适用于随机车流的二维桥梁动态称重应用

• 作者: 谭承君 赵华 张斌 郭泓捷
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 桥梁工程 桥梁动态称重 随机车流 Moses算法 横向分布系数 影响线
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 111-119
• 页数: 8页
• 分类号: U446,U492.321
• 语种: 中文
• DOI: 10.16339/j.cnki.hdxbzkb.2022055

摘要

为解决桥梁动态称重（Bridge weigh-in-motion，BWIM）中多车共存时的轴、总重识别难题，基于桥梁的二维（2D）结构特性，考虑车辆的横向位置，提出了一种2D-BWIM算法. 该算法仅利用移动车辆所在车道下方的梁底响应信号以及结构梁底影响线来计算轴重，利用横向分布系数的概念将轴重分配至各片梁上. 桥梁每片梁底的实际结构影响线通过标定试验获得. 针对多辆车同时经过桥梁的情况，2D-BWIM算法提出了一种迭代方法来识别多车道上每辆车的轴、总重. 该迭代方法基于一种假设，即单辆车过桥时的梁底响应按照横向分布系数成比例缩放 . 通过标定试验分析了这种假设的实际误差，结果表明，其绝对误差非常小，对后续车辆轴重及总重识别影响甚小 . 随后，通过三次随机车流现场测试对 2D-BWIM 算法展开验证 . 结果表明，当单辆车经过目标桥梁时，相较于 BWIM 中传统 Moses算法，2D-BWIM 算法考虑了车辆的实时横向位置，因而能够显著提高车辆轴重及总重识别精度 . 三次随机车流试验结果显示，单辆车过桥事件中（Moses、2D-BWIM）算法的总重识别误差平均值及方差分别为（7.9%、3.1%）和（13.5%、4.8%）. 此外，三次随机车流试验中多车过桥事件（Moses、2D-BWIM）算法的轴重识别误差平均值及方差分别为（7.34%，1.53%）和（26.33%，3.12%）.