導語：施工控制主要是指在施工的過程中爲了達成某種特定狀態而採取的計算分析方法和措施，借用工程控制論的理論框架大體上可以分爲開環施工控制、閉環施工控制以及自適應施工控制。
1橋樑施工控制的內容
橋樑施工控制就是在對橋樑結構進行施工仿真計算分析的基礎上,透過現場測試,採集橋樑施工過程中各類數據資訊。結合橋樑仿真分析計算,對採集的數據資訊進行分析。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,並根據需要研究制定出精度控制和誤差調整的具體措施,最後以施工控制指令的形式爲橋樑的施工提供反饋資訊。橋樑施工控制的主要內容有:①主樑線形控制;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,橋樑的實際狀態與理想狀態總是存在着一定的誤差,施工控制就是採用現代控制理論和方法去分析這些誤差,並調整誤差,使成橋線形和結構內力的最終狀態符合設計要求,並且確保橋樑施工過程中的結構安全。大跨度橋樑施工控制採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樑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儘可能一致。參數識別在中國的橋樑施工控制中有着廣泛的應用。其計算通常採用最小二乘法。相對於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於設計參數,認爲引起結構狀態偏差是由於設計參數的'取值(如砼彈模、砼容重、預應力筋管道偏差係數、管道摩阻係數、砼收縮徐變係數等)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並非實際值,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)參數識別一般採用最小二乘進行線形迴歸分析,其迴歸方程爲: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係矩陣);
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,其物理意義爲,單位θn變化m節點所產生的撓度Ym。在橋樑施工監控中,一般需要採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的計算顯得尤爲複雜,且隨着數據的增加,矩陣Φm,n的規模也越大,採用常用橋樑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係擬合的最好,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)爲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,因此在樑段數比較少時所得到的迴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,採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,並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,採用一套遞推算法對濾波器的狀態變量作最佳估計,從而求得濾掉噪聲後有用信號的最佳估計,即估計出系統的真實狀態,然後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於解釋濾波估計問題,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,藉助狀態轉移方程,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,透過狀態轉移方程,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爲特徵量過分離散,爲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模型作爲預測模型,並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,灰色過程是透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)灰色預測控制是後果控制,不需要追究引起狀態變化的原因,不必處置複雜的隨機過程,這使得控制大爲簡化。
(3)灰色系統理論是“瞬態建模”,每新增數據便生成新的模型,因而數據的取捨對於灰色系統至爲關鍵,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,採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,且隨着懸臂的逐漸加長,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,在晉濟高速公路橋樑施工監控中,分別採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,由於主樑變形不大,二者差別不大,但進入長懸臂施工後,相對而言,卡爾曼濾波法預測值較小,數據曲線較爲光滑平順。
4結束語
(1)大跨徑連續剛構橋採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,對於設計參數引起的誤差,應儘可能採用實際試驗結果,在出現明顯系統誤差情況下進行參數識別。
(2)施工控制應採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。