(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111458009.3 (22)申请日 2021.12.01 (71)申请人 北京交通大 学 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园 村3号 (72)发明人 曹艳梅　杨超　李博洋　向棋　 (74)专利代理 机构 北京市商 泰律师事务所 11255 代理人 黄晓军 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 111/08(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种考虑桩土参数不确定性的桩基础损伤 普查和评估方法 (57)摘要 本发明提供了一种考虑桩土参数不确定性 的桩基础损伤普查和评估方法。 该方法包括： 采 集桩基础施工之前的场地地质数据和列车引起 的振动数据； 采集土参数随机分布样本， 采集桩 参数随机分布样本； 基于具有理想匹配层的薄层 法和容积法联合建立车 ‑桥‑桩‑土动力相互作用 理论分析模型； 利用车 ‑桥‑桩‑土动力相 互作用 理论分析模型求解出基础承台的动力响应和桩 基础周围场地的地面振动响应， 通过深度学习算 法获取桩基础的损伤评估及普查 分析结果。 本发 明在空间上考虑了桩基础周围土参数以及桩本 身参数的不确定性， 利用随机分布样本使车 ‑桥‑ 桩‑土动力相互作用模型有了概率意义， 通过桩 基础损伤概 率分布曲线 进行损伤的评估和普查。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 114139381 A 2022.03.04 CN 114139381 A 1.一种考虑桩土参数不确定性的桩基础损伤普查和评估方法， 其特 征在于， 包括： 采集桩基础施工之前的场地 地质数据和列车引起的振动数据； 采集土参数随机分布样本， 采集桩参数随机分布样本； 基于具有理想匹配层的薄层 法和容积法联合建立车 ‑桥‑桩‑土动力相互作用理论分析 模型； 将所述场地地质数据和列 车引起的振动数据、 土参数随机分布样本和桩参数随机分布 样本作为所述车 ‑桥‑桩‑土动力相互作用理论分析模型 的输入， 求解出基础承台的动力 响 应和桩基础周围场地的地 面振动响应； 基于所述基础承台的动力响应和桩基础周围场地的地面振动响应通过深度学习算法 获取桩基础的损伤评估及普查分析 结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述的采集桩基础施工之前的场 地地质数 据和列车引起的振动数据， 包括： 获取桩基础施工之前的场地地质数据， 该场地地质数据包括场地土的地勘参数、 标准 贯入试验参数和桥梁的结构参数； 选取欲评估的桥梁的桩基础及承台， 将传感器布置在承台的四个角点部位以及承台周 边的近场地 面上， 在列车正常运营情况 下通过传感器采集列车引起的振动数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述的采集土参数随机分布样本， 包括： 选取场地土层的弹性模量作为随机变量， 考虑该随机变量随深度的随机分布和随地勘 资料试验观测数据的不确定性， 建立场地土的先验概率分布模型， 通过场地土标准贯入试 验或多通道表面波分析现场测试数据对所述先验概率分布模型进 行优化， 通过优化后的先 验概率分布模型利用贝叶斯定理和马尔科夫链 ‑蒙特卡洛模拟， 得到多个符合后验分布的 土参数随机分布样本 。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述的场 地土的先验概率分布模型由场 地 土固有可变性和 测量不确定性组成； 将土层的弹性模量用对数正态变量 来表示， 概 率分布如下： 其中Eu为土层参数的不排水杨氏模量； z为一个标准正态随机变量； μ和σ 分别为Eu的均 值和方差； μN和σN分别为ln(Eu)的均值和方差 。 弹性模量和标准 贯入试验之间的回归 模型的测量 不确定性的概 率分布如下： 其中， μmax和 μmin分别表示Eu的均值的最大值和最小值； σmax和σmin分别表示Eu的方差的最 大值和最小值。 将式(1)和式(2)合并， 得到场地土的先验概 率分布模型。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述的采集桩参数随机分布样本， 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114139381 A 2分别将桩基础的弹性模量、 损伤沿桩长的分布和损伤的程度作为随机变量， 利用所述 随机变量根据单根桩的损伤、 多根桩的损伤借助马尔可夫链 ‑蒙塔卡洛模拟分析获得考虑 多随机变量的桩参数随机样本， 根据桩参数随机样本对 桩基础损伤进行分级。 6.根据权利要求1至5任一项所述的方法， 其特征在于， 所述的将所述场地地质数据和 列车引起的振动数据、 土参数随机分布样本和桩参数随机分布样本作为所述车 ‑桥‑桩‑土 动力相互作用理论分析模型的输入， 求解出基础承台的动力响应和桩基础周围场地的地面 振动响应， 包括： 所述车‑桥‑桩‑土动力相互作用理论分析模型包含了上部的车辆 ‑桥梁‑桥墩子模型和 下部的承台 ‑桩基础‑场地土子模型， 对于上部子模型， 将车辆模型中的轮对、 转向架和车体 均看作刚体， 轮对仅考虑沉浮运动， 车体和转向架 考虑沉浮和点头运动， 同时考虑轮轨密贴 模型； 将所述桩基础施工之前的场 地地质数据和列车引起的振动数据、 土参数随机分布样本 和桩参数随机分布样本作为车 ‑桥‑桩‑土动力相互作用理论分析模型的输入， 根据轨道不 平顺构造车桥时变系统的虚拟激励输入形式， 通过分离迭代法对车桥时变系统运动方程进 行求解， 获得经桥墩传递到桩基础承台上激振力、 桩基础承台的动力 响应和桩基础周围场 地的地面振动响应； 对于下部的桩基础和场 地土模型， 利用具有理想匹配层的薄层法和容积法考虑土的弹 性模量的随机性和桩的弹性模量的随机性， 将上部结构得到的桩基础承台的动力响应、 桩 基础周围场地的地面振动响应输入到下部的桩基础和场地土模型， 计算出桩 ‑土动力阻抗 函数的概 率分布、 桩基础承台和周围场地任意 位置处的动力响应概 率分布。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述的基于所述基础承台的动力响应和桩 基础周围场地的地面振动响应通过深度学习算法获取桩基础的损伤评估及 普查分析结果， 包括： 分别选取所述桩基础承台的动力响应、 桩基础周围场地的地面振动响应作为指标， 利 用列车引起的大量现场振动测试数据和理论分析数据， 作为深度学习算法的样本参数， 通 过深度学习中的随机森林算法获得用来评估桩基础损伤的概率分布曲线1和概率分布曲线 2； 所述概率分布曲线1是以桥梁桩基础承台的动力响应为衡量指标， 以承台振动频率为 横坐标， 以承台振动频谱为纵坐标， 根据桩基础的损伤分级给出多条交叉的具有95％置信 区间的阈值曲线； 所述概率分布曲线2是以桩周场地地面振动响应为衡量指标， 以场地振动 频率为横坐标， 以场地振动频谱为纵坐标， 根据桩基础的损伤分级给出多条交叉的具有 95％置信区间的阈值曲线。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114139381 A 3