0.引言。蔡甸汉江公路大桥施工监测监控及技术研究”课题，是湖北省交通科技项目，编号为鄂交技[2000]320号。项目起止年限为2023年5月至2023年12月。
本项目以京珠高速公路(国道主干线)和武汉市外环公路上的重要桥梁——蔡甸汉江公路大桥工程为依托，联合科研单位（武汉理工大学）、设计单位（湖北省交通规则设计院）和施工单位（湖北省路桥公司），立足于预应力混凝土箱梁施工过程预拱控制和箱梁应力测试，对大桥上构施工实施跟踪监测监控。通过解决监测监控中亟待解决的关键技术难题，将科研服务于工程建设，确保了大桥质量和安全。
截止2023年12月底，本项目组已完成项目的全部研究内容，现将课题研究工作报告如下。
1.项目研究的目的和意义。
在大跨度桥梁施工中，结构的实际状态很难与设计计算的理论状态完全吻合。我国传统的桥梁施工主要是施工单位按设计的图纸、规范来保证桥梁质量，这就使设计与施工形成了两张皮。将两者如何有机地结合起来，已引起工程界的关注。
近年来，人们已开始探索大跨度桥梁的监测与施工控制，并逐步付诸实践。由于施工过程中造成误差的原因是多方面的（其中包括设计参数的误差、施工误差、测量误差等），虽然有些参数误差引起的状态变化可通过物理力学模型予以分析，但仅通过个别参数来反推上述诸多原因的实际参数值有相当的难度。况且有些原因的影响机理尚不十分明确，并含相当的随机因素。
因此，只有通过施工控制才能使桥梁结构的实际状态尽可能与设计状态相一致。
衡量一座桥梁的质量标准就是要保证已成桥梁的线形以及受力状态符合设计要求。对于多工序、多阶段自架设体系施工的大跨度桥梁结构而言，要求结构的线形和内力最终符合设计要求，通常的做法是：首先利用结构有限元分析；使用性能可靠的传感元件和测试设备，通过先进的测试技术获取实际数据；借助系统识别、误差分析与处理等理论，将施工中的实测值与预计值进行比较，逐步调整，直至达到较理想的设计状态。
由于施工中影响因素的复杂性，导致了结构状态的多样性，其施工工艺参数对实际结构的适应性，要进行科学的研究。这就要求施工监测和控制理论和技术的不断完善，以适应建设质量高、外形美的桥梁结构的需要。
桥梁施工控制又是桥梁建设的安全保证。通过监测手段跟踪各施工阶段结构的实际内力和变形，及时掌握施工进程和发展情况。当施工过程中发现监测值异常时，要进行检查和原因分析，避免突发事故的出现。
同时，施工监控测试工作，还可用于桥梁结构的长期跟踪监测；其分析结果，可进一步用于完善桥梁结构设计理论。在此基础上，进而形成完整的特大型桥梁施工监测监控技术，具有极大的经济和社会效益。
大型桥梁的施工监测监控工作，不仅涉及到桥梁设计、结构分析计算、测量技术、测试技术、参数识别理论、数据分析与处理等方面的理论知识，而且还会遇到许多尚待深入研究的关键技术问题，同时还应加强理论与试验的融合。通过文献检索和工程调研，本课题组认为：大跨度桥梁施工的监测监控的关键技术难题亟待解决；监测监控的内容可进一步丰富发展；大跨度梁桥最优施工控制和施工检测技术有待总结形成。
认真总结成功的经验，为同类结构桥梁的建设积累技术资料，形成大跨度连续刚构梁桥最优施工控制和施工检测的监测监控技术。真正发挥科技优势，服务于工程建设，将科研成果转化为生产力，推动桥梁科学技术的发展。
2.项目研究技术方案和主要内容。
2.1本项目的技术方案：
运用神经网络技术，估计出混凝土配合比、徐变、温度及张拉工艺等因素造成的线形计算值与实测值间的偏差，**出下一节段的预拱度值，提供合理的施工预拱度指令，保证桥梁结构满足设计线形。
经分析计算和实测，使箱梁结构的应力分布尽可能合理，以满足设计要求。
运用混凝土结构强度理论，通过应力理论计算和实测数据，理论上提出合理配置竖向和纵向预应力大小；进一步可优化结构，提高结构的承载能力。
通过温度观测，合理给出温度对结构线形和应力的影响。
2.2 项目研究的基本内容。
本课题主要进行了以下几个方面的研究：
梁桥施工的工艺性研究，保证桥梁按合同工期竣工和桥梁施工的高质量；
桥梁结构有限元分析计算，为施工工艺的可靠性提供科学基础；
线形监测和预拱度控制理论和方法的研究，保证桥梁顺利合拢，使合拢段的相对高差控制在规范要求的范围内；
混凝土的应变测试和应力分析、箱梁温度跟踪测量等工作，保证结构受力合理；
箱梁竖向预应力优化设计。
2.2.1 梁桥施工的工艺特点。
蔡甸汉江公路大桥由双向四车道国道主干线和两车道农用道构成，设计荷载等级为汽—超20、挂—120。工程总投资1.41亿元人民币，是目前汉江上规模最大的公路桥梁。
主桥为三向预应力混凝土箱型变截面连续刚构（左幅截面为单箱单室，右幅截面为单箱双室）；两岸引桥为预应力混凝土ｔ型组合梁（桥面连续），桥跨布置为20×30m+（110+180+110）m+20×30m，全长1607.0m。箱梁混凝土ｔ构采用悬臂现浇法施工。
主墩0#块长12m，每侧悬臂各分为26节段，分段长度2.5～4.0m；最大节段分别重1500kn（左幅）和2630kn（右幅），挂篮分别重600kn（左幅）和900kn（右幅）；两个边墩处19m箱梁段用支架现浇施工。
110m边孔首先合拢，形成两个单臂体系，最后合拢主孔，完成三孔一联连续刚构。箱梁采用50#混凝土，其强度大于75%时施加预应力。桥面平整层采用8cm轻质混凝土，其上再铺55mm厚的沥青混凝土。
体系转换、张拉工艺复杂，施工难度大、技术要求高。
2.2.2 结构有限元分析。
监测监控的第一项工作是对监控桥梁的应力、位移等进行有限元分析计算，以确保桥梁施工工艺的科学性。
进行结构有限元分析时， 将大桥简化为平面结构，选用平面梁单元。主桥合龙前后结构体系将发生转变，即由对称的ｔ构静定结构转变为对称的超静定结构。两个主墩根部视为固定端，南北两边跨端视为活动铰支座。
对于选定的计算模型，单元和节点的划分按施工过程的节段来定(重要截面：主跨悬臂根部、l/8、ll/8、跨中和边跨的对称位置)，共有节点144个，梁单元143个。
结构计算时，弹性模量、poisson比、质量密度和重度等材料特性和几何特性参数根据设计图纸与设计计算值取值相同。由于主梁结构为变截面箱梁，每一截面箱梁高h(m)、箱梁顶面到形心的距离hc(m)、截面面积a(m2)、截面惯性矩iz(m4)和截面模量wz(m3)按节段取不同的值。
预应力索的张拉对结构的外效应是使其悬臂端上翘。针对这种影响，计算中采用可模拟预应力钢绞线后张法的曲索单元。当钢索受到一定拉力时，将能够反映预应力索对混凝土的压缩作用，可分析计算预应力索的张拉所引起混凝土内部应力的重新分布，以及新索的张拉产生的内力重分配。
依据《公路钢筋混凝土及预应力混凝土设计规范》(jtj 023—85)，根据预应力束的几何要素，并计入预应力束的摩阻损失；徐变收缩中考虑环境温度、理论厚度和收缩应变终值。
载荷考虑连续刚构各梁段单元的自重、挂篮自重及钢筋、人员和设备的重量，挂篮移动各施工阶段的施工荷载，同时考虑二期恒载的重力。其他荷载包括温度荷载、风荷载及与结构的形成过程有关的荷载，如混凝土的收缩徐变等，这些荷载能引起结构的附加变形和应力。温度荷载的影响非常复杂，因为结构温度场的分布和温度的变化难以准确测量、定量分析，一般按公路桥梁规范取值，考虑其变化±10°c的影响。
混凝土的收缩、徐变是一种十分复杂的化学物理过程，按公路桥梁规范的有关规定取值，同时通过简化模型的计算结果与实测值的对比分析，掌握有关混凝土的收缩、徐变的第一手资料，为进一步的深入研究打下一定的基础。
2.2.3 线形测量和预拱度控制原理和技术研究。
大桥轴线和里程测量采用日产索佳全站仪(sokisha-1100)，高程测量采用国产自动安平水准仪(dsz2)。利用大桥两岸大地控制网点，用后方交会的测量方法，将后视点引至固定处(即：0#块箱梁和过度墩上)，用远点控制近距离点。
在施工过程中，监测监控组进行了箱梁挠度(反拱值)按每一个施工节段(三种工况)的跟踪观测、箱梁立模标高的抽查、箱梁顶面高程的测量、同跨两边对称截面相对高差的直接测量等。当温度变化时，对箱梁挠度进行了科研测量，掌握挠度随温度的变化规律(如第25#节段在浇筑混凝土后工况不变的情况下，当温度由15℃上升到26℃时，第26‘#截面下降41mm等)。
箱梁悬浇段的各节段立模标高各参数在有限元分析的基础上，根据实测信息进行前期**和后期调整，确定最佳预拱度。传统的误差调整方法主要有卡尔曼（kalman）滤波法、灰色系统（如：gm（1，n））、最小二乘法等。
这些方法在桥梁施工控制应用中取得了一些成效，但是对于非线性系统，有的方法还存在一定的局限性。在蔡甸汉江大桥施工预拱度控制中，运用了人工神经网络（bp网络）系统进行预拱度信息**和调整。这种方法既克服了灰色理论gm（1，n）输入参数单一的缺点，又改进了卡尔曼（kalman）滤波法中仅能考虑输入与输出的线性关系的不足，建立了输入与输出之间的多参数、非线性的映射关系。
人工神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统，具有学习和容错等特点。它起步于50年代初，虽几经周折，到80年代后期国内外再次兴起神经网络热潮，并成功地运用于许多领域。bp网络是一类前向无反馈的神经网络，它可通过对若干样本的自学习，建立网络输入变量与输出变量之间的全局非线性映射关系。
这是目前应用最为广泛的一类神经网络，因采用2023年问世的反向传播法(bp)算法而得名。由于其有连续函数表现定理，选用3层网络，输入层和输出层有与网络输入变量及输出变量相应的l和n个神经元，而隐层取m(m=2l+1)个神经元，将可以描述任意复杂的输入变量和输出变量之间的非线性映射关系。输入变量将按权数分配到隐层的第m个神经元，神经元的传递函数f通常选用sigmoid函数。
神经网络的输出并非要求严格地等于各样本的期望输出，而是通过网络学习，寻求对全部样本数据均有较好响应的非线性映射关系，具备有对样本的鉴别能力，因此具有鲁棒性，可以作为处理有随机干扰问题的**工具。本项目已将神经网络方法应用于桥梁施工控制中，通过大跨度桥梁混凝土悬臂现浇节段已产生的标高偏差，训练bp网络，让自学习后的网络**后续节段施工中可能发生的偏差，从而对其立模标高进行调整，以达到与设计值尽量一致的目的。应用结果表明：
由于样本的期望输出为测量标高，实际值难免包含某些随机因素和误差，甚至个别数据存在明显的不符合普遍规律的情形，而神经网络的**结果与实际发生状态的测量值比较接近。
学校扶贫工作总结报告扶贫工作总结报告
一基本情况。村位于蒿坪镇西北部，全村辖10个村民小组，216户783人，其中贫困户128户430人，低保户15户，五保户20户，353人常年外出务工。全村耕地面积1650亩，林地面积5700余亩，退耕还林面积763.5亩。村内通村公路共有17.8公里，其中，硬化公路9.8公里，普通泥土公路8公里。全...
工会工作总结报告 总结报告
xx年上半年，我校工会在市教育工会及学校党支部的领导下，以党的xx大和中国工会xx大精神为指导，全面落实科学发展观，坚定不移地走中国特色社会主义工会发展道路，围绕学校工作重点，构建和谐校园的目标，加强学校民主管理，加强师德教育，加强工会自身建设，认真履行工会的基本职能，团结动员全校教职工为学校教育现...
工作总结报告
转正工作总结报告。尊敬的各位领导 你们好！我于2013年12月4日开始到贵公司上班，到现在，不知不觉已经三个月了。我先后参加了公司竣工资料编写装订和竣工验收 x项目工作量检查 公司新址信息系统项目施工和公司资质审查等工作。下面，我就将这三个月来的工作情况向各位领导做一简单的汇报。项目经理是一个技术与...