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每天都有成千上万的驾驶员过哥斯达黎加的桥梁，人们从不担心桥梁的安全问题。公众对这些结构的信心源于政府在监控其安全性和可靠性方面的成功。但是，政府如何就如何分配有限的桥梁维护资源做出明智的决定，以确保公众安全呢？
参与哥斯达黎加理工学院（TEC）电子桥梁项目的教授和学生已经收集并分析了许多桥梁的数据，以建立桥梁评估系统。他们的目标是使政府在进行严格数据分析的支持下，更轻松快捷地制定桥梁维修决策。
对于一个关键的桥梁，使用Minitab统计软件分析的数据帮助政府在紧急情况发生之前就认识到需要维修。现在，项目团队正在通过监视来自选定桥梁的数据，评估其可靠性并向政府提供其发现，来完善其评估系统。
挑战
这座横跨哥斯达黎加卡塔戈的普瑞斯河的桥梁每天承受11,318辆汽车的重量。鉴于在全国范围内每年用于桥梁维护的资源有限，政府需要确定该桥梁是否需要立即关注，或者是否可以继续依赖它数年。
eBridge项目的团队成员将传感器放置在桥下，以测量车辆通过时在钢混结构中的运动和振动。他们收集了90,000多个数据点，需要进行分析以预测桥梁的可靠性并确定结构的高应力点。
该任务涉及多个步骤和许多统计方法。他们需要根据他们的数据建立桥梁性能的数学模型，然后创建和分析模拟数据以预测桥梁在未来在不同情况下的性能。
Minitab如何提供帮助
该团队使用Minitab对传感器数据进行时间序列分析，从而揭示了桥梁的钢材和混凝土在长时间承受交通压力方面的承受能力。“通过Minitab，我们能够轻松找到异常点并确定应力点，” eBridge项目的研究员Federico Picado说。
为了建立桥梁评估方法，团队成员在Minitab中进行了时间序列分析，以识别随时间变化的数据模式。在上图中，我们可以看到桥梁的变形或运动发生在什么时间。
该团队还使用了蒙特卡洛模拟来简化对桥梁的分析。这种方法使用已知参数和描述变量之间关系的方程式创建大量模拟数据，从而使研究人员可以在收集相似数量的实际数据成本高昂或不可能的情况下预测结果。
eBridge团队使用他们收集的传感器数据以及有关桥梁的机械和结构特性的已知信息，使用Minitab模拟了负载和阻力数据，这些数据模拟了从中收集传感器数据的交通压力。从这里开始，他们进行了可靠性分析，以预测桥梁的可靠性并确定发生故障的可能性。准确的可靠性分析取决于为您的数据选择正确的统计分布，Minitab可以轻松确认团队的数据是否遵循正态分布。
上面的概率图显示了在第一次数据模拟中使用的数据。
该团队使用其初始可靠性分析的结果为第二个桥流量场景生成了正态分布的数据，并进行了另一次可靠性分析。然后，他们比较了两种情况的结果，查看模拟的负载和阻力应力源是否超出了桥梁安全处理这些应力源的能力。
直方图评估数据的形状，可以与分析结合使用，以帮助确认假设。上面显示了两种情况下的负载和电阻值。
如果桥梁的容量大于预定的压力源，那么可靠性指标将足够高，可以认为桥梁是安全的。如果可靠性指标较低，则可以使用国际安全法规立即确定桥梁的使用和维护。
结果
团队的分析表明，在Purires上的桥梁的可靠性指标很低-钢和混凝土的承载能力不足以始终如一地承受预计的交通量，因此桥梁有遭受破坏的风险。根据国际法规进行评估时，桥梁不满足安全要求。哥斯达黎加政府在确定桥梁维修计划时参考了这些发现。
Picado说：“我们在Minitab中进行的分析帮助我们得出结论，认为过桥的卡车引起了很大的变形。” 实际上，分析后两个月，桥梁的一根钢梁坍塌了。幸好没有人受伤。我们很高兴得知我们的预测是准确的，并且一旦我们意识到这座桥遇到了麻烦，政府可以进行干预。”
随着对Purires河上桥梁的维修工作的继续，eBridge项目将其方法学应用于哥斯达黎加的其他桥梁，并使用蒙特卡洛模拟和可靠性分析完善其桥梁评估过程。预测潜在的故障可确保哥斯达黎加公民的安全，并通过在发生安全隐患之前进行预测来降低维修成本。
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