基于WIM的典型城市桥梁车辆荷载状况分析

梁 旭， 陈 斌,， 王健伟， 谢 旭， 卢彭真

(1. 杭州市市政设施监管中心， 浙江 杭州 310003； 2. 浙江大学 建筑工程学院， 浙江 杭州 310058；3. 浙江工业大学 建筑工程学院， 浙江 杭州 310003)

车辆荷载是桥梁承受的主要可变荷载。我国现行的公路桥梁车辆荷载标准是在1990年四条国道干线上五个白天12 h的交通流车辆数据分析的基础上提出的[1, 2]。但随着经济的快速增长，尤其近二十年来汽车工业和交通运输的迅速发展，道路交通流量不断大幅增长，重型车辆大量涌现，使得车辆荷载较以往发生了很大变化[3, 4]。相关研究也表明：各地车辆荷载形式众多，呈现出较强的地域性[3, 5]。同时，我国《公路桥梁承载能力检测评定规程》[6]也提出了在桥梁评估时考虑实际桥梁交通状况对标准活荷载进行修正的要求。而近年来由超重车辆引起的桥梁坍塌事故，更进一步提出了调查实际车辆荷载状况的必要性和紧迫性。通过调查，了解区域桥梁车辆荷载的实际状况，不仅有助于既有桥梁安全性的合理评估，还有助于制定切实的超重车辆治理和桥梁安全管理措施。

动态称重系统(WIM)的出现为科研人员和工程师获取交通车辆数据提供了新的途径。由其获得的车辆荷载数据能全面体现交通流的信息，排除了人为因素的影响，是研究区域交通状况，获取特征车辆荷载的重要依据。许多学者就此开展了一系列研究[7～10]，分析车辆构成特征、预测荷载极值、建立车辆荷载模型、评估桥梁安全等。本文基于杭州石祥路留石高架的动态称重系统(WIM)采集的交通流和车辆荷载数据，通过对交通流量、车辆构成、轴载、车辆总重等进行分析，获取了其概率统计特性及分布规律，建立了轴载谱和车辆总重谱，并与相关规范进行了比较。这些特征车辆荷载的获取有助于进一步开展当地桥梁的结构可靠性评估，建立起更加接近实际情况的交通荷载模型,以提高分析的准确性。

1 数据采集与处理

1.1 动态称重系统

动态称重是测量行驶车辆的动态轮胎受力并计算相应的静态车辆重量的过程。车辆动态称重(Weigh-in-Motion，简称WIM)系统是由一组传感器和支持仪器组成，用来测量行驶车辆的出现时间及其动态轮胎受力，计算车辆的重量、车速、轴距、车型以及有关车辆的其他参数并且处理、显示和存储的系统。称重传感器是动态称重系统的核心器件，是测量系统的输入端。目前在国内外动态称重系统实际应用中，主要有弯板式传感器、压电石英式传感器、电容式传感器、桥式称重平台和光纤式传感器[11]。

考虑到弯板是一种得到广泛赞誉的动态称重传感器，在欧盟交通委员会、美国联邦交通委员会等组织进行的历次动态称重产品测试中均得到良好结果。因此，本研究的动态称重系统(WIM)采用弯板式传感器，并由感应线圈、高清摄像头、补光灯及工业计算机等仪器构成。系统安装地点位于杭州石祥路留石高架桥上桥口的两个车道上(图1)，该位置周边分布有钢材、食品等诸多物流市场，重车通行频繁，是大型货车进出城的必经之地。通过在桥梁上设置弯板称重传感器，用于动态检测车辆的重量信息，在弯板的两侧设置线圈车辆检测器，用于分离车辆，并配合弯板传感器检测车辆的车道和跨道，以及车速信息等，在路侧设置数据采集控制器，用于接收弯板及线圈信息，并进行信息处理，形成被检测车辆信息，上传至控制中心。WIM系统采集的数据包含车辆通过时间、总重、轴重、轴数、轴组数、轴距、车型、车道位置、速度、加速度、车牌号、车牌类型，以及车头照片，原始数据的样式如图2所示。需要指出的是受前后线圈距离的影响，系统无法分离车间距小于6 m的两辆车，而会错误的将其计成一辆车。

图1 安装在杭州石祥路留石高架的动态称重系统(WIM)

图2 动态称重系统采集的原始数据

为确保数据的准确性，在系统安装好后需要进行标定，标定采用两辆整车重量分别为19.75 t(二轴车)、30.26 t(三轴车)的卡车,分别以20 km/h、30 km/h、40 km/h、50 km/h、60 km/h、70 km/h、80 km/h的速度在车道上行使通过弯板进行测试。为提高测试的精度，两车尽量保存匀速通过，以减少加速或刹车带来的误差。从校准后的测试数据可以看出，系统精度满足产品质量不大于7%的要求，但数据误差并不随车速的变化而发生规律性的变化，呈现出一种无序性。这可能是车辆行驶和传感器系统的诸多不确定因素导致，需要进一步开展研究。

1.2 数据处理

从动态称重系统(WIM)的记录数据可以提取不同车流参数的统计。本研究的动态称重系统于2012年5月下旬完成安装并投入使用，截至目前已获得完整一年的车辆数据。为减少数据处理工作量，本次选取2012年6月最后两个星期(即2012年6月16日至29日)的数据进行分析和对比。这些数据可以反映监测位置的交通状况和车辆信息。本文的分析将大于等于3 t的车辆视为货车，并根据交通部的规定将总重超过40 t，单轴重超过10 t的视为超载。WIM数据的预处理是数据分析之前的重要工作，预处理将剔除明显错误和无意义的数据。根据原始数据的分析，本研究主要剔除的数据类型有以下几种：(1)车辆总重GVW值为0的；(2)车辆轴数少于等于1的；(3)车辆编号和数据完全重复的；(4)轴距长度大于车辆长度的；(5)轴距长度大于11 m的；(6)车辆总重明显小于同轴数车辆总重的。

2 交通状况分析

车流量和车流构成是两个表征车辆交通状况的重要指标。我国《公路桥梁承载能力检测评定规程》[11]引入考虑实际桥梁位置典型代表交通量、大车混入率和轴荷载分布状况的修正系数，对标准活荷载进行修正。因此，对车流量、车辆构成、轴重和车辆总重进行分析具有重要意义。

2.1 车流量

车流量可以分为日交通流量和小时交通流量，日交通流量表征的是一周中日交通流量的变化情况，小时交通流量表征的是一天中每一时段车流量的变化情况，两者结合能更合理的分析监测地点的交通流变化情况，而由前者则可获得典型代表交通量指标。2012年6月16日至29日两周日交通流量和货车(GVW>3 t)的日交通流量如图3、图4所示。从图中可以看出两周内日交通流量总体服从由周1到周7逐日下降的规律，且大于3 t的货车也基本服从这个规律，但第2周的货车则规律性不强。另外，第1周和第2周的日交通流量在一周中总体相差较大，第1周最大日交通流量接近3.2万辆，而第2周的最大日交通流量才2.4万辆。这种规律可能是与该位置位于物流区周边的过境道路上的性质有关，可以由人们的出行规律和货运物流进行解释。

图3 2012年6月16日至29日两周日交通流量变化

图4 2012年6月16日至29日两周货车(GVW>3 t)日交通流量变化

图5、图6、图7给出了1天中各时段的总车流量、大于3 t货车流量和大于40 t货车流量的变化情况。从图中可以看出，1天中各时段的总车流量具有很强的规律性，基本在每日9点前后达到1天的最高峰，在18点左右达到1天中的次高峰，最大时段车流量接近2700辆。与总流量不同，大于3 t货车的时段流量并不具有很强的规律性，只是在5点至9点有一个增长的过程。但从图7可以看出，超载货车大多在后半夜到凌晨时段通行，5点至6点时段的通行量最大，最多的1小时通行达到40辆。而白天超载货车通行基本维持在个位数的水平，有时1小时的通行量甚至为0。

图5 一周中每日24个时段车流量变化情况

图6 一周中每日24个时段﹥3 t货车流量变化情况

图7 一周中每日24个时段﹥40 t货车流量变化情况

2.2 车流构成

分析两周不同总重车辆的通行状况和不同轴数车辆的通行状况，由前者即可获得大车混入率指标。图8给出了两周内不同总重等级车辆的交通流量分布状况，从图中可以看出，小于等于3 t的车辆占据绝大多数，达总车流数的90.7%。结合时段流量分析可知，两周内通过监控位置的车辆总数为335462辆。其中20 t以上的货车有2406辆，超过40 t的有819辆，占20 t以上货车总数的34%，最重记录达115 t。从819辆40 t以上超限车辆随时间分布可以看出，超限车辆夜间(87%)多于白天(13%)，后半夜(68%)多于前半夜(19%)，后半夜恶性超载的现象明显比其他时间严重。

图8 两周内不同总重车辆的交通流量分布

表1给出了不同轴数车辆的交通量分布状况，从表中可以看出两轴车占据绝大多数，达97.7%。随着轴数的增加，车辆数相应较少。

表1 两周内不同轴数车辆的交通量分布

3 车辆荷载状况

3.1 车辆轴载

车辆轴重是道路和桥梁设计的重要参数，是确定荷载修正系数的轴荷载分布状况的重要指标。在不考虑车道分布情况下，对两周的车辆轴重数据进行分析。经过计算间隔为1 t的车轴数量，结果显示车轴数量随着轴重的增加而减少(图9)，绝大多数的轴重是小于1 t的，占总轴数的90.8%。其次多数的是1～2 t重的轴数，占总数的28.9%。值得注意的是，有7249个车辆轴重超过了10 t的超载标准，占总数的2.86%；2575个车辆轴重超过15 t，占总数的1.23%，最大的单轴重量达到39.5吨，是超载标准的4倍。

图9 不同轴重下的轴数分布状况

根据文献[8]，青马大桥慢车道上车辆轴重超过10 t的轴数占到总轴数的3.821%，最大轴重12.5 t，这与英国规范BS5400较接近，而相对该桥设计荷载谱小。与之对比，本文监测位置的车辆荷载等级总体较低(图10)，但恶性超载严重。

图10 基于WIM数据的车辆轴载谱

3.2 车辆总重

车辆总重也是道路和桥梁设计的重要参数，是确定大车混入率的重要指标，更是超限车辆管理的重要依据。英国规范BS5400：第10部分给出了一个典型货车总重柱状图，用以在无法获得WIM数据的情况下车流模拟的参考。图11给出了两周车流的总重谱，经与文献[8]给出的青马大桥慢车道上车辆总重谱和英国规范BS5400车辆总重谱数据的比较，可以看出本文监测位置车辆总重荷载状况总体不大，货车通行量较小，但重车规模比前两者都大，青马大桥通行车辆的的最大总重为55 t，英国规范的最大总重为42 t，而本监测点的最大总重为115 t。

图11 基于WIM数据的车辆总重谱

图12 基于WIM数据的车辆总重概率密度

图13 不同轴数车辆总重概率密度和累积概率分布

图12给出了车辆总重的概率密度分布图，从图中可以看出车辆总重服从双峰分布，但是由于监测位置重车通行总量较小，与相关文献[7]相比，第2个峰显得很小。

不同轴数车辆的总重概率分布是随机车流模拟和结构可靠度分析的基础。在不考虑车道分布情况下，对两周的不同轴数车辆的总重概率分布进行分析(图13)。从图可以看出，2轴车车辆总重表现为单峰分布，而3轴以上车辆总重均表现为多峰分布，且5轴车和6轴车表现为明显的3峰分布。对于各轴数车辆总重满足的概率密度函数和累积概率分布函数类型需要进一步研究确定。另外，从不同轴数车辆的总重分布还可以看出，轴重大(如最大轴重39.5 t)的车辆主要是2轴、3轴车辆，可以确定这部分车辆对桥梁等基础设施的破坏较为严重。

4 结 论

基于安装在杭州石祥路留石高架上的动态称重系统(WIM)采集的交通流和车辆荷载数据，通过对交通流量、车辆构成、轴载、车辆总重、轴载谱、车辆总重谱等进行分析，讨论了其概率统计特性及分布规律，获得了以下结论：

(1)一周中日交通流量总体服从由周1到周7逐日减少的规律。一天中各时段的总交通流量具有很强的潮汐规律性，基本在每日9点前后达到一天的最高峰，在18点左右达到一天中的次高峰。

(2)两周内的车辆通行总数为335462辆，其中小于等于3 t的车辆占据绝大多数，达总车流数的90.7%；大于等于20 t的货车有2406辆，大于等于40 t的货车有819辆，占20 t以上货车总数的34%，最重记录达115 t。从819辆40 t以上超限车辆随时间分布可以看出，超限车辆夜间(87%)多于白天(13%)，后半夜(68%)多于前半夜(19%)，后半夜车辆恶性超载的现象明显比其他时间的严重。

(3)2.86%的车辆轴重超过了10 t的超载标准，1.23%的车辆轴重超过15 t，最大的单轴重量达到39.5 t，是超载标准的4倍；与文献[8] 和英国规范BS5400对比，本文监测位置的车辆荷载等级总体较低，但恶性超载严重。

(4)2轴车车辆总重表现为单峰分布，3轴以上车辆的总重均表现为多峰分布，5轴车和6轴车的总重表现为明显的3峰分布。轴重大(如最大轴重39.5 t)的车辆主要是2轴、3轴车辆，这部分车辆对桥梁等基础设施的危害较大。

[1] 李扬海，鲍卫刚，郭修武，等. 公路桥梁结构可靠度与概率极限状态设计[M]. 北京：人民交通出版社，1997.

[2] JTG D60-2004，公路桥涵设计通用规范[S].

[3] 周泳涛，鲍卫刚，翟 辉，等. 我国高速公路交通荷载标准研究[J]. 公路交通科技，2010，27(2)：36-41.

[4] 许肇峰, 王 强, 刘仰韶. 基于 WIM 的广东省公路桥梁车辆荷载模型研究[J]. 桥梁建设, 2012, 42(6): 39-44.

[5] O′connor A, O′Brien E J. Traffic load modelling and factors influencing the accuracy of predicted extremes[J]. Canadian Journal of Civil Engineering, 2005, 32(1): 270-278.

[6] JTG/T J21-2011，公路桥梁承载能力检测评定规程[S].

[7] 王 涛，韩万水，黄平明. 公路桥梁交通荷载研究现状及展望[J]. 建筑科学与工程学报， 2010，27(4)：31-38.

[8] Miao T J, Chan T H T. Bridge live load models from WIM data[J]. Engineering Structures, 2002, 24(8): 1071-1084.

[9] Xu Y L, Chen Z W, Wong K Y. Vehicle Loading and Effect on the Tsing Ma Bridge Using WIM Data [C]// Proceedings of the Fifth International Conference on Bridge Maintenance, Safety and Management. Philadelphia, Pennsylvania, USA ：CRC Press, 2010: 215.

[10]Getachew A, Obrien E J. Simplified site-specific traffic load models for bridge assessment[J]. Structure and Infrastructure Engineering, 2007, 3(4): 303-311.

[11]李 磊，动态称重系统关键技术研究[D].西安：长安大学，2008.