力学性能评估

力学性能评估（精选十篇）

力学性能评估篇1

汽车作为人类重要的交通工具,随着社会经济水平的发展,已逐渐进入普通家庭的日常生活,人们对汽车性能的要求也越来越高,推动着汽车向更高效、更安全、更舒适的方向发展。影响汽车性能的一个重要的零部件就是变速器总成。我国目前使用的汽车大多为手动变速器,手动变速器汽车使用时换挡频繁,驾驶员对换挡性能是否舒适十分敏感,此项性能严重影响驾驶员对车型的评价[1]。有鉴于此,汽车厂商为了满足消费者的需求,需要集中精力解决变速器换挡性能方面的问题。目前国内对手动变速器换挡性能的评估尚处于起步阶段,本文尝试对变速器换挡性能的评估和评价指标进行探索和研究。

1、定义

变速器是驾驶者在整车驾驶时经常操纵的少数整车装置之一。除此以外,驾驶者经常操纵的整车装置还有方向盘、加速踏板、离合器等。这些装置的操纵性能对驾驶者对整车的性能评价有很重要的影响。那么什么是车辆的变速性能呢,实际上就是驾驶者在操纵变速器换挡机构时的一种主观感觉。

设计者在开发整车时,因车辆的追求目标不同,对车辆的变速器性能质量要求也不一样。必须根据车辆的商品目标而给出合适的变速器质量和目标。例如,运动型乘用车,力求向运动型车一样,快速、准确是对变速性能的重要要求。为此,这类车辆十分重视变速行程,甚至不惜加大操纵力。这类车辆的发动机扭矩大,离合器踏板力也大。方向盘也设定得较重。同时将变速杆、离合器和方向盘的操纵力设定得与变速操纵力相平衡,这一点十分重要。与此不同,在微型车上,离合器和方向盘都较轻便,与此相平衡,变速性能也力主轻快。高级车的要求又不一样,力求变速圆滑,变速时操纵力变化小,努力追求高级感。

2、变速操纵型式

变速操纵机构分为直接操纵式和远距离操纵式。

直接操纵式,直接将变速箱变速杆布置在车内地板上。特点是由于没有中间传动,变速操纵速度快。只有FR车适宜采用直接操纵式结构。这种操纵方式的缺点是,地板上的振动容易直接传递给变速杆,容易掉档。乘用车现在已经很少采用连接杆式操纵方式,卡车还在使用中。

F F乘用车大都采用拉杆式或拉索式操纵机构,和拉索式相比,拉杆式操纵机构传递效率高,变速主观感觉好。缺点是在整车上布置困难,特别是在4WD车上布置十分困难。拉索式结构的优点是容易在整车上布置,也容易在4WD车上布置。但是传动效率较差,如何解决变速传动效率不高和变速操纵主观感觉不好的问题是拉索式结构的大课题。

3、评价项目

对于一款手动变速器,其变速性能的评价,主要有以下四个评价项目:

①发动机熄火,停车状态下换挡力、换挡行程试验。这主要是评价变速器在静态下选挡力、选挡行程、各档换挡力和行程的大小,以及无效的变速器换挡系统的空行程等。

②车辆在正常行驶时,变速性能试验。在这项试验中,主要评价变速器在动态下的换挡力、吸入感、圆滑度等;

③发动机怠速运转,停车状态下变速器换挡性能试验。这项实验的目的是为了考核变速器各挡入挡过程中的BLOCK机率和挂入倒挡时的异常噪音。

④车辆行驶和停止时,对变速器变速性能进行综合评价。如手球的位置、手球的形状、斜向换挡性、振动及噪音等。

3.1 发动机熄火,静态换挡性能评价

在评价静态换挡性之前,应先踩下离合器踏板,进行一次换挡换挡操作。利用本次操作,使同步器齿套、同步环及挡位齿轮上的结合齿处于如图1所示位置。在变速杆上贴上应变片和行程测量仪,测量操纵力和形成的关系。入挡后,以100N左右的力推动变速杆,对变速杆的刚度进行测量。将结果记录在X-Y记录仪上,坐标原点(0点)为空挡位置,横坐标为行程,纵坐标为换挡力,打印出如图2所示曲线。由空档先换档到3档,在自锁钢球通过换档导轨的自锁槽时,首先出现操纵力峰值F1,越过自锁槽后,自锁钢球再次进入换档导轨沟槽之前,操纵力由F1变化为F2。换档完了之后,继续推动变速杆,测量刚度F4/A。F3是从3档返回空挡的齿轮退档拔出力。

静态最大操纵力目标值为20～30N,在这一目标条件下选择自锁弹簧载荷。采用拉索式操纵机构时,软轴的布置和摩擦力对这项试验测量结果影响十分大,必须多加注意。Ricardo公司推荐的F1值介于25～35N,F3值介于20～25N;

变速杆刚度越高,变速操纵主观感觉越好。但是,刚度过高可能会带来操纵噪声过大,应该适当选择。一般来说,变速杆刚度目标值应大于2.5N/mm。

数据测试完后,如果除某挡外,换挡操纵力F1都比较低,在目标范围之间,应该对该挡自锁槽的形状进行研究,调查产生这一现象的原因。同样地,F3值如果异常,就应该对退档过程进行优化。

选挡力和选挡行程的测试和换挡性能测试基本相似,如图3所示。图中F1、F2分别为5挡和R挡选挡力及选挡退档力。在选档方向上,如何使1档和2档、5档和R档从选档位置快速的返回空挡位置,这一点十分重要。为了快速返回空挡位置,若弹簧力过大,将使操纵力过大。为了解决这一问题,应该尽可能地降低弹簧刚度。在拉索式操纵机构上,因软轴摩擦力将使选档力和返回力之差H变大,使返回时的主观评价结果变坏。为此,在车体上必需追加选档方向的回位弹簧。车体回位弹簧力的设定要点是,务必比变速箱内部弹簧弱一些,若车体上的弹簧过强,空挡位置将取决于车体弹簧,最终将使变速箱内部空挡位置混乱。这一问题经常出现,务必注意。一般来说,选挡操纵力应在20～30N的范围内比较合适,变速杆刚度大于2.5N/mm。Ricardo公司推荐的刚度值为6～8N/mm。

如果选挡力和选挡退挡力相差较大,即H值较大,估计最大的因素是拉索软轴的摩擦系数较大。但由于操纵力是变速器内部弹簧和外部操纵机构弹簧力之和,所以需要分别调查研究。

在静态换挡性能测试项目中,应该还要考虑到对自由间隙评价。具体评价内容有:在5N力作用下,①空挡位置选挡方向行程;②空挡位置换挡方向行程;③挂入各挡后选换挡方向行程。间隙过大,难以准确的换挡,间隙过小,增加金属装机感,令人厌烦。最佳操作需要的自由间隙为3～4mm。

选换挡行程的目标值如图4所示,图中横坐标为选挡行程,纵坐标为换挡行程。5分水平为驾驶者在换挡时能够够到的极限,超过这个极限值将无法进行换挡操作。行程越小,驾驶者的主观感觉越好,但同时也降低了变速器换挡机构的杠杆比,使换挡力变大。一般情况下,乘用车达到7分目标值,运动型车辆可以做到8分。为了实现上述目标,必须考虑增大同步器容量或减小被同步零部件的惯性矩。

3.2 车辆动态变速性能评价

测量行驶时操纵力时,首现要发动机处于怠速状态。先测量从空挡到1档的操纵力,然后再测量从空挡到倒档的操纵力。其后再在车辆实际行驶中测量各档位的操纵力。升档测量的发动机转速为发动机最大功率点转速的50%。降档测量的发动机转速为发动机最大功率点转速的35%。变速操纵速度为0.1秒到0.6秒之间,各变速时间内操纵次数尽可能均等,连续测量50次以上。操作方法如表1所示。

同样,在X-Y记录仪上,以换挡经过时间为横坐标,以操纵力为纵坐标,来显示车辆行驶时的操纵力测量数据。操纵力最大部分被称为最大操纵力。操纵力最小值被称为吸入力。吸入力之后出现的峰值DP被称为2次移动。这一峰值是导致变速主观评价结果变坏的重要因素,但是无法在每次变速时使变速力不变,保持一定值。因而,为了定量地评价这部分的好坏,大都使用这一峰值的积分面积(阴影线)出现的频度来进行评价。当然,最好能消除这部分峰值。若这部分连续出现2或3个峰值,则被称为Nibble。

一般,快速换档操作时间约为0.2秒左右。慢速换档操作时间约为0.4秒左右。因此可以利用对标车定量地进行比较,求得0.2秒和0.4秒的操纵力。

由于寒冷地区对变速箱操纵力投诉较多,所以分别按照低温条件和温态条件进行测量。表2可作为一般乘用车的目标值。操纵力是以变速杆手握中心部分进行测量获得的值。应该和对标车相互比较来设定目标值。可在参考样车购进之后组织测量,积累大量测量数据十分重要。

上面已经介绍过,一般使用二次移动阴影线部分的积分面积值进行评价动态换挡的主观感觉。评价时,为了处理采用大量积分值数据的力积值,必须使用专用的计算机进行分析。使用力积进行评价时,一般都将力积超过1.5Ns的出现频度小于20%作为目标值。若没有专用计算机,也可以使用DP最大值F1和最大操纵力的比值进行评价。Ricardo公司将平均值小于0.5作为允许极限值,将平均值小于0.3作为目标值。采用1.5N作为吸入力目标值。吸入力小于该值,则认为吸入感觉良好。如果在采集的数据中出现Nibble,就需要对同步器结构尺寸进行更改。

3.3 发动机怠速状态下,静态换挡评价

为了考核变速器由档,进行换档操作途中,因同步套被阻止不能前进现象的发生概率,我们需要在怠速状态下评价变速器的静态换挡性能。换档被阻止的原因之一是,有时因同步环静摩擦系数太大,使同步环固定在挡位齿轮上。有时还会出现同步套和挡位齿轮结合齿前端倒角相互碰到一起,使同步套无法前进。在出现上述现象之时,必须再次返回空挡,再次进行换档操作。

本试验的要领是,先从空档换档到1档,然后再返回到空档。接通离合器之后,再次换挡到倒挡。这样反复操作5次之后,车辆前进1m左右,然后再次反复同样操作。最后调查每50次换档操作期间,换档受阻的次数。换档受阻出现概率的目标值为小于2%,最近很多车辆已经达到了0%。倒档换档受阻概率因常啮合式结构或怠速滑动式结构而异。怠速滑动式结构的出现概率较高,其目标值为小于5%。

为了评价由空挡挂入倒挡过程中产生的异常噪音,我们主要按照以下方法进行评价。在发动机怠速状态下,由空挡挂入倒挡,改变换挡时间,记录出现异常噪音的换挡时间。该项试验的目标值为0.5秒,极限目标值为0.7秒。

3.4 综合评价

首现,需要注意变速杆位置的以下要点:变速杆与手制动之间的间隙,与前方仪表板和烟灰盒之间的间隙。向后方换挡时,与手制动之间需要确保不碰手的间隙。向前方换档时,应确保与开启的烟灰盒之间不干涉。变速杆形状十分重要,过去一段时间曾经流行过易于手握式形状,最近对标车大都采用圆形。手握部分形状不得易于转动。变速杆外露部分不得露出金属,变速杆应该看起来较短粗等。

其次,要检查换挡后手握位置是否为概略对称位置,评价斜向换挡(直接由2挡推入三挡等)是否存在落后现象,是否存在无法进入现象等。如果斜向换挡性能不好,就需要更改换挡Lag的倒角形状。

换挡操纵机构的噪音在音量上并不明显,但其由于音质较差,且经常出现在车内噪音问题中,所以对换挡操作的噪音问题也要进行评价。主要包括拉索噪声、挡块噪声、变速杆底座噪声及胶套噪声。特别难的问题是变速杆底座噪声,这一噪声与车体固定位置的刚度和变速杆总成的弹性支撑结构有关。若弹性支撑结构柔软,变速杆总成刚度过低。若过硬,则容易产生噪声问题,设计上必须同时兼顾上述两种要求。

4、结论

①同一变速箱搭载在不同车辆上,所要求的变速主观评价指标也不相同。

对变速主观评价指标的要求,不同的人会提出各自不同的意见,难于汇总成一个方案。必须通过对标来明确方案,汇总出明确目标。

②根据车辆级别确定目标

例如,若对FRV提出BMW的变速质量目标,是毫无意义的。重要的是,要经常把握同一级别竞争车的变速质量。

③以数据为基础进行评价

任何人都可以参与主观评,问题是每个人都有不同的意见,很难将众多意见汇总成一个方案。如何将主观评价定量化十分困难,但是必须加以定量化。

参考文献

[1]张栋杰毛世伟朱波.手动挡汽车换挡困难原因及改进方法[J].汽车工程师.2011(2).

弱小目标跟踪算法性能评估的研究篇2

本文提出了弱小目标检测和跟踪算法的性能评估框架,并针对弱小目标检测和跟踪的特点,从背景特性、目标特性和跟踪干扰特性等方面对弱小目标序列图像的仿真进行了分析.通过分析弱小目标跟踪中可能遇到的不同的目标情况和由此产生的正确跟踪轨迹、正常轨迹消失、错误跟踪轨迹、遗漏轨迹和虚假跟踪轨迹等目标跟踪状况,以弱小目标仿真模块提供的.目标原始真值为基础,采用了有效跟踪评价和有效跟踪精度评价的方法对跟踪算法进行评估.试验表明,该方法能够有效地评估弱小目标跟踪算法.

作者：周进吴钦章 ZHOU Jin WU Qin-zhang 作者单位：周进,ZHOU Jin(中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209;中国科学院研究生院,北京,100039)

吴钦章,WU Qin-zhang(中国科学院光电技术研究所,四川,成都,610209)

重卡外气动性能评估与优化篇3

（东风汽车有限公司东风商用车技术中心，武汉 430056）

节能、安全与排放是当今汽车工业的三大课题，而汽车空气动力学特性与这三大课题紧密相关。汽车空气动力学特性直接影响着汽车的动力性、燃油经济性、操纵稳定性、舒适性和安全性，因此，汽车空气动力学特性已成为评价汽车造型优劣的重要依据。

空气动力学的研究主要有两种方法：第一、进行风洞试验；第二、通过CFD软件进行数值模拟。风洞试验能够得到具有较高可靠性的结果，但是它也有诸如成本高、周期长等局限性，而这显然不能适应不断变化的市场需求。随着计算机技术的迅猛发展，通过CFD软件进行数值模拟由于其计算精度接近风洞试验，而又大大缩短了设计周期的优点，从而被广泛的应用。

本文论述了用格子—玻尔兹曼方法（LBM）计算整个卡车的外流场特性。这种方法允许保留所有的几何细节包括最小的元件如管子和电线。几何可以包括外部和内部的部件。表面/气流的相互作用和自动格子生成方法可以使仿真准备时间大大缩短。同时，该方法高数值效率允许使用大规模的单元，因此会有较高精度的结果。本文仿真计算是采用商业LBM算法软件PowerFLOW来进行的。

1 数学模型

流体仿真一个主要的困难就是难以足够离散化流体区域，同时解析复杂几何的表面细节。在工业应用上最多的纳维—斯托克斯方法对实际计算的网格质量和尺寸要求较高。这些要求是有限体积法特性的直接要求，有限体积法是 N-S方程数值求解采用最多的方法。该方法利用压力修正运算法则来保持质量守恒。压力修正是一个数值庞大的交互过程，因此限制了用来实际计算的有效网格尺寸。为了限制单元数量，一般采用非结构化网格，可以离散复杂几何同时保持较少的单元数。非结构化网格形状的变化导致结果不可避免的依靠网格尺寸和质量。在过去这些年N-S方程求解的网格产生法则已经有所提高而且相当多的过程是自动的。然而，几何表面的准备和许多网格生成程序仍然需要用户参与。这部分工作量仍然很大，而且比较强的依赖于网格划分者的技能。全部划分网格过程限制几何细节的水平，在实际使用和大多数项目中，需简化几何以降低准备时间，保证产品设计节点。

格子—玻尔兹曼方程（LBE）求解是维纳—斯托克斯求解的一个替代。它们不需要任何特别的交互程序且能实现质量、动量和能量守恒。因而，LBE求解在数值上非常有效且稳健。增加的数值效率允许操作数量非常大的单元（或voxels）。另外，玻尔兹曼方程的特性提高了流体与壁面的相互作用。表面单元（或者surfels）用来设计作为有效单元与相邻格子单元交互作用。大量的格子和动态表面处理的组合允许不需几何简化就精确的表示曲面。

2 格子—玻尔兹曼方程的原理

玻尔兹曼方程可以写成下述的形式：

其中f为速度分布函数，Θ为碰撞算子。玻尔兹曼方程的格子形式可以表达为各个状态下的可能分布的一列代数方程：

其中碰撞算子用BGK形式［1］建模：

平衡分布函数 fi（0）为速度的扩展［1］：

可以表明玻尔兹曼方程不再屈从于N-S方程。更精确的说，N-S方程代表玻尔兹曼方程在小Knudsen数上的子集。玻尔兹曼方程求解一个好的特征是通过执行所有状况下的碰撞都等于零来自动实现质量和动量守恒的：

湍流影响采用以原来的RNG公式［2，3］为基础的修正的k-ε模型建模：

无量纲系数的值与起初模型的公式［2，3］中的值相同。以LBE为基础的湍流波动描述包含流动过程和回流信息，包括高阶项来解雷诺压力的非线性［4］。这与趋向于使用以雷诺压力模型为基础的常规线性涡流黏性典型的N-S求解截然不同。

3 仿真计算及改进

3.1 仿真模型

建立了详细的整车模型，包括车身、外饰件、车架、底盘（包括了发动机、变速箱和冷却系统）、前轮、油箱等。整车模型如图1。

3.2 计算边界条件

计算边界条件见表1

表1 计算边界条件

3.3 计算结果及分析

经过迭代计算后，得到流场结果，压力分布如图2～图6所示。

从图2整车表面压力云图可以看出，车身正面、遮阳罩、后视镜，货箱正面均出现高压力区，这些高压区的产生将导致整车风阻的增加。

从图3可见，后视镜存在过大的压力滞止区，而且使得过多的气流从后视镜外侧流过，可以通过改进后视镜的结构减小压力滞止区和后视镜尾流的大小。

图4为遮阳罩局部的压力云图，可见由于台阶和正面高压冲击的影响，遮阳罩附近存在明显的流动分离，可以优化遮阳罩的形状来避免高压冲击和边角流动分离，更改台阶的形状来减少台阶下游的流动分离。

图5为货箱正面的静压云图，可见由于流动气体直接冲击货箱的上边角产生了流动分离，这可以通过优化顶部导流罩角度、长度和半径来减小流动滞止区。后扰流板的后缘边角导致货箱边角出现较大的流动滞止。

图6是货箱侧面的静压云图，可见货箱侧边的流动滞止区只有很小的压力增加。此处不是必须要进行优化的，但在后视镜尾流减小，并且更改顶部导流罩之后侧边的流动滞止区可能会增大。

3.4 结构改进及效果对比

通过以上的分析，结合实际情况，对顶导流罩结构部分曲面的曲率进行调整，改型后整车风阻相比改型前下降7.4%。

从图7可以看到，改型后车身与货箱间的流速明显下降，相应的空气动能大为降低，而图8显示，货箱前部顶端部分压力同样明显下降。

从图9可以看出，改型后货箱正面高压区明显减少，这也是导致风阻系数降低的主要原因。

4 结论

应用数字仿真方法对某款重卡进行外流场分析，得到整车表面的压力分布、流场速度、整车的风阻系数等重要气动参数。根据流场特性，对局部区域的结构进行改进，改型后整车风阻，系数降低7.4%，事实证明应用数字方法进行整车气动特性分析与改型，对降低开发成本，缩短开发周期，减小风阻降低用户后续使用费用，进而提高产品综合竞争力具有重要意义。

［1］D.d’Humieres，P.Lallemand and Y.H.Quian.Lattice BGK models for Navier-Stokes equations［J］.，Europhysics Letters17（6）：479-484，1992.

［2］V.Yakhot，and S.A.，Orszag.Renormalization Group Anal ysis of Turbulence.I.Basic Theory ［J］.J.Sci.Comput 1（2），3-51，1986.

［3］V.Yakhot，V.，S.A.Orszag，S.Thangam，T.Gatski，and C.Speziale.Development of turbulence models for shear flows by a double expansion technique ［J］.Phys.Fluids A 4（7），1510-1520，1992.

多态系统性能变化评估篇4

重要度理论对于系统工程有着重要意义,主要用于衡量系统组(部)件可靠性变化对系统性能影响程度,为系统的可靠性提升和优化设计提供支撑依据。重要度按照计算需要的信息不同,分为结构重要度、可靠性重要度及寿命重要度三类。1969年,Birnbaum[1]首先提出系统重要度的概念,并提出了Birnbaum重要度用于计算系统组(部)件可靠性变化对整个系统可靠性的影响程度。在Birnbaum重要度基础上针对二态系统的RRW, RAW, Fussell-Vesely等重要度后相继被提出[2]。然而现实中通讯,发电及原油天然气等多态系统更为普遍。由于多态系统能够更为科学地刻画实际系统的真实变化过程及其规律,近年来,国内外学者基于上述二态系统重要度计算方法和系统效能函数重点对多态系统重要度理论进行了研究。相继提出了多态系统组合重要度[3]、基于多态决策图重要度[4]、多阶段任务重要度[5]及组(部)件不确定因素重要度[6],并在复杂多态系统的维修决策、风险分析、概率安全评估等领域得到了广泛的应用。

最近,司书宾等从单个组(部)件状态分布概率,状态转移率以及其对系统可靠性或系统性能影响的角度出发,提出一种重要度计算方法—综合重要度计算方法,它是评估面向全生命周期的组(部)件及其状态对系统可靠性或性能影响的重要工具之一。司书宾等重点研究了二态和多态系统一般重要度计算方法及其在串联、并联系统中的性质和相关定理[7,8,9,10],同时研究其在多态系统中的一般性质[9,10]。本文将在以前的研究成果基础上推广综合重要度在多态系统中的一般性质,尝试研究当系统组(部)件的多个状态可用度发生改变时用综合重要度评价系统性能水平的改变量,并且能通过此评价方法判断出对系统性能水平影响较大的组(部)件状态。

1 综合重要度理论

1.1 综合重要度计算公式

综合重要度理论分别从退化过程和维修过程评价系统中组(部)件状态重要度,针对退化过程的综合重要度公式为[9]:

$Ι_{m}^{Ι Ι Μ} (i) = Ρ_{m}^{i} λ_{m, 0}^{i} \sum_{j = 1}^{Μ} a_{j} [Ρ r (Φ (m_{i}, X) = j) -$

Pr(Φ(0i,X)=j)], (1)

式(1)中P $_{m}^{i}$ 和λ $_{m, 0}^{i}$ 分别表示组(部)件i处于状态m的概率及其由状态m转到0的转移率,aj为系统处于状态j的性能水平(效率,容量等)。I $_{m}^{Ι Ι Μ}$ (i)表示组(部)件i由状态m退化到状态0时整个系统性能水平降低的期望值。

针对维修过程的综合重要度公式为[10]:

$Ι_{l, m}^{Ι Ι Μ} (i) = Ρ_{l}^{i} μ_{l m}^{i} \sum_{j = 0}^{Μ - 1} c_{j} [Ρ r (Φ (l_{i}, X) = j) -$

Pr(Φ(mi,X)=j)], (2)

式(2)中m>l,其中P $_{m}^{i}$ 和μ $_{l, m}^{i}$ 分别表示组(部)件i处于状态m的概率及其由状态l转到m的转移率,cj为系统处于状态j的维修成本。I $_{l, m}^{Ι Ι Μ}$ (i)表示组(部)件由状态l提升到状态m时整个系统维修成本降低的期望值。

然而现实中,退化过程和维修过程在系统的运行中同时存在,因此需要给出包含这两个过程的一般综合重要度公式,并且本文用随机过程描述组(部)件状态随时间发生转移时系统性能期望水平的改变量,一般综合重要度公式为:

$\begin{array}{l} Ι Ι Μ_{m, l}^{i} (t) = Ρ_{m}^{i} (t) b_{m l}^{i} \sum_{j = 0}^{Μ} a_{j} [Ρ r (Φ (m_{i} (t), \\ X (t)) = j) - \end{array}$

Pr(Φ(li(t),X(t))=j)] (3)

式(3)中l≠m, m,l∈{0,1,...,Mi}, X(t)=(X1(t),X2(t),…,Xn(t))(Xi(t)∈(0,1,…,Mi))。Φ(X(t))为系统的结构函数,Φ(mi(t),X(t))表示组(部)件i处于状态m时系统所处的状态。P $_{m}^{i}$ (t)=Pr(Xi(t)=m)表达组(部)件i在时刻t处于状态m的概率,b $_{m l}^{i}$ 是组(部)件i由状态m到状态l的转移率。IIM $_{m, l}^{i}$ (t)表示组(部)件由状态m转移到状态l(包含退化和维修过程)时整个系统性能水平改变的期望值。

1.2 综合重要度和系统性能的关联性质

性质1 设在时刻t系统中组(部)件的状态概率分布为Pi(t)={P $_{0}^{i}$ (t),...,P $_{m}^{i}$ (t),...,P $_{Μ_{i}}^{i}$ (t)}, i=1,2,…,n, m∈{0,1,…,Mi}。由于组(部)件i的退化和维修过程使得其在时刻t的状态概率分布变为Pi*(t)={P $_{0}^{i *}$ (t),...,P $_{m}^{i *}$ (t),...,P $_{Μ_{i}}^{i *}$ (t)},其中 $Ρ_{l_{i}}^{i} (t) - Ρ_{l_{i}}^{i *} (t) = \tilde{Δ}_{i}$ , $\tilde{Δ}_{i} > 0 (i = 1, 2, \dots, j)$ , P $_{m_{i}}^{i *}$ (t)-P $_{m_{i}}^{i}$ (t)=Δi, Δi>0(i=1,2,…,r),并且 $\sum_{i = 1}^{r} Δ_{i} = \sum_{i = 1}^{j} \tilde{Δ}_{i} = Δ$ ,则系统性能水平的改变量可表示为:

$\begin{array}{l} - \tilde{Δ}_{j} \frac{Ι Ι Μ_{l_{j}, l_{j - 1}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{j}}^{i} (t) b_{l_{j} l_{j - 1}}^{i}} - (\tilde{Δ}_{j - 1} + \tilde{Δ}_{j}) \cdot \\ \frac{Ι Ι Μ_{l_{j - 1}, l_{j - 2}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{j - 1}}^{i} (t) b_{l_{j - 1} l_{j - 2}}^{i}} - \dots - \\ (\tilde{Δ}_{2} + \dots + \tilde{Δ}_{j}) \frac{Ι Ι Μ_{l_{2}, l_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{2}}^{i} (t) b_{l_{2} l_{1}}^{i}} + Δ \frac{Ι Ι Μ_{m_{1}, l_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{1}}^{i} (t) b_{m_{1} l_{1}}^{i}} + \\ (Δ_{2} + \dots + Δ_{r}) \frac{Ι Ι Μ_{m_{2}, m_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{2}}^{i} (t) b_{m_{2} m_{1}}^{i}} + \dots + \\ Δ_{r} \frac{Ι Ι Μ_{m_{r}, m_{r - 1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{r}}^{i} (t) b_{m_{r} m_{r - 1}}^{i}} (4) \end{array}$

证明:整个系统的性能水平为:

$\begin{array}{l} U (t) = \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r (Φ (X (t)) = s) = \\ \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ r [Φ (k_{i} (t), X (t)) = s] Ρ r [x_{i} (t) = \\ k] = \sum_{s = 0}^{Μ} \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} \times \\ Ρ_{k}^{i} (t) = \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} 。 \end{array}$

组(部)件i发生退化和维修过程后,系统性能水平的改变量为:

$\begin{array}{l} Δ U (t) = U^{*} (t) - U (t) = \\ \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ_{k}^{i *} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} - \\ \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} = \\ \sum_{k = 1}^{j} Ρ_{l_{k}}^{i *} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [(l_{k})_{i} (t), X (t)] = s} + \\ \sum_{k = 1}^{r} Ρ_{m_{k}}^{i *} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [(m_{k})_{i} (t), X (t)] = s} + \\ \sum_{\begin{array}{l} k \neq l_{1} . . . l_{j} \\ k \neq m_{1} . . . m_{r} \end{array}} Ρ_{k}^{i *} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} - \\ (\sum_{k = 1}^{j} Ρ_{l_{k}}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [(l_{k})_{i} (t), X (t)] = s} + \\ \sum_{k = 1}^{r} Ρ_{m_{k}}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [(m_{k})_{i} (t), X (t)] = s} + \\ \sum_{\begin{array}{l} k \neq l_{1} . . . l_{j} \\ k \neq m_{1} . . . m_{r} \end{array}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} = \\ \sum_{k = 1}^{j} (Ρ_{l_{k}}^{i} (t) - \tilde{Δ}_{k}) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(l_{k})_{i} (t), \\ X (t)] = l} - \\ \sum_{k = 1}^{j} Ρ_{l_{k}}^{i} (t) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(l_{k})_{i} (t), X (t)] = l} + \\ \sum_{k = 1}^{r} (Ρ_{m_{k}}^{i} (t) + Δ_{k}) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(m_{k})_{i} (t), \\ X (t)] = l} - \\ \sum_{k = 1}^{r} Ρ_{m_{k}}^{i} (t) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(m_{k})_{i} (t), X (t)] = l} + \\ \sum_{\begin{array}{l} k \neq l_{1} . . . l_{j} \\ k \neq m_{1} . . . m_{r} \end{array}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} {Ρ r [Φ (k_{i} (t), X (t)] = l} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = l} = \\ \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} {Ρ r (Φ [k_{i} (t), X (t)] = l} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = l} - \\ \sum_{k = 1}^{j} \tilde{Δ}_{k} \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(l_{k})_{i} (t), X (t)] = l} + \\ \sum_{k = 1}^{r} Δ_{k} \cdot \sum_{l = 0}^{Μ} a_{l} Ρ r {Φ [(m_{k})_{i} (t), X (t)] = l} = \\ \sum_{k = 0}^{Μ_{i}} Ρ_{k}^{i} (t) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} {Ρ r [Φ (k_{i} (t), X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [k_{i} (t), X (t)] = s} - \\ \tilde{Δ}_{j} \cdot \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} {Ρ r (Φ [(l_{j})_{i} (t), X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [(l_{j - 1})_{i} (t), X (t)] = s} - \\ (\tilde{Δ}_{j - 1} + \tilde{Δ}_{j}) \cdot \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} {Ρ r [Φ ((l_{j - 1})_{i} (t), \\ X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [(l_{j - 2})_{i} (t), X (t)] = s} \dots + \\ Δ \cdot \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} Ρ r {Φ [(m_{1})_{i} (t), X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [(l_{1})_{i} (t), X (t)] = s} + \\ (Δ_{2} + \dots + Δ_{r}) \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} {Ρ r (Φ [(m_{2})_{i} (t), \\ X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [(m_{1})_{i} (t), X (t)] = s} \dots + \\ Δ_{r} \cdot \sum_{s = 0}^{Μ} a_{s} {Ρ r (Φ [(m_{r})_{i} (t), X (t)] = s} - \end{array}$

$\begin{array}{l} Ρ r {Φ [(m_{r - 1})_{i} (t), X (t)] = s} = \\ 0 - \tilde{Δ}_{j} \cdot \frac{Ι Ι Μ_{l_{j}, l_{j - 1}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{j}}^{i} (t) b_{l_{j} l_{j - 1}}^{i}} - (\tilde{Δ}_{j - 1} + \tilde{Δ}_{j}) \cdot \\ \frac{Ι Ι Μ_{l_{j - 1}, l_{j - 2}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{j - 1}}^{i} (t) b_{l_{j - 1} l_{j - 2}}^{i}} - \dots - (\tilde{Δ}_{2} + \dots + \tilde{Δ}_{j}) \cdot \\ \frac{Ι Ι Μ_{l_{2}, l_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{l_{2}}^{i} (t) b_{l_{2} l_{1}}^{i}} + \\ Δ \cdot \frac{Ι Ι Μ_{m_{1}, l_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{1}}^{i} (t) b_{m_{1} l_{1}}^{i}} + (Δ_{2} + \dots + Δ_{r}) \cdot \\ \frac{Ι Ι Μ_{m_{2}, m_{1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{2}}^{i} (t) b_{m_{2} m_{1}}^{i}} + \dots + Δ_{r} \cdot \frac{Ι Ι Μ_{m_{r}, m_{r - 1}}^{i} (t)}{Ρ_{m_{r}}^{i} (t) b_{m_{r} m_{r - 1}}^{i}} 。证毕。 \end{array}$

性质2 设在时刻t系统中组(部)件的状态概率分布为Pi(t)={P $_{0}^{i}$ (t),...,P $_{m}^{i}$ (t),...,P $_{Μ_{i}}^{i}$ (t)}, i=1,2,…,n, m∈{0,1,…,Mi}。若由于组(部)件i发生的退化和维修使得其在时刻t的状态概率分布变为Pi*(t)={P $_{0}^{i *}$ (t),...,P $_{m}^{i *}$ (t),...,P $_{Μ_{i}}^{i *}$ (t)},其中P $_{l}^{i}$ (t)-P $_{l}^{i *}$ (t)=P $_{m}^{i *}$ (t)-P $_{m}^{i}$ (t)=Δ (l,m∈{0,1,…,Mi}),则系统性能水平的改变量为 $Δ \frac{Ι Ι Μ_{m, l}^{i} (t)}{Ρ_{m}^{i} (t) b_{m l}^{i}}$ 。

证明:可以由性质1的结果直接推出。

性质3 分别给组(部)件i的状态m1和m2一个相同的概率增量Δ,同时状态l的概率减量为Δ,那么基于状态l组部件i状态m1相比于状态m2能够使得系统的性能水平改变量更大当且仅当 $| \frac{Ι Ι Μ_{m_{1}, l}^{i} (t)}{Ρ_{m_{1}}^{i} (t) b_{m_{1} l}^{i}} | > | \frac{Ι Ι Μ_{m_{2}, l}^{i} (t)}{Ρ_{m_{2}}^{i} (t) b_{m_{2} l}^{i}} |$ 。

证明:可以由性质2的结果直接推出。

性质4 分别给组(部)件i的状态m1和组(部)件j的m2一个相同的概率增量Δ,同时两组(部)件的状态l的概率减量为Δ,那么基于状态l组部件i状态m1相比于组(部)件j的状态m2能够使得系统的性能水平改变量更大当且仅当 $| \frac{Ι Ι Μ_{m_{1}, l}^{i} (t)}{Ρ_{m_{1}}^{i} (t) b_{m_{1} l}^{i}} | > | \frac{Ι Ι Μ_{m_{2}, l}^{j} (t)}{Ρ_{m_{2}}^{j} (t) b_{m_{2} l}^{j}} |$ 。

证明:可以由性质2的结果直接推出。

性质1和性质2给出了当组(部)件的状态概率发生改变时综合重要度和系统性能水平改变量的关系,表明可以运用综合重要度评价组(部)件状态可用度改变时对系统系统性能水平的影响程度。性质3和性质4则给出了一个评价标准,帮助工程人员判断对系统性能水平影响较大的组(部)件状态。

2 结论

本文在综合重要度理论的基础上对其一般性质做了推广,推广后的性质给出了的组(部)件某几个状态概率发生改变后系统性能改变量和综合重要度的关系式,在综合重要度和系统性能之间建立了一个定量关系。同时本文推出了判断组(部)件不同状态概率发生相同改变时对系统性能影响大小的充要条件,此充要条件使得研究人员可以运用综合重要度的结果判断组(部)件状态可用度对系统性能影响程度。

摘要：在多态系统的寿命周期中,随着系统组(部)件状态的劣化,系统性能逐渐降低,所以研究关键组(部)件的状态对系统性能的影响可以为系统性能的提升提供技术支持。综合重要度主要是用来定量评估系统组(部)件状态变化对系统性能变化的影响程度。基于综合重要度:(1)给出当系统组(部)件某些状态概率发生改变时,如何利用综合重要度来衡量系统性能的变化量;(2)当系统组(部)件某两状态概率发生相同变化时,如何利用综合重要度来排列组(部)件状态对系统性能影响的大小,为工程师分析系统性能的变化提供了理论依据。

关键词：多态系统,重要度,系统性能,组(部)件

参考文献

[1]Birnbaum Z W.On the importance of different components in a multi-component system.New York:Academic Press,1969;581—592

[2]Vasseur D,Llory M.International survey on PSA figures of merit.Reliability Engineering and System Safety,1999;66(3):261—274

[3]Ramirez-Marquez J E,Coit D W.Composite importance measures for multi-state systems with multi-state components.IEEE T Reltab,2005;54(3):517—529

[4]Shrestha A,Xing L,Coit D W.An efficient multistate multivalued decision diagram-based approach for multistate system sensitivity anal-ysis.IEEE T Reltab,2010;59(3):581—592

[5]Vaurio J K.Importance measures for multi-phase missions.Reliab Eng Syst Safe,2011;96(1):230—235

[6]王攀,吕震宙,李贵杰.参数不确定情况下结构系统重要性分析.中国科学:技术科学,2011;41(11):1512—1518

[7]司书宾,杨柳,蔡志强,等.二态系统组(部)件综合重要度计算方法研究.西北工业大学学报,2011;29(6):939—947

[8]Si S B,Cai Z Q,Sun S D,et al.Integrated importance measures of multi-state systems under uncertainty.Comput Ind Eng,2010;59(4):921—928

[9]Si S B,Dui H Y,Zhao X B,et al.Integrated importance measure of component states based on the loss of the performance.IEEE T Relt-ab,2012;61(1):192—202

力学性能评估篇5

特征点提取技术一直是摄影测量和计算机视觉的研究热点.从兴趣算子的角度研究了几种主流特征点提取算法,通过大量的实验,从速度、精度、适应性方面,定量地比较和分析了各算法性能、优缺点和适应环境,针对特征点分布欠均匀的`问题,提出改进措施,并取得了较理想的结果.

作者：张春美龚志辉黄艳 ZHANG Chun-mei GONG Zhi-hui HUANG Yan 作者单位：张春美,ZHANG Chun-mei(信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052;73603部队,江苏,南京,210049)

龚志辉,黄艳,GONG Zhi-hui,HUANG Yan(信息工程大学,测绘学院,河南,郑州,450052)

刊名：测绘科学技术学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF GEOMATICS SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)： 25(3) 分类号：P231 关键词：特征点提取性能评估重复率局部熵

力学性能评估篇6

摘要：本文将有关风险评估的理论运用到电力通信网中，在分析电力通信网安全风险评估现状的基础上，建立了层次分析模型，全面地对电力通信网的风险点进行了参数分类，介绍了权重计算方法，给出了针对性能参数的评分标准，最后计算出了风险点风险值。对电力通信网风险评估流程、评估指标的构建及风险计算方法进行了研究。

关键词：电力通信网；风险评估；指标体系

1 概述

在通信网规划、建设和运行维护过程中，原有的观念、技术、标准已不能适应高速发展的现代电网的需求，原有通信网的网架结构、系统容量、性能指标、可靠性[2]要求等也存在不足，对电网的安全运行构成了很大的威胁[1]。因此，加强电力通信系统安全管理，保证设备正常运行是通信管理人员的首要任务。要及时发现网络薄弱环节及其可能引起的安全隐患，对电力通信网风险评估进行研究和分析是必不可少的。

2 风险评估流程

2.1 风险点分析指标体系的建立电力通信网SDH传输网由不同的设备组成，处于不同的运行环境和管理维护水平，各种因素综合起来使得整个网络处于的不同风险状况。文中采用的评估方法基于通用的指标体系，该体系能够消除各地电力通信网的差异性，分析过程中采用的指标具有通用性。采取的层次化结构指标体系有利于风险分析的客观性和综合性[2]，能最接近真实的反映风险点的风险状况。层次化结构模型如图1所示。

3 研究结果

电力通信网风险评估整个过程主要由基础数据获取模块、风险计算模块、风险展示模块几部分组成。基础数据配置模块主要是通过北向接口适配器获取网管中的参数信息，并存储到数据库中，为评估的下一步工作提供数据支持；风险计算模块是整个风险评估过程的核心部分，主要是按照既定的规则对性能参数进行分类处理及权重计算，然后通过评分标准计算得到风险值。风险展示模块是通过图表等形式展示评估结果，并进行风险点风险状况的分类展示，通过以上几个模块的相辅相成，能对电力通信网各项性能参数进行采集、存储、分析，完成整个系统的开发过程。

4 结语

本文介绍了电力通信网风险评估的基本原理及研究结果。整个评估过程采用实时的性能参数和外部影响因素作为依据对风险点进行分析，充分考虑了风险发生的主客观原因；构建了层次化的指标体系，分析结果科学、合理。目前，该研究结果已经成功应用在某些区域电力通信网的风险点分析与控制工作之中，分析结果与实际风险状况贴切，在较大幅度的提高了电力通信网安全性的同时大量的节约了人力资源，为电网的安全、高效运行提供重要保障。

参考文献：

[1]冯怀青，徐华梁.电力通信系统对电网安全的影响及其安全控制策略[J].湖州师范学院学报，2009，2（31）：298～199.

[2]赵振东，娄云永，张亚东，等.电力通信网可靠性评价模型的构建[J]. 电力技术，2010，19（9）：74，77.

[3]肖龙，戚勇，李千目.基于AHP和模糊综合评判的信息安全风险评估[J].计算机工程与应用，2009，45（22）：82-85.

力学性能评估篇7

用后评估(Post Occupancy Evaluation,缩写POE)起源于上世纪50~60年代,二战以后科学主义高涨、设计合理化运动盛行,西方政府投资建设了大量公共设施,使得公共投入、公共服务质量等成为重要的社会话题。1963年,英国皇家建筑师学会(RIBA)制订“设计团队工作计划”对项目设计过程进行了阶段划分,不仅包括纲要编制(Briefing/Programming),还引入了阶段M—反馈(Feedback),指示建筑师应该对工作进行评估。随后,RIBA和大学、期刊、政府部门等联合组织了建筑性能研究中心,并于1972年出版了《建筑性能(Building Performance)》一书,至今仍有实践意义(Bordass and Leaman,2005)。

上世纪70年代,在民权运动风起云涌的背景下,用后评估也延伸到用户参与领域。然而,此后发展并不顺利。RIBA在1972年就从工作定义中取消了阶段M,原因是业主不愿意为这部分服务付费。上世纪80年代美国教授Preiser总结并发表用后评估定义,然而在80年代和90年代的实践中用后评估相形式微。

上世纪90年代末期、特别是21世纪以来,用后评估重新获得重视,一些团体将这个概念扩展到建筑性能评估。RIBA于2003年将阶段M重新纳入其出版物。在2005年教授Preiser的新书《建筑性能评估(Assessing Building Performance)》中,用后评估改头换面以建筑性能评估(Building Performance Evaluation,缩写BPE)的概念重新出现。美国New Buildings Institute于2005年发表的《对市场友好的用后评估—建筑性能报告》(Hewit et al,2005)便是一个应用实例。

与美国试图对“市场”示好的商业化独立顾问模式相比,英国人遵循他们的制度传统,做出了更大范围的用后评估推动工作。1995年,英国在国家健康服务机构(National Health Service,缩写NHS)成立五十周年之际,展开了一场关于医疗服务应该商业化还是继续维持免费使用的争论,最后结论是维护免费医疗服务这一值得骄傲也具有重要效率的传统,同时全面改革NHS支付体系、设施和服务。这个决定使得英国医疗服务仍然维持国家为决策主体,对设施和服务的评价和改进成为社会关注的焦点,用后评估再次活跃起来。

英国卫生部(Department of Health,UK)在数年的研究推动后,2008年与英国建筑中心(CABE,UK)联合推出了改进版的ADEPT评估工具,并在2009年推出了重点关注使用者—患者和医护人员的ASPECT评估工具。

与英国相呼应,澳大利亚的医院研究,特别是政府主导的医院研究相当活跃而且严谨。澳大利亚维多利亚州社会服务部(Department of Human Services,State Government of Victoria,Australia,本文中缩写为DHS)出台了一系列指导性文件,帮助公共机构(医院、学校等)的投资者和管理者更加有效地管理投资项目、特别是建设项目。这些文件中,包含了相当完整的用后评估指南性文件(1)。

我国引入用后评估这个概念已有一段时间,有关呼吁也不时出现于会议和出版物,但实际应用的成果仍不显著。正如北京建筑工程学院的“医院建筑设计质量系统化管理”研究项目的结题结论之一所指出的,用后评估是建立整个建筑设计质量控制标准的前提性工作,没有用后评估得来的信息,就无法在新项目中建立切实准确的新目标(2)。广大医院建筑师以及医院建设项目管理者仍然呼吁用后评估或者类似的经验性工作方法的出现。

用后评估、性能评估和建设项目周期

《建筑性能评估》一书描述“建筑性能评估”为:“系统地比较建筑、场所和系统的实际性能表现与明确记载的预期性能标准的过程”,以“保障项目全过程的信息反馈,在规划设计、施工以及入驻和运营等各阶段保护建筑品质”(Preiser等,2005)。性能评估的概念是由用后评估发展而来的,它超越了用后评估的阶段局限性,提供了一个更完整的概念框架(图1),建筑性能评价标准也和建筑规划设计纲要产生了更密切的联系,有利于项目技术信息传递的延续性。

在这里项目被划分为六大阶段:策划、项目纲要编制、规划设计、施工安装、入驻使用和用后修改调整。性能评估镶嵌在各个阶段的转换节点上。这样一个框架虽然完整,也可能过于宏大。在实际操作中,由于用后评估更为准确地勾画出评估的重点、阶段和对象,因而广为接受。

在DHS的项目指南文件中,用后评估是一个单列的重点过程,是“对一个全面运转中的—至少进驻12~15个月的—新建或者现状设施的性能进行评估的结构化(系统化)方法”。这一系列文件强调项目过程的完整性和质量控制,并且为此明确了平行于项目过程的“把关控制”过程(图2)。

用后评估或者性能评估本质上是发展设计知识和决策依据的信息工具,而用后评估主要关注核对决策和设计意图是否得到实现。事实上,两种定义都传递给我们这样的信息:建筑建成环境的评估是基于一个完整的项目过程,需要项目前期的目标等信息。

评估对象

我们对于用后评估的认识往往停留在一个粗略的环境好感的评估上。事实上,用后评估的根本目的是总结“经验”与“教训”—总结成功,以在日常运行中维护以及应用到新的项目中;挖掘不足,以在运营中改善以及尽量避免出现在未来的项目中。评估对象包含的内容可以粗略地分为“硬”性能和“软”性能两大类。

对建筑性能的硬性指标要求,特别是可持续性的评估要求,是用后评估重新回到人们视野的重要原因之一。建筑的能耗评估、投资收益评估和运行成本控制都促进了这个要求,此方面评估往往要求进行严格的数据搜集和数据处理,并利用相关软件。

建筑性能的硬性要求还包括建筑的各类规范要求。尽管项目必须满足规范要求才能够建成,似乎不需要再进行评估,但在实际使用中,建筑功能和空间布置经常发生变化,所以这类要求也常被纳入评估对象。

“软”性能主要包括空间环境质量和功能使用两方面。

“硬”、“软”两种内容的评估,往往对应于“硬”、“软”两类工作方法。数据类型的评估,成本、效益、室内气候等需要“硬”的数据;品质和使用的评估,如功能、流程、景观、环境美感等,则使用“软”的、质的工作方法(如观察、访谈等)。

我们应当注意,这里的“硬”“软”之分是相对的。空间环境方面规范性的元素,例如无障碍设施、防火疏散等大部分是硬规定,但可以使用观察的调查方法。访谈等质的调查结果,往往需要量化为评价的百分比。

在实际运用中,用后评估和建筑性能评估如果按照宽泛的定义进行无所不包的“大而全”调查是不现实的。这两个词,更像是对工作过程的定义,而工作的对象范围则需要根据具体的需要来划定。这里我们可以对比一下英国卫生部的AEDET(3)(Achieving Excellence Design Evaluation Toolkit)优质设计评估和澳大利亚维多利亚州DHS的项目指南。

DHS的用后评估包括以下方面:

项目过程—项目过程是否和计划一致,是否吸取了足够的专家和用户意见等;

价值和成本—项目的性价比、社会文化效益、固定资本投入等;

施工—施工水准、对医院运行的影响等;

风险管理—服务实现的风险、项目风险等;

适宜性—项目的服务和商业核心目标的实现,目前和未来的适宜性,区位、设计和功能的适当性,用户满意度及工作环境的卫生安全等;

使用—规模、容量、可及性、功能、入驻率、灵活性等;

技术性能—能源、环境、人体舒适、结构、后勤、停车等;

材料和装修—门窗地板等的使用功能、效率和维护难度等;

总体条件—维护责任和预期使用寿命等。

DHS的这个清单尽管已经列举相当全面,我们还是能够辨别出其重点在于对项目效益的强调。而英国卫生部的AEDET重点则在评估设计的效果上,其改进版从三个角度来圈定评估对象:影响(Impact)、建成质量(Build Quality)和功能性(Functionality),并且划分出10类评估标准:

在这个框架里,每一类标准再细分为根据建设项目和评估团队调整的分项。比如“工程技术”就可以包含:建筑的工程技术系统是否设计得当、灵活有效;可能的话,是否得益于标准化和预制;是否具备高能效;是否有紧急备用系统以减少工作中断;施工中有没有中断主要服务功能。

AEDET评估工具还有一个特点就是,不仅可以用于用后评估,也可以用于项目前期的现状评估、项目过程中的设计评估以及用于总结设计的计划纲要。这是一个在医院建设项目全过程中督促设计质量的工具,具有启发性。

在实践传统中,我们发现与建筑师关系密切的评估内容集中在几个重点:

项目实现的建筑设计意图—一方面,项目的实现过程有没有削弱设计意图,在过程中丢失了哪些要素,另一方面,得到实现的设计要素哪些促进了服务,哪些成为了缺憾,这些是非常重要的信息反馈;

用户满意度—强调使用者与设施的互动,以及设施对其服务目的的支持程度;

设施的灵活性—是否能够适应可能预计以及不可预知的部分。

不同评估对象的划分,会影响不同工作方法的选择。

评估方法

最简单、易于操作的方法是由专家进行走查式评估—专家(往往是专家团队)对项目设施进行一次通过式的现场访问和观察,并就观察到的问题进行总结。这种评估方式、能够利用专家捕捉问题的能力,在最短时间内找到一些环境品质的问题。

虽然这样的短时感性调查与全面检验复杂、高技的当代医院设施的要求还相距甚远,但这个方法仍然可以作为评估工作的第一步。专家的初步意见,也可以为全面评估的计划提供参考。

目前比较常见的评估是专家团队在走查式基础上,有选择地进行局部观察、现场记录、问卷、访谈等,并综合概括建筑的总体品质,然后在调查基础上再总结评估的重点内容。例如对上世纪90年代后期英国诊断治疗中心的典例—伦敦米德塞克斯门诊治疗中心(ACAD,London Middlesex Hospital)的评估。

后评估也可以根据团队和实践情况专项展开。伦敦南岸大学MARU(Medical Architecture Research Center)研究中心在多年评估研究后,将医院设施的空间使用情况列为调查重点。研究中心的师生团队通过文献准备、现场调研,对比设计平面、建成平面和用后平面,调查发现使用不当的空间(如过分拥挤或使用率过低的空间),并反馈给院方,使得这些空间得以调整,获得恰当的使用效率。

英国卫生部的医院评估历史悠久、资料丰富。上世纪50年代的《医院的功能与设计研究(Studies in the Functions and Design of Hospitals)》就已提出评估的内容。70年代初期一些书籍也记载了多种医院评估调查手段。最近,英国卫生部推出的AEDET改进版使用简单的电子指标软件,将十大类标准的质的调查结果统计转化为评分体系,使评估结果一目了然,而且不同项目之间具有可比性。2009年AEDET细化的专项—强调医护人员和患者满意度的ASPECT(4)(A Staff and Patient Environment Calibration Toolkit,工作人员和患者环境校准工具包)也使用了同样的方法(图3,图4)。

本世纪,在用后评估的重归热潮中,新的方法必将层出不穷,使得评估能够更好地结合实践。评估团队也由以专家为主,转变为项目各利益相关者的组合。换言之,在用后评估和建筑性能评估的领域,评估调查方法和评估组织的突破将是重要环节。

局限与发展

目前,用后评估在中国还没有得到足够的发展,原因在于几个方面。

第一,用后评估的目标过于宏大,内容越庞杂,实际操作性可能越差。正如医院环境改善不可能一步到位,环境评估也可以分主题进行。MARU认为医院建筑的评估可以大致分为运营政策和性能标准的评价、设计评估、建设过程评估、使用中建筑的评估、可持续性以及医疗服务收益的评估。建议在用后评估的发展早期,重点进行目的明确的主题评估,比如能耗评估、全众设计(Design for All,Inclusive Design)等专题评估。

第二,用后评估没有列入项目内容,因而没有专项资金,没有专人负责,成为项目可有可无的装饰品。改变这一现状是医院管理决策部门的任务,正如英国卫生部,特别是其前资产管理部门NHS Estates对英国公共医院建筑研究起到的决定性的推动作用。用后评估并不是医院建设全面成熟才需要的工作,而是在大量建设时已经具有重要效益意义的管理手段。

第三,在调查和研究的方法上,用后评估存在根本的弱点。建筑设计质量中质的研究很难得出坚实的理论结果和能够重复利用、对比研究的成果,量的研究又很难建立。评估组织的随意、责任的流失和专家积累的薄弱都使得用后评估难以得到满意的效果。

这一系列的局限,归根结底有其时代和社会背景。英国卫生部AEDET、ASPECT这一类项目的实施对用后评估起到了实实在在的推动作用,然而这样的项目是生长在英国国有化免费医疗制度和市场的适度调节、医疗服务使用者的社区力量相当活跃的土壤中当中。这个土壤,我们还有待培养。

虽然万事开头难,每一项事业终归会有开拓领域建立纲领的先驱者。在能量消耗、医院运营效率、人性化因素都越来越重要的今天,中国的用后评估必然会迎来一批先行者,和最先获益的医院,以及他们的设计者、管理者和使用者。

参考文献

[1] Bordass Bill,Leaman Adrian(2005),Phase 5:Occupancy-Post-Occupancy Evaluation,in:Assessing Building Performance,Elsevier,72-29

[2] Green John,Moss Raymond,Baynes Ken(1971),Hospital Research And Briefing Problems,King Edward's Hospital Fund London

[3] Hardy Owen B.,Lammers Lawrence P.(1986),Hospitals:the Planning and Design Process,2nd ed.,Aspen publ.Rockville(Md.)

[4]李郁葱.A Methodology of Briefing for Hospital Design in China:[学位论文].鲁汶:鲁汶大学,2000

[5] NHS Estates(2001),Diagnostic and Treatment Centres,ACAD,Central Middlesex Hospital,An Evaluation,The Stationary Office

[6] Nuffield Provincial Hospitals Trust(1955),Studies In The Functions And Design Of Hospitals,Oxford university London

数字图像水印性能评估方法研究篇8

关键词：数字水印,性能评估,不可感知性,鲁棒性,水印容量

着科学技术和计算机网络的快速发展，形式多样的数字产品已经与人类生活相融合。数字作品极易被复制的特性，使得产品的版权保护和服务认证面临着日益严峻的挑战。数字水印是版权保护的一种有效手段，利用数字作品中存在的数据冗余和数据随机性把版权信息嵌入到数字作品本身，以保护作品版权。其基本思想是在数字图像、音频和视频等数字产品中嵌入秘密信息以保护数字产品版权，可以证明产品的真实性，实现跟踪盗版行为和提供产品有效信息等功能，数字水印是目前保护数字作品版权的一种有效可行的技术手段。

1 数字水印的特性

数字水印已经成为多媒体信息安全研究领域发展最快的热点技术之一，受到国际学术界和企业界的高度关注。不同的应用对数字水印系统的要求不尽相同，对数字水印系统的特性理解也会随之变化。一般认为数字水印系统应具有如下特点:

1)不可感知性：又称不可见性，水印的存在不应明显干扰原始载体图像的数据，不得使原始数据发生可感知的变化，也不能使得原始载体数据在质量上产生能够感觉得到的失真。

2)鲁棒性：即稳健性，是数字水印技术的重要指标。数字水印必须在一般的信号处理操作(如A/D转换、D/A转换、滤波、平滑、图像增强和有损压缩等)和一般的几何处理操作(如旋转、裁剪、缩放等)之后，仍能够保持数据完整性或仍能被准确识别。

3)水印容量：在数字图像水印系统中，水印容量是指一幅数字作品所能嵌入的最大信息量。水印容量越大，不可感知性就越小。在考虑鲁棒性和不可感知性的情况下，应尽量在载体中嵌入更多的信息。

4)可证明性：数字水印应该为相应数字产品的版权信息提供完全可靠的证据，并能够监视被保护数字产品的传播、有效鉴别真伪以及控制非法复制等。

5)安全性：指数字水印嵌入算法应具有较强的抵抗攻击能力。在水印不被破坏的前提下，可以承受一定程度的人为攻击。甚至在理想情况下，非法的用户将不能检测到产品中是否含有水印。

2 数字水印的性能评估

数字水印技术由数字水印算法设计和数字水印性能评估两部分组成。数字水印算法设计只是整个水印技术的一半，必须对算法作性能评估，并且进行实验验证才能真实地评估水印算法的优劣，得出客观的性能评估结论。由此可知，数字水印的性能评估对水印算法的研究至关重要。

2.1 数字水印性能评估一般步骤

目前，数字图像水印的性能评估还没有统一的步骤，在此介绍一般的测试过程。测试过程中把整个水印的嵌入和提取看成一个黑匣子，将标准的测试参数作为输入，然后观测各种输入下的性能指标输出，以一种统一的方式得到输出结果。测试过程如下：

1)在保证视觉质量的前提下，以最大的强度嵌入水印。即嵌入水印使得对于某一给定的质量度量而言，嵌入水印的图像质量大于某一给定的下限。

2)对嵌入水印的图像进行一系列攻击。

3)对每种攻击，进行水印提取，判断提取是成功还是失败。

对每幅图像都重复上述过程。

2.2 数字水印性能评估方法

不可感知性、鲁棒性和水印容量是数字水印最重要的三个特性，数字水印性能评估主要侧重于这三个特性。数字图像水印算法要求在视觉没有感觉到失真的情况下，嵌入尽可能多的水印信息到载体图像中。数字水印的鲁棒性由水印嵌入强度和嵌入的信息量决定。嵌入的强度越大鲁棒性越高，嵌入的信息量越大鲁棒性越低，这两者之间要有一个平衡。对水印算法的评价和比较要仔细权衡水印的不可感知性和鲁棒性之间的关系。

2.2.1 主观评估

图像质量的主观评价是指采用目视观察和主观感觉评价图像的质量。主观评估反映的是人对图像质量的直观感受，对最终质量评估是有意义的。然而在实际应用中，不同的人对水印图像的主观评价会产生很大差异，并不实用。主观评估包括两个步骤：1)划分数据等级。2)测试者根据失真程度进行打分。一般依据ITU-R Rec.500质量等级级别，如表1所示。

2.2.2 客观评估

图像质量的客观评估是指提出某个或某些定量参数和指标来描述图像质量。主观评估的不精确性，并且由于客观评估的测量结果不依赖于主观感觉，可以作为定量评价的标准，客观评估在数字水印性能评估中占有十分重要的地位。常用的客观评估指标主要有:峰值信噪比、均方误差、信噪比、平均绝对差分、拉普拉斯均方误差等。下面列举数字水印常用评估指标:

1)峰值信噪比(PSNR:Peak Signal-to-Noise Ratio)

图像在经过压缩之后，一般都会出现与原始图像某种程度的不一样，峰值信噪比是广泛使用的评价图像质量的客观度量法。一般可以参考峰值信噪比来衡量处理后的图像质量，定量评估含水印图像的质量。大量实验表明，保证PSNR值大于38dB是水印不可见性的基本要求。而且PSNR越大，被检测图像与原始图像越相似，水印的不可见性越好。对于大小为M×N的二维图像，I表示原始载体图像，I’表示含水印图像，则计算PSNR的公式如下：

2)归一化相关系数(NC:Normalized Correlation)

数字图像水印技术一般通过NC系数来估从待检测图像中提取的水印和原始水印之间的相似程度。NC系数取值介于0和1之间，大量实验结果表明，当NC系数大于或等于阈值0.75时，提取出的数字水印大多数可以为人眼直接辨识，可视为有效数字水印。而当所得NC系数小于阈值0.75时，可视为无效数字水印。NC系数越大，说明提取出的水印和原始水印越相似，水印的鲁棒性越好。W(i,j)表示原始水印，W(i,j)表示提取出的水印，NC的计算公式如下：

峰值信噪比与归一化互相关系数是最常用的客观评价标准，其它经常用到的基于像素的图像质量评测方法如表2示。

3 结束语

目前，数字水印性能评估的研究相对滞后于数字水印算法的研究，虽然国内外的很多学者和相关研究人员在数字水印性能评估方面取得了一些成就，但只是初步探索。建立更具客观性、全面性的数字水印性能评估系统，还需研究和解决很多问题。目前，迫切需要解决的问题有：如何建立完整、统一的数字水印性能评估步骤，完善、规范的评估标准以及兼容的评估系统。针对没有统一的水印评估标准的问题，欧盟的Certimark计划已经启动，表示未来会建立统一的水印测试标准。数字水印性能评估对水印算法的研究非常重要，本文提出了数字水印的不可感知性、鲁棒性、水印容量等几项性能指标，并且对数字图像水印的性能评估从不同的角度进行研究，对数字水印性能评估及标准的建立起到了较好的的指导作用。

参考文献

[1]朱香卫,肖亮,吴慧中,等.数字图像水印性能评估指标的研究[J].通信技术,2009(1):256-258.

[2]吴爱弟,崔英俊,刘赛君.数字水印技术及其应用综述[J].天津工程师范学院学报,2007(1):12-16.

[3]赵翔,郝林.数字水印综述[J].计算机工程与设计,2006(11):1946-1950.

[4]朱香卫.静止图像鲁棒性数字水印算法与性能评估方法[D].南京:南京理工大学,2007.

[5]Petitcolas FAP,Anderson RJ.Evaluation of copyright marking systems[J].Proc of IEEE Multimedia Syst,1999,(1):574-579.

[6]陈涛.基于DCT域的数字图像水印算法研究及应用[D].山东:山东师范大学,2011.

[7]马秀莹,林家俊.数字水印系统性能评价研究的现状与展望[J].计算机工程与设计,2009,30(22):5233-5238.

[8]李文.数字图像水印攻击与性能评估[J].科技创新导报,2010(35).

[9]祁云平,马慧芳,佟雨兵,等.基于PSNR与SSIM联合的图像质量评[J].计算机应用,2007,27(2):503-50.

基于推倒分析的桥梁抗震性能评估篇9

1 推倒分析方法的基本原理与假设

推倒分析方法是基于性能/位移评价现有结构和设计新结构的一种方法。推倒分析是结构分析模型在一个沿结构高度为某种规定分布形式且逐渐增加的侧向力或侧向位移作用下,直至结构模型控制点达到目标位移或是结构倾覆为止的过程。推倒分析可用于建筑物的抗震鉴定和加固,以及对新建结构的抗震设计和性能评价。它可以对设计的地震运动作用在结构体系和它的组件上的抗震需求提供充足的信息。推倒分析方法基于以下两个基本假设:1)结构的响应受单一振型控制,因此,可以将多自由度体系的弹塑性反应用等效的单自由度体系的响应来表达。2)结构沿高度的变形由形状向量中表示。在整个地震反应过程中,不管结构变形大小,中始终保持不变。

从实际的情况出发,这种假设存在不合理性,但是大多数的研究表明,对于响应以第一振型为主的结构,该方法可以得到结构较为合理的最大地震反应。该方法首先假定结构的变形为:

u=utφ (1)

将式(1)代入结构地震运动方程,得到:

$\bar{u} = \frac{φ^{Τ} Μ φ}{φ^{Τ} Μ B} u_{t}$ (2)

式(2)为单自由度体系的地震响应运动方程。若令:

$\bar{u} = \frac{φ^{Τ} Μ φ}{φ^{Τ} Μ B} u_{t}$ (3)

并在式(3)两侧同乘中,最后得到如下的运动方程:

$\frac{}{m} \frac{\cdot \cdot}{u} \begin{array}{l} + \end{array} \frac{}{c} \frac{\cdot}{u} \begin{array}{l} + \end{array} \frac{}{q} \begin{array}{l} (u) \end{array}$ $= - \bar{m} \overset{\cdot \cdot}{u}_{g}$ (4)

如果已知多自由度结构体系的变形形状向量切,结构的地震响应可从式(4)的单自由度体系振动方程计算得到。而单自由度结构的地震响应可以采用能量一定原则、位移一定原则等简略算法近似得到,所以整个计算过程将非常简单。

2 推倒分析方法的实施步骤

1)建立结构的计算模型,确定结构各单元的恢复力模型,对结构进行推倒分析,得到底部剪力与顶端位移关系曲线,具体操作过程为:a.建立结构的计算模型;b.对结构施加重力荷载,分析结构在自重作用下的内力情况;确定结构上施加的侧向力模式,通常采用结构基本振型形式作侧向力的分布模式;c.计算单元内力,并对横向荷载与垂直的重力荷载引起的内力进行组合;d.判断单元是否达到屈服(自定义或位移屈服准则);e.记录施加总的侧向力与结构控制点的水平位移,通常取最大水平位移的点为控制点;f.对于已经屈服的单元,将其刚度折减或置零,对结构施加新的侧向力增量,使得另一个或另一组单元屈服;g.迭加荷载增量和控制位置,直至结构顶点位移足够大或塑性铰足够多,或是达到预定的破坏极限状态;h.绘制基础剪力—顶部位移关系曲线,即推倒分析曲线。在现有的计算程序中,步骤e～步骤h都在程序内部直接运行了,分析时只需要确定荷载的模式、增量,逐级施加荷载即可。

2)由上一步分析得到的描述结构抵抗侧向力荷载能力的能力曲线,由得到的抵抗侧向力荷载能力曲线计算结构在相应地震荷载等级下的位移,即目标位移。

3)在目标位移下,评价结构的性能及抗震能力。

3 基于推倒分析的抗震能力评价准则

推倒方法本身包含两个方面的内容:计算结构的能力曲线,计算结构的目标位移及结果的评价。第一方面内容的中心问题是静力弹塑性分析中采用的结构模型和加载方式;第二方面内容的中心问题则是如何确定结构在预定水平地震作用下的反应,目前可分为以ATC-40为代表的能力谱法和以FEMA356为代表的非线性静力方法。CSM的表现形式是对弹性反应谱进行修正,而NSP则是直接利用各种系数对弹性反应谱的计算位移值进行调整,二者在理论上是一致的。

基于结构行为设计使用推倒分析包括形成结构近似需求和能力曲线并确定曲线交点。需求曲线基于反应谱曲线,能力曲线基于推倒分析。在推倒分析中,结构在逐渐增加的荷载作用下,其抗侧能力不断变化,这条曲线我们可以看作是表征结构抗侧能力的曲线。将需求曲线与抗侧能力曲线绘制在一张图表中,如果近似需求曲线与能力曲线有交点,则称此交点为性能点。利用性能点能够得到结构在用需求曲线表征的地震作用下结构底部剪力和位移。通过比较结构在性能点的行为与预先定义的容许准则,判断设计目标是否达到。

推倒分析基于ATC-40和FEMA356中对钢结构、钢筋混凝土结构、砌体结构及木结构建筑物以其性能表现为基准的抗震评价方法。它主要是依照不同的地震等级与不同的建筑物性能表现等级而制定出不同的修复目标。地震大小等级是指建筑物在使用年限中可能遇到的地震灾害,建筑物性能等级则代表建筑物在受地震作用后可维持的功能,共分四级:正常使用、可立即使用、生命安全、建筑物不倒塌,以达到大震不倒,中震可修,小震不坏的原则。

在利用推倒分析得到了结构荷载—位移曲线后,可以通过种方法进行结构抗震能力评价:1)用规范规定的容许层间位移角,检验结构承载力曲线上对应层剪力的位移角是否符合要求2)用层承载力曲线相应的恢复力模型,按时程分析校核非线性层间变形是否符合规范限值的要求。3)建立ADRS谱和能力谱将两条曲线放在同一个图上,得出交汇点的位移值,同目标位移进行比较,检验是否满足弹塑性变形验算要求。

摘要：对如何在桥梁抗震能力评估中运用推倒分析进行了介绍,指出推倒分析应用于桥梁结构的抗震能力评价,可以简化计算过程,从整体上把握结构各构件的破坏过程,了解桥梁结构抗震的薄弱环节并采取相应的工程措施加以改善。

关键词：桥梁,推倒分析,抗震能力评估

参考文献

[1]王东升,冯启民.桥梁震害预测方法[J].自然灾害学报,2001,110(4):16-17.

[2]章在墉.地震危险性分析及其应用[M].上海:同济大学出版社,1995.

[3]冯峻辉,闰贵平.地震工程中的静力弹塑性推倒分析法[J].贵州工业大学学报,2003,23(2):99-100.

力学性能评估篇10

钢筋混凝土构件的物理力学性能的下降直接影响结构的安全使用寿命。为了确保构件投入使用后保持良好的运营状态和正常的使用功能, 必须及时发现早期缺陷和病害, 在尚未出现更大的损伤之前采取维修加固措施, 以控制病害发展或把病害消除, 为了达到此目的, 必须对构件进行检查、检测[1]。在我国, 大量的钢筋混凝土构件已经达到或者接近设计基准期, 或出现由于各种原因造成钢筋混凝土构件的病害与损伤[2]。因此, 建立对在役构件的检测和评价体系非常必要。

2 检测背景

2.1 悬臂构件介绍

悬臂构件为中空圆锥形离心成型钢筋混凝土构件。构件壁厚50mm, 有效悬臂杆段长度为9.8m, 混凝土采用525 普通硅酸盐水泥, 中砂, 碎石 (最大粒径为15mm) , 复合型高效减水剂。通过离心成型工艺成型, 采用常压蒸养工艺进行养护[3]。构件几何参数见表1、配筋参数见表2。

注:螺距在杆段的两端加密处理, 加密长度为500mm, 间距20mm, 中间段间距100mm。

2.2 检测原理

回弹仪检测混凝土强度, 是用一定弹力将一个钢锤冲击力传到混凝土表面上, 使其初始动能发生再分配, 一部分能量以塑性变形或残余变形的形式为混凝土所吸收, 而另一部分与表面硬度成正比的能量传给重锤, 使钢锤回弹一定的高度, 根据回弹的高度与混凝土强度成正比的关系推算混凝土的强度[4]。回弹法是根据结构表层混凝土的弹性性能来反映混凝土强度, 它只能反映结构表层2~3cm深度混凝土的质量情况。

超声波检测混凝土强度的基本依据是超声波传播速度与混凝土的弹性性质的密切关系[5]。主要是声速和混凝土强度的关系, 在不同强度的混凝土中超声波的传播行为也是不同的。通过人为分析研究接收到的信号, 了解混凝土的内部缺陷和强度情况。在对钢筋混凝土构件的混凝土强度和缺陷检测过程中, 要考虑到内部钢筋对超声检测的影响, 因此在检测之前必须对钢筋位置进行判断, 然后, 可以根据内部钢筋位置和走向以及保护层厚度, 对超声检测方法做出调整, 对超声检测测值进行修正。

比较回弹法和超声法的优缺点, 采用超声回弹综合法测定混凝土强度, 即可以内外结合, 又能在较高或者较低的强度区间相互弥补声速V和回弹值N各自的不足, 消除原来f~N和f~V关系中的许多误差影响因素, 提高测试精度, 全面反映结构混凝土的实际强度。

3 检测过程与结果分析

3.1 测点测区布置

回弹测点沿钢筋混凝土锥形电杆长度方向每20cm为一个测点, 沿环向隔每两根纵筋之间为一个测点, 遇到电杆自身纵向裂缝处避开一定距离。对测法测试钢筋混凝土锥形电杆, 超声测点电杆长度方向每60cm为一个测点, 沿环向以发射端换能器为坐标点, 接收端换能器与发射端换能器成180°布置。

沿电杆长度方向每60cm环向一周为一个测区, 每相邻测区之间的间距20cm。这样做满足一个构件测区大于10 个, 回弹测点在每一个测区满足16 个测点的要求。具体的测点位置分布见图1。超声声速测量采用对测法, 传播路径见图2。

根据锥形构件两端的内外径, 按比例算出纵向任意位置的内外径。超声路径计算公式如式1 所示:

式中, l为超声传播路径 (m) ;R为电杆外径 (m) ;r为电杆内径 (m) 。

测区声速应按下列公式计算:

式中, v为测区声速值 (km/s) ;l为超声波检测距离 (m) ;tm为测区平均声时值 (s) ;ti为第i个测点的声时值 (s) ;n为测点个数

3.2 超声- 回弹综合法测强曲线的建立与应用

3.2.1 测强曲线的建立

依据2.1 中的测点测区布置及计算式 (1) 和 (2) 随机选取该构件的30 个测点分别进行回弹测试和超声测试, 并在测试点对应位置进行钻芯取样, 实测取样强度, 依据《钻芯法检测混凝土强度技术规程》 (CECS03:88) 将芯样强度换算为标准立方体试块强度。回弹值、超声测值、芯样强度数据见表3。

超声回弹综合法测强曲线通常用回归方程表示, 根据研究结果, 对无碳化混凝土, 其回归方程可用下式表示:

对碳化深度为L的混凝土, 其回归方程有下式表示:

式中, a、b、c、d为待定系数, 与粗骨料种类和粒径、混凝土配合比、砂率、混凝土状态等有关;N为回弹值;V为超声声速 (单位) ;L为碳化深度 (mm) 。

构件混凝土存在碳化状态, 故选取式R=a Vb·Nc·10d为拟建立的回归方程。构件碳化深度为3mm, 10d回归出来也只是该方程的一个系数, 与回弹值和超声值没有直接关系, 故该式可以简写为R=a Vb·Nc·K进一步简写为R=m Vb·Nc, 两边取自然对数可得:ln R=lnm+bln V+cln N, 进一步写成y=a+bx+cz, 经回归计算得到:b=3.812, c=1.218, m=ea=0.00104, 故回归拟合曲线方程:

3.2.2 应用测强曲线推定构件混凝土强度

运用拟合出来的超声回弹法测强曲线式 (5) 推定该锥形悬臂构件从稍端至根部的强度分布见表4, 并依据表4 数据作图见图3。

由于锥形钢筋混凝土构件沿长度方向变截面, 其成型工艺为离心成型, 在成型过程中沿杆长方向上所受的离心力大小不同, 稍端小, 根部大, 会造成稍端混凝土不如根部混凝土密实, 因此会出现沿长度方向的强度分布出现差异。

由于悬臂构件破坏多为根部受弯作用下的拉断, 故其强度代表值应当选靠近根部的强度推定值, 选30.7MPa作为该构件的强度代表值进行后续原型加载试验。

4 构件原型加载试验

4.1 试验仪器与试验方法

试验用仪器均进行了检定, 检定结果符合要求。所用仪器见表5。试验装置为自行设计的加载架, 采用千斤顶加载, 试验装置见图4。

4.2 试验结果与计算结果对比分析

根据2.2.2 中超声- 回弹综合法推定的混凝土强度和配筋情况计算各试验电杆的力学参数, 将计算结果与试验结果进行对比, 分析验证无损检测方法推定强度的可靠性。结果见表6。

注:Mut推定强度下, 计算极限承载力弯矩 (k N·m) , Mus试验极限承载力弯矩 (k N·m) , Mtcr推定强度下, 计算的开裂弯矩 (k N·m) , Mscr试验开裂弯矩 (k N·m) , Mt推定强度下, 计算的正常使用极限状态的弯矩值 (k N·m) , f正常使用极限状态Mt弯矩值下计算的挠度值 (mm) , f' 正常使用极限状态Mt弯矩值下试验挠度值 (mm) , Wmax正常使用极限状态Mt弯矩值下计算的最大裂缝宽度 (mm) , Wsmax正常使用极限状态Mt弯矩值下试验的最大裂缝宽度 (mm) 。

由表6 可以看出, 采用超声- 回弹综合法推定悬臂构件混凝土强度计算构件力学性能与原型加载试验实际结果相比较, 极限承载力、挠度、最大裂缝宽度等指标极为吻合, 仅初裂荷载差别较大, 这是因为试验过程中对初裂荷载的判定主要依靠观察初始裂缝的出现, 往往观察到的第一条裂缝并非真实的初始裂缝就会引起初裂荷载的判定偏大。

5 结论

⑴超声- 回弹综合法测强曲线的建立应在国家统一测强曲线基础上, 结合当地地材特点, 进行一定数量的测试并结合芯样强度, 拟合计算测强曲线中的参数, 建立高精确度的专用测强曲线。

⑵采用超声- 回弹综合法结合芯样强度可建立高准确度的测强曲线。对本文锥形悬臂钢筋混凝土构件而言, 采用测强曲线fcu, re=0.00104×V3.812×N1.218推定构件混凝土强度代表值为30.7MPa。

⑶采用测强曲线推定的混凝土强度代表值进行构件承载力等的计算, 计算结果与构件原型加载试验结果基本吻合。计算极限承载力为77.7 (k N·m) , 试验极限承载力为80.8 (k N·m) ;正常使用状态下的挠度计算值为232mm, 试验值为169mm;正常使用状态下的最大裂缝宽度计算值为0.03mm, 试验值为0.02mm。

参考文献

[1]庞超明, 秦鸿根, 季垚.试验设计与混凝土无损检测技术[M].北京:中国建材工业出版社, 2006.

[2]徐茂辉.混凝土中钢筋检测的探地雷达方法[D].汕头:汕头大学, 2004.

[3]陈卫东, 等.蒸养混凝土早期力学性能影响因素研究[J].铁道科学与工程学报, 2005 (6) :22-25.

[4]张彩霞.回弹法检测混凝土抗压强度实际应用分析[J].山西建筑, 2002, 28 (1) :20-21.

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