CN109680613B - 简支变结构连续桥梁施工监控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种简支变结构连续桥梁施工监控方法，属于土木工程领域。该方法包括：S1：建立专家数据库；S2：建立全施工阶段成长BIM桥梁结构模型；S3：在完成第一施工阶段工况后，对第一施工阶段完成后的桥梁进行几何数据采集及处理，形成该阶段实测三维图像；S4：将实测三维图像和BIM桥梁模型进行偏差比对，得出偏差控制值；S5：将偏差控制值输入到专家数据库，反馈出施工控制数据；S6：下一施工阶段，根据施工控制数据指导完成下一阶段施工，同时专家数据库自动更新数据库；S7：再次自动采集桥梁实时三维图像，并与全施工阶段成长BIM桥梁模型再次进行比对，形成循环。本发明实现了基于施工过程的可视化监测和控制。

Description

简支变结构连续桥梁施工监控方法
技术领域
本发明属于土木工程领域，涉及一种基于数据库的施工过程的可视化监测和控制体系，具体涉及一种简支变结构连续桥梁施工监控方法。
背景技术
从目前桥梁病害的分布来看，中小跨径的桥梁病害远多于大跨径桥梁。桥梁中小跨径桥梁病害的很大程度取决于施工质量，而桥梁监控主要应用领域在大跨径桥梁上，忽略了中小跨径桥梁的施工监控。先简支后结构连续梁桥在实际的施工过程中，受到自然环境和各种实际条件的限制，施工过程存在着一定的随意性。先简支后结构连续梁桥在徐变、温度作用等因素的研究还不是很充分。传统的先简支后结构连续梁桥的监测手段较，信息化技术应用不足，不具有实时监测性。因此，作为应用最为广泛的桥型，先简支后结构连续梁桥的施工控制标准和理论亟需利用信息化数据库辅助实现施工监测与指导。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种简支变结构连续桥梁施工监控方法，实现基于施工过程的可视化监测和控制体系，从而保障桥梁施工的安全性。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种简支变结构连续桥梁施工监控方法，包括以下步骤：
S1：建立具有学习功能的反应桥梁偏差与施工控制数据间关系的专家数据库；
S2：建立全施工阶段成长BIM桥梁模型；
S3：在完成第一施工阶段工况后，采用自动光学成像方法对第一施工阶段完成后的桥梁进行几何数据采集及处理，形成该阶段实测三维图像；
S4：利用采样图像重合技术，将实测三维图像和BIM桥梁模型进行偏差比对，得出需要调整的偏差控制值；
S5：将偏差控制值输入到专家数据库，专家数据库反馈出施工控制数据；
S6：进入下一施工阶段，根据施工控制数据指导完成下一阶段施工，同时专家数据库自动将需要调整的偏差控制值和数据库反馈出的施工控制数据导入数据库进行学习，从而得到更新后的数据库；
S7：再次自动采集桥梁实时三维图像，并与全施工阶段成长BIM桥梁模型再次进行比对，形成循环。
进一步，步骤S1中，所述施工控制数据包括：徐变、材龄、温度、结构体系转换和正、负弯矩区的有效预应力等影响因素。
进一步，步骤S1中，所述反应桥梁偏差与施工控制数据间的关系包括：(1)预制制备施工条件标准；(2)动态变量场的各影响变量的可控性；(3)多变量下控制技术的排序原则。
进一步，步骤S1中，所述专家数据库是基于神经网络的数据优化下生成具有学习功能的数据库。在此系统应用于一个具体工程时，对接收的数据，自动进行学习，得到一个更大样本量的变量与因变量的对应法则。
进一步，步骤S2中，所述全施工阶段成长BIM桥梁模型是通过理想化成长BIM模型，与实测数据连接修正后所得。
进一步，步骤S3中，所述自动光学成像方法具体包括：对第一施工阶段完成后的桥梁进行拍照后，对相片上的点云数据进行数字化处理，对数字化的点处理形成图像，使得监控过程可视化。
进一步，所述步骤S6中具体包括：将施工指导数据再次输入第一施工阶段完成后的下一施工阶段，得出下一施工阶段完成后的理想模型；再与下一施工阶段完成后的桥梁进行拍照后，对相片上的点进行数字化处理，对数字化的点处理形成的图像进行对比；形成每一个施工阶段中监测与控制结合的监控循环。
本发明的有益效果在于：本发明通过构建专家数据库，采用实测数据与理想数据的对比分析，实现对施工误差的分段控制以及施工监测和控制的相互作用，从而实现施工过程的可视化监测和控制。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和有益效果更加清楚，本发明提供如下附图进行说明：
图1为建立专家数据库的流程图；
图2为BIM图像与实测三维图像的对比分析流程图；
图3为专家数据库工作流程图。
具体实施方式
下面将结合附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述。
本实施例提供了一种简支变结构连续桥梁施工监控方法，如图1～3所示，该方法包括以下步骤：
S1：确定对简支变结构施工有影响的影响因素，研究其影响规律，建立具有学习功能的“动态变量场—结构行为”的专家数据库；规律的研究包括：正、负弯矩区有效预应力影响规律；徐变、温度等因素影响规律；结构体系转换影响因素的确定及其影响规律；其他可能影响修正规律。
对影响因素的确定和影响因素规律研究：(1)预制制备施工条件标准；(2)动态变量场的各影响变量可控性；(3)多变量下控制技术的排序原则。在基于神经网络的数据优化下生成具有学习功能的多变因素结构响应专家数据库。
具有学习功能的专家数据库特征在于：在此系统应用于一个具体工程时，对接收的数据，自动进行学习，得到一个更大样本量的变量与因变量的对应法则。
S2：建立全施工阶段成长BIM桥梁结构模型。
成长BIM模型可实时与实测数据进行连接，实时更新模型与实际情况更加接近。
S3：采用三维激光扫描成像方法对第一施工阶段完成后的桥梁进行几何点云数据采集及处理，形成实测三维图像；
三维激光扫描成像方法具体包括：对第一施工阶段完成后的桥梁进行拍照后，对相片上的点云数据进行数字化处理，对数字化的点处理形成图像，使得监控过程可视化。
S4：采样图像重合技术，将步骤S2形成的实测三维图像和步骤S3中得到BIM桥梁模型进行偏差比对，得出需要调整的偏差控制值(a1，a2，a3,…)；
S5：将步骤S4得出的需要调整的偏差控制值(a1，a2，a3,…)输入到专家数据库，数据库反馈出施工控制数据；
S6：将步骤S5中反馈出的施工指导数据再次输入第一施工阶段完成后的下一施工阶段，得出下一施工阶段完成后的理想模型；再与下一施工阶段完成后的桥梁进行拍照后，对相片上的点进行数字化处理，对数字化的点处理形成的图像进行对比；形成每一个施工阶段中监测与控制结合的监控循环。
最后说明的是，以上优选实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过上述优选实施例已经对本发明进行了详细的描述，但本领域技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离本发明权利要求书所限定的范围。

Claims (5)

1.一种简支变结构连续桥梁施工监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1：建立具有学习功能的反应桥梁偏差与施工控制数据间关系的专家数据库；所述专家数据库是基于神经网络的数据优化下生成具有学习功能的数据库；
S2：建立全施工阶段成长BIM桥梁模型；所述全施工阶段成长BIM桥梁模型是通过理想化成长BIM模型，与实测数据连接修正后所得；
S3：在完成第一施工阶段工况后，采用自动光学成像方法对第一施工阶段完成后的桥梁进行几何数据采集及处理，形成该阶段实测三维图像；
S4：利用采样图像重合技术，将实测三维图像和BIM桥梁模型进行偏差比对，得出需要调整的偏差控制值；
S5：将偏差控制值输入到专家数据库，专家数据库反馈出施工控制数据；
S6：进入下一施工阶段，根据施工控制数据指导完成下一阶段施工，同时专家数据库自动将需要调整的偏差控制值和数据库反馈出的施工控制数据导入数据库进行学习，从而得到更新后的数据库；
S7：再次自动采集桥梁实时三维图像，并与全施工阶段成长BIM桥梁模型再次进行比对，形成循环。
2.根据权利要求1所述的简支变结构连续桥梁施工监控方法，其特征在于，步骤S1中，所述施工控制数据包括：徐变、材龄、温度、结构体系转换和正、负弯矩区的有效预应力。
3.根据权利要求1所述的简支变结构连续桥梁施工监控方法，其特征在于，步骤S1中，所述反应桥梁偏差与施工控制数据间的关系包括：(1)预制制备施工条件标准；(2)动态变量场的各影响变量的可控性；(3)多变量下控制技术的排序原则。
4.根据权利要求1所述的简支变结构连续桥梁施工监控方法，其特征在于，步骤S3中，所述自动光学成像方法具体包括：对第一施工阶段完成后的桥梁进行拍照后，对相片上的点云数据进行数字化处理，对数字化的点处理形成图像。
5.根据权利要求1所述的简支变结构连续桥梁施工监控方法，其特征在于，所述步骤S6中具体包括：将施工指导数据再次输入第一施工阶段完成后的下一施工阶段，得出下一施工阶段完成后的理想模型；再与下一施工阶段完成后的桥梁进行成像后，对数字化的点处理形成的图像进行对比；形成每一个施工阶段中监测与控制结合的监控循环。
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