[发明专利]一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法

权利要求书

1.一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、收集并统计特定桥址的车流及车辆数据信息，其中车辆数据信息包括但不限于车辆总重、车长、车速以及车辆到达时间；

S2、构建桥梁结构的有限元模型，获取桥梁结构待评估效应的影响线；

S3、根据统计的车辆总重以及车长，筛选出重型车辆的车长信息，并基于此确定出桥面单元格长度；

S4、基于桥梁结构待评估效应的影响线，按照设定的时间步长，将车流数据加载至该待评估效应的影响线，以获取极值场景样本；

S5、基于极值场景样本，分别统计各车道重型车辆分布位置的泊松参数以及各车道重型车辆总重的高斯混合分布参数；

S6、根据步骤S5统计得到的数据，分别基于非平稳泊松分布进行重型车辆位置模拟、基于Nataf变换进行重型车辆总重模拟，得到当前待评估效应下的荷载模拟极端场景；

S7、重复执行步骤S2～S6，得到不同效应下的荷载模拟极端场景，以模拟出桥面上重型车辆的复杂空间分布，并据此确定出当前桥梁的构件极值效应评估结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S1具体是收集特定桥址的WIM数据，通过数据清洗操作，以统计出相应的车流及车辆数据信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S3中重型车辆具体为车辆总重在10吨以上的车辆。

4.根据权利要求1所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S3中桥面单元格长度大于重型车辆车长平均值，且二者之间的差值在设定阈值范围内。

5.根据权利要求2所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括以下步骤：

S41、将WIM数据还原为设定桥梁长度的车流序列，之后加载至待评估效应的影响线，按照设定的时间步长，依次计算得到多个结构效应值，即为得到的样本；

S42、从每天的多组样本中筛选出效应值最大的一组样本，以作为极值场景样本。

6.根据权利要求1所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括以下步骤：

S51、基于极值场景样本，从各车道重型车辆数量统计信息中提取出泊松分布参数；

S52、基于极值场景样本，从各车道重型车辆总重统计信息中提取出高斯混合分布参数。

7.根据权利要求6所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S51中泊松分布参数具体为：

其中，Pr(·)为事件发生的概率，λ为单元格被重型车辆占据的平均发生概率，对于非平稳事件，λ沿车道变化。

8.根据权利要求6所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S52中高斯混合分布参数具体为：

其中，N(χ|μ_k,Σ_k)为以μ_k和∑_k为均值和协方差矩阵的第k个高斯分布的PDF，π_k为第k个高斯分布分量的权重。

9.根据权利要求7所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括以下步骤：

S61、采用纵向非平稳泊松分布方式，应用泊松分布参数来模拟重型车辆在极值场景下的桥面位置；

S62、基于重型车辆总重的高斯混合分布，通过Nataf变换，模拟出重型车辆总重沿车道方向的相关性。

10.根据权利要求9所述的一种基于桥面车辆分布的构件极值效应短时评估方法，其特征在于，所述步骤S61中纵向非平稳泊松分布的表达式具体为：

λ(l)₀(l)·

其中，λ₀(l)为被占据单元格在整条车道的平均水平，θ为沿车道占据概率的变化规律。