智能预应力系统在桥梁设计中的应用

2012-03-10马翠花

山西建筑 2012年26期

关键词：主梁预应力控制器

马翠花

(山西路华通工程咨询有限公司，山西太原 030006)

智能预应力技术是传统预应力技术基础上一次质的飞跃，作为调整结构内力、控制结构变形的重要手段，特别是给工程控制中的小应力、小变形控制难题提供了解决途径，具有良好的应用前景。

以梁桥为例，梁桥以受弯为主的主梁作为承重构件的桥梁。长期高应力状态下的主梁容易发生徐变，将影响桥梁结构的正常使用。而将智能预应力技术应用于梁桥主梁，通过计算机系统精确调整主梁预应力大小，可以很好地保障桥梁结构安全。

1 智能预应力

预应力是指结构在没有承受荷载之前，预先对其施加应力，结构内力重复、迁移和质变从而使得结构刚度、耐久性和承载能力提高的一种技术，包括单次预应力和多次预应力。单次预应力是只对结构加载一次预应力来抵消荷载效应，多次预应力是通过“加载—张拉—再加载—再张拉”的循环过程来抵消荷载效应(见图1)。多次预应力的原理主要是多次利用材料弹性强度的优势，降低结构内力，提高承载力，减小结构的变形，降低结构的成本。而智能预应力更是将多次预应力的优点应用到结构的使用过程中，根据结构中应力和变形等自动调整预应力，使得结构中的应力和变形控制在规定的范围以内。

图1 预应力提高承载性能的原理

智能预应力发展的前提条件：1)信息技术的发展，特别是计算机技术的发展为智能化提供了工具。2)工程检测技术的发展。新型检测技术层出不穷，高精度检测成可能，打破了传统技术的缺陷。3)记忆金属材料的发展，带来了预应力材料技术的新发展。上述技术的发展，使具有仿生意义的智能预应力技术面世才成为可能。

智能预应力系统的构成除预应力钢材和锚具等材料外，主要还包括硬件及软件系统。硬件系统主要是传感器、电子控制线路(控制器)和动作器三个组成部分。对结构状态较敏感的传感器采集主梁结构的应力、应变、速度、温度等信息;控制器根据采集器收集的信息做出调整方案;动作器根据调整方案调整主梁的受力状态。软件系统是控制决策系统。通过三部分的结合，使主梁主动适应外部荷载和内部应力变化(见图2)。

图2 智能预应力系统结构及工作原理

主梁的智能预应力系统主动适应外部环境与内部的结构状态变化，且对结构自身在长期作用下的老化、损害等引起的各种结构的变化，做到“自检测、自调整、自适应”的目标。

2 智能预应力系统的设计

智能预应力系统是一个复杂的工程，涉及到了结构工程及机械与传动等很多方面。本文将从自身结构，控制硬件及控制软件方面做初步的设计探讨。

2.1 自身结构

1)体内预应力与体外预应力。体内预应力结构处于混凝土结构的内部，因其与结构完全粘结，结构的耐久性容易出问题。而外预应力结构是力筋在混凝土体外，便于检测、更换和保养。由于需要根据承载力等调整自身的预应力值，一般选择体外预应力体系。

2)梁的刚度及预应力筋。主梁自身的刚度在外部荷载、使用环境及内部应力的共同作用下，结构性能保持稳定，同时，基频必须高于车辆或者行人，防止二者共振。

预应力筋选择时，一般体内预应力结构使用高强度钢丝束或无粘结预应力钢绞等传统锚具材料;非金属复合筋材材质轻、强度高、耐高温、耐腐蚀、耐疲劳等优点，适宜作为体外力筋使用，防止脆性破坏。

在承受荷载的体外预应力结构设计中，须考虑体外筋与结构的独立振动性，主要是防止二者形成共振，如果体外预应力筋在动力荷载作用下发生共振，锚具的疲劳破坏和转向构件处的预应力筋的弯折疲劳破坏就极易发生。在地震区设计时还必须考虑提高体外预应力结构的抗震性能。

2.2 控制硬件

智能预应力系统硬件包括传感器、控制器及动作器三部分。

1)传感器。传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出。传感器应对结构状态敏感，适应性好，抗干扰能力强。传统的电阻应变式传感器灵敏度及精确度高，测量范围大，但是容易受到干扰。一般选用布拉格光栅应变传感器，其有耐腐蚀，耐久性好，能避免磁场干扰，不影响应力结构等优点。新技术的发展也促进了传感器技术的发展，市场上出现了有记忆合金传感器，碳纤维传感器等新型传感器。传感器各项指标比较见表1。

表1 四种传感器各项指标比较

在不同的使用环境中，根据被测对象的实际情况，选择多种传感器相互搭配，取长补短，以达到更好的检测效果。

2)控制器。控制器主要是接受输入的传感器信息和外部命令进行集中、存储、分析及加工等信息处理，并输出执行命令到动作器。它是智能预应力系统的中枢，它直接决定了智能控制系统的控制效果。主要有单片机、可编程控制器等。选择合适的控制器是智力控制系统成败的关键。

3)动作器。动作器是对接受的控制器信息进行执行的机构。主要有电气驱动器、流体驱动器、可记忆金属驱动器等。液压、气压驱动需要备有动力源，不宜长期待机;可记忆金属驱动等新型技术精度高，成本也不菲，目前技术还不适宜应用于工程结构;电气驱动成本低，效率高，易于控制，适宜于智能预应力系统。从驱动部件到受控对象要通过机械传动。机械传动一般选择滚动摩擦的传动机构，具有精度高，摩擦小、寿命长、传动平稳的特点。

2.3 控制软件

传统的控制方法难以完成智能预应力系统的控制，智能控制则是将自动控制与人工智能很好地结合来解决传统方法难以解决的问题。智能控制就是依据人工智能的理论与技术和运筹学的优化方法，并将其同控制理论的方法和技术相互结合，在未知的环境下，仿效人工智能，来实现对系统的控制。主要包括四部分，分别是：模糊逻辑控制、专家控制、神经网络和遗传算法。模糊控制的基本思想是用机器去模拟人对系统的控制，适用于任意复杂的对象控制。专家系统是利用专家知识对专门的或困难的问题进行描述。神经网络的主要特征是具备类似人类的学习功能，在复杂多变的环境中进行有效的自我调节。遗传算法作为一种非确定的拟自然随机优化搜索工具，具有并行计算、搜索覆盖面大、快速寻找全局最优解等特点，一般用于智能控制的参数、结构或环境的最优控制。智能控制系统是将多种策略相互结合，取长补短，组成复合的控制算法，使智能预应力系统对使用环境不断的适应性。智能控制系统核心是高层控制，具有非线性和变结构的特点、可以总体自寻优特征、能满足多样性目标的高性能要求。智能控制算法的框架见图3。