摘要：桥梁的服役安全问题一直广为人们关注。过去由于缺少实地通行车辆数据,新桥设计和旧桥评估都采用规范中的荷载模型。动态称重系统(WIM)能够提供准确的车辆信息,但利用WIM数据进行设计基准期内最大荷载效应估计时,又面临着概率模型在高分位点上不准确的问题。为解决这个问题,该文提出基于gpd模型的尾部拟合方法,以实现对基准期内车辆荷载效应极值较为准确的估计。该方法首先依据车辆荷载过程的特点对gpd模型的表达形式进行改进,然后利用最小均方差准则(MSE)对gpd模型中的参数进行估计,并对截尾gpd模型进行合理修正,从而得到修正的gpd模型。利用该模型,该文对国内某大桥实测车流量数据进行了系统分析和车辆荷载效应极值估计,并与规范方法进行了比较。结果表明:该文提出的基于gpd模型的计算方法能够合理预测未来车辆荷载效应的极值,而规范方法在中短评估期内对车辆荷载效应的估计存在偏低的风险。

摘要：基于东南地区某32m简支梁-CRTS Ⅰ型双块式无砟轨道2a的实测温度数据,提出基于gpd模型的温度梯度尾部数据拟合方法,重点研究了箱梁-轨道系统竖向温度梯度分布规律,并对箱梁-轨道系统的竖向温度梯度尾部数据极值进行了估计,提出现场实测最大温度梯度模式与对应估计100a重现期的温度梯度拟合模式.研究表明:gpd模型可对尾部极值温度数据进行很好地拟合,预估不同概率需求的温度梯度荷载值;箱梁-轨道系统截面Ⅰ与截面Ⅱ日温度梯度变化特征基本一致,于11:00~21:00前后出现正温度梯度,16:00达到最大,于01:00~9:00前后出现负温度梯度,7:00达到最大;采用gpd模型计算对应100a重现期估计值,截面Ⅰ最大正温差的实测值与估计值分别为15.2℃和23.36℃,截面Ⅱ为17.4℃和24.4℃,采用不同形式对箱梁-轨道系统竖向梯度实测正负温度梯度最大值与100a一遇估计值进行拟合,拟合相关系数的平方均在0.98以上,可为规范修正与桥梁设计提供参考.

摘要：本文主要选用4个有长期覆冰观测资料的站点,应用gpd模型,选取历年大于门限值的标准冰厚组成30年和任意5~15年的覆冰样本;统计多样本覆冰标准冰厚在不同重现期下的设计冰厚;对大、小容量样本计算结果比较及误差分析,从而为应用短期观冰资料对线路不同重现期覆冰的科学定量估计提供解决方法。

摘要：简单介绍了GEV函数及其分布参数与常用统计参数之间的关系,参考水文中的适线法拟合了车辆荷载效应累积频率的原始散点数据,并用GEV的最大似然法和gpd模型的拟合结果与之对比,最后采用极值理论外推车辆荷载效应模型。通过对3种方法建立的荷载效应模型计算结果的对比,发现GEV的适线法拟合结果比较适宜,而且比较便捷。将适线法得出的荷载效应模型计算结果与规范对比,其值明显大于由规范计算得出的结果,此说明现实交通中超载比较严重。

摘要：基于东南地区某高速铁路桥上曲线段CRTSⅡ型板式无砟轨道三年的实测温度数据,采用时间序列差分法将温度时程曲线趋势变化和短周期变化进行分解,得到轨道结构的均匀温度时程,并用傅里叶级数进行拟合,提出轨道结构均匀温度时程拟合表达式;考虑到常用的概率模型求取梯度极值忽略了尾部数据的影响,导致不同重现期梯度代表值计算存在一定误差,采用gpd数学模型对梯度尾部样本进行拟合与重现期估计,提出轨道结构现场实测最大温度梯度模式与对应100 a重现期的温度梯度拟合模式。研究表明:gpd模型可对尾部极值温度数据进行很好地拟合,预估不同概率需求的温度梯度作用值;轨道结构年均匀温度为21.38℃,年均温的变化幅值为11.3℃;采用gpd模型对轨道结构梯度100 a重现期代表值进行计算,截面Ⅱ顶底测点最大正温差的实测值与估计值分别为18.8、26.8℃,采用指数形式对结构竖向温度梯度实测最值与估计值进行拟合,拟合相关系数的平方均在0.98以上,可为无砟轨道结构温度作用取值提供参考。

摘要：为研究极值温度作用模式下高墩-梁轨体系的温度变形,需要获得混凝土高墩在日照作用下产生极值温度分布规律。基于昌赣铁路客运专线某高墩桥梁一年的温度监测数据,采用广义帕累托模型和时间序列加法模型分别对高墩100年重现期的极值温差分量和均匀温度分量进行了估计,并采用负指数函数对沿壁厚方向的温差进行拟合,获得了高墩极值温度组合。然后,采用热-力耦合的三维有限元模型计算了极值温度组合下的温度变形。结果表明:桥墩的地理位置东西侧温差为23.62℃,南北侧温差为6.91℃,且沿壁厚方向满足负指数函数分布时,为温度作用最不利情况;年均匀温度方程可获得每日均匀温度取值,并得到100年重现期内最大均匀温度可达51.2℃,最低为-9.8℃;通过极值温差和均匀温度分量的组合,可计算高墩在极值温度作用下的温度变形,为高速铁路桥梁设计和运营期内温度变形计算提供参考。

摘要：大渡河流域地形十分复杂,流域内气候随高程变化差异较大。通过超阈值模型模拟大渡河流域范围内9个雨量站的逐日降水资料序列,利用极大似然估计法计算模型参数,采用概率图、分位数图、重现水平图、密度函数图4种较直观的诊断图形对模型的合理性进行了全面评估,并借助轮廓似然方法估计模型关键参数及设计强降雨的置信区间。研究结果表明,各站点超阈值降雨样本均服从Pareto分布,可以选择gpd模型作为大渡河流域强降雨统计推断的分布函数类型,轮廓似然法能反映重现期长短对设计降雨置信区间的影响。可为大渡河流域降雨不确定性的定量评估及梯级水库群洪水预报提供依据。

摘要：本文设计了一种新的监测站网络设计方法。首先利用网格法找出了231个备选点的位置,其次利用gpd模型拟合了北京市主城区的17个PM2.5监测站数据分布的尾部特征,再利用SVR模型估计出231个备选点的参数估计值,最后通过生成各备选点的模拟值,并选择熵值最大的位置作为建立新监测站的位置。笔者将本文提出方法应用于北京市主城区17个PM2.5监测站2013年12月5日至2017年8月5日的数据后,挑选出了首都机场附近作为PM2.5新监测站的位置。