一種基于實測數(shù)據(jù)的公路橋梁隨機車流模擬方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于建筑和交通橋梁技術(shù)領(lǐng)域，具體地說，涉及一種基于實測數(shù)據(jù)的公路 橋梁隨機車流模擬方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 汽車工業(yè)與交通運輸業(yè)的發(fā)展，使得橋梁結(jié)構(gòu)所承受的荷載發(fā)生了很大的變化。 交通量的不斷增長，車輛性能的迅速提升，重載超載現(xiàn)象的頻繁出現(xiàn)，引起了越來越多的學 者對車橋耦合，疲勞損傷，橋梁剩余壽命的評估等問題的重視。但在以往的研宄中，通常假 設(shè)車流只是服從某個或幾個簡單的分布，未能全面考慮車流的隨機特性，這對后續(xù)的橋梁 研宄與評估會產(chǎn)生極大的誤差。對于橋梁疲勞研宄而言，采用時變特性的高真實度隨機車 流進行荷載譜的定義具有重要的意義。
[0003] 國內(nèi)對公路橋梁隨機車流的研宄大致可分為兩個階段，即早期的疲勞荷載譜的研 宄階段與現(xiàn)階段的隨機車流模型研宄階段。但是無論是早期還是現(xiàn)今對隨機車流研宄，其 研宄方法過多的依賴于車型、車重、車距及車速不變性的基本假定。
[0004] 針對上述問題，有必要以概率論與隨機過程為基礎(chǔ)，以國內(nèi)外隨機車流研宄成果 為借鑒，針對隨機車流研宄中存在的問題，進一步有目的、有針對性進行基于實測數(shù)據(jù)的隨 機車流仿真模擬的研宄。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種基于實測數(shù)據(jù)的公路橋梁隨機車流模擬方法， 依據(jù)濾過泊松過程的原理，結(jié)合實測的車輛參數(shù)分布類型，建立隨機車流仿真模型，描述車 輛隨機性的分布規(guī)律，更真實的反映作用于橋梁上實際車輛荷載，對于橋梁結(jié)構(gòu)的疲勞分 析與動力響應(yīng)分析提供有力支撐。
[0006] 為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：
[0007] -種基于實測數(shù)據(jù)的公路橋梁隨機車流模擬方法，具體步驟如下：
[0008] 1).進行公路橋梁隨機車流調(diào)查，獲取隨機車流樣本數(shù)據(jù)：
[0009] 利用交通荷載信息采集裝置和動態(tài)稱重系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)測量，全面采集斷面隨機車 流數(shù)據(jù)信息，并通過現(xiàn)場人工實地調(diào)查識別出車輛的具體類型，根據(jù)交通荷載信息采集裝 置提供的車輛圖像及視頻信息對動態(tài)稱重系統(tǒng)所記錄的斷面隨機車流數(shù)據(jù)進行校核，獲取 準確可靠的實測數(shù)據(jù)作為隨機車流樣本數(shù)據(jù)；
[0010] 2).對獲取的隨機車流數(shù)據(jù)進行隨機車流參數(shù)分析，找出與各項實測數(shù)據(jù)最接近 的分布類型及分布參數(shù)：
[0011] 通過分布假設(shè)檢驗，針對未知的總體分布或參數(shù)，根據(jù)樣本或經(jīng)驗提供的有關(guān)分 布或參數(shù)的信息，對分布或參數(shù)提出假設(shè)，對抽取的樣本進行正態(tài)、對數(shù)正態(tài)、極值I型、威 布爾及伽馬五種分布類型的分布假設(shè)檢驗，尋找出與實測數(shù)據(jù)最接近的分布類型及分布參 數(shù)，為下一步隨機車流仿真方法的實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持，并建立車時距、車重、車速和橫向位 置分布函數(shù)；
[0012] 3).結(jié)合實測的車輛參數(shù)分布類型，進行隨機車流仿真模擬，其具體步驟為：
[0013] 首先，模擬車輛生成：
[0014] ①.根據(jù)各車型的比例，由均勻分布隨機數(shù)與實測車型比例數(shù)的區(qū)間進行比較產(chǎn) 生下一步將要進入交通流的車輛的車型；
[0015] ②.根據(jù)該車型的橫向位置分布的比例，由均勻分布隨機數(shù)與實測橫向位置比 例數(shù)的區(qū)間進行比較產(chǎn)生該車輛所在的行駛車道；
[0016] ③.根據(jù)其行駛的車道，調(diào)用該車道車時距的分布函數(shù)，計算出隨機車時距，通過 在時間數(shù)列上排序，當排列數(shù)的時間間隔等于車流時距樣本的時距時，該時間點就生成該 輛車；
[0017] 其次，生成該輛車之后，同時調(diào)用該車型的車重、車速和橫向位置分布函數(shù)，隨機 生成各項參數(shù)，加載車輛屬性，隨機生成各項車輛屬性參數(shù)；
[0018] 最后，通過時間數(shù)列上排序，確定每一個時刻車輛在橋上的位置，最后通過在時間 上的連續(xù)，動態(tài)顯示車輛的運行狀態(tài)，從而建立基于濾過泊松過程的隨機車流仿真模型。
[0019] 進一步，在步驟1)中，獲取隨機車流樣本數(shù)據(jù)包括車型分類、車型構(gòu)成比例、車流 量、車道分布、車速參數(shù)、車時距參數(shù)、橫向位置參數(shù)、車重參數(shù)。
[0020] 進一步，在步驟2)中，利用K-S檢驗方法對抽取的樣本進行正態(tài)、對數(shù)正態(tài)、極值 I型、威布爾及伽馬五種分布類型的分布假設(shè)檢驗，尋找出與實測分布最接近的分布類型 及分布參數(shù)，其具體檢驗步驟如下：
[0021] 對于給定樣本容量為N的樣本空間，假定樣本點符合某一分布，此分布的分布函 數(shù)為Fx(x)，可以根據(jù)樣本值很方便地計算出樣本經(jīng)驗分布函數(shù)^,(.Y)，S Y(x)曲線呈階梯 狀，而假定的分布函數(shù)曲線Fx(x)為平滑曲線：
[0022] 將所有樣本點處Fx (x)與5\. U)的最大差值稱為K-S檢驗的統(tǒng)計值D，在 5Y(.\-) = (^Pli\.(T) = l#，D = 0;
[0023]
[0024] 如果對兩個不同樣本空間的經(jīng)驗分布函數(shù)的分布假設(shè)進行檢驗，則K-S檢驗的統(tǒng) 計量觀測值為：
[0025]
[0026] 對于給定的顯著性水平a，查K-S分布臨界值表得到Dn，a，比較統(tǒng)計量觀測值D與 相應(yīng)臨界值D n:a:如果D < D n:a，則認為樣本符合假定的分布；否則，認為樣本拒絕假定的分 布；對不服從以上任何一種假設(shè)分布的數(shù)據(jù)進行最小二乘非線性擬合的方法，尋找出與實 測分布最接近的分布類型及分布參數(shù)，為下一步隨機車流仿真方法的實現(xiàn)提供數(shù)據(jù)支持。
[0027] 進一步，在步驟3)中，在建立車輛生成模塊時，利用Monte-Carlo法產(chǎn)生隨機的時 距矩陣，給每個時距矩陣賦予隨機車輛。
[0028] 進一步，在步驟3)中，在進行隨機車流仿真模擬時，根據(jù)實測車輛橫向位置分布 類型，通過對分布函數(shù)進行Monte-Cralo隨機抽樣，將隨機抽樣值作為橫向位置屬性賦予 車輛，據(jù)此橫向位置繪制車輛在結(jié)構(gòu)上的位置。
[0029] 進一步，在步驟1)中，在車速參數(shù)的統(tǒng)計時，以小類即12種車型為單位進行統(tǒng)計 分析；在步驟3)中，在進行隨機車流仿真模擬時，當具體給各車型賦予車速時，可以按照每 種車型各自的車速分布類型來隨機賦予車速，當某個車型的車速服從多個分布時，以具體 檢驗時最接近的那個分布類型來代表其分布。
[0030] 本發(fā)明的有益效果為：
[0031] 1、本發(fā)明利用Monte-Carlo法產(chǎn)生隨機車輛數(shù)列，然后在已有車型的基礎(chǔ)上，給 每個車輛樣本賦予隨機車時距，并同時賦予每個車輛的車速，橫向位置，車重等屬性。然后 通過時間計數(shù)，確定每一個時刻車輛在橋上的位置，最后通過在時間上的連續(xù)，動態(tài)顯示車 輛的運行狀態(tài)，從而建立基于濾過泊松過程的隨機車流仿真模型，依據(jù)濾過泊松過程的原 理，結(jié)合實測的車輛參數(shù)分布類型，建立隨機車流仿真模型，描述車輛隨機性的分布規(guī)律， 精確度高，可更精細的描述車輛隨機性的分布規(guī)律，更真實的反映作用于橋梁上實際車輛 荷載，對于橋梁結(jié)構(gòu)的疲勞分析與動力響應(yīng)分析提供有力支撐。
[0032] 2、本發(fā)明是結(jié)合實測的車輛參數(shù)分布類型所進行的隨機車流仿真模擬，在具體給 各車型賦予參數(shù)時，按照分類不同的車型各自的車時距參數(shù)、車速參數(shù)、建立車時距、車重 參數(shù)、橫向位置參數(shù)的分布類型來隨機賦予參數(shù)，當某個車型的參數(shù)服從多個分布時，以具 體檢驗時最接近的那個分布類型來代表其分布，進一步提高模擬的精確度。
【附圖說明】
[0033] 圖1為交通荷載信息采集裝置現(xiàn)場布局圖；
[0034] 圖2為實測24小時車流量各車型比例圖；
[0035] 圖3公路橋梁隨機車流調(diào)查路線圖；
[0036] 圖4為隨機車流參數(shù)統(tǒng)計分析流程圖；
[0037] 圖5為隨機車流編制流程圖；
[0038] 圖6為車輛運行模型流程圖； 圖7為車型比例圖； 圖8為一類車行車道橫向位置對比圖； 圖9為二類車行車道橫向位置對比圖； 圖10為三類車行車道橫向位置對比圖； 圖11為四類車行車道橫向位置對比圖； 圖12為五類車行車道橫向位置對比圖； 圖13為一類車超車道橫向位置對比圖； 圖14為二類車超車道橫向位置對比圖； 圖15為三類車超車道橫向位置對比圖； 圖16為四類車超車道橫向位置對比圖； 圖17為五類車超車道橫向位置對比圖； 圖18為48小時數(shù)據(jù)行車道橫向位置對比圖； 圖19為48小時數(shù)據(jù)超車道橫向位置對比圖； 圖20為一類車車重數(shù)據(jù)對比圖； 圖21為二類車車重數(shù)據(jù)對比圖； 圖22為三類車車重數(shù)據(jù)對比圖； 圖23為四類車車重數(shù)據(jù)對比圖； 圖24為五類車車重數(shù)據(jù)對比圖； 圖25為一類車車時距數(shù)據(jù)對比圖； 圖26為二類車車時距數(shù)據(jù)對比圖； 圖27為三類車車時距數(shù)據(jù)對比圖； 圖28為四類車車時距數(shù)據(jù)對比圖； 圖29為五類車車時距數(shù)據(jù)對比圖； 圖30為一類車車速數(shù)據(jù)對比圖； 圖31為二類車車速數(shù)據(jù)對比圖； 圖32為三類車車速數(shù)據(jù)對比圖； 圖33為四類車車速數(shù)據(jù)對比圖； 圖34為五類車車速數(shù)據(jù)對比圖；
[0039] 其中，1-線陣C⑶相機1、2_線陣C⑶相機11、3_專用攝像機、4-立柱、5-抓拍位 置。
【具體實施方式】
[0040] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和有益效果更加清楚，下面將結(jié)合附圖和實施例， 對本