高速铁路简支桥震后通行能力的新计算方法

《Soil Dynamics and Earthquake Engineering》：A novel calculating method for the post-earthquake traffic capacity of high-speed railway simply supported bridges

　　摘要• 提出了一种计算高速铁路桥梁震后行车速度阈值的新方法。• 提出了一种基于遗传算法优化的综合动态评价指标。• 建立了不同速度下综合动态评价指标与行车性能指标之间的映射模型。• 提出了一种基于不同行车目标的行车速度阈值快速计算公式。引言中国目前维护着世界上最长的高速铁路（HSR）网络，总长度超过45,000公里，其中很大一部分线路位于地质条件复杂的区域[1]。在高铁基础设施中，桥梁结构由于其对保障运营安全、提高运输效率的重要作用而被广泛采用[2]、[3]、[4]、[5]、[6]。然而，中国的地震区分布面积广大、范围广[7]，高速铁路简支桥梁（HSRSSBs）不可避免地会靠近或直接穿越地震多发区，这大大增加了HSRSSBs的地震风险，并对列车运营安全构成潜在威胁[8]。地震发生后，快速准确地评估HSRSSBs的通行能力对于有效应对和灾后恢复至关重要。根据中国抗震设计规范《铁路工程抗震设计规范》[9]，高铁线路应在轻微地震后恢复正常运行，并在强烈地震后提供限速运输服务。然而，目前关于地震后HSRSSBs上列车运营性能的研究仍不充分，研究人员之间尚未达成共识[10]。因此，目前中国的震后减速策略过于保守[11]。例如，渭源发生的2.9级地震导致行车速度从300 km/h降低至30 km/h；同样，重庆发生的3.2级地震导致大部分高铁运营停运。作为灾害应对中的关键生命线，高铁网络在震后救援中发挥着不可或缺的作用。鉴于地震救援中"黄金72小时"的重要性[12]，过于保守的减速策略可能会严重低估HSRSSBs的通行能力，延误救援工作的及时实施。因此，准确计算HSRRBs的震后行车速度阈值对于减轻地震的负面后果至关重要。地震引起的轨道不平顺是确定震后行车速度阈值的关键因素之一[13]、[14]。在地震作用下，HSRSSBs会发生一系列损伤，包括支座失效[15]和梁体位移[16]，这些损伤会反映在轨道结构表面的轨道不平顺上。目前，已有大量研究致力于基础沉降[17]、热效应[18]、[19]以及混凝土收缩和徐变[20]、[21]所导致的轨道不平顺问题。然而，地震引起的轨道不平顺具有高度随机性，在不同里程点处的波长和幅值变化较大。因此，以往的研究成果无法直接应用于地震引起的轨道不平顺，凸显了在此领域进一步研究的必要性。Lai[22]系统分析了地震参数对地震引起的轨道不平顺的影响，重点关注地震烈度、场地条件和地震持续时间。Feng[23]研究了高铁连续桥梁地震后的残余变形分布规律，并建立了设计地震水平下轨道不平顺的频域模型。基于Feng的研究，Yu[24]应用短时傅里叶变换简化了演化功率谱密度与非平稳信号之间的转换，建立了非平稳条件下的时域模型。这些研究探索了地震引起的轨道不平顺的分布特征和影响因素，并构建了各种工况下最不利的轨道不平顺样本。然而，这些研究均未涉及基于轨道不平顺确定震后行车速度阈值这一核心问题。钢轨是列车运营的直接支撑。基于其震后状态计算行车性能指标是确定行车速度阈值最直接、最有效的方法[25]。尽管这种方法可以准确分析轨道不平顺对高铁列车动力响应的影响，但需要建立精确而复杂的高铁列车-轨道-桥梁耦合模型，这对实际工程应用构成了重大挑战[26]。因此，从实际角度出发，计算HSRSSBs的震后行车速度阈值应直接依赖于对轨道不平顺的评估。这种方法旨在保证结果准确性的同时，避免工程应用中复杂建模带来的挑战。目前，评估HSRSSBs轨道不平顺的主要方法有三种：峰值法、轨道质量指数（TQI）法[27]和功率谱分析法[24]。其中，TQI法是当前中国规范的制定主要依据。这些方法依赖于静态指标（如轨道不平顺的幅值、标准差和均方根），并仅根据钢轨的空间几何状态评估轨道不平顺。然而，门源MS 6.9级地震期间记录的实际脱轨案例[28]表明，即使钢轨没有明显变形，高速列车仍可能面临脱轨风险。因此，仅根据幅值和变化评估轨道不平顺不足以全面评估列车运营安全。通常，行车速度越高，对轨道平顺性的要求越严格[29]。因此，从震后列车运营的角度来看，量化轨道不平顺的评价指标必须是动态的，即明确纳入列车行车速度的影响。为弥补这一空白，本研究提出了一种名为"轨道不平顺映射至行车性能"（TMD）的创新方法，用于确定HSRSSBs的震后行车速度阈值。通过建立地震引起的轨道不平顺与行车性能之间的直接关系，TMD可实现震后通行能力的有效评估。研究引入了使用遗传算法（GA）优化的综合动态评价指标（CDEI）来量化轨道不平顺，并系统分析了其与各种行车性能指标之间的相关性。此外，还探索了行车速度对映射参数的影响，并推导了在不同运营需求下计算行车速度阈值的实用公式。案例研究表明，TMD在不牺牲精度的情况下实现了高计算效率，为HSRSSBs的震后运营规划和应急响应提供了理论支持和工程指导。各章节要点HSRSSBs震后行车速度阈值的计算方法在传统计算方法（TCM）中，首先将地面运动记录输入高铁轨道-桥梁模型进行抗震分析，从而获得震后轨道不平顺数据（图1）。然后必须假设一个初始行车速度，并将轨道不平顺样本与该初始行车速度一起输入高铁列车-轨道-桥梁耦合模型进行动力分析。将计算得到的行车性能指标与规定限值进行比较。若……有限元模型的建立本节分别使用ANSYS和MATLAB建立了高铁轨道-桥梁系统的三维耦合模型和高铁列车-轨道-桥梁系统模型。前者用于计算地震条件下HSRSSBs的轨道不平顺，后者用于获取高铁列车在地震引起的轨道不平顺激励下的动力响应。TMD的实施现有的轨道不平顺评价方法主要依赖于静态评价指标[41]、[42]、[43]，无法满足不同行车速度的要求。本节通过引入轨道不平顺的动态评价指标，对动态评价指标与HSRSSBs震后行车性能指标之间的相关性进行分析，以验证TMD的有效性。综合动态评价指标研究上一节关于动态评价指标与行车性能指标之间相关性的分析揭示了一个特点：单参数动态评价指标与行车性能指标之间的Pearson相关系数较低。本节构建了使用遗传算法（GA）优化的综合动态评价指标（CDEI），以增强CDEI与行车性能指标之间的相关性，并确保准确性。HSRSSBs震后行车速度阈值研究上一节建立了不同行车速度下CDEI与行车性能指标之间的映射模型。本节将描述如何利用映射模型在各种轨道不平顺激励下快速计算行车速度阈值。最后，通过比较使用TCM和联合TMD计算得到的行车性能指标和行车速度阈值，验证了TMD的优越性。结论本研究提出了一种HSRSSBs震后行车速度阈值的计算方法，称为TMD，并证明其有效且适用。通过分析确定行车速度阈值的TCM具体流程，强调了迭代过程的复杂性以及对有限元方法的依赖，这为TMD方法的简化提供了可行的方向。对22个单参数动态评价指标之间的相关性分析表明……CRediT作者贡献声明Bufan Zhong：撰写——初稿，可视化，软件，方法论，概念化。Wangbao Zhou：撰写——初稿，监督，方法论，概念化。Lizhong Jiang：监督，资源，资金获取。Shaohui Liu：验证，监督，方法论。Lijun Xiong：软件，数据管理，概念化。Lingxu Wu：资源，方法论，调查研究。资助本研究由国家自然科学基金（52678716、U2568216、52578619）和湖南省教育厅科学研究重点项目（25A0013）资助。利益冲突声明作者声明不存在任何可能影响本文所述工作的已知竞争性经济利益或个人关系。Bufan Zhong | Wangbao Zhou | Lizhong Jiang | Shaohui Liu | Lijun Xiong | Lingxu Wu