北京起重運輸機械設(shè)計研究院有限公司 北京 10007

0 引言

近年來，我國港口機械市場規(guī)模年增長率達到10%以上，發(fā)展前景廣闊。目前沿海存有數(shù)量龐大的服役中后期及超期服役的港口起重機械，其巡檢頻次、安全評估和報廢需求不斷增長。安全評估業(yè)務(wù)在港口起重機械領(lǐng)域有顯著市場需求，但傳統(tǒng)的檢測手段及方法已不能滿足安全監(jiān)察的要求，迫切需要全面的檢測數(shù)據(jù)和先進的安全評價手段[1]。

在起重機械檢驗檢測領(lǐng)域，設(shè)備的安全評估技術(shù)一直是國內(nèi)外研究的重點。國外起重機械的安全評估側(cè)重于事故的分析以及風(fēng)險評估模型的研究，即開展事故原因排查、危險源判別、遠程評估維護等方面研究。在國內(nèi)，目前更側(cè)重于安全評估方法的理論性研究，研究成果未能較好的應(yīng)用于工程項目。我國起重機械的檢驗仍以傳統(tǒng)方式為主，檢驗內(nèi)容多限于法定檢驗和安全性能檢驗。對復(fù)雜服役環(huán)境下起重機械特別是港口機械的安全性分析研究不足，缺失安全評估的核心技術(shù)，尤其是綜合考慮起重機械的工作環(huán)境、載荷情況、變形情況、循環(huán)次數(shù)、裂紋狀況及維修情況等多因素的安全評估與安全性預(yù)測研究。

港口起重機械是一個復(fù)雜系統(tǒng)，鋼結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)會直接影響整機的服役性能、可靠運行以及使用壽命。因此，本文主要聚焦于其中的鋼結(jié)構(gòu)開展安全評估研究。影響港口起重機械鋼結(jié)構(gòu)安全性的因素眾多，各因素之間的邏輯關(guān)系也非常復(fù)雜，而且還存在大量的不確定因素[1]。因此，本文采用模糊數(shù)學(xué)理論開展鋼結(jié)構(gòu)的概率安全評估方法研究，并基于模糊層次綜合分析法形成概率安全評估流程，共包括確定指標(biāo)體系、確定因素論域、確定評語等級論域、確定因素權(quán)重集、建立隸屬度矩陣、合成評估結(jié)果向量、求取安全等級與概率分布等七個步驟。同時以國內(nèi)某港口門座起重機為例，基于模糊層次綜合分析法和評估流程對其實際服役狀態(tài)進行安全性評估。

1 安全評估指標(biāo)體系

1.1 指標(biāo)體系的建立

如圖1所示，建立港口起重機械結(jié)構(gòu)安全評估指標(biāo)體系，包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層及指標(biāo)層。目標(biāo)層也稱結(jié)果層，是指在役起重機械鋼結(jié)構(gòu)的安全狀態(tài)等級評定與各等級概率分布結(jié)果。準(zhǔn)則層是目標(biāo)層的進一步細化，按照工作環(huán)境、尺寸檢測、應(yīng)力裂紋、使用維護等四個方面進行分類歸納。指標(biāo)層是準(zhǔn)則層中各因素的具體展開，對應(yīng)于多維度多參數(shù)檢測系統(tǒng)獲取的大數(shù)據(jù)參數(shù)信息。

在目標(biāo)層中，用參數(shù)F表示港口起重機械鋼結(jié)構(gòu)的安全評估等級。在準(zhǔn)則層中，用參數(shù)V1、V2、V3、V4分別表示工作環(huán)境、尺寸檢測、應(yīng)力裂紋、使用維護等指標(biāo)，即V=[V1V2V3V4]=[工作環(huán)境 尺寸檢測 應(yīng)力裂紋 使用維護]。在指標(biāo)層中，各因素是對應(yīng)于準(zhǔn)則層的具體展開，即工作環(huán)境V1=[M11M12M13M14]=[環(huán)境溫度 環(huán)境濕度酸堿度 腐蝕程度]，尺寸檢測V2=[M21M22M23M24M25M26M27M28M29]= [結(jié)構(gòu)變形 門架軌距 支腿對角線偏差 主臂蓋板厚 圓筒體 象鼻梁腹板厚 端梁上蓋板厚 主梁根部平臺板厚 振動情況]，應(yīng)力裂紋V3=[M31M32M33M34]= [應(yīng)力分布 應(yīng)力峰值 裂紋分布 裂紋活性]，使用維護V4=[M41M42M43M44M45]= [使用時間作業(yè)量載荷情況 人員操作 保養(yǎng)操作]。具體而言，基于圖1所示的安全評估體系建立了相應(yīng)的評估指標(biāo)因素集和子因素集[2]。

基于模糊層次綜合分析法建立的指標(biāo)體系，不僅包含技術(shù)因素如尺寸檢測和應(yīng)力裂紋，而且包含非技術(shù)因素如工作環(huán)境和使用情況。這種方法和指標(biāo)體系主要用于評價港口起重機械在服役中后期的全面安全表現(xiàn)。此外，對于示例門座起重機以外的其他港口起重機械或相似的機械產(chǎn)品，都可以基于結(jié)構(gòu)形式和檢測條件，通過調(diào)整相應(yīng)的指標(biāo)體系來實現(xiàn)安全評估。如橋式抓斗卸船機和裝船機的指標(biāo)體系，見圖2、圖3。

1.2 檢測系統(tǒng)的搭建

在實際服役環(huán)境下，港口起重機械的工作條件存在很多不確定因素，如鋼結(jié)構(gòu)承受循環(huán)交變載荷，且動載荷具有沖擊特性，還會承受非平穩(wěn)波動風(fēng)載、鹽霧侵蝕等惡劣工況。因此，收集實時運行數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)成為實現(xiàn)安全評估研究的基礎(chǔ)。

基于圖1建立的門座起重機安全評估指標(biāo)體系，搭建了多維度多參數(shù)檢測系統(tǒng)，其包含腐蝕形貌檢測模塊、尺寸變形檢測模塊、應(yīng)力分布檢測模塊、動態(tài)應(yīng)力檢測模塊、裂紋分布檢測模塊、裂紋活性檢測模塊。具體而言，在港口起重機械鋼結(jié)構(gòu)上采用先進傳感技術(shù)來搜集檢測因素，包括腐蝕、尺寸、應(yīng)力、裂紋等因素。在此基礎(chǔ)上建立數(shù)據(jù)集成平臺，將這些檢測的數(shù)據(jù)信息整合、集成，從而對港口起重機械鋼結(jié)構(gòu)進行較精確化和個性化的安全評估。

2 當(dāng)前狀態(tài)的安全評估

2.1 確定評語等級論域

根據(jù)數(shù)據(jù)資料及以往經(jīng)驗，再結(jié)合事故可能發(fā)生的嚴(yán)重程度進行安全狀態(tài)評級，確定了5級評語等級論域，即U=[U1U2U3U4U5]=[優(yōu)秀 良好 可用 待修 報廢 ]。

2.2 一級指標(biāo)權(quán)重的計算

建立圖1所示的安全評估層級后，上下隸屬關(guān)系就已確定。在此基礎(chǔ)上，需要對每一層級中各因素的相對重要性做出判斷，這里選用“1-9標(biāo)度法”進行定量描述，如表1所示。

表1 “1-9標(biāo)度法”

基于表1的標(biāo)度法，可以構(gòu)造判斷矩陣

式（1）所示的判斷矩陣表示針對上一層次因素而言，本層次各因素的相對重要性比較。

首先計算一級指標(biāo)F的權(quán)重，具體而言，采用層次分析方法獲取工作環(huán)境、尺寸檢測、應(yīng)力裂紋、使用維護對一級指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

基于表1構(gòu)造的判斷矩陣N為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N的特征向量A。此特征向量反映了各評估因素的重要性，即權(quán)系數(shù)的分配，將其歸一化處理為

為了校驗特征向量A所表示的權(quán)系數(shù)分配是否合理，需要對判斷矩陣N進行一致性檢驗。其中，CR表示一致性比率，CI是一致性指標(biāo)，即

式中：n為矩陣維數(shù)，對于該一級指標(biāo)而言，n=4；RI為平均隨機一致性指標(biāo)，它是用隨機的方法構(gòu)造1 000個樣本矩陣，然后對各個隨機樣本矩陣計算一致性指標(biāo)值，再對這些一致性指標(biāo)值求平均，當(dāng)矩陣維數(shù)n=4時，RI=0.89。

當(dāng)一致性比率為CR<0.1時，認為獲取的權(quán)重系數(shù)分配是合理的。否則，要調(diào)整判斷矩陣N的元素取值，重新分配權(quán)系數(shù)的值。

基于上述表達式和相關(guān)結(jié)果，計算出一致性比率CR=0.09<0.1，表明特征向量A的權(quán)系數(shù)分配是合理的，也表明判斷矩陣N的元素取值是合理的。

2.3 二級指標(biāo)權(quán)重的計算

1）二級指標(biāo)V1（工作環(huán)境）權(quán)重分配

V1=[M11M12M13M14]=[環(huán)境溫度 環(huán)境濕度 酸堿性腐蝕程度]，采用層次分析方法，結(jié)合“1-9標(biāo)度法”，構(gòu)造的判斷矩陣N1為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N1的特征向量A1，將其歸一化處理為：

計算出一致性比率CR=0.067<0.1，這表明特征向量A1的權(quán)系數(shù)分配是合理的，也表明判斷矩陣N1的元素取值是合理的。

2)二級指標(biāo)V2（尺寸檢測）權(quán)重分配

V2=[M21M22M23M24M25M26M27M28M29]=[結(jié)構(gòu)變形 門架軌距 支腿對角線偏差 主臂蓋板厚 圓筒體 象鼻梁腹板厚 端梁上蓋板厚 主梁根部平臺板厚 振動情況]，采用層次分析方法，并結(jié)合“1-9標(biāo)度法”，構(gòu)造的判斷矩陣N2為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N2的特征向量A2，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR2=0.063<0.1，這表明特征向量A2的權(quán)系數(shù)分配是合理的，也表明判斷矩陣N2的元素取值是合理的。

3)二級指標(biāo)V3（應(yīng)力裂紋）權(quán)重分配

V3=[M31M32M33M34]=[應(yīng)力分布 應(yīng)力峰值裂紋分布裂紋活性]，采用層次分析方法，并結(jié)合“1-9標(biāo)度法”，構(gòu)造的判斷矩陣N3為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N3的特征向量A3，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR3=0.065<0.1，這表明特征向量A3的權(quán)系數(shù)分配是合理的，也表明判斷矩陣N3的元素取值是合理的。

4)二級指標(biāo)V4（使用維護）權(quán)重分配

V4=[M41M42M43M44M45]=[使用時間 作業(yè)量載荷情況 人員操作 保養(yǎng)頻率]，采用層次分析方法，并結(jié)合“1-9標(biāo)度法”，構(gòu)造的判斷矩陣為

借助Matlab軟件計算判斷矩陣N4的特征向量N4，將其歸一化處理為

計算出一致性比率CR4=0.045<0.1，這表明特征向量A4的權(quán)系數(shù)分配是合理的，也表明判斷矩陣N4的元素取值是合理的。

2.4 各指標(biāo)隸屬度的確定

基于評語等級論域，構(gòu)造等級模糊子集D=[D1D2D3D4D5]=[優(yōu) 良 中 差 極差]，然后逐個對被評事物從每個因素上進行量化，確定從單因素角度來看被評事物對等級模糊子集的隸屬度，進而得到模糊關(guān)系矩陣。

示例門座起重機所處的工作場所為港口碼頭，根據(jù)實際的使用環(huán)境情況，確定工作環(huán)境指標(biāo)V1對應(yīng)的隸屬度函數(shù)矩陣為

第一行向量為環(huán)境溫度對模糊子集D的隸屬度，由于港口門座起重機服役期間溫度是變化的，故每一個等級對應(yīng)的隸屬度是概率統(tǒng)計值。通過查往年示例起重機所屬港口的天氣資料，惡劣天氣出現(xiàn)頻率較少，所以環(huán)境溫度的隸屬度向量為[0.2 0.3 0.3 0.1 0.1]。同理，對于環(huán)境濕度、酸堿性這兩個指標(biāo)，通過查往年資料可確定相應(yīng)的隸屬度，分別為[0.1 0.1 0.1 0.3 0.4]和[0.4 0.3 0.1 0.1 0.1]。

第四行向量為腐蝕程度對模糊子集D的隸屬度，由于腐蝕程度通過現(xiàn)場實際檢測獲取，故該隸屬度是一個確定值而不是概率分布。由現(xiàn)場檢測可知，示例門座起重機的臂架齒條支座處、人字架根部、象鼻梁、立柱內(nèi)、臂架內(nèi)發(fā)生多處腐蝕，雖均未傷到母材，但應(yīng)引起注意。因此，腐蝕程度達到了等級模糊子集D“中”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]。

根據(jù)現(xiàn)場檢測結(jié)果，確定尺寸檢測指標(biāo)V2對應(yīng)的隸屬度函數(shù)矩陣為

第一行向量為結(jié)構(gòu)變形對模糊子集D的隸屬度，象鼻梁中鉸點處腹板起鼓、變形嚴(yán)重，檢測到平面度16 mm，同時下蓋板下凹平面度也為16 mm，達到了等級模糊子集D“極差”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 0 0 1]；

第二行向量為門架軌距對模糊子集D的隸屬度，門架軌距為10 504 mm和10 506 mm，偏差為+4 mm、+6 mm，車輪與軌道適合，確定軌距是合理的，達到了等級模糊子集D“中”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第三行向量為支腿對角線偏差對模糊子集D的隸屬度，對角線為14 863 mm、14 866 mm，偏差為3 mm，GB/T 17495—2009 《港口門座起重機》中門座支腿底部對角線長度L的偏差為（-5～+5mm）的要求，考慮此偏差是設(shè)備制造時的指標(biāo)，現(xiàn)場測量考慮相對偏差不大于10 mm，此臺設(shè)備兩對角線長度相對偏差僅3 mm，達到了等級模糊子集D“良”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第四行向量為主臂蓋板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數(shù)據(jù)14.1（非腐蝕處）、14.0（腐蝕），根據(jù)其檢測結(jié)果達到等級模糊子集D“良”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第五行向量為圓筒體對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數(shù)據(jù)25.0（非腐蝕處）、24.7（腐蝕），根據(jù)其檢測結(jié)果達到等級模糊子集D“良”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]；

第六行向量為象鼻梁腹板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數(shù)據(jù)10.1（非腐蝕處）、9.9（腐蝕），根據(jù)其檢測結(jié)果達到等級模糊子集D“中”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第七行向量為端梁上蓋板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數(shù)據(jù)19.7（非腐蝕處）、19.3（腐蝕:），根據(jù)其檢測結(jié)果達到等級模糊子集D“中”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 1 0 0]；

第八行向量為主梁根部平臺板厚對模糊子集D的隸屬度，檢測了其兩組數(shù)據(jù)24.9（非腐蝕處）、23.8（腐蝕），腐蝕達到鋼板原厚度4.4%，根據(jù)其檢測結(jié)果達到等級模糊子集D“差”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 0 0 1 0]；

第九行向量為振動情況對模糊子集D的隸屬度，根據(jù)振動測試結(jié)果，顯示回轉(zhuǎn)軸承和大臂鉸點處于健康狀態(tài)，達到了等級模糊子集D“良”這一檔，對應(yīng)的隸屬度向量為[0 1 0 0 0]。

確定應(yīng)力裂紋指標(biāo)V3對應(yīng)的隸屬度函數(shù)矩陣為

確定使用維護指標(biāo)V4對應(yīng)的隸屬度函數(shù)矩陣為

以上隸屬度函數(shù)矩陣R3、R4中M31—M34、M41—M45的確定同樣主要依據(jù)現(xiàn)場檢測和數(shù)據(jù)調(diào)研，在此不贅述。

（5）各指標(biāo)評價向量的計算

計算工作環(huán)境指標(biāo)的評價向量B1，并進行歸一化處理

計算尺寸檢測指標(biāo)的評價向量B2，并進行歸一化處理

計算應(yīng)力裂紋指標(biāo)的評價向量B3，并進行歸一化處理

計算使用維護指標(biāo)的評價向量B4，并進行歸一化處理

計算總目標(biāo)F的評價矩陣C，并進行歸一化處理。先將求得的各指標(biāo)評價向量Bi(i=1,2,3,4)整合，可獲得總目標(biāo)F（門座起重機安全評估等級）的模糊關(guān)系矩陣B。

然后根據(jù)公式C=AB，基于式（3）～式（22）可求得門座起重機的評估矩陣C，概率分布的柱狀圖如圖4所示。

3 安全評估等級

根據(jù)評語等級加權(quán)表，如表2所示，將門座起重機的評估矩陣C按照公式F=C·ST進行加權(quán)計算，獲得門座起重機鋼結(jié)構(gòu)的安全性總得分，從而對門座起重機做出評價。

表2 評語等級加權(quán)表

基于表3和門座起重機的評估矩陣C，得到門座起重機鋼結(jié)構(gòu)的安全性總得分為

表3 安全等級劃分表

根據(jù)模糊層次綜合分析法對門座起重機的安全性進行評估建模、求解，并計算得出安全性總得分為77.8分。再結(jié)合安全等級劃分表，如表3所示，對門座起重機鋼結(jié)構(gòu)的服役情況做最終評定。

4 結(jié)論

1）建立包含目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層的安全評估指標(biāo)體系，基本覆蓋影響港口起重機械鋼結(jié)構(gòu)安全性的因素。在此基礎(chǔ)上，搭建實際服役環(huán)境下鋼結(jié)構(gòu)的多維度多參數(shù)檢測系統(tǒng)，搜集實時運行數(shù)據(jù)進行整合、集成，提供安全評估的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源。

2）基于模糊數(shù)學(xué)理論，確立了一級、二級評估指標(biāo)的權(quán)重和隸屬度等級劃分檔位，揭示在役港口起重機鋼結(jié)構(gòu)當(dāng)前安全狀態(tài)的概率分布規(guī)律。示例門座起重機安全性總得分計算為77.8分，此臺設(shè)備在處理腐蝕問題后可正常使用，建議后期加大巡檢頻率。

未來伴隨先進檢驗設(shè)備、檢測技術(shù)的提高，以及起重機械領(lǐng)域相關(guān)新標(biāo)準(zhǔn)的出臺，評價方法和評價結(jié)果還可以進一步完善研究。