梁橋蔬菜生產專業(yè)合作社工作總結

梁橋蔬菜生產專業(yè)合作社工作總結

梁橋蔬菜生產專業(yè)合作社于201*年4月23日在濱州市鄒平縣魏橋鎮(zhèn)梁橋村由部分村民自發(fā)召開大會組織成立，并于同年5月18日正式在工商部門注冊登記，現有正式社員104人，宗旨是為社員提供蔬菜生產、銷售、技術指導等方面的服務。由村黨支部書記吳培峰，擔任合作社理事長、法人代表，全面主持合作社的各類生產活動。合作社設立了成員大會、理事會和監(jiān)事會，成員大會由全體成員組成，決定合作社重大事務，理事會負責主持合作社日常管理，監(jiān)事會負責監(jiān)督合作社財務及其他重大活動。合作社在梁橋村設立專門辦公室，制定了嚴格的日常管理、財務管理制度，聘請專門的會計人員處理合作社財務工作。合作社全部由社員出資成立，按照合作社的收益和股份分紅。

201*年以來，梁橋蔬菜生產專業(yè)合作社先后投資360余萬元興建擴建了占地200余畝的梁橋蔬菜生產基地，建成大型冬暖式蔬菜大棚33個，完善了周邊道路、排灌、水電等基礎設施，逐步確立了蔬菜生產基地、生產資料經營部和蔬菜批發(fā)市場“三位一體”，生產銷售“齊頭并進”的發(fā)展模式。不懈的工作得到了上級的支持和肯定，梁橋蔬菜生產專業(yè)合作社被評為鄒平縣“一村一品”工程先進單位。

進入201*年以來，合作社在鞏固前段發(fā)展的同時，不斷采取新措施增強合作社實力。首先，不斷爭取上級扶持資金，增強合作社資金總量。今年8月，爭取到農業(yè)局合作社專項補助資金10萬元。其次，繼續(xù)在樹立“梁橋”品牌上下功夫，經過一年多的努力，今年3月，“梁橋”商標獲得國家工商行政管理總局認可，成為國家注冊商標；7月，合作社生產基地的生產工藝獲得國家“綠色蔬菜”認證，這都使合作社品牌和綜合競爭力躍上一個新臺階。再次，不多增強蔬菜種植的技術含量和生產效率，聘請了新的有實際種植經驗的技術員手把手指導菜農種菜，不斷傳授實用技術，提高了菜農的生產效率。最后，不斷調動菜農的積極性，鼓勵他們在主要種植黃瓜，西紅柿之余，利用間歇期種植其他種類的蔬菜。目前，已經合作社種植的蔬菜種類已經增加到7種，充分利用了大棚的優(yōu)勢，為菜農增加了收入。

今后合作社將在這些工作的基礎上，充分征求社員意見，在種植規(guī)模、蔬菜種類、市場主導權等方面不斷創(chuàng)新發(fā)展。繼續(xù)擴大種植面積，力爭將梁橋牌的蔬菜品牌打響。進一步推行高標準種植，加強產前、產中、產后服務，促進蔬菜的銷售與流通，延長產業(yè)鏈，增加農民收入。在新的一年，合作社將繼續(xù)本著全心全意為社員服務的態(tài)度，努力做好社員的服務工作，讓合作社的工作更上一個新臺階。

擴展閱讀：工作總結報告

工作總結報告0.引言

“蔡甸漢江公路大橋施工監(jiān)測監(jiān)控及技術研究”課題，是湖北省交通科技項目，編號為鄂交技[201*]320號。項目起止年限為201*年5月至201*年12月。

本項目以京珠高速公路(國道主干線)和武漢市外環(huán)公路上的重

要橋梁蔡甸漢江公路大橋工程為依托，聯合科研單位（武漢理

工大學）、設計單位（湖北省交通規(guī)則設計院）和施工單位（湖北省路橋公司），立足于預應力混凝土箱梁施工過程預拱控制和箱梁應力測試，對大橋上構施工實施跟蹤監(jiān)測監(jiān)控。通過解決監(jiān)測監(jiān)控中亟待解決的關鍵技術難題，將科研服務于工程建設，確保了大橋質量和安全。

截止201*年12月底，本項目組已完成項目的全部研究內容，現將課題研究工作報告如下。

1.項目研究的目的和意義

在大跨度橋梁施工中，結構的實際狀態(tài)很難與設計計算的理論狀態(tài)完全吻合。我國傳統的橋梁施工主要是施工單位按設計的圖紙、規(guī)范來保證橋梁質量，這就使設計與施工形成了兩張皮。將兩者如何有機地結合起來，已引起工程界的關注。近年來，人們已開始探索大跨度橋梁的監(jiān)測與施工控制，并逐步付諸實踐。由于施工過程中造成誤差的原因是多方面的（其中包括設計參數的誤差、施工誤差、測量誤差等），雖然有些參數誤差引起的狀

態(tài)變化可通過物理力學模型予以分析，但僅通過個別參數來反推上述諸多原因的實際參數值有相當的難度。況且有些原因的影響機理尚不十分明確，并含相當的隨機因素。因此，只有通過施工控制才能使橋梁結構的實際狀態(tài)盡可能與設計狀態(tài)相一致。

衡量一座橋梁的質量標準就是要保證已成橋梁的線形以及受力狀態(tài)符合設計要求。對于多工序、多階段自架設體系施工的大跨度橋梁結構而言，要求結構的線形和內力最終符合設計要求，通常的做法是：首先利用結構有限元分析；使用性能可靠的傳感元件和測試設備，通過先進的測試技術獲取實際數據；借助系統識別、誤差分析與處理等理論，將施工中的實測值與預計值進行比較，逐步調整，直至達到較理想的設計狀態(tài)。由于施工中影響因素的復雜性，導致了結構狀態(tài)的多樣性，其施工工藝參數對實際結構的適應性，要進行科學的研究。這就要求施工監(jiān)測和控制理論和技術的不斷完善，以適應建設質量高、外形美的橋梁結構的需要。

橋梁施工控制又是橋梁建設的安全保證。通過監(jiān)測手段跟蹤各施工階段結構的實際內力和變形，及時掌握施工進程和發(fā)展情況。當施工過程中發(fā)現監(jiān)測值異常時，要進行檢查和原因分析，避免突發(fā)事故的出現。同時，施工監(jiān)控測試工作，還可用于橋梁結構的長期跟蹤監(jiān)測；其分析結果，可進一步用于完善橋梁結構設計理論。在此基礎上，進而形成完整的特大型橋梁施工監(jiān)測監(jiān)控技術，具有極大的經濟和社會效益。

大型橋梁的施工監(jiān)測監(jiān)控工作，不僅涉及到橋梁設計、結構分析計算、測量技術、測試技術、參數識別理論、數據分析與處

理等方面的理論知識，而且還會遇到許多尚待深入研究的關鍵技術問題，同時還應加強理論與試驗的融合。通過文獻檢索和工程調研，本課題組認為：大跨度橋梁施工的監(jiān)測監(jiān)控的關鍵技術難題亟待解決；監(jiān)測監(jiān)控的內容可進一步豐富發(fā)展；大跨度梁橋最優(yōu)施工控制和施工檢測技術有待總結形成。認真總結成功的經驗，為同類結構橋梁的建設積累技術資料，形成大跨度連續(xù)剛構梁橋最優(yōu)施工控制和施工檢測的監(jiān)測監(jiān)控技術。真正發(fā)揮科技優(yōu)勢，服務于工程建設，將科研成果轉化為生產力，推動橋梁科學技術的發(fā)展。

2.項目研究技術方案和主要內容

2.1本項目的技術方案：

①運用神經網絡技術，估計出混凝土配合比、徐變、溫度及張拉工藝等因素造成的線形計算值與實測值間的偏差，預測出下一節(jié)段的預拱度值，提供合理的施工預拱度指令，保證橋梁結構滿足設計線形。

②經分析計算和實測，使箱梁結構的應力分布盡可能合理，以滿足設計要求。

③運用混凝土結構強度理論，通過應力理論計算和實測數據，理論上提出合理配置豎向和縱向預應力大��；進一步可優(yōu)化結構，提高結構的承載能力。

④通過溫度觀測，合理給出溫度對結構線形和應力的影響。2.2項目研究的基本內容

本課題主要進行了以下幾個方面的研究：

①梁橋施工的工藝性研究，保證橋梁按合同工期竣工和橋梁施工的高質量；

②橋梁結構有限元分析計算，為施工工藝的可靠性提供科學基礎；

③線形監(jiān)測和預拱度控制理論和方法的研究，保證橋梁順利合攏，使合攏段的相對高差控制在規(guī)范要求的范圍內；④混凝土的應變測試和應力分析、箱梁溫度跟蹤測量等工作，保證結構受力合理；

⑤箱梁豎向預應力優(yōu)化設計。

2.2.1梁橋施工的工藝特點

蔡甸漢江公路大橋由雙向四車道國道主干線和兩車道農用道構成，設計荷載等級為汽超20、掛120。工程總投資1.41億元人民幣,是目前漢江上規(guī)模最大的公路橋梁。主橋為三向預應力混凝土箱型變截面連續(xù)剛構（左幅截面為單箱單室，右幅截面為單箱雙室）；兩岸引橋為預應力混凝土Ｔ型組合梁（橋面連續(xù)），橋跨布置為20×30m+（110+180+110）m+20×30m，全長1607.0m。箱梁混凝土Ｔ構采用懸臂現澆法施工。主墩0#塊長12m，每側懸臂各分為26節(jié)段，分段長度2.5～4.0m；最大節(jié)段分別重1500kN（左幅）和2630kN（右幅），掛籃分別重600kN（左幅）和900kN（右幅）；兩個邊墩處19m箱梁段用支架現澆施工。110m邊孔首先合攏，形成兩個單臂體系，最后合攏主孔，完成三孔一聯連續(xù)剛構。箱梁采用50#混凝土，其強度大于75%時施加預應力。橋面平整層采用8cm輕質混凝土，其上再鋪55m

m厚的瀝青混凝土。體系轉換、張拉工藝復雜，施工難度大、技術要求高。

2.2.2結構有限元分析

監(jiān)測監(jiān)控的第一項工作是對監(jiān)控橋梁的應力、位移等進行有限元分析計算，以確保橋梁施工工藝的科學性。

進行結構有限元分析時，將大橋簡化為平面結構，選用平面梁單元。主橋合龍前后結構體系將發(fā)生轉變，即由對稱的Ｔ構靜定結構轉變?yōu)閷ΨQ的超靜定結構。兩個主墩根部視為固定端，南北兩邊跨端視為活動鉸支座。對于選定的計算模型，單元和節(jié)點的劃分按施工過程的節(jié)段來定(重要截面：主跨懸臂根部、l/8、l/4、3l/8、跨中和邊跨的對稱位置)，共有節(jié)點144個，梁

單元143個。

結構計算時，彈性模量、Poisson比、質量密度和重度等材料特性和幾何特性參數根據設計圖紙與設計計算值取值相同。由于主梁結構為變截面箱梁，每一截面箱梁高h(m)、箱梁頂面到形心的距離hc(m)、截面面積A(m2)、截面慣性矩Iz(m4)和截面模量Wz(m3)按節(jié)段取不同的值。

預應力索的張拉對結構的外效應是使其懸臂端上翹。針對這種影響，計算中采用可模擬預應力鋼絞線后張法的曲索單元。當鋼索受到一定拉力時，將能夠反映預應力索對混凝土的壓縮作用，可分析計算預應力索的張拉所引起混凝土內部應力的重新分布，以及新索的張拉產生的內力重分配。依據《公路鋼筋混凝土及預應力混凝土設計規(guī)范》(JTJ02385)，根據預應力

束的幾何要素，并計入預應力束的摩阻損失；徐變收縮中考慮環(huán)境溫度、理論厚度和收縮應變終值。

載荷考慮連續(xù)剛構各梁段單元的自重、掛籃自重及鋼筋、人員和設備的重量，掛籃移動各施工階段的施工荷載，同時考慮二期恒載的重力。其他荷載包括溫度荷載、風荷載及與結構的形成過程有關的荷載，如混凝土的收縮徐變等，這些荷載能引起結構的附加變形和應力。溫度荷載的影響非常復雜，因為結構溫度場的分布和溫度的變化難以準確測量、定量分析，一般按公路橋梁規(guī)范取值，考慮其變化±10°C的影響�；炷�土的收縮、徐變是一種十分復雜的化學物理過程，按公路橋梁規(guī)范的有關規(guī)定取值，同時通過簡化模型的計算結果與實測值的對比分析，掌握有關混凝土的收縮、徐變的第一手資料，為進一步的深入研究打下一定的基礎。

2.2.3線形測量和預拱度控制原理和技術研究

大橋軸線和里程測量采用日產索佳全站儀(SOKISHA-1100)，高程測量采用國產自動安平水準儀(DSZ2)。利用大橋兩岸大地控制網點，用后方交會的測量方法，將后視點引至固定處(即：0#塊箱梁和過度墩上)，用遠點控制近距離點。在施工過程中，監(jiān)測監(jiān)控組進行了箱梁撓度(反拱值)按每一個施工節(jié)段(三種工況)的跟蹤觀測、箱梁立模標高的抽查、箱梁頂面高程的測量、同跨兩邊對稱截面相對高差的直接測量等。當溫度變化時，對箱梁撓度進行了科研測量，掌握撓度隨溫度的變化規(guī)律(如第25#節(jié)段在澆筑混凝土后工況不變的情況下，當溫度由15℃上升到26℃時，第26‘#截面下降41mm等)。

箱梁懸澆段的各節(jié)段立模標高各參數在有限元分析的基礎上，根據實測信息進行前期預測和后期調整，確定最佳預拱度。傳統的誤差調整方法主要有卡爾曼（kalman）濾波法、灰色系統（如：GM（1，N））、最小二乘法等。這些方法在橋梁施工控制應用中取得了一些成效，但是對于非線性系統，有的方法還存在一定的局限性。在蔡甸漢江大橋施工預拱度控制中，運用了人工神經網絡（BP網絡）系統進行預拱度信息預測和調整。這種方法既克服了灰色理論GM（1，N）輸入參數單一的缺點，又改進了卡爾曼（kalman）濾波法中僅能考慮輸入與輸出的線性關系的不足，建立了輸入與輸出之間的多參數、非線性的映射關系。

人工神經網絡是一種模擬人腦結構和功能的信息處理系統，具有學習和容錯等特點。它起步于50年代初，雖幾經周折，到80年代后期國內外再次興起神經網絡熱潮，并成功地運用于許多領域。BP網絡是一類前向無反饋的神經網絡，它可通過對若干樣本的自學習，建立網絡輸入變量與輸出變量之間的全局非線性映射關系。這是目前應用最為廣泛的一類神經網絡，因采用1986年問世的反向傳播法(BP)算法而得名。由于其有連續(xù)函數表現定理，選用3層網絡，輸入層和輸出層有與網絡輸入變量

及輸出變量

相應的L和N個神經元，而

隱層取M(M=2L+1)個神經元，將可以描述任意復雜的輸入變量和輸出變量之間的非線性映射關系。輸入變量將按權數分配到隱層的第m個神經元，神經元的傳遞函數F通常選用Sigmoid函數。神經網絡的輸出并非要求嚴格地等于各樣本的期望輸出，而是通過網絡學習，尋求對全部樣本數據均有較好響應的非線性映射關

系，具備有對樣本的鑒別能力，因此具有魯棒性，可以作為處理有隨機干擾問題的預測工具。本項目已將神經網絡方法應用于橋梁施工控制中，通過大跨度橋梁混凝土懸臂現澆節(jié)段已產生的標高偏差，訓練BP網絡，讓自學習后的網絡預測后續(xù)節(jié)段施工中可能發(fā)生的偏差，從而對其立模標高進行調整，以達到與設計值盡量一致的目的。應用結果表明：由于樣本的期望輸出為測量標高，實際值難免包含某些隨機因素和誤差，甚至個別數據存在明顯的不符合普遍規(guī)律的情形，而神經網絡的預測結果與實際發(fā)生狀態(tài)的測量值比較接近。

在施工控制中，當掛籃前移立模完畢、混凝土澆筑完成和預應力索張拉后，均對橋面標高進行測量。由于實際的模板、混凝土重量，混凝土彈性模量及收縮、徐變參數，尤其是通長索的預應力損失參數和測量溫度等與理論計算的設定值總會存在一定的差異，使得實測的標高與理論計算值有一定的偏離量。對此偏差，通過大量實測數據，模索出一些規(guī)律。例如在日照情況下氣溫每升高1℃，26#截面標高降低約4mm，溫度降低亦有逆向的對應關系；又如隨著預應力索長度的增大，預應力損失呈非線性增長，表現為1#塊截面預埋鋼弦應變計所反應的應變增長明顯趨緩，索的張拉延伸量顯著不足，預應力張拉后所產生的反拱與理論計算值的偏離逐漸加大�，F場實測的數據表明，當索長在154～178m時與設計延伸量相比，頂板TC索的延伸量不足達7.8～13.5%，而腹板下彎WC索則為11.7～18.0%。究其原因，顯然是理論計算時對波紋管逐節(jié)段拼接的定位、平直度誤差及局部漏漿所引起的磨阻力增大估計不足。其中存在較多的隨機和偶然因素，

實測的延伸量不足數據亦較離散；沒有大量的模擬施工狀況的超長預應力索張拉試驗數據，也難于給出合理的磨阻力損失系數。

由于神經網絡可建立各工況下實測橋面標高偏差與引起此偏差的諸多因素之間的非線性映射關系。此類映射是能夠反映因果之間的客觀規(guī)律(雖不是顯式表達)，而且抗噪性能好，適宜于處理現場實測數據的分析和預測。用神經網絡對實際發(fā)生的橋面標高偏差預測實施方案如下：

每節(jié)段按掛籃前移立模、混凝土澆筑和預應力索張拉三個施工工序進行。監(jiān)控的實踐表明，前兩工況下的實測標高值變化量與計算值偏差不大，僅為mm量級。而預應力張拉后則出現較大的偏差，尤其是索長超過150m之后其偏差十分顯著，可達77mm之多。施工控制中必須對該工況下的標高偏差進行合理的預測。以該橋左幅施工過程為例，對其偏差作如下神經網絡預測分析。

引起施工實測標高與理論計算值偏差的原因是多方面的，不加分析將所有因素均予以羅列可多達幾十種參數，必將增加分析的難度。根據分析，取影響標高偏差的因素(即神經網絡的輸入變量)為：測量溫度T(℃)；張拉截面、討論截面的箱梁高度(m)及其至“Ｔ”構中心的距離(m)，它們分別記作H1,H2,L1和L2；理論計算的張拉后標高變化值W(m)，共計6個參數。當然，預應力索的張拉力大小應該是影響張拉后反拱的重要因素，不過設計上在各節(jié)段懸臂施工中，預應力索的數量和張拉力是一個不變值，故沒有作為影響參數考慮。樣本的期望輸出自然取標高偏差ΔW(m)。即BP網絡的輸入層神經元數L=6，而輸出層N=1。第1

#

～16#節(jié)段的結構剛度較大，引起的標高偏差僅為mm量級，含噪

測量數據不能較好地反映客觀規(guī)律。為此，采用第17#節(jié)段(18#截面)及后續(xù)施工節(jié)段，逐步積累測量的標高偏差樣本。如第24

#

節(jié)段完成后，累計有172個樣本，可以讓神經網絡對這些樣本

進行自學習，學習后的網絡只需輸入第25#節(jié)段(26#截面)的有關信息，就可以輸出該節(jié)段張拉后第1#～26#截面標高偏差的預測值。由于樣本數據量較大，數據其差異很大，如果不進行適當處理，勢必使網絡的權系數量級相差過大，影響網絡映射精度和自學習的收斂性。按照連續(xù)函數表示定理，要求網絡輸入變量的值域為[0,1]。為此需對全部樣本的6個輸入作歸一化處理。由于神經網絡的神經元采用Sigmoid形式作為其傳遞函數，網絡的輸出值域是(0,1)，故樣本的期望輸出(標高偏差)

必須作歸一化

處理。經驗表明，Sigmoid函數其值在0和1附近，曲線相當平直，對于網絡自學習的收斂性不利，將處理后的期望輸出取值在(0.05,0.95)之間為宜，以便讓網絡輸出有富裕的增長空間。為此需在全部樣本期望輸出的最大值

和最小值

上分別增

加和減小一定的量之后替代它們，即可達到目的。

采用本課題開發(fā)的BP網絡應用軟件，具有良好的人機對話功能，可以顯示自學習過程中各樣本的收斂情況，由此也可以反映出個別樣對全樣本總體規(guī)律的奇異性。要求每個樣本的網絡輸出與期望輸出的相對誤差δ=5％為收斂條件。計算表明：當絕大多數樣本已達到此條件時，而這些奇異樣本的相對誤差仍在13～20％之間。顯然，要滿足這些奇異樣本，反而會使網絡的映射性態(tài)惡化，觀察其前后截面的數據，可明顯發(fā)現這些奇異樣本具有突跳性，不合理。從工況和結構形式上考慮，標高偏離亦應是距

離的連續(xù)光滑曲線，可知這些點的實測數據有較大的偶然誤差。處理辦法有兩種，其一是剔除這類樣本；其二是用前后截面數據的線性插值替代。網絡學習過程表明，172個樣本中此類樣本僅有8個（小于5％），采用線性插值方法對其進行處理。自學習訓練后的網絡只要輸入第25#節(jié)段施工時的截面有關參數和測量溫度，立即可自動得到反歸一化變換后的各截面標高偏差預測值。將第25#節(jié)段張拉后的實測值與本預測值繪圖，其吻合程度良好。

第25#節(jié)段張拉后的各截面標高偏差神經網絡預測值是一條光滑的連續(xù)曲線。用第17#～24#節(jié)段的172個樣本(稱為多樣本)訓練網絡，得到的預測值在第14#～24#截面處與實測值相當一致；第1#～13#截面預測值總體上要小于實測值，由于實測值波動性較大，在第1#～6#、8#及第12#截面實測值與預測值也較吻合；對于第25#和26#兩截面，預測值顯然對偏差估計不足，其差值分別達到6.8mm和11.8mm。圖中還給出了利用第17#～23#節(jié)段施工后的147個樣本(稱為少樣本)，經神經網絡自學習后來提前預測第25#節(jié)段張拉后的標高偏差，當然預測值對偏差量的普遍存在估計不足，要小10mm左右，不過曲線趨勢與多樣本的結果基本一致。網絡自學習可以在少樣本情況下完成，而當樣本增多時只需在此基礎上增加樣本數再補充學習即可，這樣可大量節(jié)省再學習時間。從圖中可以看出，網絡將可以通過新添樣本的學習而增加“聰明”程度，使映射的關系更加符合客觀規(guī)律，這正是人工神經網絡的自學習功能的優(yōu)越性。

值得指出的是，針對影響大跨度預應力混凝土橋梁施工過程的預拱度因素復雜，僅采用灰色理論GM(1,1)的單參數一階線性灰微分方程模型預測，將無法充分考慮諸多因素例如溫度、變截面等，對施工過程中標高誤差的影響。而神經網絡能建立標高誤差與其眾多影響因素之間的非線性映射關系，可以較客觀地反映施工規(guī)律。

左幅、右幅箱梁主跨合攏前后，湖北省京珠高速公路總監(jiān)辦第四高級駐地監(jiān)理工程師辦公室測量監(jiān)理工程師等技術人員對合攏段相對高差進行了測量。測試結果表明：左幅箱梁主跨南北兩岸南岸第26‘#截面與北岸第26‘#截面的相對高差平均值底板為4mm，頂板為5mm，軸線最大偏差10mm；右幅箱梁主跨南岸第26‘#截面底板比北岸第26‘#截面底板高6mm，軸線最大偏差10mm，箱梁成橋豎曲線與施工控制豎曲線的調整量小于20mm。拱軸線偏差等技術指標均控制在JTJ071-98標準范圍內。2.2.4應變測量和應力分析

預應力混凝土連續(xù)剛構橋施工控制中，設計單位事先提供了關鍵截面的應力值。箱梁在懸澆過程中，各截面的應力隨工況的不同，同一截面上下表面的應力在不斷變化。箱梁在懸澆過程中按靜定結構考慮控制截面，懸澆完成后結構體系轉換，按超靜定結構考慮控制截面，再加上二期恒載的影響，但這個設計應力值與施工過程中的測量值總有一定的差距，必須隨著施工的進度進行測量，根據全橋應力分布的要求，通過預應力的張拉進行調整，以保證全橋建成后的應力分布滿足設計要求。同時，通過張拉預應力鋼筋適當調整預拱度值，有時會使得局部結構的預應力過

大，從而會引起橋梁產生局部裂紋，影響結構的使用和安全。施工中必須對關鍵截面的應力進行有效的控制。蔡甸漢江大橋左右幅的應力控制選在0#塊根部、L/8、L/4、3L/8、L/2、合攏段等38個截面。每個截面的布點時間選在箱梁鋼筋布置基本就緒、混凝土澆筑之前,在這些截面的上下表面內共布置鋼弦傳感元件400余個。箱梁懸澆施工過程中，應變測量的讀數頻度按各工序(混凝土澆筑前后；預應力索張拉前后、掛籃前移以及溫度變化等特殊情況)進行應變跟蹤測量和應力分析。工作期間，監(jiān)測監(jiān)控組共向有關單位提交正式應力監(jiān)測分析報告各15份。測試結果表明，箱梁混凝土下表面的最大應力約為16.0MPa，小于控制應力17.0MPa，左右幅箱梁1’#（1’）截面上表面應力偏小，其它截面應力分布比較合理。2.2.5箱梁豎向預應力優(yōu)化設計

在大跨度三向預應力混凝土橋梁箱梁結構豎向預應力設計中,提高混凝土結構的強度是一個很重要的指標。近年來發(fā)現有的箱梁有開裂現象（特別是箱梁腹板開裂）。箱梁腹板開裂的原因是相當復雜的。如①車輛荷載嚴重超載；②施工中對質量要求不嚴，縱向、豎向預應力損失過大，未達到設計要求；③設計時對結構構造、主拉應力等問題考慮不周等等�；炷�土的破壞是由拉伸劈裂造成的，破壞面與最大拉應力或拉應力方向正交。從腹板裂縫來看，表現出斜截面上抗主拉應力不夠。

理論和實踐表明：豎向預應力是抵抗剪應力和主拉應力的關鍵。沒有設置豎向預應力筋的箱梁腹板，開裂更為嚴重。在施工過程中，結構的實際縱向預應力與設計值有一些差異，只有通過

施工監(jiān)測監(jiān)控工作，一方面，保證結構有足夠的豎向預應力和縱向預應力大��；另一方面，通過實際測量的縱向預應力大小，來合理配置和調整豎向預應力，以提高結構的抗破壞能力。反之，在結構強度提高的前提下，可進一步優(yōu)化設計，減小結構截面的幾何尺寸（減輕自重），從而可大大節(jié)省原材料的投入，降低成本。從這個意義上講，拓展了橋梁施工監(jiān)測監(jiān)控應力測試的范疇，具有更重要的作用。

三向預應力張拉工藝的運用，使得預應力損失準確計算的重要性尤為突出，其計算結果直接影響施工過程及成橋后結構強度和變形。對于后張拉預應力砼結構，有預留孔道摩擦、錨具變形和構件彈性壓縮等引起的瞬時預應力損失和鋼束應力松馳、砼干縮、徐變等引起的后期預應力損失。由于大跨度橋梁施工節(jié)段較多，使得分期張拉的批數亦多，從而各項預應力損失的定量分析十分復雜，且相互影響。

3課題研究的主要成果

①本課題的研究結果運用于京珠高速公路蔡甸漢江公路大橋的施工控制，全橋按合同要求，于201*年10月底前竣工。經湖

北省公路科研所靜、動試驗，橋梁質量符合設計要求。

②運用神經網絡技術，估計出混凝土配合比、徐變、溫度及張拉工藝等因素造成的線形計算值與實測值間的偏差，預測出下一節(jié)段的預拱度值，提供合理的施工預拱度令，保證了結構滿足設計線形。利用神經網絡這種具有自學習的智能方法于大跨度橋梁

的施工控制，是對橋梁施工控制理論和方法的一種創(chuàng)新。

③通過對蔡甸漢江公路大橋施工過程控制的研究，為同類結構橋梁的建設積累技術資料，形成了一套大跨度連續(xù)剛構梁橋最優(yōu)施工控制和施工檢測的完整技術，推動橋梁科學技術的發(fā)展。

④利用混凝土強度理論，從理論上探討了豎向預應力優(yōu)化設計，以提高結構的抗破壞能力。提出了只有通過應力監(jiān)測，才能合理地實行豎向預應力配置和調整，從而可減小結構截面的幾何尺寸和自重，節(jié)省原材料的投入，降低成本。

⑤創(chuàng)造直接經濟效益1000萬元，左幅在201*年2月底東西湖區(qū)京珠工程的運料車已安全通過，為保證京珠高速公路整個湖北段的工期具有特別重要的意義。

⑥在《武漢理工大學學報》、《橋梁建設》等學術刊物上發(fā)表課題研究相關技術的學術論文5篇。

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