近年來,隨著交通事業的發展,橋梁的重要性與日俱增,但隨著汽車交通量增大、重車交通增加及橋梁所處環境受人為外力及自然災害的影響,使得現役橋梁劣化程度比較嚴重。為保證這些橋梁的功能性及安全性,需對其健康狀況進行損傷檢測及安全評估。
關 鍵 詞：檢測與評估 損傷
　　近年來,隨著交通事業的發展,橋梁的重要性與日俱增,但隨著汽車交通量增大、重車交通增加及橋梁所處環境受人為外力及自然災害的影響,使得現役橋梁劣化程度比較嚴重。為保證這些橋梁的功能性及安全性,需對其健康狀況進行損傷檢測及安全評估。

　　1 公路橋梁損傷檢測方法

　　近幾十年來,針對不同類型的新舊橋梁損傷和老化現象,國內外橋梁研究人員提出了各種各樣的檢測方法。大體上說,目前橋梁結構損傷檢測分為局部檢測法和整體檢測法。

　　1.1 局部檢測技術

　　局部檢測技術是對結構目標部位進行集中重點的檢查,一般以無損檢測技術為工具,主要用於探測結構的局部損傷,可較精確地對結構缺陷部位進行定位
、探查,甚至定量分析。下麵重點介紹下無損檢測技術：

　　傳統的無損檢測(Nondestructive Evaluation,NDE)技術得到了較大發展,目前已有超聲檢測、紅外檢測、聲發射、自然電位檢測、衝擊回波檢測、磁試驗
、r或x射線檢測、光幹涉、脈衝雷達、振動試驗分析等數十種之多。除振動試驗分析法以外,多數無損檢測技術屬於局部檢測方法。某些無損檢測技術應用橋梁結構上還存在著一些不利因素,如r或x射線檢測法隻能檢測一定厚度範圍內的混凝土,對檢測空間有一定要求,且有一定的放射性危險;超聲檢測雖然對鋼結構檢測效果較好,但對混凝土類各向異性材料的檢測不夠準確,檢測設備成本較高;紅外檢測法可遠距
、快速的進行檢測診斷,但檢測成本較高且對交通流量有影響。局部檢測方法需要人工作地毯式搜索,雖較費時費力且可靠性差,但對於量大麵廣的中小橋梁來說,從技術、經濟上考慮,人工檢測仍然是一種重要的比較現實的技術管理手段。今後的方向是擴大先進檢測技術的應用範圍,並積極研究
、應用小型的自動化程度較高的檢測儀器。傳統的檢測方法一般可以對橋梁的外觀及部分結構特性進行監測,對橋梁局部關鍵結構構件、節點可以進行較為合理的損傷判斷,然而難以全麵反映橋梁的整體健康狀況,對於橋梁結構的安全程度、剩餘壽命難以作出係統的評估。國內外學者普遍認同並致力於研究的無損檢測方法是結合係統識別

、振動理論、振動測試技術
、信號采集等跨學科技術的試驗模態分析法。目前,gaizhengtijiancejishuzaiyixiejubufanweineiqudelejijidexiaoguo。yizhongbijiaoxianshidesunshangjiancecefangfakenengshizonghezhengtisunshangdingweiyujubuxihuajianceliangzhongshouduandejishu。

　　1.2 整體檢測技術

　　1.2.1整體檢測是從全局上把握整個結構的實際工作狀態,可連續或間隔地檢查結構安全狀態,並可用來指導對損傷可疑部位進行定位和損傷程度評估,提高檢測效率。整體檢測方法可分為靜態檢測方法和動態檢測方法。

　　1)靜態檢測方法是在橋梁停止使用的狀態下對橋梁進行靜

　　載試驗,量測與橋梁結構性能相關的靜力參數,如橋梁在靜載下的變形
、撓度、應變、裂縫等。通過分析這些參數,可直接判定全橋靜承載能力,並得出結構的強度、剛度及抗裂性能。

　　2)動態檢測方法(基於振動的測試識別方法)是對橋梁結構

　　進行動力荷載試驗,利用結構的動力性能是判斷橋梁運營狀況和承載力的依據。該方法是對待測結構係統進行激勵,通過振動測試、數據采集、信號分析與處理,由係統的輸入和輸出確定結構的力學特性,根據結構係統的動力特性來識別損傷。

　　1.2.2整體檢測技術的現狀

　　對於特殊、重要的大跨度橋梁,近年來人們致力於整體損傷診斷與評估方法的研究。實時監測與故障診斷技術在發達國家的航空航天
、軍工、機械行業中已得到了廣泛應用,許多技術已十分成熟。然而由於大型土木工程結構和材料的複雜性、特殊性,從直接仿照機械振動模態技術出發,籠統的采用單一動力參數指標去評估整個結構的狀態是不合適的。同時,在機械
、航空航天行業得到成熟應用的其它技術如傳感器的優化布置
、結構動力指紋變化的識別,應用於土木工程結構,特別是橋梁結構時都還存在著很多難題。

　　橋梁結構整體健康監測係統的研究有望改變過去不能及時發現結構故障的被動局麵,可以及時地了解結構的整體工作狀態,是以後的發展方向之一。然而,這涉及到3個方麵的工作:a工作參數的采集;b工作參數的識別加工得到橋梁工作狀態信息;c根據工作狀態信息給出橋梁健康狀況評估。

　　目前的工作多集中於前者,後兩項工作仍然處於理論與實踐探索階段,總體來講,難度仍然很大。

　　1) 傳感器的優化布置問題結構損傷檢測首先涉及到信號采集技術。在結構損傷檢測研究與實踐中,傳感器是個研究重點。大型橋梁結構監測係統,一般包括多種類型和眾多數目的傳感器,如香港青馬大橋上設立的永久性健康監測係統,包括700多個風速儀、加速度儀

、應變儀

、位移儀
、溫度儀、水平儀

、車載車速儀。眾多的傳感器形成了傳感器群,從而帶來了傳感器優化布置方麵的研究。結構中傳感器的數量和位置對模型參數估計的質量和偏差有重要影響,然而,獲得結構完整的模態數據對於橋梁這樣的大型結構是不可能的,測量隻能得到所有自由度中的一部分模態,而且,這一過程不可避免的會引入誤差和導致損傷檢測難度加大。因此,在考慮成本代價的影響下,確定傳感器的類型
、數量、位置等布置的最優化或接近最優化,以從有限數量的傳感器係統中實現信息的最優采集是損傷檢測的首要關鍵環節。目前已經提出了一些優化算法,如MAC矩陣非對角元最小化準則、遺傳算法等。清華大學土木係采用廣義遺傳算法對香港青馬大橋傳感器群最優布點進行了優化設計(1997),經過實踐檢驗證明該算法是可行的,並且可以獲得全局最優化或接近最優化。

　　2） 橋梁損傷識別方法

　　a 動力指紋法

　　動力指紋法是通過分析與結構動力特性相關的動力指紋的變化來判斷結構的真實狀況。通常用到的動力指紋有:頻率、振型、模態曲率、應變模態、傳遞函數、功率譜、模態保證準則(MAC)、坐標模態保證準則(COMAC)、能量傳遞比(ETR)等。使用單一測試動力特征的方法有頻率比法、振型差法、應變模態法
、曲率模態法等;使用多個測試動力特征的方法有柔度差陣、剛度差陣、均載變形-曲率法、能量損傷指紋
、能量商差指紋等;使用其它測試響應的方法如FRF波形指紋法,包括WCC、ATM、SAC等幾個指針。大量的模型和實際結構試驗表明:結構頻率實測較準,但它對局部損傷不敏感;振型尤其是較高階振型對局部剛度變化很敏感,但卻很難精確測量。MAC、COMAC等依賴於振型的動力指紋都存在類似的問題,而模態曲率
、應變模態則在低幅值振動測試中變化量級過小而難以起到有效的判別作用。某些指標如ETR、單元模態應變能可以較有效的確定損傷位置或發展,然而這些指標對噪聲比較敏感,容易湮沒於噪聲中。目前已有的研究表明,動力指紋法對實驗室內的簡單模型結構而言是成功的,應用於實際的結構上結果還不太理想。可以說,到目前為止,動力參數法對結構損傷識別的能力仍然十分有限。動力指紋法的成功應用或許需要依賴於尋找新的綜合性損傷指標及試驗技術的發展。

　　b 模型修正法

　　模型修正法主要利用直接或間接測得的資料通過條件優化約束,不斷的修正結構模型的剛度分布,從而得到結構剛度變化的信息,實現結構的損傷判別與定位。用於無損評估的有限元模型修正方法包括模態柔度法
、最優矩陣修正法、靈敏度矩陣修正法、特征結構分配法、測量剛度改變法和綜合模態參數法。由於技術上的原因,通常隻有結構的一些識別較好的低階模態被用於有限元模型修正。然而事實是,隻有對應於高階頻率的模態對結構的損傷定位是敏感的,低階模態對確定損傷位置並無明顯貢獻,反而增加了計算工作量。這種方法的缺陷在於測試不可能得到結構的完整模態集且測量中的信噪比較低,因而由測試數據難以給出足夠的修正信息,導致了解的不惟一性。

　　c 人工神經網絡法

　　Rajagopalan等人(1996)論述了在無損檢測與評估領域中人工智能(AI)的兩個應用途徑。他們認為AI中基於知識的係統(KBS)和人工神經網絡(ANN)可以合適地應用於NDE中。人工神經網絡是在研究神經網絡中對人腦神經網絡的某種簡化

、抽象和模擬。神經網絡具有集體運算能力
、自適應的學習能力、還有較強的容錯性

、魯棒性,能進行聯想、綜合和推廣。

　　有研究者認為,傳統的損傷評估算法基於精確的數學建模,而對於複雜結構的性能尚未達到精確理解的程度;而神經網絡法可以保存結構損傷與未損模式,並可進行自學習,進行對比分析就可辨識損傷。

　　近年來,人工神經網絡已在濾波、譜估計、信號檢測、係統辨識
、模式識別等方麵得到了成功的應用。神經網絡識別法可以解決傳統模式識別中的高噪音幹擾和模式損失等缺點。利用人工神經網絡法,結合小波分析技術,可對橋梁監測信號進行預處理和損傷特征提取;由於橋梁結構損傷檢測得到的測試數據的不完備性,神經網絡法可以利用有限的數據訓練,用(yong)不(bu)完(wan)備(bei)的(de)數(shu)據(ju)識(shi)別(bie)在(zai)無(wu)數(shu)學(xue)模(mo)型(xing)的(de)情(qing)況(kuang)下(xia)可(ke)以(yi)較(jiao)好(hao)的(de)解(jie)決(jue)非(fei)線(xian)性(xing)和(he)不(bu)確(que)定(ding)性(xing)引(yin)起(qi)係(xi)統(tong)的(de)辨(bian)識(shi)問(wen)題(ti)。目(mu)前(qian)應(ying)用(yong)於(yu)結(jie)構(gou)損(sun)傷(shang)識(shi)別(bie)的(de)有(you)基(ji)於(yu)誤(wu)差(cha)反(fan)向(xiang)傳(chuan)播(bo)算(suan)法(fa)的(de)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)(BP)、徑向基函數神經網絡(RBF)、自組織神經網絡(ART)等。人工神經網絡法的主要局限性在於訓練數據集的獲取,其準確性在很大程度上取決於訓練數據集的完備程度。

　　3） 環境激勵下的係統響應識別

　　結構振動測試中的激振技術可以采用激振設備或其它激振手段如發射火箭、爆炸、人工地震等等。在橋梁結構中采用專用激振設備或人工激振往往需要關閉交通或是引起結構損傷,采用重型激振設備往往也會增加係統識別的成本。而利用作用於橋梁結構上的車輛、行人、風及其組合等自然環境激勵進行結構係統識別則具有很多優點:不需打斷交通流,無需布置貴重設備,且方便省時。

　　環境激勵輸入實際上是無法確切知道的,因此環境激勵係統識別是隻知信號輸出而不知信號輸入的係統識別法,這是對傳統的係統識別法的一個挑戰。然而,環境激勵響應一般振動幅值小、隨機性強、易受噪聲影響、數據量大,需要一些特殊的識別技術。國外學者基於不同用途提出的識別方法有:基於功率譜密度的峰值法、基於離散時間數據的ARMA模型
、自然激勵技術
、隨機子空間法等。任偉新對頻域識別的峰值法(PP)和時域識別的隨機子空間法(SSI)進行了比較,並針對一幢15層高的鋼筋混凝土建築和一座鋼拱橋進行了應用分析,結果表明:PP法具有簡單、快捷
、實用的優點,但結構阻尼無法識別,且振型識別精度不高;而SSI法計算工作量大,但識別質量較高;由此建議現場試驗時用PP檢查數據並初步識別結構的動力特性,然後再用SSI法做進一步分析以確保結果的正確性。

　　4）專家係統

　　結構的損傷診斷與評估不僅需要深厚的理論基礎,而且需要豐富的專家經驗。基於知識的專家係統彙集了專家們的知識,突破時域限製,使損傷診斷與評估逐漸走向智能化、自動化。目前,在橋梁損傷評價與維修對策中已有應用和開發專家係統的嚐試。專家係統一般都融合了模糊理論,以適應處理不確定性信息的能力。由於專家係統是基於符號的推理係統,具備解釋功能,但獲取知識困難,而人工神經網絡具備學習能力,但不具備解釋能力,將專家係統和人工神經網絡結合起來建立結構損傷智能診斷係統顯現出了良好的發展前景。

　　2 橋梁結構安全評估與壽命預測

　　橋梁結構從正常到不正常的發展,導致缺陷發生的過程稱為裂化過程或損傷過程。損傷檢測的目的是為了對橋梁進行客觀的評價,以此來指導車輛通行,為橋梁維護
、合理有效的加固提供科學依據,並為橋梁發展趨勢及剩餘壽命進行合理預測。

　　2.1 橋梁結構的安全評估

　　橋梁安全評估分初步評估和詳細評估兩個層次。初步評估可快速篩選出大量橋梁的安全性程度,再由主管部門配合該橋梁的重要性程度,決定是否需要進行詳細評估。

　　1) 初步評估。

　　根據影響橋梁耐震、耐荷及耐衝刷能力的項目,以填表方式評定各項目的分數,再綜合獲得整體分數,據以判定受評價橋梁耐震、耐荷及耐衝刷能力是否足夠或有疑慮或不足。

　　2) 詳細評估。

　　根據橋梁實際現有情況,配合最新相關設計規範資料,經詳細結構分析後計算橋梁耐震及耐荷能力。經詳細評估後顯示安全性不足的橋梁,應立即進行補強工作,且橋梁安全評估所獲得的信息,應當作補強工作的重要參考依據。

　　2.2 壽命預測

　　橋梁結構的使用壽命或耐久年限,是指在役橋梁在正常使用和正常維護條件下,仍然具有其預定使用功能的時間。在進行壽命預測之前,首先必須明確結構的預定功能是什麼,如何判斷結構的功能失效,即極限狀態的定義,這是結構壽命預測與剩餘壽命評估的關鍵。橋梁結構的使用壽命與材料性能、細部構造、使用狀態、劣化機理等許多因素有關,且諸多因素相互作用很難量化。現在有各類預測方法,目前的常用方法有經驗預測法、數學模型預測法及壽命預測隨機法。

　　3. 結 語

　　橋梁結構損傷檢測與評估涉及到結構、通訊、計算機、管理科學等多個學科領域,係統論
、信息論
、控製論、非線性科學等最新技術都在其中有廣泛應用。總體上說,仍然處於初步探索階段。隨著各學科的進一步交叉與同步發展,相信橋梁結構的健康監測與評估這一門新興的科學將會得到較大的發展。橋梁的長期實時或定時在線自動監測、健康狀況評估(包括特大自然或人為災害後的快速評估)、交通管理與維修決策融為一體的綜合性決策係統也會盡快實現。