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    安普至善

搭建理论与应用的桥梁 颜飞与GFRP筋的故事

来自: 桥梁网 收藏 分享 邀请
 GFRP玻璃纤维材料(Glass Fiber Reinforced Polymer,简称GFRP)在土木工程领域有着不俗的地位,这很大程度上取决于GFRP复合材料的特性。1991年,美国用于修复耐久性不足而损坏的桥梁,耗资910亿美元;英国为解决海洋环境下钢筋混凝土构筑物的腐蚀与防护问题,每年花费将近20万英镑……20世纪60年代,美国生产出早期的GFRP筋用于混凝土结构。在GFRP筋混凝土方面,GFRP筋最主要的优势是耐锈蚀和高强度,可以替代普通钢筋,解决普通钢筋容易锈蚀的问题。
 GFRP筋相对其他产业在土木工程中的应用还是比较滞后的,就目前中国桥梁工程进入管养时代,传统的钢筋混凝土桥梁的耐久性问题已经不容忽视。但GFRP复合材料在我国土木工程中的应用起步较晚,研究和应用也较少,未形成规模。而且对于混凝土梁中GFRP筋耐久性的长期行为研究,依赖于长期工程监测数据的积累。因此,需要在实际研究过程中,寻找更为先进有效的方法,预测GFRP筋的长期耐久性行为,为提高桥梁的使用寿命提供参考。

 他是研究GFRP筋方面的年轻专家,首次将人工智能算法(神经网络和遗传算法)相结合,独立开发了一套GFRP筋可靠度分析计算程序,使其与实桥监测结果的误差仅在正负5%以内,成为在GFRP筋-混凝土粘结可靠分析应用方面的领军人物。
 2014年,他考入美国北达科他州立大学土木工程专业,在读博士的三年时间里,以第一作者身份发表了数篇高质量论文,其中有8篇1作均被EI、SCI收录,且投稿命中率百分之百,论文影响因子均在3.85以上。导师对他的评价:“以后再也招收不到这样优秀的学生了…”,答辩委员会的教授们盛赞他是名校也难以一遇的复合型人才。
 他就是颜飞,2016年回国创业,一直致力于将计算机科学中的技术嵌入到土木工程领域中,延长桥梁的使用寿命,为中国桥梁的养护加固提供指导意义。
 激发斗志:研究AI算法
 2016年3月,AlphaGo战胜韩国围棋高手李世石,在围棋圈掀起了滔天巨浪,一时间难以让人类心绪平和。而此时的颜飞,正在经历着自己博士毕业论文的第一次答辩。当他做完陈述,场下的教授们讨论的内容却全部都是关于AlphaGo的智能学习体。此时此景,也深深的触动了颜飞想要继续钻研GFRP筋。在他看来,AlphaGo中应用的人工神经网络和蒙特卡洛树状搜索并不是什么前沿新技术,而是很早就存在的,只不过计算机工程师们将这两部分相融合,应用到了围棋领域而已。那我是不是也能够把这些类似的技术融合到土木工程当中呢?带着这股执拗的劲儿,颜飞开始了对人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)的研究。
 打破传统:GFRP筋中引入智能算法
 “我在美国的研究课题是玻璃纤维材料,也就是研究GFRP筋在传统的钢筋混凝土结构中的耐久性……”在颜飞刚到美国的那段时期,国外对于GFRP筋的研究还停留在验证GFRP筋与混凝土的粘结作用阶段。虽然GFRP筋属于易碎性的脆性材料,其抗拉强度却比普通钢筋强百倍,它的耐久性、抗腐蚀性,及其在冻融循环这样的恶劣环境下的抗拉强度等都明显优于普通钢筋,已被证实是可以替代传统钢筋的。但是,它与混凝土的粘结耐久性是否也能如此?业界对此持有不同的意见。一部分人通过大量的实验证明,GFRP筋和混凝土之间的粘结,是不耐久的。尤其当暴露于升温与降温交替循环的情况下时,粘结作用受到很大的影响。而另一部分的人,在一些实桥的监测中发现,影响程度并不大,属于在可接受范围内。那么这种GFRP筋是否可以应用于实际工程中?在恶劣环境下,它的可靠度到底是多少?对比规范,是否可以给出一个可靠度系数,用于推测工程的剩余使用寿命?
 颜飞告诉本刊记者,想要回答上述的这些疑问,如果仅是在实验室里做实验是远远不够的,还需要进行实桥的监测,但众所周知的是,实桥监测至少需要6到8年的时间,而且监测出来的结果还可能存在争议。做研究需要花费时间,有些人耐得住、等得起,但颜飞显然想到了更省时省力的办法。传统的方法需要被打破。前人已经积累了大量的实验结果,何不利用这些现成的样本数据,在此基础上再进行预测。因此,“我就想到了引入AI算法,将遗传算法和人工神经网络两者相结合,基于已经积累的大量文献、实验资料、模拟资料等,形成样本数据,预测未来。研究GFRP筋的耐久性,以及与混凝土的粘结可靠度,预测结构的剩余使用寿命。”
 省去了大量时间去做实桥监测,笃定AI算法可以被应用在预测粘结可靠度分析中的颜飞,心里多少还是有些忐忑。如果通过机器学习,预测出的结果与实测值不吻合,误差大怎么办?
 任何算法都有缺陷。即便在AlphaGo中应用的人工神经网络算法、蒙特卡洛树状搜索,就单纯某一种算法来说,都有缺陷。拿神经网络来举例,该算法容易得到局部最优解。在寻找最优解的迭代过程中,神经网络可能会在某个波峰或波谷位置一直反复迭代,从而陷入局部最值问题,得不到全局最优解。因为这种类似的AI算法众多,颜飞前前后后花费了几个月的时间,测试了多种算法,发现每一种算法都有各自的缺点。遗传算法涉及的参数多,不同参数之间应该如何调用,神经网络算法预测出的值偏差又很大……算法找不出来,课题就无法继续进行下去。算法的调试过程曲折且枯燥,但颜飞没有就此放弃。因为美国的博士毕业论文对文献综述的要求非常高,加之导师的要求又非常严苛,前人的研究成果是怎样的,现阶段的研究现状是什么,在大量查阅文献资料,了解历史研究成果的基础上,终于想到可以用这两种算法相结合,使预测的准确度有所改善,在与美国、加拿大等国家地区的规范及实桥监测结果、实验结果对比时,误差可控制在正负5%以内,这个精度,从工程角度上来说,是非常不错的。
 工程应用:开发电算小工具
 在美国的土木研究界,其实还有很多算法是停留在传统的解析解,或者是偏理论性质的公式推导。而在国内,因为土木工程行业的迅速发展,涌现了大量的实际工程,所以应用类的论文居多。“就我个人而言,这就像是国内的清华大学与同济大学的区别。清华学生发表的论文中,存在大量的理论性研究结果,而同济的学生则参与实际的工程项目较多,发表的论文多是基于某一个工程实例的应用结果。”颜飞说道。他希望自己所做的工作是可以寻找到这两部分的一个中间融合地带,既有理论推导,又可以跟实际工程紧密衔接。
 “因为我在去美国读博之前,在同济的设计院做过三年半的桥梁设计,我一直不喜欢那种谈起理论来,夸夸其谈,但脱离实际工程,只是为了发论文而去研究那些理论,等到了应用层面时,却相去甚远。中间的这个结合过程,在学术界是缺失的。我特别希望可以将我研究的这个课题,用到实际的桥梁设计环节中,把中间这个缺失的部分搭建起来……”
 一般在美国读土木专业的博士,至少需要5到7年时间,如果在这个过程中还涉及到做大型实验的话,估计还要再等待2到3年。有没有办法可以加快这个科研进度?AI算法确实可以做到。不浪费前人所做的工作成果,尤其是存在争议的地方,通过机器学习,可以发现哪些实验结果是失真的,而这些失真的结果都可以被AI算法排除。例如大量的实验结果可能呈现出一个抛物线形,那么大部分结果都是集中在这个抛物线的周围,对于个别的游离在抛物线之外的结果,我们就可以称之为结果失真。通过AI算法排除这些失真的实验结果,可以提高数据分析的效率。
 谈到提高效率,颜飞在读博期间,还将自己研究出的AI算法开发成了一个简单实用的小工具,包装了UI界面,你只需要输入规范中的几个参数,例如实际的混凝土抗压强度值、GFRP筋的抗拉强度值、实际环境的酸碱度值,或者是冻融循环中的最低/高温度值等设计条件,点击按钮自动计算粘结强度,预测粘结可靠度,这样大大简化了设计人员的工作量。
 类似这样的电算小程序,颜飞开发了还不只这一个。博士毕业后,还曾在美国克拉克工程公司(Clark Engineering Corporation)工作过。因为美国的版权费特别高,购买一套正版软件的话,至少需要15万美金,所以美国的公司一般倾向于用手算进行设计,稍微高级点的公司,会使用一些简单的Excel表格进行结构计算。在做设计之前,颜飞拿到手的设计资料足有一尺厚,而且全部是手算的资料。如此庞大的工作量,被颜飞用一套标准完整的电算化模板程序搞定。一座桥梁,从最初的赋予结构材料属性,一直到根据每一条规范进行设计验算,列出了一整套计算框架,生成的计算分析报告书拿去给美国的交通部审查,得到了高度的赞扬,美国交通部的官员赞其非常亮眼,没有看到过如此完整规范的计算分析报告。
 鸿鹄之志:推广国内GFRP筋的应用
 带着自己的学术研究成果回国的颜飞,没有停止对GFRP筋的探索应用。他仍然积极地与自己在同济读硕士研究生时的导师合作,研究GFRP筋在桥梁养护加固方面的应用。国内的桥面板钢筋腐蚀严重,GFRP筋可以很好地解决这一问题。
 “2010年时,国内新设计的桥梁数量达到高峰,而接下来必将走向桥梁养护维护的阶段。在这个维护过程中,需要中国对一些养护维护的材料、方法进行规范。而我所研究的成果,虽然都是基于美国和加拿大规范而言的,要想应用到国内,可以对GFRP筋的设计规范制定提供一定的参考数据。另外,可以把我开发的那个小程序,做适当的参数修改,或者直接跟中国规范对比,对实际设计起到指导帮助。”颜飞如是说。
 虽然GFRP筋在国内的推广应用还有很长的一段路要走,但是颜飞坚信,大数据与人工智能算法相结合,节约了传统研究所需要花费的大量等待时间,缩短了土木工程行业发展的周期。

记者 / 裴小吟

美编 / 赵雯

责编 / 王硕

审校 / 盛超 廖玲


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