Modeling and Classification of Random Traffic Patterns for Fatigue Analysis of Highway Bridges
// Моделирование и классификация режимов случайных транспортных потоков для усталостного анализа конструкций автодорожных мостов //
Xianglong Zheng et al (China)
Усталостная долговечность мостов сильно зависит от режимов движения транспорта, однако современные нормы часто не учитывают стохастический характер движения нагрузок по мосту, что особенно критично в условиях общей перегруженности транспортной сети. В данном исследовании предложен аналитический подход для моделирования влияния случайных транспортных режимов на процесс накопления усталостных повреждений в конструкциях. Авторами предложен коэффициент усталостного повреждения (RPEF), устанавливающий корреляцию величин повреждения с характеристиками транспортного потока. Было установлено, что для описания RPEF определенного режима движения достаточно применять два параметра – среднее количество нагружений (масштабный коэффициент) и коэффициент вариации дистанции между транспортными средствами (коэффициент формы). В рамках исследования была произведена апробация метода в условиях преобладания смешанных режимов движения, которые невозможно описать одним коэффициентом - в этом случае усталостные повреждения можно оценивать через суперпозицию различных транспортных режимов. Кроме того, авторами отмечается, что для пролетов свыше 50м особенно важно аккуратно подходить к точности классификации потоков, так как излишне упрощение может привести к значительной недооценке усталостных повреждений.
Abstract: With the increasing severity of traffic congestion, the impact of random traffic patterns has emerged as an indispensable factor in the fatigue design and assessment of highway bridges. In this study, an analytical approach has been proposed for modeling the effects of random traffic patterns on fatigue damage. A fatigue damage ratio, referred to as RPEF, is introduced to establish the correlation between damage and traffic characteristics. Two quantitative parameters representing two characteristics of traffic loads, namely the average loading occurrence number (scale parameter) and the vehicle headway COVs (shape parameter), have been found to be excellent indices for clustering the different dimensional randomness of RPEFs. Based on a comprehensive case study, the realization of using equivalent RPEFs to evaluate bridge fatigue damage under mixed traffic conditions was explored. The results indicate that the actual fatigue damage of bridges can be evaluated through the superposition of different traffic pattern effects, provided that the pattern classification number fits the fluctuations in traffic flow. It is necessary to ensure the rationality of traffic pattern classification for structures with spans greater than 50 m, as an overly simplistic traffic pattern classification may lead to an underestimation of fatigue damage.
Modeling and Classification of Random Traffic Patterns for Fatigue Analysis of Highway Bridges / X. Zheng, B. Chen, Z. Zhang, H. Zhang, J. Liu, J. Zhang // Infrastructures. – 2025. – Vol. 10. – № 7. – P. 187. DOI: 10.3390/infrastructures10070187
Заглавное изображение - авторов статьи