基于数字孪生的双重极限状态安全评估方法,用于研究在波浪-结构-冲刷耦合作用影响下受损桥梁桥墩的安全性

《Ocean Engineering》:A digital twin-based dual-limit-state safety assessment for damaged bridge pile-piers under coupled wave-structure-scour interactions

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月31日 来源:Ocean Engineering 6.3

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  • 为受损桥梁桥墩开发了一种数字孪生安全评估框架。 • 开发了一种高保真更新方法来构建孪生模型。 • 一个集成的SLS-ULS框架能够评估服役能力和极限安全性。 • 载荷能力的最大误差为5.6%,桥墩顶部的位移误差为7.3%。 • 损伤主要降低了ULS裕度,而冲刷

  • 为受损桥梁桥墩开发了一种数字孪生安全评估框架。
• 开发了一种高保真更新方法来构建孪生模型。
• 一个集成的SLS-ULS框架能够评估服役能力和极限安全性。
• 载荷能力的最大误差为5.6%,桥墩顶部的位移误差为7.3%。
• 损伤主要降低了ULS裕度,而冲刷主要增加了SLS风险。

**引言**
沿海和跨海桥梁是综合交通网络中的关键基础设施(Huang等人,2025;Zhang等人,2025)。它们的水下桥墩系统持续受到波浪、潮汐流和基础冲刷的影响(Song等人,2026),从而导致长期且不确定的安全风险(Yan等人,2025;Liu等人,2025)。在极端海况下,基础冲刷、渐进式结构损伤以及水下基础放大的动态响应的耦合效应将加速从逐渐的性能退化到结构不稳定的过程(Abdel-Mooty等人,2024;Chen等人,2024a;Song等人,2024)。重大事件中的代表性桥梁故障和对桥梁倒塌案例的统计分析进一步表明,冲刷和波浪-结构-基础相互作用是导致桥墩结构失效的重要因素(Kawashima和Matsuzaki,2012;Kawashima和Buckle,2013;Kosa等人,2020)。同时,基于中国桥梁事故数据的统计研究表明,在106起记录在案的桥梁倒塌案例中,超过30%与桥墩基础冲刷故障密切相关,这突显了冲刷作为影响桥梁结构安全的关键危险因素(Xu等人,2016;Renyan等人,2015)。这些观察结果强调了需要从被动的事后检查转向对水下桥梁结构进行连续的状态评估和基于风险的早期预警。

目前的桥梁安全评估方法主要包括基于经验的阈值标准、离线数值分析或使用单一监测指标的被动监测方法(Fang等人,2024)。这些方法反映出一种以超出限值检测为中心的被动安全范式,而不是预先控制风险演变(Chu等人,2026;Wu等人,2026)。离线有限元模型可以保留明确的物理机制,并能评估服役能力和极限行为(Wang等人,2026;Zhang等人,2025a);然而,其材料参数、几何条件和环境边界通常是预先定义的或间歇性更新的,这使得与不断演变的物理结构进行连续同步变得困难(Zhang等人,2025b;De Domenico等人,2025)。近年来,数据驱动方法在响应预测方面显示出某些优势。例如,Yang等人(2025)使用广泛的传感系统监测了一座四跨连续梁桥,并建立了载荷、结构响应和温度之间的回归关系。Abdullah等人(2025)结合加速度计测量数据和核主成分分析(Kernel PCA)进行损伤评估,而Radicioni等人(2025)采用数据驱动的动态模型来补偿桥梁监测中的温度效应。上述数据驱动方法可以有效地识别载荷、环境因素和结构响应之间的关系,但它们的性能在很大程度上取决于训练数据的数量、质量和代表性(Erinjogunola等人,2025)。这些方法的物理可解释性有限且缺乏明确的安全标准,也可能限制其在安全关键决策中的使用。对于水下桥墩结构而言,这一点尤为重要,因为其安全裕度是在损伤、冲刷和变化的波浪载荷的耦合效应下变化的,而不仅仅是通过单一的瞬时阈值超限来确定的(Wang等人,2025a;Poli等人,2025)。因此,水下桥梁桥墩结构的安全管理迫切需要从基于超限判断的被动评估模型转向能够描述连续状态演变的双主动安全早期预警框架(Abdelkhalek等人,2025;Lin等人,2021)。

数字孪生(DT)技术(JIANG等人,2025;Fawad等人,2025)通过连接多源感知、虚拟模型、数据交互和应用导向的服务(Jeon等人,2024),为解决这些限制提供了一个有前景的基础,实现了在役结构的状态感知-动态更新-安全预警的工作流程(Zhang等人,2025c)。经过多年的技术发展,DT技术已越来越多地应用于民用基础设施的安全运行和维护(Franciosi等人,2024a)。Franciosi等人(2024a)利用数字图像相关(DIC)和全站仪测量来感知真实桥梁,并通过整合BIM和有限元模拟来开发DT模型。为了实现实时孪生,Yi?it等人(Yi?it和Uysal,2025)提出了一种结合无人机(UAV)基于的损伤识别交互式DT模型,为数字和智能桥梁检查提供了新的见解。Chen等人(2024b)使用贝叶斯后验概率更新实现了预应力混凝土(PC)梁的数字孪生更新;然而,他们的工作仅考虑了混凝土和钢筋的弹性模量和密度参数,而考虑的劣化参数范围有限。同时,如EN 18162:2026(欧洲标准化委员会,2026)等标准为建筑环境中的数字孪生提供了通用概念和架构基础。然而,这些框架主要定义了DT的主要组成部分和信息关系;具体安全评估任务所需的实施程序仍然依赖于应用。因此,传统的通用框架未经特定应用调整,不能直接应用于水下桥梁桥墩评估。对于水下桥梁桥墩结构,仍有三个问题尚未得到充分解决:(1)通常独立使用异构的检测结果,缺乏将它们映射到几何损伤、材料退化、钢筋劣化和冲刷相关模型参数的统一机制;(2)现有的模型更新方法通常只修正有限的参数或单一响应量,难以保持孪生体之间的几何形态和机械行为的一致性;(3)服役极限状态(SLS)和极限极限状态(ULS)评估通常是分别进行或通过静态阈值规则结合进行的,这限制了在不断变化的结构和环境条件下的服役性能和极限安全性的连续评估(Franciosi等人,2024b)。这些限制制约了DT技术在水中桥梁结构安全预警中的实际工程价值,也是本研究的主要动机和实际意义。

为了澄清这些方法上的差距,表1比较了代表性的桥梁安全评估方法。基于阈值的方法提供了便捷的工程筛选,但在物理表示和动态更新方面存在局限性。离线FE方法保留了明确的物理机制,但通常缺乏与在役检测数据的连续交互。数据驱动方法支持快速响应预测,尽管其可靠性取决于数据覆盖范围,且不显式更新几何损伤。现有的桥梁DT研究改善了虚拟-物理交互和状态跟踪,但对多源损伤信息、波浪-结构-冲刷耦合、几何和行为同步更新以及联合概率SLS-ULS评估的整合处理仍然有限。因此,主要的研究差距不在于缺乏通用的DT架构,而在于缺乏针对劣化水下桥墩结构的可执行感知-更新-评估工作流程。

为了解决这些问题,本研究开发了一种基于数字孪生的双极限状态安全评估方法,用于波浪载荷下的受损桥梁桥墩结构。该方法的核心贡献体现在三个方面:(1)通过将水下图像识别、激光测量、回弹测试、超声波测试和环境监测整合到DT框架中,建立了一种多源感知和参数映射机制。(2)开发了一种受保真度约束的几何-行为同步更新机制。保真度指标被用作收敛标准,使虚拟模型的几何表示和机械行为与物理结构保持同步。(3)根据桥梁工程标准建立了一种双极限状态安全评估方法。SLS模块评估位移超限概率,而ULS模块量化剩余承载能力的可靠性;然后将这两个指标整合到一个统一的安全分类和预警过程中。因此,所提出的框架将通用的DT架构转化为了一种闭环工作流程,包括多源感知、孪生更新、概率评估和安全决策,适用于水下桥梁桥墩结构。

**数字孪生框架用于受损桥墩的安全评估**
为了实现水下桥梁桥墩结构的状态感知、动态演变分析和安全评估,本文基于数字孪生概念开发了一个基于数字孪生的框架。该框架由五个相互连接的层组成:物理实体层、孪生数据层、数据交互层、孪生模型层和应用服务层,构成了一个五维的数字孪生模型。如图1所示,所提出的方法遵循...

**关键方法**
为了使所提出的五维数字孪生框架能够实际应用于受损水下桥梁桥墩的安全评估,需要解决三个关键技术挑战:(1)用于结构损伤感知的多源信息获取和损伤识别技术;(2)基于保真度指标的受损孪生状态动态更新机制;(3)用于受损桥墩的双极限状态安全评估方法。

**实验概述**
为了验证所提出的基于数字孪生的水下桥梁桥墩安全评估方法在实际条件下的适用性和有效性,进行了一系列基于缩比模型的物理实验。以典型的跨河桥梁子结构为原型,设计了不同的损伤和冲刷条件组合以获得相应的结构响应数据。这些实验结果为孪生模型提供了物理基准。

**结论**
本文提出了一种基于数字孪生的双极限状态安全评估方法,用于承受波浪载荷的受损桥梁桥墩。基于理论发展和实验验证,可以得出以下结论:
(1)建立了一个用于水下桥梁桥墩安全评估的五维数字孪生框架,整合了多源感知、高保真孪生建模、动态数据交互和应用导向的安全服务。

**作者贡献声明**
Wei Wang:撰写——审阅与编辑、撰写——初稿、可视化、软件、方法论、数据管理、概念化。
Zhidong Jiang:撰写——审阅与编辑、验证、软件、方法论、形式分析、数据管理。
Tao Chen:撰写——初稿、软件、方法论、数据管理。
Yikun Kang:数据管理、概念化。
Shaofei Jiang:撰写——审阅与编辑、监督、方法论、资金获取、概念化。

**利益冲突声明**
作者声明没有已知的竞争财务利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。

**致谢**
本工作得到了中国国家重点研发计划(编号2023YFF0906102)、福建省科技计划项目(编号2025H6026)和福州大学研究生技术创新专项资金(编号2024)的支持。

作者列表:
Wei Wang | Zhidong Jiang | Tao Chen | Yikun Kang | Shaofei Jiang
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