大型铁路客站健康监测技术研究

刘 辉

(中国铁建股份有限公司 北京 100855)

1 前言

随着中国经济的迅速发展，我国的建筑技术也取得了长足进步，近年来已营建了许多大型复杂建筑，其设计使用年限一般长达百年。大跨复杂结构在服役过程中，遭受外部环境侵蚀后产生的材料老化与长期反复载荷影响下，极易导致建筑结构体系产生损伤，甚至破坏[1]，引发突发性灾害。因此，确保建筑结构安全可靠，是目前大跨复杂结构亟需解决的重要问题。健康监测是以设置于结构(构件)上的荷载响应采集设备为基础，通过实时分析，评价建筑物局部工作状况，从而判断结构整体稳定状态，针对超限区域，及时采取应对措施，以确保结构整体安全稳定。由此可见，为确保大型复杂结构体系的安全稳定，健康监测技术是一种非常有效的保障手段[2]。

本文在传统健康监测技术的基础上，集成信息、通讯、电子、材料及力学等领域相关研究[3]，以实际工程为背景，构建针对大型复杂结构的健康监测及损伤评判系统，以期为大型复杂结构健康监测的深化拓展以及功能升级提供理论基础和工程验证。

2 工程概况

柳州高铁站为大型既有铁路客运站，主站房平面尺寸为276 m×174 m，扩建站房建筑面积为79 694 m2。主体结构采用钢筋混凝土框架结构，屋面采用管桁架和网架结合体系的涂层铝镁锰合金压型板。结构设计使用年限为50年，主体结构耐久性构造满足100年要求。站房鸟瞰图见图1。

柳州高铁站结构主要分三层:钢结构屋盖、高架候车层及站台层(承轨层)。屋盖采用钢桁架结构。屋架跨度大，受力情况复杂，钢结构屋盖及其支撑柱在环境影响下安全状况至关重要。

图1 高铁柳州站

3 监测内容确定

对于大型高铁站房结构而言，其服役过程中除了承受主要荷载包括风载、雨雪荷载、地震荷载以及结构自重等常规荷载外，还承受列车进出站和旅客激励作用下的振动荷载。以上荷载均可导致结构发生变形位移，且长期荷载作用下，由于结构损伤的出现与发展，在荷载水平基本不变情况下逐渐显现。针对高铁柳州站承受载荷特点，主要监测内容见表1。

表1 柳州站主要监测内容

主要监测方法:

(1)采用振弦式应变传感器采集关键构件的最大实时应变数据[4]。

(2)采用加速度传感器采集损伤区关键构件的实时振动数据[5]。

(3)采用风力风速传感器实时采集风载敏感区的瞬时风速、风向数据[6]。

(4)采用静力水准仪监测桁架的竖向变形。根据对高铁柳州站站房结构关键构件预警值要求，针对不同荷载条件下高铁柳州站站房结构响应结果以及针对其关键构件监测预警值分析结果，按照响应量程范围的60%等价结构响应最大值。进行传感器选型，选型结果见表2。

表2 高铁柳州站站房结构健康监测传感器选型

4 建立模型进行有限元分析

传统结构健康监测基本是依据实际工程经验，选择较为重要的结构或者构件进行监控。此方法对于大型复杂结构而言，需设置较多监控点位，以确保足够安全储备，造成监控成本的很大浪费。针对该问题，利用数值模拟方法进行有限元分析，结合项目实际服役荷载，评判出其易损区，针对易损区域特征，设置监测点位和内容，以实现合理控制成本的目的[7]。

根据高铁柳州站工程项目基本服役环境下的典型工况和极端天气条件下的特殊工况，建立高铁柳州站的三维有限元模型[8]。模型共包括88 013个节点，杆件采用B31梁单元，共计65 162个单元(为方便计算，每个杆件作为一个单元)；壳采用S3R壳单元，共计149 926个。各构件连接区按照刚度折减原则进行适当处理。

站房结构采用整体损伤估计法，将结构损伤与频率变化之间建立以下关系[9]:

式中，ωi为结构第i阶的固有频率；φi为第i阶的振型。将模态质量M∗和K∗取一阶变分并代入上式，然后进行泰勒级数展开，最终得到矩阵形式:

损伤矩阵A通过计算得出。通过对结构损伤和自身频率的相关度，在上述方法求解损伤矩阵的基本方法上，依据频率变化方差的独立性，建立了基于结构固有频率变化平方比的损伤定位方法。

通过对高铁柳州站三维有限元模型在不同荷载条件下的服役过程动态响应分析[10]，建立了整个结构中各构件的施工过程以及服役阶段的响应数据库，采用结构动态响应的模态参数损伤识别方法，通过计算，对高铁柳州站结构损伤构件定位，共识别关键敏感性构件575个，初步确定该建筑结构的高危损伤区域。

在主体结构安装传感器采集数据、整理分析，进一步验证有限元分析结果的合理性[11]。

5 监测点布置方案

(1)高架层楼盖振动监测

高架层候车人员较多，在列车经过时大梁的加速度过大，会影响到舒适度，将加速度传感器布置在大梁上监测加速度大小。位置为H轴～J轴交9轴～10轴的梁和板，共计4个加速度传感器，其中2个布置在梁上、2个布置在板上。

在J轴～H轴交5轴、9轴、10轴、14轴的四个点设置静力水准仪，同时在J轴交5轴和14轴的位置设置基准点。通过6个静力水准仪综合测定板(梁)的竖向挠度变形。

(2)钢结构屋盖监测

主站房屋盖为钢结构，服役时在风荷载、地震作用以及偶然振动的影响下，各个振型、加速度等动力响应直接影响到使用安全，故利用加速度传感器监测X、Y、Z三个方向的动力参数。加速度传感器布置12处，每处布置3个加速度计(X、Y、X三个方向)，共计36个加速度计。

主站房钢结构屋盖桁架跨度较大，候车人员较为密集，过大的变形会成为安全隐患。利用静力水准仪监测桁架的竖向变形，共计17个静力水准仪。

利用振弦式应变传感器量测钢结构应变，从而计算其应力值，实时监测重要杆件的安全状态。具体将屋盖分为Y1～Y21共计21个测区，每个区域的2个上弦杆、2个腹杆、2个下弦杆处分别安装2个振弦式应变传感器，每个区域的上弦杆、腹杆、下弦杆各安装1个温度传感器。

(3)风速风向监测

柳州高铁站钢结构屋盖结构属于大跨度空间结构，除了承受风荷载侧向作用外，对较高层建筑而言，风荷载对屋面风吸力作用明显。利用风速传感器统计风速数据，准确掌握结构承受的实际荷载，对后期诊断风荷载对结构的影响有重要作用。

6 案例分析

(1)监测对象

本文基于可靠度权系数法，评判构件外部激励增幅对结构体系的可靠性影响，筛选出关键构件作为监测点位，实现健康监测点位布置方案优化。采用有限元手段，建立工程结构在不同服役环境工况下的全模型数据库，基于结构可靠度分析理论，对易损区重要构件的响应数据组进行综合分析，开展其包络建构研究，以包络建构最大响应特征值作为同类工况的预警指标。根据以上分析建立监测系统，健康监测及评损系统三维模型见图2。

图2 健康监测及评损系统三维模型

本系统监测内容主要为结构(构件)应变、速度、加速度以及风速。为保障监测结果的有效性，监测数据采集频率分别设置为3 min/次、10 min/次以及2 hours/次。

(2)监测结果与分析

高铁柳州站监测内容较多，本文选择具有代表性的部分监测项目和点位进行分析[12]。2019年3月至2019年5月，系统对高铁柳州站站房结构开展健康监测。外挑、屋盖中部以及顶部部分监测点位相关数据见图3。

图3 健康监测数据散点图

由图3可知，监测数据未出现明显滞后现象，且监测值未达到预警值，柳州高铁站结构运营安全。由此可见，本监测系统可有效记录柳州站项目施工及运营过程中的结构荷载响应，可大大提升大型工程结构的管维效率。

7 结束语

通过以上研究，采用基于可靠度理论的关键构件判断法，甄别出整个损伤区内关键构件的位置，利用有限的测试传感器监测点来监测、预警关键构件，从而定量评估整个结构的稳定性。本文结合实际工程，通过构建针对大型工程复杂响应条件下的结构健康监测和损伤评判系统，验证了该综合智能健康监测系统的先进性和高效性。