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摘要：文章以实际服役公路桥梁项目为例，通过结构行为方程，对其性能退化进行仿真分析。包括构造物技术现状指数分组、结构行为方程模型建立、性能退化仿真数据处理、性能退化仿真结果分析等，以供后续相关研究参考。

关键词：结构行为方程；公路桥梁；长期服役；性能退化；仿真数据处理

前言：在公路桥梁工程长期服役后，由于受到各方面因素影响，将出现一定的性能退化情况。基于此，研究者可通过结构行为方程对其退化情况实施仿真分析。如此便可获取到更加准确的仿真结果，为公路桥梁工程后续维护提供有力依据。

一、项目概况

此次研究的是某高速公路桥梁项目，该项目为双线四车道形式，始建于1998年10月，2000年12月正式投入运行。整体项目全长范围内共包含689座桥涵，包括498座桥梁和191座涵洞。根据桥梁长度，其中有2座特大桥，20座大桥，128座中桥，348座小桥。为研究其性能退化情况，研究者将2014、2015、2016、2021、2022、2023、2024七个年度的检测数据作为依据，通过结构行为方程，对其进行了仿真分析。

二、基于结构行为方程的长期服役公路桥梁性能退化仿真

结构行为方程属于一种由多种统计技术融合而成的理论模型，该模型可对各种复杂因果关系进行处理，以探究其中多个变量间的直接效应及其间接效应，从而对理论模型和实际情况之间的拟合程度做出有效验证。在现代各种科学分析领域中，结构行为方程都具有非常好的适用性。尤其是对于公路桥梁性能影响及其退化等情况，通过结构行为方程进行建模，更是可做出科学、合理且准确的仿真分析。

（一）构造物技术状况指数分组

在长期服役的公路桥梁中，很多因素都会对其性能产生影响，且不同因素在其性能影响中的作用机理也十分复杂。因此在基于结构行为方程模型建立的方式，对其性能退化情况进行仿真模拟的过程中，多种影响因素的综合考虑是研究者需要重点把握的一项工作内容。根据以往的公路桥梁性能退化研究经验，在长期服役条件下，其性能主要受两方面因素影响，第一是外部因素，包括环境条件与交通荷载；第二是内部因素，包括其上部结构类型与桥梁等级。

对于该项目中的公路桥梁，研究者主要将上行与下行方向作为不同交通荷载情况，对其进行了荷载分组。因现场环境条件良好，对公路桥梁性能无明显影响，所以研究中不做过多考虑[1]。同时，因该项目中的桥梁上部绝大多数为空心板结构，所以研究中忽略结构类型不同的影响。根据实际情况，该项目中的小桥和中桥具有较多数量，更适用于模型建立；大桥和特大桥具有较少数量，不适用于模型建立。通过各方面因素综合考虑后，研究者按构造物技术情况指数，将该项目中的公路桥梁划分为四组。第一是小桥上行；第二是小桥下行；第三是中桥上行；第四是中桥下行。但是由于部分公路桥梁数据已经缺失，所以研究者仅从中选择144座小桥和49座中桥用于后续分析时的模型建立。

二、结构行为方程模型建立

在结构行为方程中，公路桥梁构造技术状况指数可反映其性能退化情况，该指数小，代表其性能退化越严重[2]。当性能退化到一定值之后，相关单位就需要对公路桥梁重新实施大修处理，以确保其应用效果和安全性，防止不必要的质量问题或安全事故发生。此次建模中，研究者主要将该项目公路桥梁构造技术状况指数作为基本依据，按以下结构行为方程建立了性能退化分析模型：

其中， 代表公路桥梁技术状况指数； 代表公路桥梁技术状况指数初始值； 代表公路桥梁结构寿命因子； 代表公路桥梁服役年限； 代表公路桥梁性能状态因子。

将最近一次公路桥梁大修年份用作建模起始年份，即 为0，此时有 ，代入七个检测年度中获取到的公路桥梁检测结果，对其性能退化情况进行仿真。同时，根据该公路桥梁工程项目的历史维修记录，以及专家经验等，确定其服役年限超过20a之后的性能降低趋势明显，且当BCI降低到70.00%时，就需要再一次实施大修。

三、性能退化仿真数据处理

由于该公路桥梁工程项目的建设时间比较久远，服役年限较长，在传统数据采集、记录以及传输中，由于受到各方面因素的不利影响，其数据存在一定误差。按照不同的数据误差形成原因，研究者将其误差划分成三种类型，第一是系统误差，即在传统检测原理或检测设备影响下产生的检测数据误差，它具有可测性和重复性特征，并不会对建模结果产生过大不利影响，实际建模时可忽略不计。第二是偶然误差，即在偶然因素或不确定因素影响下产生的检测数据误差，其基本特点是局部检测数据在不同检测时间段内的变化规律不同，但大量数据依旧与统计分布规律相符，因此在实际研究时可通过大量数据分析的方式来削弱其不利影响。第三是过失误差，即在检测操作或检测结果录入时出现过失，导致检测数据出现异常值， 从而对公路桥梁实际情况造成严重歪曲，具体处理时需将此类数据剔除[3]。通过此次项目中采集到的长期服役公路桥梁结构数据分析发现，既有数据中有一些显著的过失误差存在，从而导致分析结果出现异常值，比如当桥龄达到20a左右时，其BCI值依旧接近于100；而在桥梁经过大修养护处理后，其桥龄应恢复到0，但是在此种情况下，BCI值却仅在80左右。经进一步分析可知，之所以出现这些异常数据，其主要原因可能是工作人员在桥梁维修养护当年采集了BCI数据，且数据采集时间在当年的大修工作之前，但工作人员并未将具体采集时间标注到检测报告上，从而导致了严重误差情况。为有效降低次类失误情况对最终分析结果的不利影响，研究者需通过人工筛选的方式，将其中明显异常的数据剔除。在经上述措施完成七个检测年度中获取到的公路桥梁检测数据之后，便可将其代入既定的结构行为方程中，以实现公路桥梁构造技术状况指数的科学获取，从而对其性能退化情况做出合理仿真。

以下是此次项目中基于结构行为方程的长期服役公路桥梁性能退化仿真数据：（1）小桥上行，服役年限y为10a时，BCI值是82.40%；y为11a时，BCI值是82.40%；y为12a时，BCI值是79.88%；y为25a时，BCI值是70.00%。（2）小桥下行，服役年限y为10a时，BCI值是82.60%；y为11a时，BCI值是82.40%；y为12a时，BCI值是80.04%；y为25a时，BCI值是70.00%。（3）中桥上行，服役年限y为10a时，BCI值是88.35%；y为11a时，BCI值是86.80%；y为12a时，BCI值是85.15%；y为17a时，BCI值是84.70%；y为28a时，BCI值是70.00%。（4）中桥下行，服役年限y为10a时，BCI值是88.12%；y为11a时，BCI值是86.40%；y为12a时，BCI值是85.80%；y为17a时，BCI值是83.50%；y为28a时，BCI值是70.00%。

对于结构行为方程模型下的长期服役公路桥梁性能退化仿真数据，具体处理时，研究者还需要再次通过统计软件对其实施分组处理，之后再实施回归分析，如此便可对结构行为方程中的各个参数做出合理标定，最终完成长期服役公路桥梁性能退化仿真曲线绘制。在此基础上，研究者需继续对中桥和小桥分组数据实施进一步的回归分析，以实现其各个参数结果的合理标定，并根据最终的标定结果，完成小桥和中桥结构最终的性能退化仿真曲线绘制。图1为该项目中基于结构行为方程的长期服役公路中小桥最终性能退化仿真曲线：

（二）性能退化仿真结果分析

根据此次结构行为方程仿真建模数据分析和曲线绘制可知，在该项目中，一类小桥BCI值在90%-100%之间，其服役年限为0-5a；二类小桥BCI值在80%-59%之间，其服役年限为6-12a；三类小桥BCI值在70-79%之间，其服役年限是13-24a。一类中桥BCI值在90-100%之间，其服役年限是0-8a；二类中桥BCI值在80-89%之间，其服役年限是9-17a；三类中桥BCI值在70-79%之间，其服役年限是18-31a。

由此可见，该项目中的公路桥梁结构在长期服役条件下的性能退化速度很快，若得不到及时的维修养护等处理，其退化速度将进一步加快，裂化程度也将显著提升。基于此，对于超出三类服役年限的公路桥梁，相关单位需及时进行大修处理，以免因性能退化严重所导致的不必要质量问题或安全事故。如此方可有效应对长期服役条件对于该公路桥梁工程项目的不利影响，使其结构退化情况得到有效控制，进一步延长各类桥梁结构的使用寿命，并有效确保其后续应用安全性。

结束语：

综上所述，对于长期服役的公路桥梁工程结构，在具体的性能退化分析中，基于结构行为方程的仿真模型十分适用。基于此，研究者应结合实际情况，通过不同年度检测数据采集的方式，获取其基本情况，并将检测数据代入结构行为方程仿真模型中，完成相应的BCI值计算。如此便可对公路桥梁结构的性能退化情况做出科学预测，从而为其后续运维养护和大修处理等工作提供指导依据。

参考文献：

[1] 杨广军，魏忠国，牟苏，等. 基于拉索损伤的预应力混凝土斜拉桥静力性能退化机理[J]. 山东交通学院学报，2024（4）：91-99，118.

[2] 李悦，晏勇，李冲，等. 缆索限位器对支座性能退化桥梁抗震性能的影响[J]. 北方工业大学学报，2024（4）：61-70.

[3] 卜德江，胡业荣，郑晨，等. 桥梁退化模型及维养决策研究和应用[J]. 公路，2024（1）：364-373.