考虑波动的桥梁技术状况评分预测方法

桥梁技术状况评分(BCI)是反映桥梁健康状况和维护管理水平的重要指标,但受多种因素的影响,其存在不确定性和波动性,导致预测困难。为提高其预测的精度和可靠性,文章将一种改进的灰色预测模型(GM(1,1))应用于考虑BCI波动的预测中。该模型通过对原始BCI数据进行平移变换和几何平均变换,使其满足GM(1,1)模型的建模条件,并通过最小二乘法估计模型参数,然后利用时间响应函数和累减法计算预测值,通过反向变换还原预测值。同时,以某在役公路桥梁为例,对比了改进的GM(1,1)模型与传统GM(1,1)模型在预测精度方面的表现,并进行了误差分析。结果表明,改进的GM(1,1)模型能够更好地适应波动数据的特点,显著降低预测误差,为桥梁健康监测和维护管理提供了一种有效的工具。

《公路桥梁技术状况评定标准》中评分的程序化计算

当前《公路桥梁技术状况评定标准》(JTG/T H21-2011)中给出的桥梁技术状况评分方法是建立在初等代数运算基础上的,当将其直接应用于工程计算时,常常遇到计算过程较为复杂且计算工作量大的问题。引入矩阵运算这一高等代数方法,将桥梁技术状况评分计算的每个步骤都转化为矩阵之间的简单运算,使得整个计算过程更加直观易懂,并可据此过程编制相应的计算程序,实现评分计算程序化。

《公路桥梁技术状况评定标准》中评分的程序化计算实例验证与分析

为了更好的阐述文献[1]《<公路桥梁技术状况评定标准>中评分的程序化计算》中给出的桥梁技术状况评分计算方法并验证其正确性。将文献[1]中推导的程序化计算步骤与工程实际中检测的桥梁相结合,按照文献[1]中的方法对该桥的技术状况评分进行计算。结果表明,该方法计算结果准确、简便,对于大批量的桥梁技术状况评分计算具有显著的优势,可节约大量的时间,提高工作效率。