CN114925562A - 一种装配式桥梁数字孪生系统及方法 - Google Patents

一种装配式桥梁数字孪生系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种装配式桥梁数字孪生系统及方法，包括物理实体模块、数字孪生体、感知控制模块、数据管理模块、应用服务模块共五类模块，此类技术面向墩、梁、基础、防撞墙以及湿接缝、支座、桥面铺装的全装配，从工厂到现场装配建立构件级、部品级和体系级数字孪生体，基于物联网技术开展上述施工过程的监控，并将监测结果实时传输至数字孪生体，得到物理实体的数字孪生系统，在此基础上针对预制装配式桥施工建造过程进行预测和科学决策。本发明为预制装配式桥梁智慧建造提供了方案指导。

Description

一种装配式桥梁数字孪生系统及方法
技术领域
本发明属于桥梁建设的施工监控领域，具体涉及一种装配式桥梁数字孪生系统及方法。
背景技术
近年来，伴随着我国经济、技术、装备制造业快速发展，我国桥梁建设工业化水平得到一个质的提升，桥梁施工开始突破传统桥梁工业化模式，生产工厂化与现场施工装配化相结合的生产模式得以快速发展。传统桥梁建设行业中，人为因素对质量好坏的占比很大，因此对质量的把控很难严格做到统一。装配式桥梁施工虽然具有很多的优点，但是在构件的预制、运输、拼接安装等环节具有严格的要求。现有的装配式桥梁可以做到节约施工成本，提高施工效率，并有效规避施工风险。传统BIM在装配式桥梁施工中的管理主要是对施工过程中信息的采集与归纳，没有对桥梁本身进行结构上的分析来对施工过程进行一个后续的预测。而本次专利则主要通过建立一种新的数字孪生来有效进行施工管理，有效提高施工效率，实现多方面协同合作，把控施工质量，实现信息化施工管理，从而实现了解过去、监测现在，预测未来(王永,齐成龙.基于BIM+GIS技术的预制装配式桥墩全生命周期解决方案[J].市政技术,2021,39(04):63-67.DOI:10.19922/j.1009-7767.2021.04.063.)。
发明内容
本发明主要通过BIM技术来实现面向各种装配式构件的BIM搭建，然后从工厂到现场装配建立构件级、部件级和体系级的数字孪生体，通过物联网技术来实现对施工过程中各个构件的监控，使构件从独立的个体之间建立一个整体的联系，进而实现对施工过程一个整体的监控，并将这些监测的数据实时传输至数字孪生体，从而建立数字孪生系统，主要用处在于了解过去、监测现在，预测未来，通过数字孪生系统来达到对桥梁施工过程中的质量把控和进程把控，以解决现有装配式桥梁施工阶段产生的问题无法及时的反馈和解决以及预测施工时可能发生的危害，提高桥梁施工数据的准确度和运营管理单位的参与度，解决档案管理和查询工作的冗杂性和离散性，提高面对施工紧急问题以及制定施工方案时的决策效率。
本发明至少通过如下技术方案之一实现。
一种装配式桥梁数字孪生系统，用于装配式桥梁的智能化建造，包括物理实体模块、孪生模型模块、感知控制模块、数据管理模块、服务应用模块；
所述物理实体模块用于表现桥梁结构；
所述数字孪生体用于对物理实体模块的几何、物理、行为、规则方面的特征进行刻画；
所述感知控制模块用于实时监测装配式桥梁的构件施工状态并将监测数据采集传输至数据管理模块，还用于传输用户通过服务应用模块发出的指令来调控构件的施工状态；
所述数据管理模块用于存储和管理数据，以及提供数据接口；
所述服务应用模块调用孪生模型模块的模型信息及其计算分析结果，呈现对装配式桥梁的施工状态、管理项目档案、呈现除物理实体模块之外其他模块的数据或结果、指导施工和应急抢险。
进一步地，所述孪生模型模块融合装配式桥梁的三维信息模型、分析计算模型、行为演化模型；
进一步地，所述三维信息模型是针对装配式桥梁构件以及周围地理环境所建立的三维信息模型；
所述分析计算模型用于对装配式桥梁钢筋内部进行受力分析，对钢筋受力状态进行误差值分析。
所述行为演化模型以分析计算模型为基础，使用深度学习算法挖掘物理实体运行数据和分析计算模型结果数据中的规律，结合三维信息模型的可视化特点，实现对装配式桥梁物理实体施工健康状况的监测和预测。
进一步地，所述感知控制模块通过无人机实时采集监测装配式构件的施工时的数据。
进一步地，所述感知控制模块对装配式构件施工时通过采5G通讯网络和物联网技术开展装配式构件施工状态的监测，将监测到的信息传入分析计算模型中进行荷载效应的有限元分析。
进一步地，所述数据管理模块采用关系数据库模型搭建，用于接收和存储隧道的运行监控数据、孪生模型模块的计算分析与模拟数据，并为孪生模型模块调用和处理数据提供数据接口、为服务应用模块调用数据和向感知控制模块发送指令提供接口。
进一步地，所述服务应用模块采用B/S架构。
进一步地，所述服务应用模块通过数据管理模块调用孪生模型模块的三维信息模型及其计算分析结果、感知控制模块的施工监控数据，并将施工监控数据在可视化界面中呈现，同时针对不同监控指标设置报警阈值。
进一步地，用户通过服务应用模块监控装配式桥梁物理实体的真实施工状态，当需要调整时，在服务应用模块触发相应的指令，指令通过感知控制模块的网络传输设备传输并调控机电设备的运行状态；用户通过服务应用模块的警示信息及时或预先发现装配式桥梁施工中的问题，决策并采取处治方案，将决策结果和处治结果存入数据管理模块。
本发明所述桥梁，是指交通基础设施桥梁和相关城市公用设施中的桥梁，包括但不限于铁路桥、公路桥、公铁两用桥、人行桥、运水桥(渡槽)及其他专用桥梁(如通过管道、电缆等)。
实现所述的一种装配式桥梁数字孪生系统的方法，包括以下步骤：
S1、建立三维可视化的地质信息模型，根据综合工程地质收集施工所需要的地质参数；
S2、根据地质信息模型和装配式桥梁的信息，构建装配式桥梁信息模型；
S3、建立与装配式桥梁信息模型相对应的分析计算模型，对荷载效应进行有限元分析；
S4、实时监测和收集桥梁施工建造数据；
S5、采集装配式桥梁施工数据，建立桥梁的施工预测模型，将预测模型数据与现有施工状态进行对比，对预测模型进行修整调整；
S6、实现项目全智能化施工管理，对施工状态进行预测同时及时反馈将会出现的问题进行修正。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
提升装配式桥梁施工管理的信息化水平，提高装配式桥梁施工监测的准确度和可靠性，实现装配式桥梁智能化施工管理。
附图说明
图1为实施例一种装配式桥梁数字孪生系统的智能建造方法流程图；
图2为实施例装配式桥梁数字孪生系统的模块组成结构示意图；
图3为实施例数字孪生体模块的模型构建流程关系示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细的描述本发明的示例性实施例，然而可以明白的是我们可以通过各种各样的形式来实现本发明而不单单被这里阐述的示例性实施例所限制；提供本实施例是为了可以更加清晰的理解本发明而且将本发明的范围详细的阐述给本领域的工作人员。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1
一种基于智能建造的装配式桥梁数字孪生系统，用于装配式索桥的智能化建造，该系统的模块组成结构如图2所示，用于装配式桥梁的智能化建造施工，包括物理实体、数字孪生体、感知传输控制、孪生数据管理、服务应用共五个模块；所述五个组成模块从勘察设计到建造施工全过程同步构建与完善。
所述物理实体模块包括桥梁结构，主要包括索桥的各个装配式构件，具体可以为包括墩、梁、基础、防撞墙以及湿接缝、支座等。
所述数字孪生体用于从多时间尺度、多空间尺度对物理实体模块的几何、物理、行为、规则方面的特征进行刻画；
所述感知控制模块用于通过无人机实时监测装配式桥梁的构件施工状态并将监测数据采集传输至数据管理模块，还用于传输用户通过服务应用模块发出的指令来调控构件的施工状态；
所述数据管理模块用于存储和管理数据，以及提供数据接口；
所述服务应用模块为面向用户的功能模块，用于呈现对装配式桥梁的施工状态、管理项目档案、呈现除物理实体模块之外其他模块的数据或结果、指导施工和应急抢险。
本实施例的服务应用模块采用B/S架构，通过数据管理模块调用孪生模型模块的三维信息模型及其计算分析结果、感知控制模块的施工监控数据，并将施工监控数据在可视化界面中呈现，同时针对不同监控指标设置报警阈值。用户通过服务应用模块监控装配式桥梁物理实体的真实施工状态，当需要调整时，在服务应用模块触发相应的指令，指令通过感知控制模块的网络传输设备传输并调控机电设备的运行状态；用户通过服务应用模块的警示信息及时或预先发现装配式桥梁施工中的问题，决策并采取处治方案，将决策结果和处治结果存入数据管理模块。
所述孪生模型模块融合装配式桥梁的三维信息模型、分析计算模型、行为演化模型；
所述三维信息模型是针对装配式桥梁构件以及周围地理环境所建立的三维信息模型；
所述分析计算模型用于对装配式桥梁感知控制模块中收集到的数据进行分析，对钢筋受力状态进行误差值分析；由于装配式桥梁施工构件在预制厂加工完成后，需要运至施工现场进行装配。各个部件在预制厂加工后具有较高的强度，但施工的时候因为坚固性的问题，没有办法很好地进行安装和调节，因此需要荷载效应进行分析。斜拉桥在施工过程中，主要有应力测量、几何测量、索力测量、还有桥的主要部件温度场的测量，得到相关数据并进行计算保证保证结构的受力在施工状态和使用状态的安全。可以通过其他辅助软件(例如有限元软件NERAP等)对荷载效应进行分析，相比于认为观察可以更好地提高装配式桥梁钢筋布置精度。
所述行为演化模型以分析计算模型为基础，使用深度学习算法中的DBN(Deepbelief network)深度信念网络。DBN是一种生成模型，它可以通过训练其神经元之间的权重，然后能够最大概率的生成数据，让数据尽可能的接近真实解。挖掘物理实体运行数据和分析计算模型结果数据中的规律，结合三维信息模型的可视化特点，实现对装配式桥梁物理实体施工健康状况的监测和预测。
所述感知控制模块通过采用5G通讯网络和物联网技术开展装配式构件施工状态的监测，解决了桥梁施工监测数据的无线远程传输问题，实现了桥梁工程监测项目的自动化监测，并将采集数据汇入桥梁监测信息管理平台BriBIM，进而实现有限元计算模型修正和荷载效应分析。
所述数据管理模块采用关系数据库模型搭建，用于接收和存储隧道的运行监控数据、孪生模型模块的计算分析与模拟数据，并为孪生模型模块调用和处理数据提供数据接口(装配式索桥的应力应变、温度等数据)、为服务应用模块调用数据和向感知控制模块发送指令提供接口。
如图1所示的一种基于智能建造的装配式索桥数字孪生系统的的智能建造方法，在智能建造(主要为施工)过程中包括以下步骤：
S01、综合运用多种地质勘察方法勘察自然地理概况、工程地质、水文地质，建立三维可视化的地质信息模型；再根据综合工程地质收集施工所需要的地质参数(如洪水频率，水位高度，水流速度等)。
具体实施时，应结合拟选场地周边环境工程特点及拟定的智能建造方案制定勘察方案和综合地质勘察实施细则。这里主要采用的是无人机航拍设备。
S02、通过已经有的地质模型和装配式索桥相关的结构资料(如CAD图纸等)，构建装配式索桥信息模型。
具体实施时，建立地质信息与索桥构件数据库，所述地质信息与桥梁构件数据库包括洪水频率、水位高度、水流速度等参数。
基于地质信息模型，结合法规及规范要求、业主需要桥梁的线形，从地质信息模型中提取建立装配式模型桥梁所需要的参数，若与业主资料相结合，则搭建装配式索桥信息模型，并根据实际的施工效果进行修改。
S03、建立与装配式桥梁信息模型相对应的分析计算模型，对荷载效应进行分析来保证各部件能有效安装。
具体实施时，根据已经建立的装配式桥梁信息模型通过数值分析软件来建立分析计算模型，或者采用格式转换的方法，将桥梁信息模型导出到数值分析软件中生成对应的分析计算模型。
根据施工时对桥梁各部位的荷载效应进行分析，将施工时各个阶段结构的荷载效应分别进行分析，来判断桥梁搭建的稳定性。
S04、基于装配式桥梁构件加工模具来进行自动化智能化施工建造，同时采用无人机监测的方式来对施工的数据进行采集。
具体实施时，主要采用工厂加工的方法进行构件的加工，主要构件有墩、梁、基础、防撞墙等。通过运输车辆以安全的运输方式运输到施工现场。同时对安装过程中较为脆弱的节点安装感知传输控制设备。
智能施工借助图像识别、同步定位与地图构建、空间定位导航、机器人运动学等技术实现自身在桥梁信息模型中的定位，通过无线网络实现现实施工和数字孪生体施工可以同步进行，并将现实施工中的各种参数通过感知传输控制设备来将数据传输到数据管理模块中，并最后服务于服务应用模块。
S05、采集装配式桥梁施工数据，构造桥梁的施工预测模型，也就是行为模型。将预测模型的数据与现有施工状态的数据进行对比，对行为模型进行修整调整。
具体实施时，通过将施工时测试的结构荷载效应分析数据导入到分析计算模型中去，通过现有的分析来计算出后续的结构受力与实际中的安装时结构承受能力进行对比，以推断出后续装配式桥梁构件安装过程中是否会出现问题，并结合可视化图形显示技术，构建隧道的行为预测模型。
持续对重要部位的受力进行观测，并持续对比实际值和与预测值之间的误差并修正行为模型，最终将行为预测模型的预测值与实测值之间的误差控制在可接受的范围内。
S06、实现项目全智能化施工管理，对施工状态进行预测同时及时反馈将会出现的问题进行修正。
具体实施时，在完成装配式桥梁物理实体的建造时，完成数字孪生体的构建，并在移交项目成果时同时移交装配式桥梁的数字孪生系统。针对施工时的需求来完善服务应用模块的功能，同时完善桥梁数字孪生系统各个模块之间的互通，保证各个模块可以充分的发挥作用。在施工时通过无人机设备实时的监测装配式桥梁的施工状态，把数据可以及时的反馈给服务应用模块进行处理。
如图3所示为数字孪生体模块的模型构建流程及关系示意图，数字孪生体模块与装配式索桥的施工智慧建造同步构建。
采用无人机航拍设备、获得综合地质勘察信息，利用三维地质建模技术将空间信息管理、空间分析和预测、地学统计、实体内容分析以及图形可视化等工具结合起来建立三维可视化的地质信息模型，例如使用无人机搭载激光雷达扫描建立地形地貌的三维点云模型，使用EVS、GOCAD等地质建模软件建立地质模型。
收集相似工程项目的设计成果，从中选取地质信息与装配式索桥结构设计对应的样本，形成装配式桥梁数据库。所述桥梁设计数据库采用关系型数据库，实现根据构件类型、结构应力应变、风速变化、水流速度等参数匹配对应的的桥梁设计，根据规范要求和实际需要对自动匹配的设计结果进行适度的修正，形成结构信息模型。
将地质信息模型与结构信息模型进行多源数据融合匹配，使得反映桥梁设计的结构信息模型与反映地质环境的地质信息模型集成为表现能够展现桥梁施工智慧建造状况和最终建成效果的桥梁信息模型。
桥梁信息模型表现桥梁智慧建造的状况，将隧道信息模型进行格式转换后导入数值分析软件，设置或修正单元划分、荷载和边界条件的定义、施工工况的设置，并结合构件受力有限元分析结果，形成分析计算模型。分析计算模型在设计阶段和施工阶段可对结构设计进行验算分析，当设计结果不满足要求时，对结构信息模型进行修改优化，并将对应的优化结果放至桥梁设计数据库以扩充其设计样本。
在进行桥梁施工时，利用分析计算模型对结构的应力和变形等进行预测性分析计算，并将计算值与实测值进行对比；结合深度学习技术如深度信念网络(DBN)，通过训练其神经元之间的权重，然后能够最大概率的生成数据，让数据尽可能的接近真实解。将两种预测途径结合形成行为预测模型，并借助桥梁信息模型实现可视化表达，实现对桥梁施工状况的预测。
实施例2
实施例2以某钢筋混凝土系杆拱桥为工程背景，展示了数字孪生拱桥系统的智能建造应用。它的系统组成模块大致与实施例1相同，但是在一些模块的处理中与实施例1稍有不同。
在所收集的桥梁工程信息中，该拱桥需要考虑静止风压和动风作用的影响。
在采集装配式拱桥信息模型数据过程中，针对主拱肋和拱上建筑的施工过程，应开展主拱挠度监测，以控制拱轴的线形，而监测方法一般可以采用高精度全站仪的桥梁变形仪器。
在进行计算模型的分析时，通过给予实际的参数(构件材料、构件界面、边界条件、荷载等。)用有限元软件NERAP对拱桥模型进行有限元模拟。
实施例3
实施例3以港珠澳大桥浅水区非通航钢—混组合连续梁桥为工程背景，
在进行预制构件的施工时，主要是通过预制车间中通过构件模具和手工绑扎钢筋来最后成型。
在智能化施工监测时需要考虑施工时焊缝的收缩变形对主梁拼接时产生的影响，需要测到构件所产生的变形量(如收缩变形、角变形、扭曲变形和弯曲变形)。
在进行有限元分析时，可以用有限元软件NERAP来对不同的支撑条件进行有限元模拟同时将数据上传到管理模块中。一方面可以确定最好的支撑条件来进行施工，构建预测模型。另一方面将数据传输给管理模块，再通过管理模块来反馈给施工现场，然后再对施工现场的实际数据进行对比，来进行预测模型的修改，从而减少施工时的误差。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (10)

1.一种装配式桥梁数字孪生系统，用于装配式桥梁的智能化建造，其特征是：包括物理实体模块、孪生模型模块、感知控制模块、数据管理模块、服务应用模块；
所述物理实体模块用于表现桥梁结构；
所述数字孪生体用于对物理实体模块的几何、物理、行为、规则方面的特征进行刻画；
所述感知控制模块用于实时监测装配式桥梁的构件施工状态并将监测数据采集传输至数据管理模块，还用于传输用户通过服务应用模块发出的指令来调控构件的施工状态；
所述数据管理模块用于存储和管理数据以及提供数据接口；
所述服务应用模块调用孪生模型模块的模型信息及其计算分析结果，呈现对装配式桥梁的施工状态、管理项目档案、呈现除物理实体模块之外其他模块的数据或结果。
2.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述孪生模型模块融合装配式桥梁的三维信息模型、分析计算模型、行为演化模型。
3.根据权利要求2所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述三维信息模型是针对装配式桥梁构件以及周围地理环境所建立的三维信息模型；
所述分析计算模型用于对装配式桥梁钢筋内部进行受力分析，对钢筋受力状态进行误差值分析。
所述行为演化模型以分析计算模型为基础，使用深度学习算法挖掘物理实体运行数据和分析计算模型结果数据中的规律，结合三维信息模型的可视化特点，实现对装配式桥梁物理实体施工健康状况的监测和预测。
4.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述感知控制模块通过无人机实时采集监测装配式构件的施工时的数据。
5.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述感知控制模块对装配式构件施工时通过5G通讯网络和物联网技术开展装配式构件施工状态的监测，将监测到的信息传入分析计算模型中进行荷载效应的有限元分析。
6.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述数据管理模块采用关系数据库模型搭建，用于接收和存储隧道的运行监控数据、孪生模型模块的计算分析与模拟数据，并为孪生模型模块调用和处理数据提供数据接口、为服务应用模块调用数据和向感知控制模块发送指令提供接口。
7.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述服务应用模块采用B/S架构。
8.根据权利要求1所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：所述服务应用模块通过数据管理模块调用孪生模型模块的三维信息模型及其计算分析结果、感知控制模块的施工监控数据，并将施工监控数据在可视化界面中呈现，同时针对不同监控指标设置报警阈值。
9.根据权利要求1～8任一项所述的一种装配式桥梁数字孪生系统，其特征是：用户通过服务应用模块监控装配式桥梁物理实体的真实施工状态，当需要调整时，在服务应用模块触发相应的指令，指令通过感知控制模块的网络传输设备传输并调控机电设备的运行状态；用户通过服务应用模块的警示信息及时或预先发现装配式桥梁施工中的问题，决策并采取处治方案，将决策结果和处治结果存入数据管理模块。
10.实现权利要求9所述的一种装配式桥梁数字孪生系统的方法，其特征是，包括以下步骤：
S1、建立三维可视化的地质信息模型，根据综合工程地质收集施工所需要的地质参数；
S2、根据地质信息模型和装配式桥梁的信息，构建装配式桥梁信息模型；
S3、建立与装配式桥梁信息模型相对应的分析计算模型，对内部钢筋进行受力分析；
S4、实时监测和收集桥梁施工建造数据；
S5、采集装配式桥梁施工数据，建立桥梁的施工预测模型，将预测模型数据与现有施工状态进行对比，对预测模型进行修整调整；
S6、实现项目全智能化施工管理，对施工状态进行预测同时及时反馈将会出现的问题进行修正。
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