北方地区小桥涵水文设计新方法分析

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摘要：大力发展交通运输，构建现代化交通网络，在国民经济发展中发挥着至关重要的作用。道路建设过程中，常会涉及到各种涵洞、桥梁的建设，用于跨越如沟谷、江河等障碍，所以桥涵建设不仅的道路工程建设的一个重要组成部分，同时也是保障全线贯通的关键。洪水水毁是我国以及世界桥梁所共同面临的一项自然灾害，为预防洪水灾害，降低灾害程度，就有必要进行桥涵水文设计。桥涵水文设计的工作精度将直接关系到桥梁的经济和理性、适用性和安全性，所以其在桥涵建设中发挥着的重要作用。本文主要从桥位方案选择、河床冲刷计算两个方面，对桥涵水文设计的计算理论进行了分析。

关键词：桥梁；涵洞；水文设计；水毁

公路桥梁是公路工程建设的一个重要组成部分，一经建成就会成为永久性的跨河建筑物，其应当成为河道两岸的关键交通枢纽，满足道路建设的整体规划接线要求。在进行桥涵建设以前，需要合理选择桥位，这一工作具有深远的、超前的决定性意义。一直以来，桥涵方案的经济技术比较都是一项复杂的工作，做好桥位方案选择，对于节约建设投资、保证桥涵使用效果都具有重大意义。

一、桥位方案的选择、比较

桥位方案比选的主观性较强，常需要考虑到各方面因素，比如地形地貌、水文、地质、河道演变、城市规划、水利设施、路网规划、景观作用、交通功能等，通过对这些因素进行综合分析，加以取舍。桥位方案比选的理论基础多采用模糊数学理论，通过定量与定性相结合的方法构建决策模型，利用模糊综合评价法筛选出最优方案。

在桥位方案比选中，有部分指标因素是确定的，如工期、临时工程费、工程造价等，可进行定量表示，但是也有部分指标因素是不确定的，如通航要求、桥梁美观、施工难度等，这些因素会增加比选工作的难度，仅能凭借经验进行定性估计。所以，在对桥位方案进行评价时，应当充分结合定性及定量指标，以寻找出最优的方案。多目标模糊综合评价法，是利用评价对象相关单因素的评价结果，构成评价矩阵，再利用决定各因素重要性程度的权重因子作为模糊变化，从而终获得评价结果。模糊评价模型的建立步骤如下：

（一）确定评价方案集合

根据工程施工条件及要求，选取几个较为可行的方案。例如：综合评价n个方案，其构成的对象集合为：

U={u1，u2，u3，……，un}，其中U为评价方案集。

（二）确定指标特征矩阵

根据最佳设计方案中需要考虑的相关因素（如社会适应性、桥梁造型、工期、投资等），集合评价对象相关评价指标，形成评价因素集合V={f1，f2，f3，……，fm}，不同方案的评价因素指标向量ui={f1j，f2j，f3j，……，fmj}T，其中，j=（1，2，3，……，n），将第j个方案第i个评价因素指标假定为fij，第n个方案第m个评价因素特征矩阵为：

（三）构建隶属度矩阵

从单因素出发，确定评价对象对U的隶属程度Ri=（ri1，ri2，ri3，……，rin）。根据单因素的隶属函数式，可将指标矩阵换算为单因素隶属度（rij），从而就能将矩阵（F）转变为隶属度矩阵（R），隶属度矩阵为：

为便于对同一情况下的同一个V进行综合考虑，还需做归一化计算：

，式中j=（1，2，……，n），i=（1，2，……，m）

当时，可得到UV的关系式：

（四）构建权重矩阵

将A假定为U的模糊子集，其反应的单因素重要性程度即为权重，满足条件，ai≥0，A=（a1，a2，……，am）

（五）多因素评价矩阵

在确定各单因素的权重后，要应用模糊矩阵进行合成运算，如果将合成运算后的多因素模糊评价集矩阵表示为B，则其计算公式为：

B=R0・A={b1，b2，b3，……，bn}，

bj=，j=（1，2，3，……，n），式中・表示模糊算子（模糊变换法则）。根据实际情况，可选用不同变换法则，以获得具体综合评价指标bj（j=1，2，3，……，n），将上式进行矩阵乘法变化，获得bj。对于指标评价的处理，采用最大隶属度法，将最大评价指标对应方案视为最优方案。

U={UL|UL―maxbj}

多因素模糊评价集B表达设计方案多因素的综合评价，它的大小表示设计方案综合评价的优劣，作为优选的依据。不同的设计方案可依据不同的条件、特点和情况给出不同的定量指标和定性因素。依据问题的特点要求出A和R，从而可求B。

二、洪水冲刷计算

目前，我国桥涵工程设计常用的洪水冲刷理论主要有包尔达柯夫理论、别列柳伯斯基理论等。河床冲刷是一个复杂的过程，相应的影响因素也较多，在进行计算时，都会进行相应的简化及假定。目前，关于土质河床的计算方法较多，但对于岩石河床、大漂石河床的冲刷计算，还没有公式可循，仅能依靠研究来确定。所以，有必要在河床冲刷计算特点的基础上，寻找一种新的能反映实际河床冲刷特点的分析方法。人工神经网络是一种模拟人脑信息处理过程及神经结构的构造性，其具有强大的大规模非线性并行处理能力，其在土木、交通、测绘等领域都得到了广泛的应用。

因神经网络能实现输入到输出的复杂非线性映射，所以可考虑将其应用于河床冲刷计算。若能获得该地区河床冲刷相关资料，就能利用BP网络建立相应的计算网络模型。

（一）建立BP神经网络模型

一般冲刷：桥下断面一般冲刷受多种因素共同影响，在建立模型时，需要考虑输（Q2/Qc）桥墩阻水折减系数（λ）河槽最大水深（hcm）单宽流量集中系数（Ad）桥墩水流侧向压缩系数（μ）。

局部冲刷：桥墩局部冲刷主要受床沙粒径、水深、桥墩形式、桥墩宽度、水流速度等因素影响。在建立局部冲刷计算模型时，需考虑河床泥沙平均粒径（d）最大水深（hp）桥墩计算宽度（B1）墩形系数（Kξ）一般冲刷后的墩前行进速度（v）。

（二）选择样本、处理参数

选定如表1、表2所示的一般冲刷、局部冲刷样本数据。在实际网络训练中，为提高收敛的计算精度及速度，应用了拟牛顿算法，使用神经网络matlab中的trainbfg（拟牛顿法函数）做网络训练，网络参数分别为：

网络迭代过程：net.trainParam.show=500

训练要求精度：net.trainParam.goal=0.01

最小梯度要求：net.trainParam.min_grad=le-10

最大训练次数：net.trainParam.epochs=5000

表1 一般冲刷样本数据及输出结果

表2 局部冲刷样本数据及输出结果

网络训练的输出结果、收敛性与实际输出的误差结果来看，采用BP神经网络构建河床冲刷计算模型预测冲刷深度具有可行性。其能实现河床冲刷计算从输入到输出的非线性映射。在实际中，冲刷计算模型是不可能对局部冲刷、一般冲刷的深度分别进行考虑的，在冲刷过程中，局部冲刷与一般冲刷其实是交替进行、互为影响的，所以在构建计算模型时，可充分利用神经网络计算特点，在一个模型中考虑一般冲刷、局部冲刷两个部分，采用一个统一的计算模型来对河床冲刷特性进行研究。

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