预应力混凝土桥梁悬臂浇筑的施工控制

【摘要】：本文对采取使用悬臂浇筑的施工控制方法的预应力混凝土桥梁，应用自适应控制理论进行分析误差与识别结构参数；采用BP人工神经网络来进行确定主梁的预拱度；在施工的过程当中要对主梁挠度实施连续的监测。借助于预埋钢弦式的传感器，来测试主梁的应变，不仅分析混凝土徐变、收缩、温度等等因素对应变测试产生的影响，而且还提出了具体的修正方法。实桥的应用可以表明，使用自适应控制理论并结合使用BP人工神经网络，能够预测出主梁的合理预拱度；徐变对应力、混凝土收缩测试的影响力不容忽视；此外实测应变的修正方法更加便于使用，缩小理论值和修正值的偏差。

【关键词】：预应力混凝土；桥梁工程；施工控制技术；悬臂浇筑；应变修正

一.引言

最近几年以来，被大量修建的大跨度预应力混凝土以及T型刚构、连续钢构桥、连续梁大多都采取对称悬臂浇筑的方法来进行施工。这种方法能够在不影响桥下行车或者通航的情况下进行施工，此外还充分利用了预应力混凝土能够承受高强度的负弯矩能力的优点，促进提升工程桥梁的跨越能力。悬臂浇筑施工，在这个过程当中会经过逐节段的立模浇筑混凝土节段，分批进行张拉预应力钢束，逐跨合拢以及转换结构受力体系，到最后产生成桥结构。因为参数选取、施工状况以及结构计算模型和现场的实际情况存在着很大差异。本文通过分析混凝土徐变、收缩、温度等因素对应变测试产生的影响，提出了具体的修正方法。

二.主梁线型控制

1.分析桥梁结构

计算桥梁结构主要方法有从正装分析法、有限元分析法，实时跟踪分析法、倒装分析法等方面进行着手，相互结合。通过具体的方法来计算确定桥梁工程施工过程当中的每个阶段变形和受力的结构，最终能够实现受力状态与成桥线型均满足设计规范的要求。在进行计算仿真的时候，要准确考虑到混凝土徐变、收缩效应。混凝土的徐变、收缩效应要3年左右的时间才能够完成，所以分析要从初始状态施工开始进行分阶段的计算直到成桥后1000天，为了保证桥梁施工各个阶段的桥面标高和预留挠度状态过程成曲线形，需要依据桥梁上面的设计曲线自成桥之后l000天按照和前进分析完全相反的过程来进行倒退分析。在进行控制的过程当中一定分析主梁节段的实际施工高程和控制高程的误差，调整修正计算模型和计算参数。

2.识别和修正参数

按照自适应控制理论，当施工实测标高与理论计算值不符时，可以将误差输入到参数识别算法中去调整计算模型的参数，使模型的输出结果与测量值一致，

得到了修正的计算模型参数后，重新计算各施工阶段的理想状态。

2.1 块件自重集度。块件质量变异主要是由截面尺寸和混凝土容重偏差引起的，为保证块件质量，可预先在悬臂根部某截面距悬臂根部1.5m处的箱梁顶底板内埋置传感,对于施工阶段 K，在块件混凝土浇筑前后，观测到截面顶底板的应力变化量分别为，令对应于顶、底板应力观测值的

悬臂端块件质量分别为Ps、Px只，则有

并依据设计的钢筋质量以及现场实际浇筑混凝土放量来进行修正。

2.2 弹性模量。弹性模量是混凝土的物理参数，高标号的混凝土弹性模量的增长速度通常要比混凝土强度的增长速度慢，因此在箱粱块件施工的周期比较短的时候，就会对梁端挠度产生很大的影响。现场取样所测到的混凝土弹性模量和规范取值所到的结果偏差较大，通常依据设计的配合比在施工时制作试件，在实验室进行测定，并依据试验方法由实验室展开测量，最后与设计值进行比较和修正。

2.3 徐变系数。混凝土徐变是影响主梁挠度的主要因素，通常能够依据现场环境不同条件状况下的混凝土徐变、收缩试验结果来获得混凝土的徐变曲线。先处理观测值，然后再引进来徐变综合变异系数，按经验来进行取值。

2.4 施工周期偏差。实际施工周期的安排往往与施工图设计周期偏差较大，因此结构变形也就不可避免地产生偏差。设计要求各“T”对称同步施工，实际上各“T”的施工进度往往相差2～3个节段。

3. 确定施工阶段的立模标高

主梁悬浇段施工阶段的立模标高公式为

在上式当中：Hi是待浇筑段主梁的前端底模标高；H0是本施工节段和后续浇筑各段的自身静载影响本标高的值；fi是本节段以及后续个节段纵向预应力束张拉后影响本点标高的值；f挂盐是本节段的挂篮变形值，为徐变、温度、收缩、二期恒载、体系转换、施工荷载影响本点标高的值，是静活载作用下而产生的下挠值。

三.BP人工神经网络预测主梁预拱度

三层BP人工神经网络是一个有着导师学习的网络，它的学习过程是由反向传播和正向传播所组成的。在正向传播的过程当中，训练样本由输入层经过单元层处理之后再传向输出层，每一层的神经元状态只会影响到下一层神经元的状态。输出层的输出值和目标值之间产生的误差也会经过误差来进行反向传播，按照梯度下降法来调整各个层面之间的阀值和连接权值，从而使误差函数达到最小值，在最后由本网络进行新问题的检验、预测与求解。

最近几年，神经网络逐渐广泛应用在土木工程的领域，例如识别结构损伤、分析结构的可靠度、交通工程、道路工程等等各个方面。而针对采取对称悬臂浇筑施工这种具有共性的桥梁，通常可以将BP人工神经网络应用于预测主梁预拱度。在预测实际产生的桥梁表面标高偏差时可以采取：节段自重、时间、混凝土弹性摸量、测试温度、有效预加力、张拉后理论挠度值、截面至T型结构中心的距离来作为神经网络的输入变量，实测挠度为样本的期望输出值。从而构造出一个BP网络模型，通过进行样本的统一归化处理、分析训练误差、BP网络训练、仿真输出等环节获得主梁任意节段的标高偏差的预测值。

运用上述方法来预测主梁的预拱度，不仅克服了灰色理论输入参数十分单一的缺点，而且还改进了卡尔曼滤波法中只能考虑输入值与输出值之间的线性关系的缺点，最终建立了网络输入、变量输出之间的非线性、多参数的映射关系。

四.结束语

1. 施工线形监测和有限元理论计算相结合，应用自适应控制理论来识别参数能够产生比较合理的施工预抛高，使桥梁的线形显得顺畅，满足使用和设计要求。

2.应用BP神经网络模型来实施预测高程偏差，能够得到施工的预拱度，但是需要继续长期跟踪观测，进而检测设置的预拱度是否合理。

3.在预埋的控制断面传感器，分析、测试结构应变，研究混凝土的收缩、温度以及徐变影响应变测试的程度，并且采取适当的方法来进行修正，这也是掌握真实的结构应力状况关键所在。通过实施应力监测，来对安全储备不足的截面、有可能发生开裂的部位来采取有效的补救措施，以实现防患于未然。

4.所提出的实测应变修正方法概念十分清楚，使用起来也很方便，另外理论值和修正值偏差也很小，桥梁工程结果验证了计算模式的实用性和正确性。

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