连续梁桥影响线识别与承载能力快速评估试验研究

周 宇, 尚稳齐, 狄生奎, 郑 旭, 贺文宇

(1.安徽建筑大学 土木工程学院,合肥 230601;2.安徽建筑大学 建筑健康监测与灾害预防技术国家地方联合工程实验室,合肥 230601;3.兰州交通大学 土木工程学院,兰州 730070;4.大连理工大学 土木工程学院,大连 116023;5.合肥工业大学 土木与水利工程学院,合肥 230009)

既有桥梁性能劣化将导致承载能力退化,依靠静载试验的桥梁承载能力评定方法被广泛应用于桥梁性能评估[1]。传统桥梁静载试验作为承载能力“验证性”测试,能够通过静置车辆荷载观测桥梁静态响应,进而评价桥梁承载能力[2],但静载试验需要在中断交通的情况下进行,其人车时间成本高,对日常交通运输干扰较大,且我国荷载试验中规定的荷载效率较高,易使在役桥梁出现新的损伤。桥梁影响线能够通过移动车辆加载方式,在桥面无车状态下开展测试,利用单一测点输出桥梁各截面刚度与边界信息,从而在较低荷载效率下可更快速度、更低成本地开展桥梁承载能力“诊断性”评估[3],实现桥梁结构性能“轻量化”检测,桥梁影响线的应用研究潜力巨大。

近年来,国内外学者愈发重视对桥梁影响线的应用研究,故桥梁影响线识别方法研究渐已成为热点[4]。但从桥梁时程响应中精准识别出影响线是该领域研究的重要基础,识别桥梁准静态影响线需考虑实测响应中掺杂着结构动力成分、车辆上桥与出桥时的车辆轴距,此外还有车辆多轴效应等干扰信息。Obrien等[5]提出的矩阵法可以直接识别桥梁实测响应中的影响线,但该方法的抗噪性一般。Leng[6]结合桥梁动态称重系统获取桥梁时程响应,研究发现基于最大似然估计法识别桥梁影响线具有较好的鲁棒性。Chen等[7]建立了车辆信息矩阵,提出基于曲率自适应优化并结合稀疏正则化的方法来识别桥梁影响线。王宁波等[8]研究基于多项式分段拟合的影响线识别方法,该方法能有效剥离桥梁时程响应中的动力成分。不难发现,以上方法研究仅通过简支梁桥进行验证,对多跨连续梁桥影响线识别方法的应用研究仍有待创新,尤其针对连续钢混结构梁桥的研究尚属空白。此外,采用桥梁时程响应分解重构方法能够有效识别桥梁结构影响线,但已有研究表明,其中经典重构去噪方法经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)存在端点效应与模态混叠现象[9],小波变换去噪法适用范围有限且计算缓慢,信号去噪前提需已知噪声的频率范围,故该方法自适应性不佳[10],若要从桥梁时程响应数据中剥离结构动力成分,还需采用计算快速、适用性强的信号分解重构方法。

国内外学者围绕桥梁影响线类方法在模型修正[11-13]、损伤诊断[14-15]、桥梁动态称重方面开展了广泛研究[16-17],在桥梁性能评价领域的研究也取得了一定进展。Sun等[18]利用低通滤波将移动车辆加载下的桥梁挠度时程响应转化为准静态时程响应,根据准静态挠度响应峰值实现了桥梁承载能力快速评估。李东平等[19]利用分段多项式法从桥梁实测响应中识别结构挠度、应变影响线,通过引入车辆轮胎-路面接触模型重构桥梁静力响应,提出了桥梁承载能力快速评估方法。Wang等[20]提出利用实测与理论影响线的控制截面系数比与面积比作为评价桥梁承载力的两个指标,并通过试验验证了所提方法的可行性。在车辆移动加载过程中,桥梁实测时程响应包含了桥梁影响线信息、结构动力响应成分与车辆多轴效应[21],因此精准地识别桥梁影响线更是实现桥梁承载能力快速评估的先决条件。以上研究尚未在理想情况下考虑车辆以较高移动速度(60～120 km/h)行驶加载,从而来研究影响线识别方法的可行性与准确性,且对结构形式更为复杂的钢混组合连续梁桥影响线识别与承载能力快速评估的适用性研究仍为空白。

应用影响线指标评估桥梁结构性能要求在试验过程中桥梁始终处于线弹性状态,因此提出采用较低的加载效率,保证了桥梁结构在低加载效率下移动车辆加载过程中处于线弹性状态,且能够保证现有常规测试设备在最佳测试量程内获取桥梁结构响应。研究通过提取桥梁中跨跨中挠度、应变时程响应,提出采用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)来剥离桥梁时程响应中的动力成分,从而获得梁桥结构准静态时程响应,进而根据车辆轴距和采样频率构建车辆信息矩阵,基于Tikhonov正则化方法求解桥梁影响线识别模型中的病态方程,识别出桥梁结构挠度、应变影响线,建立1/2双轴车行驶通过三跨变截面连续梁桥仿真模型来验证所提出的影响线识别方法。对某三跨连续钢混组合梁桥开展影响线识别与承载能力评估试验研究,通过在识别出的挠度、应变影响线上进行虚拟加载,从而重构桥梁虚拟静载试验工况,获取静力虚拟响应,经与实际静载试验测得的静力响应结果对比,进而证明基于实测影响线的桥梁承载能力快速评估方法的可行性与有效性,研究技术路线如图1所示。

图1 研究技术路线Fig.1 Research technical route

1 影响线识别方法

桥梁影响线识别首先采用VMD将时程响应分解为若干本征模态函数(intrinsic mode function,IMF),通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将时域信号转换为频域信号,获取各IMF函数主频率,以桥梁基频为阈值,将主频率大于阈值的IMF函数可视为动力成分而剔除,从而剥离出桥梁准静态时程响应。根据采样频率与车辆轴距信息建立影响线识别数学模型,用于剔除桥梁准静态时程桥梁中的车辆多轴效应,利用Tikhonov正则化解决影响线识别模型中的病态方程并求解桥梁准静态影响线。

1.1 时程响应预处理

VMD方法可以通过迭代搜寻变分模态的最优解,能有效避免模态混叠、过包络、欠包络、边界效应等问题,针对复杂数据该方法具有较好的分解精度及抗噪声干扰等优点,采用VMD将时域信号分解为K个从高频到低频的有限带宽IMF。假定各有限带宽的IMF都围绕各自中心频率扰动,通过迭代搜寻K个模态,设各模态之和等于原始信号为约束条件[22],使各模态估计带宽最小,其数值模型为

(1)

为求解上述约束变分问题最优解,引入二次惩罚因子α和交替乘法算子λ(t),将式(1)转化为非约束变分问题,无约束Lagrange函数见式(2)。

(2)

(3)

(4)

(5)

式中:^ 表示傅里叶变换运算;τ为时间步长。

(6)

为防止原始信号出现过分解或分解不完全的情况,K从2开始依次取值,当IMF(K-1)的主频率小于结构基频,对IMF(K-1)、IMF(K)进行信号重构,重构信号即为桥梁实测的准静态时程响应。

1.2 建立影响线识别模型

基于VMD预处理后的桥梁准静态时程响应中存在车辆多轴效应,应建立影响线识别模型进一步求解桥梁影响线。假设车辆各轴引起的桥梁结构响应相互独立,即实测桥梁响应是车辆各轴引起桥梁响应叠加的结果[24]。可将连续影响线离散简化为结构有限节点上的影响线系数,对每个采样点k,桥梁实测响应表达见式(7)

(7)

式中:R(k)为实测桥梁响应;N为车辆轴数;Ai为车辆轴质量;φ(k-Ci)为第i轴对应的影响线系数;ηk-Ci为第i轴与桥梁相互作用所产生的动力成分。

Ci为各轴与第一轴之间采样差,且Ci必须为整数,具体表达式为

(8)

式中:Di为第i轴与第一轴的距离;f为采样频率;v为车辆速度。

建立桥梁时程响应经VMD预处理的影响线识别数学模型为

Rs=LΦ

(9)

式中:Rs为桥梁准静态响应;L为车辆信息矩阵;Φ为桥梁节点的影响线系数。

车辆信息矩阵由采样频率、车辆轴质量、车轴数、轴距和车辆速度等参数确定,车速与采样频率决定了车辆信息矩阵列数,传感器采样频率决定其行数。以车辆前轴上桥与后轴出桥为计时起点和终点,车辆信息矩阵表达见式(10)

(10)

1.3 识别桥梁影响线

桥梁动力时程响应经VMD预处理后可代入式(9)求解影响线,然而时程响应预处理后仍可能存在动力成分剥离不充分的现象,通过引入误差e修正公式(9),修正后的影响线识别模型见式(11)

Rs=LΦ+e

(11)

由于影响线识别属于反问题求解范畴,式(11)中误差项会导致影响线识别模型的数学方程病态化,Tikhonov正则化方法可以通过L2范数作为罚函数来限制最小二乘表达式,从而有效解决由误差项引起的不适定问题,影响线求解的正则化方程见式(12)

(12)

正则化经验矩阵为

(13)

代入经验矩阵对式(12)求导,令导函数为0,影响线求解表达见式(14)。

Φ=(LTL+λ2TTT)-1LTRS

(14)

图2 影响线识别流程Fig.2 Influence line identification process

图3 L曲线法示意图Fig.3 L curve method diagram

2 影响线识别方法验证

2.1 车桥数值模型建立

建立四自由度1/2双轴车行驶通过三跨变截面连续梁桥模型,利用中跨跨中挠度与应变时程响应识别桥梁挠度与应变影响线。桥梁跨径组合为15 m+30 m+15 m,划分200个单元,梁单元采用Beam188,0#台、3#台与中跨跨中截面梁高0.75 m,1#墩与2#墩墩顶截面处梁高1.25 m,材料弹性模量取2.46×1011N/m2,密度为2 000 kg/m3,桥梁模型基频为9.047 Hz。1/2双轴车轴距为3 m。假定车体与转向架不产生弹性变形,悬挂阻尼通过弹簧模拟,车桥始终接触,车桥模型如图4所示。

图4 车桥模型及车辆动力学模型(m)Fig.4 Axle model and vehicle dynamics model (m)

图4中:m1、m2分别为前、后轴质量,m3为车身质量;J为车体点头刚度;Ka1、Ka2分别为前后轴一系悬挂刚度,Kb1、Kb2分别为前后轴二系悬挂刚度;Ca1、Ca2分别为前后轴一系悬挂阻尼系数,Cb1、Cb2分别为前后轴二系悬挂阻尼系数;Z1、Z2分别为前后转向架自由度,Z3为车体沉浮自由度;θ为车体点头自由度。车辆动力模型参数如表1所示。

表1 车辆动力模型参数[27]Tab.1 Vehicle dynamic model parameters

2.2 数据预处理

选择三跨连续梁中跨跨中为测点,设定车辆分别以0.001 km/h、30 km/h、60 km/h、90 km/h和120 km/h速度过桥,开展模拟研究,测得挠度曲线(deflection curve, DC)、应变曲线(strain curve, SC),如图5、图6所示。其中,车辆0.001 km/h速度行驶过桥被认定为桥梁静态响应。

图5 算例模型挠度响应曲线Fig.5 Vehicle dynamic model parameters

图6 算例模型应变响应曲线Fig.6 Example model strain response curve

由图5、6可知,随车辆速度增大,桥梁挠度与应变响应动力波动愈加明显,且由于实际加载采用两轴车辆,车辆多轴效应导致连续梁桥中跨跨中附近时程响应曲线存在“平台”,其长度等于车辆轴距。采用VMD预处理剥离桥梁响应中动力成分,获取准静态响应曲线,见图7、图9,其中挠度与应变的局部细节图分别见图8、图10。

由图7、9可知,基于VMD的桥梁动力响应预处理方法可有效剔除连续梁桥挠度、应变响应中的动力成分。准静态挠度响应曲线与桥梁静态响应曲线吻合较好,但预处理得到的应变响应曲线随加载车辆速度的增大,与桥梁静态响应曲线吻合程度降低。

分析图8可知,由于VMD方法旨在剔除桥梁时程响应中的动力成分,经预处理得到的桥梁准静态挠度响应绝对值峰值均小于结构静态响应的绝对值峰值,即得到的挠度响应曲线存在“削峰”现象。当车辆移动速度为30 km/h时,桥梁挠度时程响应中动力成分较少,经VMD预处理得到“削峰”明显且光滑的曲线,但随着车辆移动速度渐大,准静态挠度响应曲线绝对值峰值渐大,即得到的挠度响应曲线峰值愈加贴近结构静态响应峰值。

分析图10可知,预处理得到了光滑的准静态应变响应曲线,且“平台”消失,准静态应变响应曲线两端与结构静态响应曲线吻合较好。但随着车辆移动速度增大,准静态应变响应曲线峰值附近出现无规则变化,该现象是由VMD初设条件及应变时程曲线形状引起,其本质是应变时程曲线中的IMF未被完全识别。

2.3 影响线识别

经VMD预处理得到的准静态挠度、应变响应仍含有车辆多轴效应,研究通过建立车辆信息矩阵,将多轴车辆移动荷载转化为单位集中荷载,进而采用Tikhonov正则化方法求解结构影响线。

将车速0.001 km/h识别的连续梁桥算例影响线作为结构影响线基线(baseline),绘制挠度影响线(deflection influence line, DIL)识别结果见图11,绘制应变影响线(strain influence line, SIL)识别结果见图13,其中算例DIL、SIL局部细节图分别见图12、图14。

由图11、13可知,基于VMD与Tikhonov正则化的桥梁影响线识别方法可有效识别出连续梁桥中跨跨中的挠度、应变影响线,且识别出的影响线与结构影响线基线吻合较好。由图12、14可知,随车辆移动速度渐大,识别出的挠度、应变影响线绝对值峰值渐小,识别误差随加载车辆速度的增大而增大。本研究采用的Tikhonov正则化方法本身具有平滑信号的特性,作为VMD方法的补充可进一步剔除高速移动车辆过桥时桥梁时程响应中的高频动力成分,进而使获得的桥梁准静态影响线峰值与影响线基线误差随车辆移动速度增大而增大。

2.4 误差分析

为进一步定量连续梁桥影响线识别的效果,分析所提方法的识别精度,现引入整体相对误差(overall relative error, ORE)与峰值相对误差(peakvalue relative error, PRE),见式(15)、(16),对提出的影响线识别方法进行综合评价。

(15)

(16)

式中:φm为影响线基线系数;φs为准静态影响线系数。

由表2可知,基于VMD与Tikhonov正则化方法识别得到的连续梁桥影响线,同其影响线基线间误差均随着车辆移动加载速度增大而增大。车速≤120 km/h时,所识别的挠度影响线与结构影响线基线间误差小于3%,应变影响线识别误差小于4%。由于挠度、应变影响线PRE均为正值,故应变、挠度影响线峰值均小于影响线基线峰值,因此基于VMD与Tikhonov正则化的影响线识别方法会导致识别出的影响线绝对值峰值系数偏小。

表2 模型影响线识别误差Tab.2 The model affects the line identification error

研究发现,当模拟车辆高速(≥60 km/h)行驶通过桥梁,所提方法仍可有效识别连续梁桥中跨跨中的挠度影响线、应变影响线,而模拟车辆低速(≤30 km/h)行驶下影响线识别结果具有更高的精度。综上表明,加载车辆缓慢匀速过桥是保证识别的桥梁影响线能够精确用于承载能力评估的前提条件。

3 桥梁承载能力快速评估方法

通过单辆重车移动加载测试快速评估桥梁承载能力,首先需要计算桥梁在设计荷载下控制截面内力、应力或变形效应,并计算加载试验中相应控制截面内力、应力或变形效应。桥梁活荷载占自质量比例较小,较小的荷载效率无法使桥梁产生显著的响应,综合考虑结构响应测试与线弹性假定下的试验过程安全,提出适中的加载效率指标,故试验荷载效率选择[0.30,0.60]的范围区间,确保单辆重车快速通行能够实现“轻量化”加载,且该范围能够基本覆盖桥梁正常使用状态下的荷载需求[28]。快速评估试验荷载效率见式(17)

ηq=Ss/[S(1+μ)]

(17)

式中:ηq为快速评估试验荷载效率;Ss为加载试验中加载控制截面最大计算效应值;S为控制荷载下控制截面的相应最不利效应值;μ为按规范取用的冲击系数。

在满足车辆移动加载荷载效率的前提下,为便于比对所提方法的合理性与精确性,结合静载试验设计工况,对桥梁进行单辆重车移动加载工况设计。在静载试验预定加载的车道进行单辆重车加载,试验获取桥梁各控制截面测点的动力时程响应,利用所提出的影响线识别方法,将桥梁动力时程响应还原为结构影响线。通过将桥梁i截面的影响线系数φi与该位置相应荷载Ai的乘积相加,即可重构出桥梁静载试验时的静力响应,实现桥梁影响线虚拟加载[28],进而构建桥梁承载能力快速评估校验系数,见式(18)

(18)

式中:M为车道数;φi为测点截面i对应位置的影响线系数;ξ为快速评估校验系数。为进一步完善所提出方法的实用性与可操作性,给出桥梁承载能力快速评估实施的建议流程:

(1) 展开桥梁现场调查与基础资料整理,制定桥梁承载能力快速评估试验方案,确定所测桥梁控制截面与测点布设位置,选择单辆重车计算荷载效率,设计加载工况;

(2) 实施现场测试,根据试验方案安装传感器,利用加载车辆怠速通行实现快速加载,重复三次加载,测试取桥梁实测时程响应数据均值,测试桥梁结构基频,观测并记录桥梁异常响应;

(3) 对时程响应数据进行预处理,剥离时程响应中的动力成分,构造车辆信息矩阵,求解影响线识别模型,将桥梁时程响应换算为桥梁纵轴坐标下的空间响应,得到桥梁结构实测影响线;

(4) 参照JTG/T J21-01—2015《公路桥梁荷载试验规程》,计算桥梁模型在静载试验工况下的响应理论值,根据静载工况下的车辆加载位置,基于桥梁实测影响线虚拟加载,获取桥梁虚拟静载响应值,计算桥梁快速评估校验系数;

(5) 根据JTG/T J21—2011《公路桥梁承载能力检测评定规程》[29],通过桥梁快速评估校验系数计算结果评估桥梁结构承载能力,进而出具承载能力快速评估报告。

利用桥梁影响线进行虚拟加载,仅依靠单辆重车移动加载即可实现相应车道中多个静载工况,故该方法不仅可以大大改善传统静载试验长时间中断交通等缺点,而且仅用单辆重车加载可大大降低桥梁因“过度加载”引入新损伤的风险。为进一步探讨桥梁承载能力快速评估方法的准确性与可靠性,采用单辆两轴加载车以低速加载的方式对某三跨钢-混组合梁桥进行承载能力快速评估。

4 连续梁桥承载能力快速评估试验

4.1 工程概况

试验选取某三跨连续钢-混组合梁桥开展测试,桥梁为南北走向双幅桥对称布置,东西侧两幅中间断开,跨径组合为35 m+35 m+35 m,桥梁正交布置,桥面宽为3 m(人行道)+9 m(行车道),以西侧半幅为研究对象,桥梁实测基频为2.718 Hz,桥梁挠度、应变响应测点选择桥梁中跨跨中1#梁底,桥梁结构及截面尺寸布置如图15所示。

图15 桥梁结构及截面布置图(mm)Fig.15 Bridge structure and section layout (mm)

4.2 工况布置

选用加载车辆信息如表3所示,加载车型如图16所示。在满足试验荷载效率的前提下按静载试验工况对桥梁进行加载工况布置,计算承载能力快速评估试验最大荷载效率为0.36,计算静载试验荷载最大效率为0.47。

表3 加载车辆质量信息Tab.3 Load vehicle quality information

图16 加载车类型(m)Fig.16 Loading vehicle type (m)

选择桥梁中跨跨中截面为试验截面,移动加载工况采用1#重车沿车道一、车道二缓慢匀速(3 051.7 m/h)通过桥面,加载车道见图17示意,对试验截面的挠度与应变时程响应曲线开展测试,以加载车辆前轴上桥和后轴下桥为计时起终点,为探究所提方法的可靠性,同时开展桥梁静载试验,并分析静载试验下桥梁相应截面的校验系数,桥梁静载试验中跨布载工况一、工况二如图17所示。

图17 加载车道与中跨静载试验工况图(m)Fig.17 Loading lane and mid-span static load test condition diagram (m)

4.3 识别影响线

根据VMD预处理方法,以桥梁实测基频2.718 Hz为IMF分解的阈值,剥离主频大于桥梁基频的IMF成分,获取桥梁准静态挠度、应变时程响应,如图18、图19所示。采用线性插值方法扩充影响线系数的空间密度,使得式(8)采样差为整数,进而构建车辆信息矩阵建立影响线识别模型,并利用Tikhonov正则化识别桥梁影响线,识别结果如图20、图21所示。

4.4 承载能力快速评估结果

在识别出的挠度、应变影响线上重构桥梁静载试验工况中的虚拟响应,根据式(18)计算桥梁承载能力快速评估校验系数,通过与桥梁静载试验挠度、应变结果进行对比,结果如表4、表5所示。

表4 桥梁快速评估与静载试验挠度评估对比结果Tab.4 Comparison of deflection evaluation results of bridge rapid evaluation and static load test

表5 桥梁快速评估与静载试验应变评估对比结果Tab.5 Comparison of strain assessment results of bridge rapid assessment and static load test

基于实测影响线对桥梁控制截面进行快速加载测试,通过表4、表5对比静载试验测试结果,分析挠度与应变效应发现,两种方法测试结果趋势及规律较为一致,表明影响线快速加载的测试结果能够用于在较低荷载效率下评估桥梁承载能力。经对比静载试验,桥梁承载能力快速评估得到的校验系数整体偏低,挠度效应校验系数最多偏低10.77%、应变效应校验系数最多偏低11.90%。

研究分析可知,由于快速加载下桥梁结构持荷时间短且受力反应不充分,致使快速加载测试得到的桥梁效应量值偏小,但车辆移动加载作用更贴近实际桥梁承受的移动荷载,采用移动车辆加载的测试结果用于承载能力快速评估仍在可靠范围内。结合连续梁桥试验研究表明,该桥承载能力良好,控制截面效应的校验系数随着静载试验荷载效率提高而提高,但承载能力快速评估结果在这一趋势方面并无表现。因为在快速加载过程中桥梁持荷时间短,且基于VMD桥梁时程响应预处理方法在剥离桥梁动力成分过程中存在的“削峰”现象,导致基于桥梁实测影响线重构的虚拟静力响应均小于静载试验对应工况的静力响应,控制截面的校验系数也出现较为一致的规律。

提出的桥梁承载能力快速评估技术作为静载试验的补充,其过程与方法高效、实用性强,可在较低荷载效率下,降低静载试验操作成本与时间成本,避免桥梁出现新损伤,并能提供科学、合理的承载能力评估结果,可以用于大规模桥梁承载能力快速筛检、高频次巡检、常态化评估。

5 结 论

本文提出基于VMD与Tikhonov正则化的桥梁影响线识别方法,并用于桥梁承载能力快速评估,研究对比某三跨连续钢混组合梁桥进行荷载试验与快速评估试验结果,得出以下研究结论:

(1) 以1/2双轴车过三跨连续梁桥仿真模型为研究对象,验证了基于VMD预处理方法可有效剔除连续梁桥中跨跨中时程响应中的动力成分,得到的桥梁准静态时程响应与结构静态响应的吻合程度随移动加载车辆速度的增大而逐渐降低,且挠度、应变响应均存在“削峰”现象。

(2) 通过构建车辆信息矩阵和影响线识别数学模型,可剔除基于VMD预处理的桥梁准静态时程响应中车辆多轴效应,将车辆多轴荷载转化为单位集中荷载,利用Tikhonov正则化可解决影响线识别模型中的病态方程,通过仿真模型验证了基于VMD与Tikhonov正则化桥梁影响线识别方法的有效性。

(3) 分别对某三跨钢混组合梁桥进行静载试验与快速评估测试,验证基于实测影响线的桥梁承载能力快速评估方法的实用性与准确性,对比两种试验方法校验系数发现,得到挠度校验系数误差最大为10.77%,应变校验系数误差最大为11.90%,因车辆移动加载桥梁持荷时间短、基于VMD与Tikhonov正则化影响线识别方法存在“削峰”等原因,导致承载能力快速评估方法的校验系数均小于静载试验校验系数。

(4) 研究提出桥梁承载能力快速评估技术及其实施流程,作为桥梁荷载试验的方法补充,以期实现中小跨径桥梁“常态化巡检、高频次筛检”。提出以单量重车快速通行方式加载,可避免桥梁在高荷载效率下引入损伤,为桥梁承载能力“诊断性”测试与“轻量化”评估提供理论依据与案例借鉴。