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行施工仿真計算分析的基礎上,通過現場測試,采集橋梁施工過程中各類數據信息。結合橋梁仿真分析計算,對采集的數據信息進行分析。尤其是對施工中各類結構響應數據(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

　　在實際施工中,橋梁的實際狀態與理想狀態總是存在著一定的誤差,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,使成橋線形和結構內力的最終狀態符合設

瀝青麻筋是有選有上等的麻筋，浸泡在技術人員研發的一款具有防腐性，瀝青為主要材料的添加劑里面的一款產品。麻筋具有質地輕、強力大、防蟲防霉、靜電少、織物不易污染等特點。瀝青是由不同分子量的碳氫化合物及其非金屬衍生物組成的黑褐色復雜混合物，是高黏度有機液體的一種，呈液態，表面呈黑色，可溶于二硫化碳。瀝青是一種防水防潮和防腐的有機膠凝材料。本產品主要用在伸縮縫、沉降縫等填縫材料。本產品施工非常方便，替代了原有的麻煩施工方法。我們一般是桶裝的，只需要采購后，取出來就可以使用。瀝青麻筋主要起防水、防雜物進入沉降縫內的作用，在填塞過程中，應填塞密實、牢固，在材料選用上，要選用優質合格的材料，麻筋為新的未變質的麻筋。

計要求,并且確保橋梁施工過程中的結構安全。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際狀態與理想狀態的偏差,用誤差分析理論來確定或識別引起這種偏差的主要設計參數的誤差,經過設計參數誤差的調整來控制橋梁結構的實際狀態與理想狀態之間的偏差,使結構的成橋狀態與設計盡可能一致。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:

　　(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行線形回歸分析,其回歸方程為:Y=Φθ+E。

　　式中:Y:誤差向量;

　　Φ:線性轉化矩陣(即被估參數與撓度之間的線性關系矩陣);

　　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際觀測值相減求得,而矩陣Φm,n則需要根據結構力學計算求得,其物理意義為,單位θn變化m節點所產生的撓度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法計算,需要編制專用程序求得。

　　(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所得到的回歸曲線的精度難以保證。

　　2.2 卡爾曼濾波法

　　卡爾曼濾波法的實質是從被噪聲污染的信號中提取真實的信號,采用由狀態方程和觀測方程組成的線形隨機系統的狀態空間來描述濾波器,并利用狀態方程的遞推性,按線性無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狀態,然后用估計出來的狀態變量,按確定的控制規律對系統進行控制。卡爾曼濾波法具有以下特點:

　　(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題,提出了新的線性遞推方法,不需要儲存過去數據,只需根據新數據和前一時刻估計量,借助狀態轉移方程,按照遞推公式計算新的估計量,從而節約計算時間。

　　(2)卡爾曼濾波法進行遞推的關鍵在建立狀態轉移方程,通過狀態轉移方程,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)卡爾曼濾波法進行遞推計算時,需要輸入系統狀態初始值,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間內變化的隨機過程,環境干擾將使系統行為特征量過分離散,為此灰色系統用灰色數生成對原始數據進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態GM模型作為預測模型,并及時對模型進行滾動優化和反饋校正。灰色預測控制具有以下特點:

　　(1)灰色預測控制建模是可利用少數據建模,是一種實時控制。在處理方法上,灰色過程是通過原始數據的整理來找數的規律,是一種就數找數的現實規律的途徑,而數理統計方法是按先驗規律來處理問題,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變化的原因,不必處置復雜的隨機過程,這使得控制大為簡化。

　　(3)灰色系統理論是“瞬態建模”,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,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,且隨著懸臂的逐漸加長,識別的參數差異性也就越大。這說明,懸臂越長,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,但進入長懸臂施工后,相對而言,卡爾曼濾波法預測值較小,數據曲線較為光滑平順。

　　4結束語

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

　　(2)施工控制應采取多種方法進行綜合分析。目前進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驗,綜合考慮各種因素影響,結合多種方法進行誤差分析,保證預測精度。