1橋梁施工控制的內容

　　橋梁施工控制就是在對橋梁結構進(jìn)行施工仿真計算分析的基礎上,通過(guò)現場(chǎng)測試,采集橋梁施工過(guò)程中各類(lèi)數據信息。結合橋梁仿真分析計算,對采集的數據信息進(jìn)行分析。尤其是對施工中各類(lèi)結構響應數據(如變形、內力、應力)分析,運用現代控制理論對誤差進(jìn)行分析,并根據需要研究制定出精度控制和誤差調整的具體措施,最后以施工控制指令的形式為橋梁的施工提供反饋信息。橋梁施工控制的主要內容有:①主梁線(xiàn)形控制;②箱梁控制斷面應力監控;③穩定控制。

　　2施工控制方法

　　在實(shí)際施工中,橋梁的實(shí)際狀態(tài)與理想狀態(tài)總是存在著(zhù)一定的誤差,施工控制就是采用現代控制理論和方法去分析這些誤差,并調整誤差,使成橋線(xiàn)形和結構內力的最終狀態(tài)符合設計要求,并且確保橋梁施工過(guò)程中的結構安全。大跨度橋梁施工控制采用的理論和方法主要有:參數識別與調整(最小二乘法)、Kalman濾波法和灰色理論法。

　　2.1參數識別

　　參數識別就是分析結構的實(shí)際狀態(tài)與理想狀態(tài)的偏差,用誤差分析理論來(lái)確定或識別引起這種偏差的主要設計參數的誤差,經(jīng)過(guò)設計參數誤差的調整來(lái)控制橋梁結構的實(shí)際狀態(tài)與理想狀態(tài)之間的偏差,使結構的成橋狀態(tài)與設計盡可能一致。參數識別在中國的橋梁施工控制中有著(zhù)廣泛的應用。其計算通常采用最小二乘法。相對于Kalman濾波法和灰色理論法,參數識別方法具有以下特點(diǎn):

　　(1)參數識別方法將引起誤差的因素完全歸結于設計參數,認為引起結構狀態(tài)偏差是由于設計參數的取值(如砼彈模、砼容重、預應力筋管道偏差系數、管道摩阻系數、砼收縮徐變系數等)與實(shí)際不符。忽略了施工定位誤差、測量系統誤差、溫度影響誤差等。由此可能導致所估計的參數并非實(shí)際值,而是包含了施工定位誤差、測量系統誤差、溫度影響等的數值。

　　(2)參數識別一般采用最小二乘進(jìn)行線(xiàn)形回歸分析,其回歸方程為:Y=Φθ+E。

　　式中:Y:誤差向量;

　　Φ:線(xiàn)性轉化矩陣(即被估參數與撓度之間的線(xiàn)性關(guān)系矩陣);

　　θ:估計參數向量;

　　E:殘差(包含量測誤差、參數估計誤差、系統誤差)。

　　其中Y可由理論分析值與實(shí)際觀(guān)測值相減求得,而矩陣Φm,n則需要根據結構力學(xué)計算求得,其物理意義為,單位θn變化m節點(diǎn)所產(chǎn)生的撓度Ym。在橋梁施工監控中,一般需要采集每一施工工況下各節段測點(diǎn)的撓度數據,從而使得矩陣Φm,n的計算顯得尤為復雜,且隨著(zhù)數據的增加,矩陣Φm,n的規模也越大,采用常用橋梁分析軟件根本無(wú)法計算,需要編制專(zhuān)用程序求得。

　　(3)最小二乘法的原理是求得一組參數θ,使得模型的輸入輸出數據之間關(guān)系擬合的最好,這就要求殘差E最小,因而若數據被噪聲污染的越厲害(如溫度影響、施工誤差等因素),參數估計的準確性也就越差。

　　(4)為了能夠使得參數識別更加準確,這就要求數據有較好的規律性,且需要較多數據,因此在梁段數比較少時(shí)所得到的回歸曲線(xiàn)的精度難以保證。

　　2.2 卡爾曼濾波法

　　卡爾曼濾波法的實(shí)質(zhì)是從被噪聲污染的信號中提取真實(shí)的信號,采用由狀態(tài)方程和觀(guān)測方程組成的線(xiàn)形隨機系統的狀態(tài)空間來(lái)描述濾波器,并利用狀態(tài)方程的遞推性,按線(xiàn)性無(wú)偏最小均方誤差估計準則,采用一套遞推算法對濾波器的狀態(tài)變量作最佳估計,從而求得濾掉噪聲后有用信號的最佳估計,即估計出系統的真實(shí)狀態(tài),然后用估計出來(lái)的狀態(tài)變量,按確定的控制規律對系統進(jìn)行控制�？�爾曼濾波法具有以下特點(diǎn):

　　(1)卡爾曼濾波法將概率論和數理統計理論用于解釋濾波估計問(wèn)題,提出了新的線(xiàn)性遞推方法,不需要儲存過(guò)去數據,只需根據新數據和前一時(shí)刻估計量,借助狀態(tài)轉移方程,按照遞推公式計算新的估計量,從而節約計算時(shí)間。

　　(2)卡爾曼濾波法進(jìn)行遞推的關(guān)鍵在建立狀態(tài)轉移方程,通過(guò)狀態(tài)轉移方程,使得誤差估計具有一定的收斂性,特別當數據污染嚴重的情況下,估計量仍有一定的信服力。

　　(3)卡爾曼濾波法進(jìn)行遞推計算時(shí),需要輸入系統狀態(tài)初始值,而初始值對計算結果有很大影響,若初始值取值不當,會(huì )使結果失真。

　　2.3 灰色系統理論

　　灰色系統可以看作是在一定時(shí)間內變化的隨機過(guò)程,環(huán)境干擾將使系統行為特征量過(guò)分離散,為此灰色系統用灰色數生成對原始數據進(jìn)行處理得到隨機性弱化、規律性強化了的序列,在此基礎上以灰色動(dòng)態(tài)GM模型作為預測模型,并及時(shí)對模型進(jìn)行滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正�；疑�預測控制具有以下特點(diǎn):

　　(1)灰色預測控制建模是可利用少數據建模,是一種實(shí)時(shí)控制。在處理方法上,灰色過(guò)程是通過(guò)原始數據的整理來(lái)找數的規律,是一種就數找數的現實(shí)規律的途徑,而數理統計方法是按先驗規律來(lái)處理問(wèn)題,要求數據越多越好,越具規律性越好。

　　(2)灰色預測控制是后果控制,不需要追究引起狀態(tài)變化的原因,不必處置復雜的隨機過(guò)程,這使得控制大為簡(jiǎn)化。

　　(3)灰色系統理論是“瞬態(tài)建模”,每新增數據便生成新的模型,因而數據的取舍對于灰色系統至為關(guān)鍵,數據太多將降低模型預報精度,數據太少,模型將找不出數據間的規律。

　　(4)當數據污染嚴重時(shí),灰色系統預測結果也同樣有較大的偏差,數據估計的收斂性較差。

　　3工程應用

　　在祁臨高速仁義河特大橋施工監控中,采用參數識別進(jìn)行誤差分析,結果在不同施工階段,所估計參數也不一樣,且隨著(zhù)懸臂的逐漸加長(cháng),識別的參數差異性也就越大。這說(shuō)明,懸臂越長(cháng),數據越容易被污染,因而估計的準確性也就越差。

　　同樣,在晉濟高速公路橋梁施工監控中,分別采用灰色系統理論和卡爾曼濾波法進(jìn)行誤差分析,在懸臂施工初期,由于主梁變形不大,二者差別不大,但進(jìn)入長(cháng)懸臂施工后,相對而言,卡爾曼濾波法預測值較小,數據曲線(xiàn)較為光滑平順。

　　4結束語(yǔ)

　　(1)大跨徑連續剛構橋采用參數識別進(jìn)行誤差分析,計算繁瑣,要求數據有較好的規律性。在實(shí)際監控工作中,對于設計參數引起的誤差,應盡可能采用實(shí)際試驗結果,在出現明顯系統誤差情況下進(jìn)行參數識別。

　　(2)施工控制應采取多種方法進(jìn)行綜合分析。目前進(jìn)行施工控制分析的方法有多種,但各種方法計算原理及側重點(diǎn)有所不同,而影響誤差的因素卻很多,因此在施工控制中應結合以經(jīng)驗,綜合考慮各種因素影響,結合多種方法進(jìn)行誤差分析,保證預測精度。