针对公路桥梁车辆荷载概率统计中出现的多峰分布问题,引入赤池信息判别准则(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息判别准则(Bayesian Information Criterion,BIC),提出了一种高斯混合建模方法(Gaussian Mixture Model,GMM);...针对公路桥梁车辆荷载概率统计中出现的多峰分布问题,引入赤池信息判别准则(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息判别准则(Bayesian Information Criterion,BIC),提出了一种高斯混合建模方法(Gaussian Mixture Model,GMM);结合车辆动态称重数据,依据等效疲劳原则,建立了宜泸高速等效疲劳车辆荷载模型。在此基础上,采用Miner疲劳线性累积准则对某简支梁桥进行了疲劳寿命评估。研究结果表明:该高斯建模方法能够精确地描述车辆荷载概率密度分布同时兼顾简洁性;模型加权分量数分别与拟合精度、模型的简洁性呈正相关、负相关;单峰荷载模型作用下桥梁的疲劳寿命(82.0年)小于高精度多峰荷载模型的计算值(89.6年),优化多峰荷载模型与高精度荷载模型作用下,桥梁的疲劳寿命发展曲线吻合较好,误差仅为1.5%;考虑交通增长率为5%时,在优化高斯混合车辆模型作用下,宜泸高速某简支梁桥的疲劳寿命值为89.6年。展开更多
文摘针对公路桥梁车辆荷载概率统计中出现的多峰分布问题,引入赤池信息判别准则(Akaike Information Criterion,AIC)和贝叶斯信息判别准则(Bayesian Information Criterion,BIC),提出了一种高斯混合建模方法(Gaussian Mixture Model,GMM);结合车辆动态称重数据,依据等效疲劳原则,建立了宜泸高速等效疲劳车辆荷载模型。在此基础上,采用Miner疲劳线性累积准则对某简支梁桥进行了疲劳寿命评估。研究结果表明:该高斯建模方法能够精确地描述车辆荷载概率密度分布同时兼顾简洁性;模型加权分量数分别与拟合精度、模型的简洁性呈正相关、负相关;单峰荷载模型作用下桥梁的疲劳寿命(82.0年)小于高精度多峰荷载模型的计算值(89.6年),优化多峰荷载模型与高精度荷载模型作用下,桥梁的疲劳寿命发展曲线吻合较好,误差仅为1.5%;考虑交通增长率为5%时,在优化高斯混合车辆模型作用下,宜泸高速某简支梁桥的疲劳寿命值为89.6年。
