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摘要: 桥梁检修规划包括桥梁修理规划和桥梁检查规划两部分。桥梁修理规划首先根据桥梁系统可靠度,在满足桥梁时变可靠度不低于目标可靠度的条件下,制定各种可行的修理策略,然后根据各种修理策略的费用,从中选择最优的策略。桥梁修理保证在桥梁设计使用期间内桥梁的可靠度不低于规定的限值,修理决策依据桥梁承载力退化模型和荷载模型;桥梁检查是为了进一步获得桥梁承载力和荷载的信息,从而使得修理决策依据的信息越来越充分。将预后验决策方法应用于桥梁的检修规划,确立了一种桥梁检修的规划方法。
关键词:桥梁检修;规划;基础;方法;步骤
桥梁检查的目的是用检查获得的信息更新先验的桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型,桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据后验信息的桥梁修理规划的费用损失。桥梁检修规划包括桥梁修理规划和桥梁检查规划两部分。桥梁修理规划首先根据桥梁系统可靠度,在满足桥梁时变可靠度不低于目标可靠度的条件下,制定各种可行的修理策略,然后根据各种修理策略的费用,从中选择最优的策略。桥梁修理保证在桥梁设计使用期间内桥梁的可靠度不低于规定的限值,修理决策依据桥梁承载力退化模型和荷载模型;桥梁检查是为了进一步获得桥梁承载力和荷载的信息,从而使得修理决策依据的信息越来越充分。将预后验决策方法应用于桥梁的检修规划,确立了一种桥梁检修的规划方法。
一、桥梁检修规划的理论基础
如果描述桥梁承载力退化、桥梁荷载、修理费用的随机变量或者随机过程的分布都是已知的,桥梁的可靠度退化过程可以得到完全的概率描述,那么只需在上面的约束条件下对桥梁的修理进行优化既可。然而事实上这些信息不可能是完备的,例如对于新建成的桥梁这些信息只能从其他已建桥梁统计得来(作为先验信息),而各种随机变量的分布在桥梁与桥梁之间的变异非常大,这就需要对所要研究的桥梁本身进行检查获得承载力和荷载的相关信息,应用贝叶斯概率将检查得到的信息与先验信息综合起来,从而使得桥梁修理决策所依据的信息越来越充分。在每个决策点上都有两种选择:或者依据现有的信息做出终端决策,以对桥梁的修理进行规划,或者对桥梁进行检查,以进一步获取桥梁修理规划所需要的信息,如何选择取决于桥梁检查的成本和效益。桥梁检查的效益是依据先验信息做出的修理划相对于依据后验信息做出的修理规划的损失,但是在决定是否对桥梁进行检查时能获取什么样的信息是未知的(称为预后验信息),所以在预后验决策分析框架下信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据预后验信息做出的决策的期望损失。
二、桥梁修理规划
如果描述桥梁承载力退化、桥梁荷载的随机变量或者随机过程的分布都是已知的,桥梁的可靠度退化过程可以得到完全的概率描述,那么只需对桥梁的修理进行优化既可。然而现实中不可能如此,这时如果对桥梁进行检查,会获取更多的的信息,以作出更好的修理规划。但如果检查得不偿失,则应当依据现有的信息做出终端决策。
三、桥梁检查规划方法与步骤
3.1 预后验决策方法
决策的目的是在‘行动’空间中选择某些行动,以使被选择的行动带来的预期效益最大(或者损失最小)。在每一个决策点上都有两种选择:依据现有的信息做出终端决策,或者进一步获取决策需要的信息。如何选择取决于进一步获得信息的成本和效益。获取信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据后验信息做出的决策的损失,但是在决定是否进一步获取信息时能获取什么样的信息(称为预后验信息)是未知的,所以在预后验分析的框架下获取信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据预后验信息做出的决策的期望损失。
假设,A ={a1 , a2 Lan } 为行动集合;E 为事物的状态,为随机变量,取值于状态集合E = {e} ,先验概率密度函数为f ′(e) ;U(ai , e) 为当事物的状态为e 时行动ai 的效益函数。则基于状态E 的先验概率分布,行动ai 的期望效益EU(Expected Utility)为EUai ′ =∫e EU(ai , e) f (e)de
最优的行动是aopt =a j { EUa j= max (EUa i )}
又假设,Y 为检查变量(通过Y 可以间接获得状态E 的信息),值域为Y ,Y 相对于状态E 的条件概率分布为fY |E (y │ e)
则E 的后验概率密度函数为
f′′ (e)= f (e | y) = f Y |E (y | e ) f′ (e) /∫e ∈E f Y| E (y| e) f′ (e) de
从而,用后验概率分布计算上面得到的最优行动a j的期望效益为
EUa ′′j= ∫e∈ EU(a j , e) f′′ (e)de
而在E 的后验概率分布下最优的行动是
ao′pt = ak |{ EUa′ k= max (EUa′ p)}
于是,检查的效益(也就是信息的效益)VI (Value ofInspection)为
VI(y )= EUa ′′k—EUa ′′j
是检查结果变量Y 的具体值y 的函数。Y 的先验概率密度函数为
f ′ ( y) =∫ ∈ e E f Y|E ( y | e) f ′ (e)de
假定,检查的费用(或者成本)为CI,则当EVI>CI时,检查是合理的,反之当EVI 3.2 预后验分析应用于桥梁检查规划
桥梁检查的效益为按先验承载力退化模型的修理规划相比于按后验承载力退化模型的修理规划的损失。按先验承载力退化模型第一次修理时间为T2 ,按后验承载力退化模型2,第一次修理时间为T1 ,如果在T2 修理则桥梁可靠度已经低于规定的限值,带来失效损失;按后验承载力退化模型1,第一次修理时间为T3 ,由于折现,同样大小的费用在T2 比T3 价值要高,如果按先验承载力退化模型在时间T2 对桥梁修理,则还产生修理费用的时间损失,这两种损失就是检查的效益。
本文给出了桥梁检修规划的预后验分析方法,检修规划大致分以下几步:第一步,按先验的承载力退化模型对桥梁的修理进行规划;第二步,应用预后验分析方法确定桥梁检查的必要性,如果检查能产生经济效益,则确定第一次检查的时间并进行检查;第三步,当第一次检查完成(未来的某时间)用检查获得的信息更新承载力退化模型,再用前两预后验决策分析用于优化混凝土桥梁检修规划 217步的方法,重新确定第一次修理时间,并确定下一次的检查时间。桥梁检修规划是个动态的规划过程。
桥梁检查的目的是用检查获得的信息更新先验的桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型,桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据后验信息的桥梁修理规划的费用损失。因为桥梁检查在将来的某时刻能够获得什么样的信息是随机的,所以在时间的零点对桥梁检查进行规划时用检查变量的先验分布预测将来可能的值,用将来可能的值计算桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型的后验分布(称为预后验分布),从而在预后验决策分析框架下桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据预后验信息的桥梁修理规划的期望损失。
参考文献:
[1] Yanev B S. Infrastructure management systems appliedto bridge, Operation and Maintenance of Large Projects[M]. Vincentsen & Jensen (eds), Balkema, Rotterdam,1998. 1-11.
[2] 张宇贻, 秦权. 基于可靠度的混凝土桥梁构件最优检查维修规划[J]. 清华大学学报, 2001, 41(12): 68-71.
[3] Benjamin J R, C Cornell C A. Probability, Statistics,Decision for Civil Engineers [M]. McGraw-Hill BookCompany, 1970.
[4] 林升光. 正常运行状态车辆荷载复合Poisson过程模型
关键词:桥梁检修;规划;基础;方法;步骤
桥梁检查的目的是用检查获得的信息更新先验的桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型,桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据后验信息的桥梁修理规划的费用损失。桥梁检修规划包括桥梁修理规划和桥梁检查规划两部分。桥梁修理规划首先根据桥梁系统可靠度,在满足桥梁时变可靠度不低于目标可靠度的条件下,制定各种可行的修理策略,然后根据各种修理策略的费用,从中选择最优的策略。桥梁修理保证在桥梁设计使用期间内桥梁的可靠度不低于规定的限值,修理决策依据桥梁承载力退化模型和荷载模型;桥梁检查是为了进一步获得桥梁承载力和荷载的信息,从而使得修理决策依据的信息越来越充分。将预后验决策方法应用于桥梁的检修规划,确立了一种桥梁检修的规划方法。
一、桥梁检修规划的理论基础
如果描述桥梁承载力退化、桥梁荷载、修理费用的随机变量或者随机过程的分布都是已知的,桥梁的可靠度退化过程可以得到完全的概率描述,那么只需在上面的约束条件下对桥梁的修理进行优化既可。然而事实上这些信息不可能是完备的,例如对于新建成的桥梁这些信息只能从其他已建桥梁统计得来(作为先验信息),而各种随机变量的分布在桥梁与桥梁之间的变异非常大,这就需要对所要研究的桥梁本身进行检查获得承载力和荷载的相关信息,应用贝叶斯概率将检查得到的信息与先验信息综合起来,从而使得桥梁修理决策所依据的信息越来越充分。在每个决策点上都有两种选择:或者依据现有的信息做出终端决策,以对桥梁的修理进行规划,或者对桥梁进行检查,以进一步获取桥梁修理规划所需要的信息,如何选择取决于桥梁检查的成本和效益。桥梁检查的效益是依据先验信息做出的修理划相对于依据后验信息做出的修理规划的损失,但是在决定是否对桥梁进行检查时能获取什么样的信息是未知的(称为预后验信息),所以在预后验决策分析框架下信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据预后验信息做出的决策的期望损失。
二、桥梁修理规划
如果描述桥梁承载力退化、桥梁荷载的随机变量或者随机过程的分布都是已知的,桥梁的可靠度退化过程可以得到完全的概率描述,那么只需对桥梁的修理进行优化既可。然而现实中不可能如此,这时如果对桥梁进行检查,会获取更多的的信息,以作出更好的修理规划。但如果检查得不偿失,则应当依据现有的信息做出终端决策。
三、桥梁检查规划方法与步骤
3.1 预后验决策方法
决策的目的是在‘行动’空间中选择某些行动,以使被选择的行动带来的预期效益最大(或者损失最小)。在每一个决策点上都有两种选择:依据现有的信息做出终端决策,或者进一步获取决策需要的信息。如何选择取决于进一步获得信息的成本和效益。获取信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据后验信息做出的决策的损失,但是在决定是否进一步获取信息时能获取什么样的信息(称为预后验信息)是未知的,所以在预后验分析的框架下获取信息的效益为依据先验信息做出的决策相对于依据预后验信息做出的决策的期望损失。
假设,A ={a1 , a2 Lan } 为行动集合;E 为事物的状态,为随机变量,取值于状态集合E = {e} ,先验概率密度函数为f ′(e) ;U(ai , e) 为当事物的状态为e 时行动ai 的效益函数。则基于状态E 的先验概率分布,行动ai 的期望效益EU(Expected Utility)为EUai ′ =∫e EU(ai , e) f (e)de
最优的行动是aopt =a j { EUa j= max (EUa i )}
又假设,Y 为检查变量(通过Y 可以间接获得状态E 的信息),值域为Y ,Y 相对于状态E 的条件概率分布为fY |E (y │ e)
则E 的后验概率密度函数为
f′′ (e)= f (e | y) = f Y |E (y | e ) f′ (e) /∫e ∈E f Y| E (y| e) f′ (e) de
从而,用后验概率分布计算上面得到的最优行动a j的期望效益为
EUa ′′j= ∫e∈ EU(a j , e) f′′ (e)de
而在E 的后验概率分布下最优的行动是
ao′pt = ak |{ EUa′ k= max (EUa′ p)}
于是,检查的效益(也就是信息的效益)VI (Value ofInspection)为
VI(y )= EUa ′′k—EUa ′′j
是检查结果变量Y 的具体值y 的函数。Y 的先验概率密度函数为
f ′ ( y) =∫ ∈ e E f Y|E ( y | e) f ′ (e)de
假定,检查的费用(或者成本)为CI,则当EVI>CI时,检查是合理的,反之当EVI
桥梁检查的效益为按先验承载力退化模型的修理规划相比于按后验承载力退化模型的修理规划的损失。按先验承载力退化模型第一次修理时间为T2 ,按后验承载力退化模型2,第一次修理时间为T1 ,如果在T2 修理则桥梁可靠度已经低于规定的限值,带来失效损失;按后验承载力退化模型1,第一次修理时间为T3 ,由于折现,同样大小的费用在T2 比T3 价值要高,如果按先验承载力退化模型在时间T2 对桥梁修理,则还产生修理费用的时间损失,这两种损失就是检查的效益。
本文给出了桥梁检修规划的预后验分析方法,检修规划大致分以下几步:第一步,按先验的承载力退化模型对桥梁的修理进行规划;第二步,应用预后验分析方法确定桥梁检查的必要性,如果检查能产生经济效益,则确定第一次检查的时间并进行检查;第三步,当第一次检查完成(未来的某时间)用检查获得的信息更新承载力退化模型,再用前两预后验决策分析用于优化混凝土桥梁检修规划 217步的方法,重新确定第一次修理时间,并确定下一次的检查时间。桥梁检修规划是个动态的规划过程。
桥梁检查的目的是用检查获得的信息更新先验的桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型,桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据后验信息的桥梁修理规划的费用损失。因为桥梁检查在将来的某时刻能够获得什么样的信息是随机的,所以在时间的零点对桥梁检查进行规划时用检查变量的先验分布预测将来可能的值,用将来可能的值计算桥梁抗力退化模型和桥梁荷载模型的后验分布(称为预后验分布),从而在预后验决策分析框架下桥梁检查的效益为依据先验信息的桥梁修理规划相比于依据预后验信息的桥梁修理规划的期望损失。
参考文献:
[1] Yanev B S. Infrastructure management systems appliedto bridge, Operation and Maintenance of Large Projects[M]. Vincentsen & Jensen (eds), Balkema, Rotterdam,1998. 1-11.
[2] 张宇贻, 秦权. 基于可靠度的混凝土桥梁构件最优检查维修规划[J]. 清华大学学报, 2001, 41(12): 68-71.
[3] Benjamin J R, C Cornell C A. Probability, Statistics,Decision for Civil Engineers [M]. McGraw-Hill BookCompany, 1970.
[4] 林升光. 正常运行状态车辆荷载复合Poisson过程模型