大跨度连续刚构桥施工期主梁线形智能调控与误差修正方法

一、引言

大跨度连续刚构桥作为一种重要的桥梁结构形式，在交通基础设施建设中得到了广泛应用。然而，在施工过程中，由于多种因素的影响，主梁线形往往难以与设计值完全一致，这可能会对桥梁的结构安全和运营性能产生不利影响。因此，研究大跨度连续刚构桥施工期主梁线形智能调控与误差修正方法具有重要的现实意义。

随着信息技术的不断发展，智能调控技术在桥梁施工领域得到了越来越多的关注。通过构建智能调控系统，可以实时监测主梁线形的变化情况，并及时采取相应的调控措施，以减小线形误差。同时，采用科学的误差修正方法，可以对施工过程中产生的误差进行分析和处理，进一步提高主梁线形的精度。

二、影响主梁线形的因素

2.1 挂篮变形

挂篮是大跨度连续刚构桥悬臂施工中的重要设备，其变形会对主梁线形产生显著影响。挂篮的弹性变形和非弹性变形都会导致主梁标高的变化。在施工过程中，挂篮承受着梁段自重、施工荷载等作用，容易产生变形。如果挂篮的变形不能得到及时有效的控制，将会使主梁线形偏离设计值。

2.2 梁段自重误差

梁段自重是影响主梁线形的另一个重要因素。由于混凝土配合比、浇筑工艺等因素的影响，梁段的实际自重可能与设计值存在一定的误差。梁段自重误差会导致主梁的挠度发生变化，从而影响主梁线形。此外，梁段自重误差还会对预应力的分布产生影响，进一步加剧主梁线形的偏差。

2.3 混凝土收缩徐变

混凝土在硬化过程中会发生收缩和徐变现象，这也会导致主梁线形的变化。混凝土的收缩徐变是一个长期的过程，其大小受到多种因素的影响，如混凝土的配合比、养护条件、环境温度和湿度等。在施工过程中，如果不能准确预测和控制混凝土的收缩徐变，将会使主梁线形产生较大的误差。

2.4 施工荷载变动

施工荷载的变动也会对主梁线形产生影响。在施工过程中，施工人员的活动、施工设备的运行等都会产生施工荷载。施工荷载的大小和位置会随着施工进度的变化而变化，这会导致主梁的受力状态发生改变，从而影响主梁线形。

2.5 温度影响

温度是影响主梁线形的重要因素之一。桥梁结构在野外自然环境中施工，受到昼夜温差、季节温差等因素的影响，会发生热胀冷缩现象。温度变化会导致主梁的长度和标高发生变化，从而影响主梁线形。此外，温度变化还会对混凝土的收缩徐变产生影响，进一步加剧主梁线形的偏差。

2.6 预应力误差

预应力是大跨度连续刚构桥的重要受力部分，预应力误差会对主梁线形产生直接影响。预应力筋的张拉力、锚固效果等因素都会影响预应力的分布和大小。如果预应力误差不能得到有效控制，将会使主梁产生附加挠度，从而导致主梁线形偏离设计值。

三、智能调控系统的构建

3.1 传感器网络

传感器网络是智能调控系统的基础，用于实时监测主梁线形的变化情况。在主梁上布置高精度的位移传感器、应变传感器等，可以实时获取主梁的位移、应变等信息。传感器网络应具有高精度、高可靠性和实时性等特点，以确保监测数据的准确性和及时性。

3.2 数据采集与传输

数据采集与传输模块负责将传感器采集到的数据进行采集和传输。采用数据采集仪对传感器数据进行采集，并通过有线或无线方式将数据传输到数据处理中心。数据采集与传输模块应具有高效、稳定和安全等特点，以确保数据的完整性和可靠性。

3.3 数据处理与分析

数据处理与分析模块对采集到的数据进行处理和分析，提取有用的信息。采用数据分析软件对主梁的位移、应变等数据进行分析，计算主梁的线形误差和变形情况。同时，结合桥梁的有限元模型，对主梁的受力状态进行模拟分析，预测主梁线形的变化趋势。

3.4 调控决策与执行

调控决策与执行模块根据数据处理与分析的结果，制定相应的调控决策，并执行调控措施。调控措施包括调整挂篮标高、调整预应力张拉力等。通过智能控制系统对挂篮和预应力设备进行远程控制，实现主梁线形的智能调控。

四、误差修正方法

4.1 参数识别与调整

参数识别与调整方法是通过分析结构的实际状态与理想状态的偏差，确定引起偏差的主要设计参数的误差，并对这些参数进行调整，以控制桥梁结构的实际状态与理想状态之间的偏差。常用的参数识别方法是最小二乘法。该方法将引起误差的因素完全归结于设计参数，认为引起结构状态偏差是由于设计参数的取值（如混凝土弹模、混凝土容重、预应力筋管道偏差系数、管道摩阻系数、混凝土收缩徐变系数等）与实际不符。通过对设计参数进行调整，可以使结构的计算模型更加接近实际结构，从而提高主梁线形的精度。

4.2 卡尔曼滤波法

卡尔曼滤波法是一种从被噪声污染的信号中提取真实信号的方法。它采用由状态方程和观测方程组成的线性随机系统的状态空间来描述滤波器，并利用状态方程的递推性，按线性无偏最小均方误差估计准则，采用一套递推算法对滤波器的状态变量作最佳估计，从而求得滤掉噪声后有用信号的最佳估计，即估计出系统的真实状态。然后，用估计出来的状态变量，按确定的控制规律对系统进行控制。卡尔曼滤波法将概率论和数理统计理论用于解释滤波估计问题，提出了新的线性递推方法，不需要储存过去数据，只需根据新数据和前一时刻估计量，借助状态转移方程，按照递推公式计算新的估计量，从而节约计算时间。

4.3 灰色理论法

灰色系统可以看作是在一定时间内变化的随机过程，环境干扰将使系统行为特征量过分离散。灰色系统用灰色数生成对原始数据进行处理，得到随机性弱化、规律性强化了的序列。在此基础上，以灰色动态 GM 模型作为预测模型，并及时对模型进行滚动优化和反馈校正。灰色预测控制建模是可利用少数据建模，是一种实时控制。在处理方法上，灰色过程是通过原始数据的整理来找数的规律，是一种就数找数的现实规律的途径，而数理统计方法是按先验规律来处理问题，要求数据越多越好，越具规律性越好。灰色预测控制是后果控制，不需要追究引起状态变化的原因，不必处置复杂的随机过程，这使得控制大为简化。

六、结论与展望

本文对大跨度连续刚构桥施工期主梁线形智能调控与误差修正方法进行了研究。分析了影响主梁线形的因素，构建了智能调控系统，介绍了误差修正方法，并总结了近三年的研究进展。通过智能调控系统和误差修正方法的应用，可以有效提高大跨度连续刚构桥施工期主梁线形的精度，确保桥梁的结构安全和运营性能。

未来的研究可以进一步优化智能调控系统的性能，提高传感器网络的精度和可靠性，加强数据处理与分析的能力。同时，可以探索更加有效的误差修正方法，结合多种误差修正方法的优势，提高误差修正的精度和效率。此外，还可以开展更多的实际工程应用研究，验证智能调控与误差修正方法的有效性和可行性，为大跨度连续刚构桥的施工提供更加科学的技术支持。

参考文献

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