忠，王荣．灰色系统分析及实用计算程序．武汉：华中科技大学出版社，2001
[42] 曹鸿兴，郑耀文，顾今．灰色系统理论浅述．北京：气象出版社，1988
[43] 《铁路桥涵设计规范》[s]，中国铁道出版社，2000年
[44] Gray predicting theory and application of energy consumption of building
heat-moisture system (Building and Environment, Volume: 34, Issue: 4, July 1,1999)
[45] (英)S．M．鲍齐克著，凌云旦译．数字滤波和卡尔曼滤波．北京：科学出版社，1984
[46] 邓自立．卡尔曼滤波与维纳滤波——现代时间序列分析方法．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2001
[47] 邓自立．最优滤波理论及其应用——现代时间序列分析方法．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2000
[48] 邓自立．现代时间序列分析及其应用——建模、滤波、去卷、预报和控制．北京：知识出版社，1989
[49] Hoshiya M, South A. Kalman filter-finite element method in identification. Journal of Engineering Mechanics, ASCE, 1993,119(2)
[50] 潘芹．卡尔曼滤波时域识别方法在损伤诊断中的应用研究．湖南大学硕士学位论文，2002
[51] 过镇海．钢筋混凝土结构原理．北京：清华大学出版社，1997．
[52] 周履，陈永春．收缩徐变．北京：中国铁道出版社，1994．
[53] 张士铎，邓小华，王文州．薄壁箱形梁剪力滞效应分析．北京：人民交通出版社，1998．
[54] 马永欣，郑山锁．结构试验．北京：科学出版社，2001．
[55] 刘兴法著．混凝土结构的温度应力分析．北京：人民交通出版社，1991．
[56] 中华人民共和国交通部部颁标准，公路钢筋混凝土及预应力混凝土桥涵设计规范(JTJ023—85)[s]，人民交通出版社，1985．
[57] Firdaus E Udwadia, Methodology for optimum sensor locations for parameter identification in dynamic systems. Journal of Engineering Mechanic, 1994
[58] Fubr P L. Intelligenct civil structures-activities in Vermont. Amart Mater[J],strur, 1994(3)
[59] Mendz A. Application of embedded optical fiber sensors in reinforced concrete buildings and structures[J],SPIE, 1989
[60] 崔飞，袁万城，史家钧．传感器优化布设在桥梁健康监测中的应用．同济大学学报 1999(2)
[61] 赵国藩．高等钢管混凝土结构学．大连：大连理工大学出版社，1999
[62] 姚昌荣，方新跃，蒋伟平．预应力砼连续梁桥的应力监控误差分析．第七届后张预应力学术交流会，2002
[63] 文成林，周东华．多尺度估计理论及其应用．北京：清华大学出版，2002
[64] 吴浩中．基于RBF神经网络的多传感器故障在线诊断方法．机车电传动，2003(2)
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