正在对博恩高架桥进行评估,以确保在实践中持续安全,概率方法已经与结构健康监测相结合,以便进行稳健的安全分析,罗肯·康诺利写道
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德罗赫达的博伊恩高架,科洛斯正在进行适当的评估,以确保在实践中持续安全,概率方法已经与结构健康监测相结合,以便进行稳健的安全分析,路甘&奥多诺万的《洛肯·康诺利》中写道。

介绍


波恩高架桥位于都柏林-贝尔法斯特铁路干线上,由一系列砖石拱桥和三个钢桁架桥组成。

这项工作集中在中心钢跨度(图1,主图像,它建于1932年左右。由于结构现在超出了预期的设计寿命,必须对其进行适当的评估,以确保继续安全使用。

本文描述了对结构进行概率极限状态评估(ULS)的方法,并用于设计结构健康监测(SHM)的最优策略。

SHM数据的含义是根据结构在极限状态和疲劳极限状态下的计算可靠性的变化来量化的。

概率ULS评估


使用已构建的图纸,在商业上可用的软件包中建立有限元(FE)模型。模型如图所示。2。该桥(和模型)由一个80米的桁架和10个海湾,所有这些都是8米。

桁架的顶弦呈拱形。铆接组合截面被建模为线性弹性梁单元。横梁跨在桁架的节点之间。

有碴轨道被支承在轨道轴承上方的钢板上,横梁之间的跨度。结构顶部有横向风力支撑,内部有门式支撑。

这包括在模型中,但从图中省略了。2,沿着轨道,为了清楚起见。

图2。Boyne高架桥中心跨的有限元模型

根据路桥设计手册(DMRB)对桥梁进行确定性评估。临界极限状态为钢轨轴承的应力破坏,横梁和第一桁架对角线。

然后对这些元件进行概率评估,以便在设计点评估它们的安全性。这意味着,代替对评估参数应用确定性特征值,所有输入被建模为随机变量。

需要描述这些输入到评估中的潜在变化的概率分布。然后可以通过评估以下性能函数来执行评估:

g(x)=负载电阻(1)

然后,可以使用先进的统计模型来评估失败的概率(P[g(x)<0])。失败的概率允许在基于风险的方法中考虑结果。

安全性也可以根据可靠性指标(β)进行量化,这取决于失效概率。更高的可靠性指标代表了高水平的安全性。结构安全联合委员会(JCSS)公布关于最低要求可靠性水平的指南(表1)。

表1。最小可靠性指数(βt)(JCSS)

采用一阶可靠性法(FORM)计算的可靠性指标为4.196,应力失效的4.714和5.510,对于铁路运输者,斜交横梁和桁架,分别地。

JCSS推荐βt=4.2的值作为最常见的设计情况。由于轨道轴承的可靠性指标略低于这个值,认为采用SHM系统进一步分析结构是合适的。

结构健康监测


用叠加式矩形花环应变计对钢轨支座和横梁进行测量。3A)。玫瑰应变计测量三轴应变。

这允许计算主应力,可以与有限元模拟的结果进行比较。三轴加速度计也安装在桥梁上,以协助动态分析(图)。3b)。

所有传感器都硬连到位于结构南墩的数据记录器和电源。该系统于2015年10月至2016年1月投入使用,并记录了36天的测量时间,构成724次列车通过事件。

通过将轨道支座和横梁(由于列车通过)处的实测应力信号与有限元模型产生的应力信号进行比较,发现有限元模型过高估计了应力。

然后对有限元模型进行了改进,这在测量中产生了更好的一致性。(图)4)。该模型校准的性能允许降低与概率评估相关联的模型不确定性。

在此阶段重新计算可靠性指数得到6.495的值,6.612和5.378用于轨道承载,斜交横梁和桁架,分别地。

动态放大对安全评价有重要影响。传统上,用特征总应力(静态+动态)与特征静态应力之比来计算应力的动态放大。

在这个评估中,评估动态比率(ADR)由直接测量计算。该动态比考虑了应该应用于特征负载事件的实际动态放大。

动静应力极值模拟


构造了低通滤波器,并用于从实测数据中滤除动态应力放大。这允许对静态和动态应力进行极值建模,以便计算应该应用于DMRB评估的应力的动态放大(图)。5)。

尽管DMRB建议对这些构件进行高达42%的动态应力放大,结果表明,在这种情况下应力放大率实际上是1%。

这是可以预料的,由于速度的限制,列车通过桥梁目前限制应力接近静态值。

图5。特征静动应力外推与动态余量计算

这种通过测量计算现场特定应力动态放大的方法可以应用于任何结构,其中保守的编码动态假设限制了桥梁的承载能力。

通过随机模拟列车通过事件引起的动态放大,还考虑了直接计算动态放大对概率评估的影响。

结果表明,最终ULS可靠性指标为7.133,用于轨道承载的7.547和5.378,斜交横梁和桁架,分别地。

概率疲劳评估


基于监测数据,在监测位置对结构进行基于测量的概率疲劳评估。考虑概率疲劳评估的性能函数由以下给出:

其中,nEi是与应力范围i相关联的周期的数目,NRi是与所考虑的特定细节类别相关的耐久性(以周期为单位),在应力范围i。

Dcrit在这里被定义为考虑细节的临界累积损伤,并且被建模为对数正态分布变量,其平均值和标准偏差等于1.0和0.3,分别,如JCSS推荐的。

采用概率S-N曲线求得NRi在给定应力范围内的分布。通过拟合来自一个月数据的应力范围直方图的分布,有可能将评估延长数年。

图6。监测位置疲劳可靠性的演变。

结果表明,钢轨轴承是监测到的疲劳临界截面。

然而,对评估的位置计算了非常高的可靠性水平。结果如图所示。6。垂直虚线表示桥的当前年龄。

结论


介绍了SHM和概率方法在桥梁评估中的应用。

这些技术的应用可以表明桥梁结构具有足够的安全等级,甚至在更传统的保守的评估技术失败之后。

由于欧洲大部分桥梁目前超出了其设计寿命,重要的是,这些稳健的方法被应用来量化安全水平的现场特定的基础。

此外,安装长期SHM解决方案以提供故障预警可以与这些系统结合,从而在持续的基础上提高安全性,禁止不必要的修理/更换。

导致这些结果的研究是DEST.RAIL项目的一部分,一个由欧盟2020年地平线计划资助的项目,名为H2020-MG-2014“促进增长的机动性”。

批准协议号:636285。作者还感谢Iarnrd ireann允许与Boyne高架桥相关的研究。

作者:Lorcan Connolly是Rou.&O'Donovan创新解决方案的研究工程师。他是一名具有五年以上桥梁安全评估经验的特许工程师。

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德罗赫达的博伊恩高架,科洛斯正在进行适当的评估,以确保在实践中持续安全,概率方法已经与结构健康监测相结合,以便进行稳健的安全分析,路甘和奥多诺万的《洛尔肯·康诺利》中写道。波恩高架桥位于都柏林-贝尔法斯特铁路干线上,包括……