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人工智能、大数据、建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)、信息传感技术等的快速发展给桥梁智能建造和运维提供了基础。以大跨度铁路桥梁为主要研究对象,采用文献调研、现场试验、数据分析等手段,开展桥梁智能建造和运维综述。大跨度铁路桥梁智能建造与运维以模型和数据驱动为核心技术特征,前者表征桥梁结构的力学行为与物理机制,后者用于实现桥梁数字化或基于数据的桥梁状态推断,两者贯穿于桥梁设计、施工、验收和运维的全生命周期。智能设计不仅体现在设计工具的发展变革,基于性能的设计方法可从更高层次实现智能化设计,并对标桥梁安全、适用、经济、耐久目标。智能施工是智能建造的另外关键一环,以自动化信息化施工装备、施工全过程监测与预警、基于智能信息化平台的建设管理为主要发展方向,以安全、质量、绿色可持续等为评价指标。应用无人机、微波干涉雷达、移动检测装备等自动化技术开展新建大跨度铁路桥梁的线-桥状态评定将成为未来桥梁验收的发展趋势。进一步基于建维一体化理念,建立融合施工期关键数据和验收期桥-轨初始状态数据的数字孪生模型,可为智能运维管养提供基础模型支撑。智能运维以自动化检测、健康监测等为主要技术手段,正在朝模型和数据驱动的状态修、预防修方向发展,从线-桥一体化角度,推动实现桥梁与轨道检测监测数据的融合分析、线-桥状态综合评价,构建管理维修决策模型,是未来铁路桥梁智能运维发展的目标。
Abstract:Rapid development of artificial intelligence, big data, BIM(Building Information Modeling), and information sensing technologies has provided a foundation for the intelligent construction and maintenance of bridges.Taking long-span railway bridges as the main research object, this study conducted a comprehensive review of intelligent bridge construction and maintenance through literature review, field tests, data analysis and other methods.The intelligent construction and maintenance of long-span railway bridges are characterized by model and data-driven, in which the former represents the mechanical behavior and physical mechanisms of bridge structures, while the latter is used to achieve digitalization or data-based state inference of bridges. These two methods run through the entire lifecycle of bridges, including design, construction, acceptance and maintenance. Intelligent design is not only reflected in the transformation of design tools, moreover, performance-based design method is the higher-level target of intelligent design, which can be better connected with goals of safety, applicability, economy and durability. Intelligent construction, another key component of intelligent construction, focuses on developing automated construction equipment, real-time monitoring and early warning during construction process, and management based on intelligent information platforms, with evaluation indicators such as safety, quality and sustainability. The use of automated technologies(e.g., drones, microwave interferometric radar, mobile detection equipment) to assess the bridge-track condition of newly built long-span railway bridges will become a future trend in bridge acceptance. Further, based on the concept of construction-maintenance integration, establishing a digital bridge model that integrates key constructionperiod data and initial bridge-track state data from the acceptance stage can provide core data support for intelligent maintenance. Taking automated detection and health monitoring as means, intelligent maintenance is evolving toward model and data-driven condition-based maintenance and preventive maintenance. From the perspective of bridge-track integration, promoting the fusion analysis of bridge and track detection data, comprehensive bridge-track condition evaluation, and the construction of management and maintenance decision-making models represent the future goals for the intelligent maintenance of railway bridges.
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基本信息:
DOI:
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引用信息:
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基金信息:
国家重点研发计划(2022YFB2602900); 四川省重大科技专项(2023ZDZX0030); 中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划(K2024G006)