由300组随机车流样本分析得到的钢箱梁细节日疲劳损伤Dd的概率模型如图8.31、8.32所示。图8.31行车道的细节疲劳损伤概率模型图8.32超车道的细节疲劳损伤概率模型由图8.31和8.32可知，行车道和超车道的日疲劳损伤均呈单峰偏态分布。表8.14南溪长江大桥钢桥面板细节疲劳荷载效应的概率参数高斯混合模型可适用于建立随机车流作用下钢箱梁细节疲劳应力及疲劳损伤的概率模型。等效疲劳应力及日应力循环次数呈多峰分布，疲劳损伤呈单峰的偏态分布。......
2023-09-19
钢箱梁细节疲劳应力的概率模型-桥梁可靠度分析方法与应用
【摘要】：车载下钢桥面板细节疲劳损伤与等效应力幅值和相应的日循环次数有关，前者与车型和轴重有关，而与车速和车距的影响不大；后者与车辆的日通行量有关。本节采用高斯混合模型对细节疲劳应力幅和循环次数的概率分布进行拟合，如图8.27～8.30给出了高斯混合模型的拟合结果。由此可知，高斯混合模型能够较好地模拟随机车流作用下疲劳荷载效应的概率分布特征。
在得出等效疲劳应力幅值Seq和日应力循环次数Nd之后，即可按照S-N强度曲线和线性累积损伤准则计算疲劳损伤及对应的疲劳寿命。车载下钢桥面板细节疲劳损伤与等效应力幅值和相应的日循环次数有关，前者与车型和轴重有关，而与车速和车距的影响不大；后者与车辆的日通行量有关。另外，从车型的影响线可以看出，疲劳损伤基本不受车距的影响，也就是说车辆的密集和稀疏运行状态对细节疲劳产生的损伤值基本相同。因此，可建立考虑车重和日通行量增长系数的不同运营期内的细节疲劳损伤函数。
日随机车流样本作用下，应力循环次数N与等效应力幅Seq、随机车流参数（车型、车轴等）有关，引入车型参数可得到对应的日应力循环次数Nd和对应的日等效应力幅Sdeq，其中Nd的表达式为：
式中，ADTTsl为桥梁在运营期内单日的车辆通行数量，i＝1，…，6；i代表随机车流中第i种车型；pi为第i种车型的占有率；ni为第i种车型通过结构细节时产生的应力循环次数。同样的方式可以得到日随机车流样本作用下日等效应力幅Sdeq的表达式：
式中
表示在第i种车型的第j个车辆样本作用下结构细节的应力幅值的m次方。由式（8.34）即可将所有车辆通过桥梁产生的等效应力幅值与日应力循环次数转换为日等效应力幅值Sdeq。
本节采用高斯混合模型对细节疲劳应力幅和循环次数的概率分布进行拟合，如图8.27～8.30给出了高斯混合模型的拟合结果。由此可知，高斯混合模型能够较好地模拟随机车流作用下疲劳荷载效应的概率分布特征。
图8.27 行车道日应力循环次数Nd的概率分布图
图8.28 超车道日应力循环次数Nd的概率分布图
图8.29 行车道细节①的日等效应力幅Seq的概率分布
图8.30 超车道细节①的日等效应力幅Seq的概率分布
表8.12 南溪长江大桥钢桥面板细节疲劳荷载效应的概率参数
由图8.27～8.30可知，采用GMM模型能够较好地拟合随机车流作用下钢桥面板的等效应力幅Nd和日循环次数Seq的概率分布。行车道和超车道的应力循环次数均值基本相同，而行车道的等效应力幅均值Seq约为超车道的1.4倍。这是由于小型车辆以较高的概率行驶在超车道位置，而重型货车以较高的概率行驶在行车道位置，虽然重型货车的占有率较低，但在钢桥面板细节处的应力幅值和循环次数均较小型客车的大。单个随机车流样本作用下，行车道和超车道的应力循环次数均值基本相同，而行车道的等效应力幅均值Seq约为超车道的1.4倍，行车道的顶板-U肋疲劳损伤约为超车道的5倍。
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