桥轴线拟合的分期回归方法

2015-03-29 06:33
测绘通报 2015年6期
关键词:中孔轴线残差

徐 兮

(1.重庆电讯职业学院,重庆630342;2.重庆交通大学,重庆400074)

一、引 言

对历史悠久的文物桥或“超期服役”的老旧桥进行安全、健康诊断,是一项严谨和必需的工作,常规的措施是将设计、施工资料与变形测量数据进行比较分析,提出经济适用的维修养护方案并加以执行,以保障桥梁在稳定的状态下能够良性运通。而文物桥、老旧桥大多年代久远,其设计、施工资料因社会变革或战火动乱大多荡然无存,这就给相关活动的开展带来了不小的困难。

民国时期建筑,延用至今的重庆市江津区SF拱桥,设计施工资料全部缺失,设计寿命无法查得,为保障运通的安全,从20世纪80年代起,每10年对该桥进行了一次全面监测。在SF桥最近一次的健康诊断工作中,笔者负责数据处理分析工作,期间,在原始资料缺乏的情况下采用分期回归方法,完成了该桥的变形分析判断任务。

二、测量方法与观测数据

分别建立以三孔左拱脚为原点、两拱脚的连线为x轴、与x轴垂直方向(桥高)为y轴的坐标系(如图1所示);对3个孔进行变形观测,但由于3个孔的观测方法及后续分析方法等完全相同,本文仅对中孔展开讨论。

为了确定中孔拱轴线形态,按常规要在中孔拱轴线上预先设定一定数量的等间隔的标志点,而此项操作却极其困难。为了不设定这种标志,以及在桥面上便于进行测角、量距,首先在拱脚两点且与拱脚连线相垂直的直线方向的地面上,任意选C1、C2点,分别安置经纬仪,瞄准两拱脚点,抬高望远镜,在桥上定出两拱脚点的投影点O'、O″,在拱脚线外的任一点C处立标志,测出β1、β2角及O'、O″之距离DO'O″,即可求出C至O'的平距d0。(如图2(a)所示)。

图1 坐标示意图

图2 观测示意图

将DO'O″25等分得25个截面,算出O'至每一截面的平距,即求出了每一截面的x坐标(见表1)。根据d0、β1和任意截面的xi,可求出以O为后视方向该截面应有的平角ri,以及截面与C点的距离di。在C点安置经纬仪,后视O(水平盘归零),转动照准部至水平盘得ri值,水平制动后抬高望远镜,分别瞄准拱腹、拱背,读出竖盘读数,计算出αi腹、αi背,再采用di值,即可求出yi腹、yi背,取其均值即为该截面与孔轴线之交点的纵坐标值yi(如图2(b)、(c)所示),列于表1的x、y。

三、分期回归建模

1.数学推演

通过以前对该桥的变形分析已知,桥拱为圆曲线型

式中,(a,b)为圆心坐标;R为半径。经分解变换,得圆一般方程为

式中,D、E、F为参数。为求D、E、F,分别将(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)代入式(2),得方程组

表1 数据表

应用代入法整理式(3),求出

通过分解化简等互换式(1)和式(2),a、b、R可用D、E、F表示

整理式(1),得y的计算式

模型有效与否,采用相关性检验

残差算式

2.第一期回归

将表1第1、2、3点的观测数据分别代入式(4)—式(6),求出D=-30.87,E=-2.11,F=21.86,将上述值代入式(7)—式(9),计算出a=15.43,b=1.06,R=14.75,则第一期回归模型为

应用式(11)求得式(13)的相关性系数r=0.970,查相关性系数表得其临界值ra=0.917,r>ra,第一期回归模型成立。

将1、2、3点的x值代入第一期模型即式(13),分别求出1、2、3点的拟合值y拟;应用式(12)分别求出1、2、3点的残差,均填入表1相应栏。

3.各期回归

同理同法,分别以3个点为一期(如3、4、5,5、6、7,7、8、9,…),将相关数据先后代入式(4)—式(9),拟合出本期模型,之后应用式(11)与相关性系数表进行检验、应用式(12)求出各残差,并用相关数据续填表1,模型汇总见表2。

表2 模型汇总表

4.拟合曲线

以x为横标、y为纵标绘制桥拱轴线形态图(如图3所示)。

图3 桥拱轴线形态图

四、分 析

表2中各模型的相关性系数r值均大于临界值ra=0.917,表明各期模型均有效,进而证明本例回归方法正确且满足精度。

表1中4—9点的残差Δ较大,最大达到33 cm,而对应的2、3、4期模型的相关性系数r并未超限,肉眼观察桥拱4—9点弧段,发现风化现象,因而基本可以断定4—9点Δ值偏大的原因,是由于对应弧段风化较严重引起,制定维护方案时应注意该问题。

21点的Δ值为9 cm,与前后相邻数据比较显然存在异常,加之建模时使用了21点的数据,使10、11期模型的r值变小,可以认为21点观测值包含粗差。

综上分析同时由图3可看出,本例桥孔不仅依然保持圆弧拱形态,而且整体稳定,无大的形变,略加维修可正常使用。

五、结束语

本文采用分期回归理论方法,在设计、施工原始资料不存在的情况下,对老旧桥进行了变形监测数据处理和分析,建立了回归分析模型,结果证明该方法切实可用。

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