田震歐，李天華，張可佳，趙信，白文英

（1重慶交通大學 土木工程學院，重慶 400074；2新疆城建試驗檢測有限公司，新疆烏魯木齊 830000；）

0 引言

近年來，城市交通堵塞已由一線特大型城市蔓延至二線大中型城市，城市交通設施建設擴容速度已經(jīng)不能滿足機動車保有量的增加。據(jù)統(tǒng)計，截至2017年6月底，全國機動車保有量達3.04億輛，其中汽車保有量達2.05億輛。49個城市汽車保有量超過100萬輛，23個城市超200萬輛，6個城市超300萬輛，擁堵已成為城市交通的普遍現(xiàn)象。隨著擁堵次數(shù)和擁堵時間不斷延長，市民出行受到影響，城市的發(fā)展也受到制約，城市道路橋梁橋面鋪裝、伸縮裝置、橋梁支座的損害更加快速，橋梁結構受力體系還可能因為過度使用而發(fā)生變化[1]，從而產(chǎn)生嚴重后果。車輛擁堵狀況持續(xù)加劇，在短期內難以得到緩解，因此，研究車輛擁堵對城市橋梁的作用效應是必不可少的，而真實準確地采集擁堵車列數(shù)據(jù)，建立城市橋梁車輛擁堵荷載模型是展開研究的前提和關鍵。

1 擁堵車列的數(shù)據(jù)采集

本文提出一種新型人工現(xiàn)場采集交通擁堵荷載數(shù)據(jù)參數(shù)的方法，其具有成本低，可適應不同工況環(huán)境，數(shù)據(jù)提取速度快，準確率高等優(yōu)點。其原理主要是通過高清相機對不同時刻擁堵車列圖像進行采集，然后通過一定技術手段將圖像信息數(shù)字化。具體操作方法如下。

1.1 擁堵車列圖像采集方法

1.1.1 相機機位選取

機位高度應滿足相機視野，能完整覆蓋所研究橋跨,視野內相鄰的兩個擁堵車列互不遮擋。機位視角與所研究車列縱向的角度應大于30°，所得照片分辨率應至少達到區(qū)別出橋上輪廓尺度為10cm的物件。

1.1.2 觀測時間

選取城市擁堵早高峰時段8∶00—10∶00和晚高峰時段18∶00—20∶00進行觀測。照片拍攝時間的間隔視擁堵車列前后車輛空間分布變化的情況而定。

1.1.3 標尺設定

確定有效觀測長度，于所觀測橋跨上設定起始線與終點線，并在橋梁護欄上等間距設立標尺。

1.2 擁堵車型與車間軸距的識別統(tǒng)計

通過查閱國內汽車產(chǎn)品目錄、主要汽車型號及相關參數(shù)[2]，人工識別采集的擁堵車列圖像中的各種具體車型，并將各類具體車型的車長、車寬、軸距、軸重參數(shù)填入擁堵車列數(shù)據(jù)記錄表。

用圖像工具軟件打開擁堵車列圖像，利用擁堵車列圖像中的標尺進行人工比對，結合透視原理進行幾何修正，可有效地識別各個不同軸數(shù)車型之間的車間軸距參數(shù)及空間分布位置。識別原理如圖1所示。先測量出等間距標尺的長度，一般標尺間距設2m即可滿足精度要求。由透視原理（近大遠?。┛梢灾繷=Y1=Y2。因此車間軸距可以通過幾何關系來確定，其計算公式為：

圖1 識讀車間軸距的方法

其中：L為車間軸距（m）；X為圖像中車間軸距的像素；Y為圖像中虛線間的像素；Y1,Y2為實際單位間距（m）。

根據(jù)上述方法于某高校圖書館停車場，機位高度定于6層樓高，機位視角與縱向車列垂直呈90°，橋跨長度設為20m，標尺長度設為4m進行模擬試驗。如圖2所示，試驗所得車間軸距與實測長度誤差為2%。

圖2 停車場模擬試驗圖

通過查閱烏魯木齊市（下文簡稱“烏市”）交通資料與前期實地調研，擬選定烏市市中心某單向5車道市政橋梁的一跨作為交通荷載數(shù)據(jù)采集的對象。該橋跨具有早晚高峰車流量大，受下橋路口紅路燈影響，堵車時間長，擁堵車列變換規(guī)律，擁堵車輛類型單一 （主要以普通轎車、SUV越野車和城市公交車為主）等特點。

2 擁堵車列荷載參數(shù)分析

2.1 擁堵車輛類型參數(shù)分析

研究采用一個季度的有效擁堵車輛數(shù)據(jù)來反應該城市全年車輛擁堵狀況，故經(jīng)過三個月不間斷的觀測與數(shù)據(jù)采集，共統(tǒng)計有效擁堵車輛樣本10426輛。對車輛類型進行了分類：普通轎車共7089輛，占比68%；SUV越野車共2189輛，占比21%；MPV商務車共835輛，占比8%；城市公交車共313輛，占比3%。此項數(shù)據(jù)可概括烏市市中心交通擁堵車輛狀況，以普通轎車為主；受城市特殊地理環(huán)境因素影響，SUV越野車占很大比例；受中心城區(qū)大中型貨車及其他類型客車限行規(guī)定影響，大型車輛主要以城市公交車為主。

2.2 擁堵車道參數(shù)分析

車輛擁堵橫向位置的不同，也對橋梁結構受力有顯著的影響。車道參數(shù)的分析主要是進行各車道車輛總數(shù)的統(tǒng)計，通過統(tǒng)計出的各車道車輛總數(shù)可以定性地判定各車道的擁堵狀況。觀測橋梁為單向5車道，LINE1為左轉車道，LINE2—LINE 4為直行車道，受紅綠燈限制，擁堵較為嚴重。LINE5為右轉車道，不受紅綠燈限制，車流一直處于低速移動狀態(tài)，故不予考慮。統(tǒng)計得出LINE1擁堵車輛共計2908輛，LINE2擁堵車輛共計2754輛，LINE3擁堵車輛共計2543輛，LINE4擁堵車輛共計2221輛。各車道的擁堵車輛總數(shù)從LINE1到LINE4逐漸減少，考慮多車道橫向折減系數(shù)，車道承受荷載依次減少。

2.3 車-橋距參數(shù)分析

圖3 車-橋距示意圖

圖4 車-橋距參數(shù)的威布爾分布擬合曲線

表1 交通荷載參數(shù)概率分布類型及分布參數(shù)

車-橋距是指車輛的前軸或者后軸至橋頭或者橋尾的距離，真實地反映出城市橋梁某跨的擁堵車列縱橋向分布情況，如圖3所示。采用交通荷載調查中常用的正態(tài)、對數(shù)正態(tài)、伽馬、威布爾和極值I型5種分布類型[3]對車-橋距數(shù)據(jù)樣本進行擬合分布檢驗，采用極大似然估計得出具有95%保證率的分布參數(shù)，分布參數(shù)的取值及其置信區(qū)間，見表1，得出車-橋距參數(shù)服從威布爾分布（圖4）概率密度表達式為：

采用MATLAB軟件求出威布爾分布的0.05分位值為0.4132m，取整為0.4m來作為車-橋距的代表值。

2.4 軸距參數(shù)分析

軸距決定了擁堵車輛荷載在橋跨上排列的間距。由車輛型號查其出廠參數(shù)，對所統(tǒng)計的9540個軸距參數(shù)在剔除小于2m和大于3.2m的異常數(shù)據(jù)后采用K-S檢驗法分別按正態(tài)、對數(shù)正態(tài)、伽馬、威布爾和極值I型5種分布類型進行擬合分布，采用極大似然估計軸距參數(shù)的分布參數(shù)進行估計，得到具有95%保證率的分布參數(shù)及其置信區(qū)間，見表1。軸距參數(shù)服從對數(shù)正態(tài)分布，如圖5所示?？紤]到采用樣本總量的均值并不能反映軸距參數(shù)樣本內某些數(shù)值的顯著性，故采用求樣本的加權平均值來作為軸距參數(shù)的代表值，得到軸距參數(shù)的加權平均值為2.66m，取2.6m為代表值。

圖5 軸距參數(shù)的對數(shù)正態(tài)分布擬合曲線

2.5 車間軸距參數(shù)分析

車間軸距是相鄰的兩車，前車后軸至后車前軸的距離，如圖6。部分國內外研究者在研究擁堵荷載模型時通過估算車輛前后懸值來確定車間距離的方法，受車輛前后懸值差異較大的影響，其準確性值得不到保證。因此，本文用車間軸距建立車輛擁堵荷載模型，避免了考慮車輛前后懸值的影響，可更加真實地反映實際車輛擁堵狀況。對車間軸距進行擬合分布得到車間軸距參數(shù)服從對數(shù)正態(tài)分布，如圖7。采用極大似然估計對車間軸距參數(shù)的分布參數(shù)進行估計，得到具有95%保證率的分布參數(shù)及其置信區(qū)間，見表1。

圖6 車間軸距示意圖

圖7 車間軸距參數(shù)的對數(shù)正態(tài)分布擬合曲線

由于不同車型懸值相差較大，故針對相同車型和不同車型間分別劃分三類車型，6個車間軸距代表值。將車間軸距的統(tǒng)計樣本數(shù)據(jù)劃分[1.1m，4m]、（4m，5m]和（5m，6m]這三個子區(qū)間來分別作為小汽車間。中型客車間和大型客車間的車間軸距樣本數(shù)據(jù)，每個區(qū)間的加權平均值作為同一車型間的代表值，不同車型間的車間軸距代表值通過同一車型間車間軸距代表值的均值確定，結果見表2。

表2 車間軸距代表值

2.6 軸重參數(shù)分析（V1）

軸重是研究車輛荷載模型的重要參數(shù)，直接影響橋梁的受力狀態(tài)。本文采取的是人工讀取的方式，其局限性就在于不能獲得準確的實時軸重，因此采用查詢車輛具體參數(shù)信息的方式先來獲得車輛空載軸重，再加上3kN（假設滿載5人，每人60kg）得到滿載軸重，由滿載軸重乘以滿載率來作為最終軸重的代表值。采用非參數(shù)的核密度估計法[4-5]來對軸重參數(shù)進行統(tǒng)計分析，如圖8所示。

圖8 空載軸重參數(shù)擬合曲線

軸重參數(shù)核密度估計的核函數(shù)K（.）都采用高斯核函數(shù)（Gaussian）時，擬合曲線較為光滑且能反映出大部分數(shù)據(jù)所包含的信息。確定軸重參數(shù)帶寬為xzz=0.2。軸重參數(shù)數(shù)據(jù)樣本總量為n=9883。將帶寬xzz和樣本總量n帶入高斯核函數(shù)可得車輛軸重的核密度函數(shù)估計值：

求軸重參數(shù)的核密度估計函數(shù)的期望值：

通過軟件編寫的計算程序得出軸重參數(shù)的期望值為7.5kN，由空載軸重加上3kN，得滿載軸重的代表值為10.5kN，取整為10kN。

2.7 軸距和軸重參數(shù)分析（V2和V4）

由于中型客車（V2）和大型客車（V4）車型比較單一且樣本總量很少，無法對其進行統(tǒng)計分析，因此本文就以三個月所觀測到的具體車型的參數(shù)為依據(jù)，對于軸距直接取平均值，并經(jīng)適當?shù)娜≌_定。由于V2和V4型都是公交車且服役于人流密集的線路，經(jīng)現(xiàn)場調查發(fā)現(xiàn)，在上下班高峰期公交車內雖十分擁堵，但車內人均占有面積也不可能低于《機動車運行安全技術條件》（GB 7258—2004）中每人最少0.125m3的規(guī)定，即客車未處于滿載狀態(tài)。并且由于本文是采用根據(jù)出廠參數(shù)獲取客車滿載軸重來確定其代表值，因此需對V2和V4車型的滿載軸重進行適當?shù)恼蹨p。目前已有學者針對公交車的滿載率進行過研究，以指導公交車的調度問題[6]，故本文可對取V2和V4型的客車滿載軸重乘以滿載率折減系數(shù) （取文獻中的最大折減率，取整為0.8），并經(jīng)適當取整來作為各自的軸重代表值。V2和V4型的具體參數(shù)見表3。

表3 V2和V4型的車寬、軸距和軸重參數(shù)

3 城市橋梁車輛擁堵荷載模型

車輛荷載作用力包括靜力和動力，荷載模型也可由車重、軸重、軸距、橋跨、車輛位置和車輛數(shù)目等參數(shù)來描述[7]。怠速車輛擁堵的交通荷載在建立車輛荷載模型時以靜力作用為主，考慮車輛自身的結構參數(shù)來建立以軸距和軸重為主要參數(shù)的車輛荷載模型：

（1） 小汽車（V1）荷載模型，如圖9所示；

圖9 小汽車荷載模型

（2）中型客車（V2）荷載模型，如圖10所示；

圖10 中型客車荷載模型

（3）大型客車（V4）荷載模型，如圖11所示：

圖11 大型客車荷載模型

此三類車輛荷載模型可集中概括烏市城區(qū)市政橋梁所承受的主要荷載。三種不同類型車輛的荷載模型可以作為烏市城市橋梁的車輛荷載譜，為市政交通基礎設施的改造和建設提供參考依據(jù)。

結合已有的數(shù)據(jù)和城市橋梁的特點[8]，已知各類車型間的車間軸距值，擬定如下幾種常見的或者對城市橋梁可能有較大損害的怠速車輛擁堵模型，如表4所示。

表4 怠速車輛擁堵模型

4 結論

1）提出一種較為可靠的城市橋梁擁堵車輛交通荷載數(shù)據(jù)的人工采集方法，可準確快速地提取車輛擁堵交通荷載中車型（車長、車寬、軸數(shù)）、車間軸距、車頭尾距、軸重等參數(shù)信息。

2）采用概率統(tǒng)計法對車-橋距、車間軸距和軸距等參數(shù)進行分析，得到其分別服從威布爾分布和對數(shù)正態(tài)分布，車間軸距服從正態(tài)分布。并取威布爾的0.05分位置0.4m來作為車-橋距參數(shù)的代表值，軸距通過求其加權平均值2.66m作為軸距參數(shù)的代表值。車間軸距參數(shù)的代表值考慮了不同車型懸值差異，從而針對同一車型和不同車型確定六個車間軸距代表值。

3）通過對擁堵車輛荷載參數(shù)的分析，確定了三種不同類型車輛的荷載模型。考慮擁堵對橋梁影響以及現(xiàn)場實際情況，模擬出了7種常見的車輛擁堵模型。

責任編輯：劉艷萍

施工管理

建筑工程管理與數(shù)字“3”

1在安全施工方面

（1）三寶：安全帶、安全網(wǎng)、安全帽；

（2）三級配電：總配電箱、分配電箱、開關箱；

（3）三級安全教育：公司教育、項目部教育、班組教育。

2施工技術和管理方面

（1）施工控制網(wǎng)采用軸線法時，長軸線的定位點不得少于3個；

（2）鋼結構工程結構部分：大都是由3塊鋼板組成，如鋼梁、鋼柱；

（3）工程施工組織實施的方式為3種：依次施工、平行施工、流水施工。（摘自：《建筑工人》）