[發明專利]一種基于實測數據的公路橋梁隨機車流模擬方法

有效

• 申請號: 201510075950.5
• 申請日: 2015-02-12
• 公開（公告）號: CN104933284A
• 公開（公告）日: 2015-09-23
• 發明（設計）人: 韓萬水;武雋;趙士良;馬麟;王濤;肖強;吳柳杰
• 申請（專利權）人: 長安大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 北京名華博信知識產權代理有限公司 11453
• 代理人: 李中強

技術領域

本發明屬于建筑和交通橋梁技術領域，具體地說，涉及一種基于實測數據的公路橋梁隨機車流模擬方法。

背景技術

汽車工業與交通運輸業的發展，使得橋梁結構所承受的荷載發生了很大的變化。交通量的不斷增長，車輛性能的迅速提升，重載超載現象的頻繁出現，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。但在以往的研究中，通常假設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，這對后續的橋梁研究與評估會產生極大的誤差。對于橋梁疲勞研究而言，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。

國內對公路橋梁隨機車流的研究大致可分為兩個階段，即早期的疲勞荷載譜的研究階段與現階段的隨機車流模型研究階段。但是無論是早期還是現今對隨機車流研究，其研究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。

針對上述問題，有必要以概率論與隨機過程為基礎，以國內外隨機車流研究成果為借鑒，針對隨機車流研究中存在的問題，進一步有目的、有針對性進行基于實測數據的隨機車流仿真模擬的研究。

發明內容

鑒于此，本發明的目的是提供一種基于實測數據的公路橋梁隨機車流模擬?方法，依據濾過泊松過程的原理，結合實測的車輛參數分布類型，建立隨機車流仿真模型，描述車輛隨機性的分布規律，更真實的反映作用于橋梁上實際車輛荷載，對于橋梁結構的疲勞分析與動力響應分析提供有力支撐。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種基于實測數據的公路橋梁隨機車流模擬方法，具體步驟如下：

1).進行公路橋梁隨機車流調查，獲取隨機車流樣本數據：

利用交通荷載信息采集裝置和動態稱重系統進行數據測量，全面采集斷面隨機車流數據信息，并通過現場人工實地調查識別出車輛的具體類型，根據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稱重系統所記錄的斷面隨機車流數據進行校核，獲取準確可靠的實測數據作為隨機車流樣本數據；

2).對獲取的隨機車流數據進行隨機車流參數分析，找出與各項實測數據最接近的分布類型及分布參數：

通過分布假設檢驗，針對未知的總體分布或參數，根據樣本或經驗提供的有關分布或參數的信息，對分布或參數提出假設，對抽取的樣本進行正態、對數正態、極值Ⅰ型、威布爾及伽馬五種分布類型的分布假設檢驗，尋找出與實測數據最接近的分布類型及分布參數，為下一步隨機車流仿真方法的實現提供數據支持，并建立車時距、車重、車速和橫向位置分布函數；

3).結合實測的車輛參數分布類型，進行隨機車流仿真模擬，其具體步驟為：

首先，模擬車輛生成：

①.根據各車型的比例，由均勻分布隨機數與實測車型比例數的區間進行比較產生下一步將要進入交通流的車輛的車型；

②.根據該車型的橫向位置分布的比例，由均勻分布隨機數與實測橫向位置?比例數的區間進行比較產生該車輛所在的行駛車道；

③.根據其行駛的車道，調用該車道車時距的分布函數，計算出隨機車時距，通過在時間數列上排序，當排列數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；

其次，生成該輛車之后，同時調用該車型的車重、車速和橫向位置分布函數，隨機生成各項參數，加載車輛屬性，隨機生成各項車輛屬性參數；

最后，通過時間數列上排序，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，動態顯示車輛的運行狀態，從而建立基于濾過泊松過程的隨機車流仿真模型。

進一步，在步驟1)中，獲取隨機車流樣本數據包括車型分類、車型構成比例、車流量、車道分布、車速參數、車時距參數、橫向位置參數、車重參數。

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、對數正態、極值Ⅰ型、威布爾及伽馬五種分布類型的分布假設檢驗，尋找出與實測分布最接近的分布類型及分布參數，其具體檢驗步驟如下：

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，此分布的分布函數為F_X(x)，可以根據樣本值很方便地計算出樣本經驗分布函數曲線呈階梯狀，而假定的分布函數曲線F_X(x)為平滑曲線：

將所有樣本點處F_X(x)與的最大差值稱為K-S檢驗的統計值D，在?和處，D＝0；

如果對兩個不同樣本空間的經驗分布函數的分布假設進行檢驗，則K-S檢驗的統計量觀測值為：