發(fā)布時間：2021-12-14所屬分類：工程師職稱論文瀏覽：1次
摘 要： 摘 要 ：針對現(xiàn)有橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估方法不能通過檢測信息進行更新的缺陷 ，提出基于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評估方法 。 以混凝土斜拉橋為研究目標 ，利用層次分析法建立橋梁狀態(tài)評估體系框架 ，將評估體系中的各個構(gòu)件元素設(shè)定為離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點 ，并
摘 要 ：針對現(xiàn)有橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估方法不能通過檢測信息進行更新的缺陷 ，提出基于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評估方法 。 以混凝土斜拉橋為研究目標 ，利用層次分析法建立橋梁狀態(tài)評估體系框架 ，將評估體系中的各個構(gòu)件元素設(shè)定為離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點 ，并根據(jù)結(jié)構(gòu)狀態(tài)的劃分等級賦予節(jié)點離散值域 ，按時間序列建立適用于橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 。 對利用層次分析法產(chǎn)生的離散狀態(tài)樣本進行學(xué)習 ，得到模型參數(shù) 。 采用該方法對某座混凝土斜拉橋進行狀態(tài)評估 ，驗證了其有效性 ，并說明動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能利用已有的檢測信息對橋梁各個構(gòu)件的狀態(tài)評估結(jié)果進行更新和修正 。
關(guān)鍵詞 ：橋梁狀態(tài)評估 ;評估方法 ;動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ;層次分析法 ;時序 ;先驗知識 ;信息更新
1 引 言
近年來 ，研究者們從理論研究 、試驗研究 、實測資料出發(fā) ，在橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估方面取得了許多成果 ，提出了不少方法 ，如 ：專家評估法[1] 、灰色系統(tǒng)評估法[2 ] 、模糊理論評估法[3] 、層次分析法[4] 、可靠度評估法[5]等 。 以上評估方法普遍存在的問題是無論哪種方法或者模型都寄希望于某個固定公式 ，不能有效結(jié)合實際 ，也不能通過檢測信息來更新已有的方法或者模型 ，因此也就無法綜合利用結(jié)構(gòu)退化普遍規(guī)律的先驗認識和反映具體結(jié)構(gòu)實際情況的檢測信息 。
基于貝葉斯理論的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以處理時序數(shù)據(jù)和帶有復(fù)雜關(guān)系的結(jié)構(gòu)問題 ，且可以利用檢測信息對模型進行及時更新 ，將其應(yīng)用在橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估方面 ，有望成為將來研究發(fā)展的一大趨勢 。但是目前這方面的研究及推廣非常有限 ，且局限于靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) 。 Faber 等[6 ]采用貝葉斯概率網(wǎng)絡(luò)評估了某海上設(shè)施拆除的風險性 ，主要是利用貝葉斯概率網(wǎng)絡(luò)進行敏感度分析 ，用于改進風險評估模型 ;Attoh 等[7 ]指出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)比失效樹分析方法更適合于分析橋梁退化過程 ，可更準確地描述橋梁退化過程中的不確定性 、相互作用及層次性問題 ，并提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁退化模型 ;樊學(xué)平等[8]利用動態(tài)線性模型進行橋梁結(jié)構(gòu)性能預(yù)測評估 ，但該方法并不屬于嚴格意義上的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法 ，只包含了部分貝葉斯理論 。
本文將采用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論 ，通過橋梁評估體系分析 、模型結(jié)構(gòu)建立 、模型參數(shù)確定等一系列工作 ，建立基于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評估模型 ，并利用數(shù)值算例進行驗證 。
2 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是由靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(以下稱為“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)”)發(fā)展演變而來的 。 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是描述各變量間概率關(guān)系的有向無環(huán)圖 ，主要由變量(節(jié)點)及與之相連的有向弧組成 。
3 基于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評估模型
3 .1 橋梁狀態(tài)層次評估體系
本文以混凝土斜拉橋為研究目標 ，提出利用層次分析法(已有的認識)的思想建立橋梁狀態(tài)評估體系框架 。 層次分析法的結(jié)構(gòu)劃分思想與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)類似 ，兩者之間最大的區(qū)別是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)通過概率表達變量間的關(guān)系 ，而層次分析法采用判斷矩陣和權(quán)重表達變量間的關(guān)系 。 本文利用層次分析法初步建立橋梁狀態(tài)評估體系 ，將橋梁體系按層次劃分為一系列自上向下的目標層結(jié)構(gòu) ——— 子層結(jié)構(gòu)形式 ，在此基礎(chǔ)上建立整個評估體系 。
3 .2 節(jié)點狀態(tài)劃分
層次評估體系中的構(gòu)件元素對應(yīng)于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點 ，因此這些節(jié)點的離散狀態(tài)取決于每個構(gòu)件元素的狀態(tài)等級劃分 。 每一個變量節(jié)點的值域 ，將由一系列離散值組成 X ∈ { x1 ，x2 ，… ，xi ， … ，xm ｝ ，其中離散值 xi 對應(yīng)構(gòu)件元素的狀態(tài)等級劃分指標 。 本文根據(jù)枟公路養(yǎng)護技術(shù)規(guī)范枠(JTG H11- 2004)[9 ]的評分機制 ，并綜合考慮貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計算效率 ，將狀態(tài)等級劃分為 7 個 ，如表 1 所示 。 其中最低等級的評分區(qū)間根據(jù)實際工程狀況劃分 ，其他等級的評分區(qū)間兼顧工程需要且避免過于精細化帶來的計算負擔(貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的計算量與變量的離散狀態(tài)數(shù)呈指數(shù)級增長)取為 10 分 。
3 .3 離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型建立
將混凝土斜拉橋狀態(tài)層次評估體系中的各個構(gòu)件元素設(shè)定為單片離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點 ，同時賦予節(jié)點離散值域 ，并根據(jù)各個構(gòu)件元素的層間關(guān)系以及上 、下層關(guān)系 ，建立單片離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的有向無環(huán)圖 ，其中將圖 2 中 M 標識層元素設(shè)定為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的觀測節(jié)點組 ，W 及 S 標識層元素設(shè)定為隱藏節(jié)點組 。 然后將單片貝葉斯模型按時間軸延伸 ，按照一定的時間間隔 Δ t 進行劃分 ，得到完整的離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型(圖 3 ) ，圖中 Xi t 表示元素 i 在 t 時刻的節(jié)點 ，T 表示時間長度 。
3 .4 模型參數(shù)確定
3 .4 .1 離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參
數(shù)圖 3 混凝土斜拉橋狀態(tài)評估的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型 Fig .=
3 .4 .3 動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理
對于離散變量的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ，有多種推理算法 ，如前向 - 后向算法 、界面算法等 。 由于任何離散變量的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)都可以轉(zhuǎn)化為最基本的網(wǎng)絡(luò)形式 ——— 隱馬爾科夫模型[10 ] ，因此本文利用基于隱馬爾科夫模型的前向 - 后向算法作為推理算法 ，限于篇幅不再詳列 。
4 實例分析
以某座混凝土斜拉橋作為狀態(tài)評估對象 ，該橋以 2 年為 1 個檢測周期 。 根據(jù)該橋過去 10 個檢測周期(20 年)的狀態(tài)評分(限于篇幅 ，不再詳列)以及采用層次分析法得到的各變量權(quán)重值(表 2) ，利用 EM 法得到模型參數(shù) ，繼而采用基于隱馬爾科夫模型的前向 - 后向算法進行推理 ，得到過去 10 個檢測周期的體系狀態(tài)節(jié)點 W 的先驗?zāi)M結(jié)果 ，同時對今后 5 個檢測周期(10 年 ，T = 20 ～ 30 年)的全橋狀態(tài)進行預(yù)測 。
相關(guān)期刊推薦：《橋梁建設(shè)》創(chuàng)刊于1971年，現(xiàn)由中國鐵路工程總公司主管，中鐵大橋局集團有限公司主辦，中鐵大橋局集團武漢橋梁科學(xué)研究院有限公司出版。主要報道和交流我國橋梁工作者在科技、設(shè)計、施工等方面的實踐成果和理論探討，重點突出橋梁工程領(lǐng)域的新技術(shù)、新工藝、新設(shè)計、新設(shè)備、新材料及最新科研成果，為讀者提供相關(guān)的技術(shù)、經(jīng)濟信息。
體系狀態(tài)節(jié)點 W 各個等級狀態(tài)在檢測階段 T = 1 ～ 20 年以及預(yù)測階段 T = 20 ～ 30 年時間軸上的概率分布如圖 4(a)所示 。 由圖 4(a)可知 ，W 處于等級狀態(tài) 2 ～ 4 這 3 個等級狀態(tài)的概率占據(jù)主導(dǎo)地位 ，其中在前期階段(T = 2 ～ 4 年) ，W 處于等級狀態(tài) 2 的概率為 1 ，但隨著時間推移其處于等級狀態(tài) 2的概率快速遞減 ;W 處于等級狀態(tài) 3 的概率呈快速增長趨勢 ;W 處于等級狀態(tài) 4 的概率呈逐步增長趨勢 。 同時注意到 ，在 T > 10 年后 ，W 處于等級狀態(tài)3 的概率有小幅下滑趨勢 。
在 T = 20 年的時候 ，利用更為完善的手段和技術(shù)對橋梁進行重新檢測評估 ，經(jīng)檢測發(fā)現(xiàn)部分構(gòu)件的評估狀態(tài)等級有所提高 ，其檢測結(jié)果為 M210 = 4 ， M310 = 4 ，M810 = 1 ，M1510 = 3 ，M2010 = 3 ，此時對模型進行更新推理 ，結(jié)果如圖 4(b)所示 。 由圖 4(b)可知 ，利用檢測信息更新后 ，在未來時間預(yù)測階段 ，W 處于等級狀態(tài) 3 的概率升高 ，而 W 處于較低等級狀態(tài) 4的概率降低 。 顯然這種有利的影響和檢測信息中部分構(gòu)件狀態(tài)等級有所提高是吻合的 。
由于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一個通過概率關(guān)系連接各個節(jié)點的有向無環(huán)圖 ，信息可以在節(jié)點間進行暢通的傳播 ，所以當檢測信息作為證據(jù)輸入后 ，將通過各個節(jié)點間的信息傳播 ，對網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點產(chǎn)生影響 。 主梁狀態(tài)節(jié)點 S 1 和橋塔狀態(tài)節(jié)點 S 2 更新前 、后各個等級狀態(tài)下的概率分布如圖 5 所示 ，由圖5 可知 ，更新后 S 1 和 S 2 處于高等級狀態(tài)的概率升高 ，而處于低等級狀態(tài)的概率有所降低 。
5 結(jié) 語
動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為一個與時間序列結(jié)合的復(fù)雜因果關(guān)系網(wǎng) ，在處理橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估中的時序數(shù)據(jù)以及表達多層影響因素方面具有獨特的優(yōu)勢 ，因此本文提出了基于離散動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的橋梁狀態(tài)評估方法 ，針對橋梁結(jié)構(gòu)組成特點 ，建立適合于橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估的動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò) ，結(jié)合實例 ，成功地將動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到橋梁結(jié)構(gòu)狀態(tài)評估中 。計算結(jié)果不但驗證了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)具有良好的橋梁狀態(tài)評估及預(yù)測性能 ，也驗證了動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基于檢測信息的強大更新能力 ，而這一點往往是以往橋梁評估方法無法做到的 。 實際工程中 ，還存在測試樣本數(shù)據(jù)不完全的情況 ，需要進一步開展參數(shù)學(xué)習算法和模型推理方法的研究 。 橋梁狀態(tài)評估與橋梁安全分析息息相關(guān) ，今后還可延伸與可靠度 、壽命預(yù)測 、檢修策略等模塊結(jié)合分析的研究工作 ，這些工作同樣可以在動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的框架內(nèi)完成 。——論文作者：賈布裕 ，余曉琳 ，顏全勝
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