賈士平 石建平 劉慶昌

（1.濟南市交通工程質(zhì)量監(jiān)督站，山東 濟南 250002；2.石榴置業(yè)集團股份有限公司，北京 100071）

近年來，隨著我國綜合國力與經(jīng)濟水平的不斷提升，經(jīng)過多年的技術(shù)積累和創(chuàng)新，我國的橋梁建設(shè)事業(yè)蓬勃發(fā)展，取得不俗的成績，在國際上處于領(lǐng)先水平。大跨度橋梁建設(shè)，由于需要跨越交通繁忙的公路鐵路、峽谷、深水，施工環(huán)境復(fù)雜，施工難度相當(dāng)大，工程事故頻發(fā)[1]。為保證工程施工安全，對大跨度橋梁施工過程中的風(fēng)險評估非常重要。

橋梁施工過程進行安全評估的方法很多[2-3]，常見的有故障數(shù)分析法、概率決策法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、指標(biāo)體系法、LEC評價法和蟻群算法等。這些方法在各類橋梁施工安全評估應(yīng)用中各有優(yōu)缺點，但在大跨度橋梁施工中應(yīng)用較少。

1 基于蟻群算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評估模型

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用十分廣泛的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有著復(fù)雜的非線性映射能力、函數(shù)逼近及大規(guī)模數(shù)據(jù)分布處理能力。蟻群算法依據(jù)螞蟻覓食的行為，是對真實行為的一種模擬。將蟻群算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，用于橋梁工程的專項風(fēng)險評估是一種新的探索。該法有以下主要特點：

（1）改進訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值、閾值，以更新信息素的方式進行循環(huán)訓(xùn)練[4-6]；

（2）蟻群的螞蟻對網(wǎng)絡(luò)中各閾值與權(quán)值形成的集合進行相應(yīng)選擇，隨后依據(jù)輸出層與隱含層的節(jié)點螞蟻選擇路徑，最后選擇出最優(yōu)路徑；

（3）避免了網(wǎng)絡(luò)收斂慢、易陷入局部小值點的問題；

（4）降低原有數(shù)據(jù)的訓(xùn)練時間與次數(shù)，風(fēng)險的不確定性顯著降低，準(zhǔn)確性大大提高。

2 大跨度橋梁風(fēng)險評估

2.1 工程概況

某大跨度高架橋，具有較為平坦的橋址區(qū)地形，屬剝蝕堆積山間平原地貌單元。橋跨徑組成為（8×（4×30）+3×（3×30）+2×70+2×（4×30）+（2×30+25+30）+3×（4×30）+2×（3×30））m，全橋共20聯(lián)，上部結(jié)構(gòu)主橋2×70 m為現(xiàn)澆箱梁。

2.2 傳統(tǒng)方法的風(fēng)險評估

利用指標(biāo)體系法對該高架橋進行總體風(fēng)險分析，得到工程總體風(fēng)險值R為13分，風(fēng)險等級判定為Ⅲ級。在專項風(fēng)險評估中采用指標(biāo)體系評估法得到該大跨度橋梁工程施工過程中發(fā)生事故可能性等級為Ⅱ級，事故嚴(yán)重程度等級為2級，事故風(fēng)險等級為Ⅱ級。對于重大風(fēng)險源風(fēng)險等級中支架現(xiàn)澆法施工與鉆孔灌注樁兩大重要風(fēng)險源的估測與判定如表1所示。

表1 重大風(fēng)險源風(fēng)險等級估測結(jié)果匯總表

2.3 基于蟻群算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的專項風(fēng)險評估

采用蟻群算法與改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法在風(fēng)險辨識、分析的基礎(chǔ)上估測重大風(fēng)險源的風(fēng)險等級。本文選擇支架現(xiàn)澆法施工進行風(fēng)險源事故風(fēng)險等級的確定。

2.3.1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型構(gòu)建

選擇合理的樣本集，可以顯著提高網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型中學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確度。本文選取12個樣本，其中2個作為測試樣本。

按照基于蟻群算法改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型方法，分析采用了單層隱含層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練目標(biāo)為0.000 01，學(xué)習(xí)率為0.01，編制了風(fēng)險評估程序。網(wǎng)絡(luò)模型采用的輸出層為2個節(jié)點，采用的輸入層為7個節(jié)點，隱藏層最佳節(jié)點數(shù)為11，參數(shù)分量為90個，加上起、終點，參數(shù)分量共91個，蟻群將從不同的路徑走完所有的91個分量，選擇信息素強度Q為20，ant_amount為40，信息揮發(fā)度為0.7，最小誤差設(shè)置為0.001，最大迭代次數(shù)設(shè)置為1 000次。MATLAB模型經(jīng)過1 001次迭代之后，停止訓(xùn)練，最小誤差值仍然小于實際誤差值，即使經(jīng)過更多次的迭代之后，仍然存在這種情況，但最終結(jié)果能滿足規(guī)定要求。圖1、圖2為訓(xùn)練學(xué)習(xí)的結(jié)果。

圖1 事故可能性風(fēng)險等級訓(xùn)練結(jié)果

圖2 事故嚴(yán)重性風(fēng)險等級訓(xùn)練結(jié)果

2.3.2 網(wǎng)絡(luò)模型風(fēng)險估測

由根據(jù)MATLAB建立風(fēng)險評估程序進行計算得出的結(jié)果可知，測試樣本的準(zhǔn)確度滿足規(guī)定的要求，風(fēng)險等級估測可以在MATLAB中調(diào)用SIM函數(shù)進行。經(jīng)計算，可得到本文大跨度高架橋的重大風(fēng)險源的風(fēng)險等級，如表2所示。

表2 橋梁支架現(xiàn)澆施工風(fēng)險估測結(jié)果

2.4 風(fēng)險評估對比

采用支架現(xiàn)澆法施工的兩種風(fēng)險源估測方法，得到的最終評價結(jié)果基本相同，這明顯證實了基于蟻群算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的專項風(fēng)險評估是可取的，同時該方法在計算工程中避免了評估過程中的人為因素，大大提高了準(zhǔn)確度，但此方法要求足夠多的樣本數(shù)量與非常相似的施工工藝，同時訓(xùn)練樣本要求近幾年的工程，這樣才能保證結(jié)果的準(zhǔn)確性與合理性。

3 風(fēng)險防范措施及建議

對于支架現(xiàn)澆法施工最可能發(fā)生的危險事故坍塌、機械傷害這兩種類型，提出如下相應(yīng)的建議與措施。

（1）保證施工場地的平整，設(shè)置合理的排水措施。支架搭設(shè)與拆除嚴(yán)格執(zhí)行相關(guān)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)與要求。

（2）在施工過程中，對支架實行實時監(jiān)測。

（3）準(zhǔn)備多項應(yīng)對復(fù)雜情況如雷雨、停電、大風(fēng)等的預(yù)案，同時必須保證專項施工方案論證的可行性。

4 結(jié)語

本文利用經(jīng)典指標(biāo)評估法對大跨度高架橋施工安全風(fēng)險進行了評估，然后采用蟻群算法與改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法估測重大風(fēng)險源的風(fēng)險等級，最后得出大跨度橋梁支架施工相應(yīng)的措施建議。主要的結(jié)論如下：

（1）通過對評估方法的改進，證實了蟻群算法改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在橋梁工程專項風(fēng)險評估是可取的、有效的，可以在實際工程中應(yīng)用。

（2）新模型彌補了傳統(tǒng)方法中人為因素的弊端，顯著提高了實際工作的準(zhǔn)確度與可靠度。同時對算法的改進指標(biāo)體系法風(fēng)險評估指標(biāo)體系進行了優(yōu)化，尤其完善改進了專項風(fēng)險評估指標(biāo)。

（3）改進的方法對被評估工程可能出現(xiàn)的危險事故進行了全面揭示與反映，顯著增加了風(fēng)險預(yù)測的可靠性與確定性。不但為同類工況的安全風(fēng)險分析提供了重要參考，同時對橋梁施工的安全可靠提供了技術(shù)與理論支持，具有重大的實踐意義。