基于正态云模型的桥梁结构安全风险评价

刘 洋，熊伟芬，邱明喜

(1.武汉港湾工程质量检测有限公司，湖北武汉 430040;2.海工结构新材料及维护加固技术湖北省重点实验室，湖北武汉 430040;3.中机三勘岩土工程有限公司，湖北武汉 430030)

基于正态云模型的桥梁结构安全风险评价

刘 洋1，2，熊伟芬3，邱明喜1，2

(1.武汉港湾工程质量检测有限公司，湖北武汉 430040;2.海工结构新材料及维护加固技术湖北省重点实验室，湖北武汉 430040;3.中机三勘岩土工程有限公司，湖北武汉 430030)

为进一步了解桥梁运营过程中风险特性及稳定性的风险等级，选取13个可量化的定性与定量相结合的因素作为评价指标，创新性地将云模型引入到桥梁结构安全预评价体系中;根据风险因子的不确定性，构建了运营桥梁结构稳定性评价云模型，并用某地4座桥梁为例，对模型的有效性进行了验证。结果表明:基于正态云模型的运营桥梁结构稳定性等级具有较好的可行性与适用性，可为控制和维护运营桥梁的结构稳定提供支持。

桥梁结构;云模型;安全评价;层次分析法

云模型是由李德毅院士于20世纪90年代提出［3］，能够实现定性与定量的转换，对于不确定性知识的表达具有很强的优越性，在数据挖掘、决策分析与智能控制等领域被广泛应用［4］。由于桥梁的结构受外界的影响比较大，而外界环境是一个不确定因素。为了客观评价桥梁在运营中的安全风险状态，避免由于环境的模糊性、随机性等不确定性因素而导致的结果不准确，本文结合层次分析法(AHP)［5］和云模型构建桥梁安全评价模型，为相关的桥梁维护管理者提供借鉴和决策意见。

1 正态云模型理论

云模型是一种处理定性概念和定量描述的不确信转换模型［6］。设U为一个用精确值表示的定量论域，C为U上的定性概念，若定量数值x∈U，且x是定性概念C的一次随机实现，x对C的隶属度μ(x)∈［0，1］，是具有稳定倾向的随机数 μ ，即 μ:U →［0，1］，存在 x∈U，x→μ(x);则 x在论域 U 上的分布称为云，记为C(x)，每个x称为一个云滴(x，μ(x))［7］。

云的数字特征反映了定性概念的定量特征，用期望Ex、熵En和超熵He表征。期望Ex表示论域空间最具代表性的定性概念值，反映了论域空间的中心值。En是定性概念模糊性和随机性的综合度量，En的大小不仅能够反映论域空间中可被定性概念接受的云滴的取值范围，也能够反映云滴之间的离散程度。He描述熵的不确定性，反映的是论域空间中云滴的凝聚程度，He越大，云滴就越厚［8-10］。

2 基于正态云模型的桥梁运营结构风险评价模型

2．1 基于正态云模型的桥梁安全风险评价流程

桥梁的结构安全受多重因素的影响，而这些因素往往都是随机的，前人的研究主要采用专家经验和指标相结合的方法来确定风险，本文提出基于正态云模型对桥梁的结构风险进行安全预评价，其主要流程如下。

(1)确定指标U。结合桥梁的安全规范、前人研究成果以及专家经验，构建评价指标的集合U={u1，u2，…，un}，同时确定指标的评语集 V，本文仅考虑 5 个等级，因此 V={v1，v2，v3，v4，v5}。

(2)确定指标权重Wi。本文采用主客观线性相结合的方法确定各个评价指标的权重，利用层次分析法确定指标的主观权重w1i，利用熵权法确定客观权重 w2i。

(3)计算指标云模型特征值(Ex，En，He)，构建隶属度关系矩阵R。结合云模型理论，根据所确定的评价指标，计算相应风险等级的Ex，En，He。

(4)计算评价结果B。利用权重和隶属度矩阵R确定风险评价结果B。

(5)确定隶属度等级。根据最大隶属度原则确定桥梁结构风险安全等级。

2．2 桥梁结构安全风险评价体系因子和权重的确定

2．2．1 指标体系建立

桥梁在运营过程中，结构的稳定性受到环境、荷载等因素的影响，易导致桥梁结构损伤或者破坏;而这些因素往往都具有不确定性，如桥梁所受荷载的不确定性、恶劣天气的不确定性等。因此，亟需对桥梁结构安全问题进行预评价，从而提前采取有效的措施进行管理和控制。

本文在前人关于桥梁风险研究的基础上［11］，结合相应的桥梁结构安全规范、历史监测数据等，确定影响桥梁结构的因素主要包括桥梁的混凝土碳化、桥梁钢筋锈蚀、桥梁的基础沉降以及管理水平这4个方面。考虑每个指标值的可获取性和是否可量化，本文选择了13个定性与定量相结合的三级因素指标，从而建立桥梁结构安全风险预评价体系，如图1所示。

2．2．2 安全评价等级的划分

结合桥梁结构规范以及前人研究［12］，本文尝试性地建立桥梁的安全等级划分标准，将桥梁结构安全等级评价划分为“Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ”5类，级别越高，对应的桥梁安全状况就越差，具体如表1所示。同时，也给出每个评价等级所对应的取值范围，如表2所示。

表1 桥梁安全状态等级划分

2．2．3 评价指标权重的确定

表2 桥梁结构安全性评价因子分级

为了确定桥梁结构安全风险的预评价等级，有必要先确定各个评价指标的综合权重。权重的大小对最终的评价结果有重大的影响，因此，为了确保指标权重分配的合理性和客观性，本文采用主客观权重相结合的办法来确定每个指标权重Wi的大小，这种方法融合了专家知识和实际监测值，能有效地消除由于主观偏好而出现的错误结果［13-14］。

式中:u为主观偏好系数;1－u为客观偏好系数;w1i为主观权重;w2i为客观权重。

当u＜0．5时，可以假定客观权重占据了很大的比重，比主观权重更重要，反之则认为主观权重的影响更大。基于此，本文认为主观权重和客观权重具有相同重要性，因此，每个指标的最终权重为式中:主观权重w1i可以采用层次分析法获得，客观权重w2i利用熵权法计算获得。

2．3 桥梁结构安全风险云模型

根据桥梁的安全风险等级划分和每个指标的取值范围，基于云模型理论，计算13个指标的云模型特征值(Ex，En，He)。桥梁结构安全风险预评价指标的云模型数字特征如表3所示。

在确定桥梁结构的安全预评价因子云模型数字特征后，运用正向正态云发生器，将影响桥梁运营结构安全风险的13个可量化指标生成相应的评价等级云模型。为了避免占据大量篇幅，此处仅仅给出了2个指标的云模型图，其中包括湿度(X4)以及管理水平(X12)，具体的可视化效果如图2所示。

表3 桥梁运营结构安全风险评价因子云模型数字特征

图2 指标X4和X12的评价等级云模型

3 实证分析

3．1 工程背景

本文选取某地区的 4 座桥梁 Y1、Y2、Y3、Y4，分别对这4座桥梁进行现场指标数据监测，同时邀请4位桥梁安全专家进行打分，最终得到该桥梁安全预评价指标的数据，如表4所示。

3．2 桥梁运营结构预评价结果分析

出于篇幅限制，本文仅以Y1桥梁为例，详细描述具体评价流程。结合云模型理论，计算各个评价指标的隶属度，例如，通过正向云发生器的计算可得到桥梁Y1沉降速度值(X9)隶属于各个安全评价等级的确定度 u1=0、u2=0．836、u3=0．98、u4=0.874、u5=0．806，利用最大确定度原则，可以判定该指标对应的风险隶属于Ⅲ级风险。

表4 某地区4个桥梁结构安全评价指标实际值

由指标区间范围(表2)可知，桥梁Y1每月沉降量为1.2 mm，应属于Ⅲ级风险，说明桥梁的结构较差，这一结果与计算得到的隶属度安全等级相同。因此，可以说明云模型在定性与定量表达之间能进行不确定性表达。

同理，其他评价指标相对应的风险评价等级也可以被确定。结合权重理论，利用式(4)计算每个安全等级的综合确定度u，根据最大确定度原则，可以确定该桥梁结构的安全等级。4座桥梁的最终评价结果如表5所示。

式中:ui为第i个指标的隶属度;wi为该指标权重。

表5 桥梁结构安全等级评价结果

从4座桥梁的安全评价结果可以发现，桥梁Y1、Y2、Y4的结构安全预评价等级为Ⅲ级，结构情况较差，桥梁部门应该加大监测力度，同时采取有效的措施进行管理和修复，避免出现事故;桥梁Y3运营结构的安全评价等级为Ⅱ级，结构状态较好、无破损，此时采用的措施应是持续监测，同时保持之前的管理措施。

4 结 诘

(1)本文结合桥梁结构安全风险的相关文献、桥梁结构规范，并根据桥梁运营过程中所处的环境，分别从桥梁的混凝土碳化、钢筋锈蚀、基础沉降以及运营维护与管理这4个方面，将定性指标与定量指标相结合，确定了13个评价指标，从而确定了桥梁结构安全预评价体系。

(2)本文将云模型引入桥梁结构安全风险预评价体系中，通过云模型数字特征实现桥梁安全预评价等级的定性语言与定量数值的不确定性转化。同时，在一定程度上对人为主观因素对评价结果的影响进行了修正，使得最后的结果更准确、更客观。

(3)以某地4座桥梁为例，验证了该评价方法的可行性和有效性，该方法为后续桥梁的运营管理与维护提供了一定的借鉴，具有显著的实用价值。

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Risk Assessment of Bridge Structures Based on Normal Cloud Model

LIU Yang1，2，XIONG Wei-fen3，QIU Ming-xi1，2
(1．Wuhan Harbour Engineering Quality Test Co．，Ltd．，Wuhan 430040，Hubei，China;2．Hubei Key Laboratory of Advanced Materials ＆ Reinforcement Technology Research for Marine Environment Structures，Wuhan 430040，Hubei，China;3．China Machinery TIDI Geotechnical Engineering Co．，Ltd．，Wuhan 430030，Hubei，China)

In order to further understand the risk characteristics and the structural stability of the bridges in operation，13 quantifiable qualitative and quantitative factors were selected as a combination of evaluation indicators，and the cloud model was newly introduced into the safety pre-evaluation system．According to the uncertainty of risk factors，the cloud model of bridge stability evaluation was established，and the validity of the model was verified by using four bridges．The results show that the stability level of the bridge structure based on the normal cloud model has good feasibility and applicability，which provides support for the control and maintenance of the structural stability of bridges in operation．

bridge structure;cloud model;safety evaluation;analytic hierarchy process

U447

B

1000-033X(2017)09-0116-05

0 引 言

随着中国交通运输事业的飞速发展，大量的桥梁建成使用并承担着巨大的荷载，而受外界环境等的影响，桥梁结构可能会受到破坏，影响桥梁的运营使用。因此，如何有效地对桥梁结构安全进行预评价是当前亟待解决的问题，也是控制和保证桥梁运营安全的前提。

当前，桥梁安全状态评价主要采用定性的评价方法，例如层次分析法、模糊综合评价法、故障树法等，这些方法缺乏客观性，主要依赖专家的知识和经验进行打分，在确定指标权重的时候，有很强的主观性，不能真实反映风险等级。实际上，桥梁结构的安全问题是一个巨大的不确定性系统［1］，这种不确定性主要表现在评价因素的不确性和因素数据的模糊性、随机性。因此，有必要结合定性评价和定量评价，进一步融合各评价指标监测数据以及专家知识，实现对桥梁结构安全的客观准确评价，从而为管理者提供决策和指导建议［2］。

2017-02-08

刘 洋(1986-)，男，湖北仙桃人，工程师，研究方向为桥梁与隧道工程。

［责任编辑:杜敏浩］