高速公路路面養(yǎng)護經濟分析以及養(yǎng)護決策優(yōu)化研究

李園園 李 果

（河南萬方交通工程有限公司，河南 南陽473000）

本文通過實際氧化工作經驗的總結以及對路面養(yǎng)護特別是高速公路路面養(yǎng)護的決策優(yōu)化理論進行相應的分析，對以下幾點進行了相關的研究：

（1）根據理論研究與國內外現今技術的研究，從橋梁信息收集、橋梁結構檢查以及損傷檢查與判定、橋梁技術狀態(tài)的判定等方面對橋梁養(yǎng)護經濟分析進行了相應的研究；

（2）對現有的橋梁養(yǎng)護經濟技術評價分析進行研究評價，并在此基礎上，運用AHP法與專家評分法相結合，進行相應的經濟評價；

（3）采用模糊理論與灰色系統預測等方法對現有的養(yǎng)護決策方法進行優(yōu)化；

（4）運用改進后的經濟評價方法與養(yǎng)護決策方法進行實際工作評價工作結果。

1 我國橋梁養(yǎng)護現狀極其迫切性

2007年根據交通部統計結果，我國有公路里程為358.37萬公里[1]。橋梁達到57萬座[2]。由于我國大部分橋梁建造時間位于20世紀50年代到70年代之間，所以我國大量的橋梁運營年限已經超過30年。由此直接導致我國橋梁大規(guī)模病害的發(fā)生[3]。其中我國在50年代修建的橋梁占橋梁總數的2.3%，60年代占7.3%，70年代占16.5%，而這些橋梁中危橋占到橋梁總數的53.4%。數量較大，養(yǎng)護工作繁重[4]。

2 橋梁養(yǎng)護管理技術研究與評價

2.1 我國高速公路養(yǎng)護管理與決策中存在的問題

由于我國公路工程近些年來的快速發(fā)展，資金成為了高速公路橋梁養(yǎng)護管理中的重要因素。決策過程基本上是根據橋梁管理部門提供的橋梁信息，在一定預算的前提下進行怎樣的養(yǎng)護，需要投入多少資金等等[5]。針對這一養(yǎng)護管理技術經過多年實際工作經驗的研究與分析我們可以發(fā)現這種體系模式有以下幾點缺陷：

（1）橋梁技術狀態(tài)檢查人為控制，準確性較差；

（2）管理方法落后，不適應現有的橋梁養(yǎng)護工作狀態(tài)；

（3）管理不規(guī)范，信息查詢復雜；

（4）檔案管理難度大，已丟失，檔案丟失情況嚴重；

（5）資源分配不合理，對資源的分配無法進行客觀的評價；

（6）資金有限，無法對所有的橋梁維修處進行相應的維修處置；

（7）養(yǎng)護信息交流不暢，各類信息庫缺乏。

2.2 高速公路養(yǎng)護管理與決策技術研究

橋梁的養(yǎng)護決策中各個階段的工作之間統一性較強，是一個整體。而橋梁結構的技術狀態(tài)評價是整個橋梁養(yǎng)護決策過程中的關鍵部位。橋梁的養(yǎng)護經濟分析是決策的最終決定性的因素。如果在這一階段出現錯誤，會直接導致橋梁養(yǎng)護決策的正確性與科學性。甚至會直接影響到橋梁的整體安全運營。

根據常年工作經驗總結，我們可以發(fā)現傳統的決策評價技術已經不適應當今社會發(fā)展與交通工程的現狀。由于傳統橋梁技術評價主要是將橋梁技術狀態(tài)層次化，然后將各個層次指標化，根據指標進行專家調查法的評價。由于大量不確定性因素的影響與干擾的存在會使得系統中出現大量的噪音。所以傳統橋梁技術評價方法在某些方面難以給出較為準確的結論，甚至不能很好的滿足實際工作中關于橋梁評估的需要。

在記性橋梁系統整體技術評價與經濟技術指標評價是可以摻加灰色系統理論與模糊理論相結合的評價方法。在傳統技術指標評價過程中使用傳統的技術指標層次評價方法，并在評價程序中關于不確定性因素方面的評價過程中加入人工智能算法，運用人工神經元網絡系統對結果與對問題判斷模擬人類大腦的運算優(yōu)點對于不確定性因素進行補充性運算?？梢栽谝欢▽哟紊媳ＷC運算準確性。

3 人工智能算法進行橋梁養(yǎng)護經濟評價及決策優(yōu)化的研究

3.1 運用人工智能對橋梁養(yǎng)護經濟評價及決策系統改善研究

經過了大量的數據研究以及實際工作中對經濟評價系統與決策系統進行改善的實際工作經驗，對現有的橋梁評價系統與管理系統的一些功能進行了以下幾點改進：

（1）橋梁管理系統的信息技術化：隨著橋梁管理系統的發(fā)展以及大數據技術的逐漸廣泛應用，橋梁管理系統特別是橋梁養(yǎng)護經濟評價系統對于大數據的應用具有先天性的依賴性?？梢允褂萌斯ぶ悄芗夹g及大數據技術與橋梁管理系統相結合。

（2）橋梁監(jiān)測系統與橋梁管理系統之間數據共享：由于大數據系統的建立，可以運用數據庫技術件橋梁監(jiān)測系統與橋梁管理系統的數據存儲在相同的數據庫中，以便數據在兩個系統之間相互調用。

（3）橋梁災害管理系統的創(chuàng)建：由于橋梁已收到自然災害的影響，所以冠以橋梁災害管理系統的建立應當形成相應的規(guī)范。根據灰色理論與人工智能方法，對其他橋梁遭到災害時橋梁運用數據的存儲，實時在管理系統中對數據進行調用與計算，將橋梁災害管理系統與橋梁養(yǎng)護經濟評價系統相結合。

3.2 橋梁養(yǎng)護經濟評價與決策優(yōu)化系統優(yōu)化后實際應用評價研究

根據運用灰色理論與人工智能技術以及與大數據技術相結合對原有的橋梁管理系統進行技術升級與改進并運用于實際工作中。我們可以得到以下幾點應用結果：

（1）橋梁技術狀態(tài)評價對比研究：運用傳統技術對某橋梁進行相應的技術狀態(tài)進行相應的評價我們可以認為該橋梁結構工作狀態(tài)良好，綜合評定結果為二級。但根據該改進后的系統進行綜合技術狀態(tài)評價我們可以發(fā)現該橋梁的綜合評價結果要低于傳統評價技術評價的結果。由此可見改進后的橋梁評價系統對于橋梁的評價結果要更加保守。

（2）橋梁養(yǎng)護技術指標評價體系對比研究：根據實際工作效果評價對比，我們發(fā)現運用改進后的評價系統可以在資金有限的情況下充分滿足橋梁技術狀態(tài)的確定，且根據評價結果給出的養(yǎng)護建議進行相應的養(yǎng)護要比傳統技術判定的結果更加的適合于資金較為有限的橋梁養(yǎng)護的要求。主要是由于改進后的系統可以運用灰色理論進行最優(yōu)解計算，根據計算結果可以將養(yǎng)護工序和經濟指標進行相應的結合，最終得到最優(yōu)解。

4 結論與展望

根據實際的系統改進工作，將人工智能技術以及灰色理論分析技術應用到傳統指標評價體系中。并根據大數據理論與數據庫技術將評價系統進行相應的改進，最終得到了適合資金較為有限的橋梁養(yǎng)護與決策的橋梁管理系統。

但是由于橋梁結構作為一個較為復雜的建筑結構，養(yǎng)護工作較為繁瑣仍有以下幾點需要進行改進。首先應當進行大量的數據采集，保證大數據技術的使用基礎，再次是橋梁評估過程中盡量避免人為因素干擾。

［1］譚金華,呂秀杰,徐俊,胡志堅.歐洲橋梁管理概況[J].世界橋梁,2004(3):52-55.

［2］梁玉明,凌堅校.美國橋梁管理政策[J].廣州公路交通,1995(2).

［3］Stewart M G,Rososky D V.Structural safely and service-ability of concrete bridges subject to corrosion [J].Journal of infrastructucture System,1998,12,4(4):146-155.

［4］蘭海,史家鈞.灰色關聯分析與變權綜合方法在橋梁評估中的應用[J].同濟大學學報,自然科學報,2001,29(1):50－54.

［5］趙國藩,金偉良,貢金鑫.結構可靠度理論[M].北京中國建筑工業(yè)出版社,2000.