改革开放以来,我国的桥梁建设取得了很大进展,桥梁在国民经济中发挥的作用也越来越大。但受结构耐久性、环境条件、使用条件等的影响,桥梁的技术状况不断变化(老化),需要维修加固的桥梁占整个桥梁的比重越来越多。为实现桥梁检测和维修的科学管理,合理、有效地分配资金、材料、人力和作业时间,保证设施处于良好安全的运行状态,管理部门希望有一套用于全面管理和维修的计算机辅助系统,用以制定检测和维修计划,确定桥梁的当前使用状态,预测其未来的状态和未来资金的投入情况,以便更准确、科学地做出管理决策。本文就是适应这一需要,利用神经网络、模糊评判、遗传算法等最新的信息技术,在已有桥梁管理系统的基础上,开发了适用于桥梁下部结构的评价体系,使原有系统更加完善、实用。 该桥梁管理系统通过对大量的桥梁表观检测数据或无破损检测试验结果进行分析汇总,以我国规范、标准为基础,运用神经网络的方法,对桥梁的下部结构进行综合评价。在评价过程中,系统采用《城市桥梁养护技术规范》中规定的桥梁状况指数BCI(Bridge Condition Index)为主要评定指标,将桥梁的技术等级状况分为A、B、C、D、E五等;同时建立了模拟专家决策过程的层次结构。系统从检测到的桥梁数据入手,利用网络层次结构逐层向上进而得到桥梁下部结构的耐荷性和耐久性,最终对其工作性能做出合理的评价。系统将在此评价的基础上,预测桥梁下部结构的剩余寿命,制定其未来的维修管理计划。本文采取了“逐次预测”模型,通过对桥梁下部结构前一次或几次的检测,预测其将来的发展变化情况。如果桥梁检测资料丰富,系统将模拟出其老化的发展情况。根据系统对桥梁剩余寿命的预测和常用的桥梁维修管理方法等,利用遗传算法等给出桥梁使用期内的最佳维修管理计划。维修管理计划综合考虑了经济性和桥梁的品质性能。方便用户的使用。 本文主要探讨了桥梁下部结构的耐久性和耐荷性的评价问题,其目的在于建立一套完整的桥梁评价体系,方便桥梁管理者的使用。同时系统的使用对推进桥梁管理单位电子政务化、领导的科学决策都有积极地促进意义。