鄧國瑞

（天津?yàn)I海旅游區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有限公司，天津300000）

1 引言

對(duì)于結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜的現(xiàn)代橋梁，橋梁管理和養(yǎng)護(hù)的難度不斷提升。在自然環(huán)境侵蝕、交通荷載與流量增加作用下，各地橋梁“老齡化”、病害等問題較為嚴(yán)重，這對(duì)橋梁的結(jié)構(gòu)安全和運(yùn)營安全造成嚴(yán)重負(fù)面影響。為較好地應(yīng)對(duì)這種現(xiàn)象，必須設(shè)法提升橋梁管理與養(yǎng)護(hù)工作水平，這正是本文研究的主要內(nèi)容。

2 橋梁管理與養(yǎng)護(hù)中人工智能的應(yīng)用路徑

2.1 橋梁巡檢

混凝土裂縫、鋼結(jié)構(gòu)腐蝕等屬于長期服役橋梁的常見外觀病害?；炷两Y(jié)構(gòu)、鋼結(jié)構(gòu)的內(nèi)在品質(zhì)能夠由此得到一定程度的反映，如無法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理這類外觀病害，繼續(xù)發(fā)展的病害會(huì)嚴(yán)重破壞橋梁結(jié)構(gòu)并對(duì)服役性能造成負(fù)面影響。人工測量屬于傳統(tǒng)橋梁巡檢的主要方式，如標(biāo)尺測量、望遠(yuǎn)鏡觀測，由此開展的人工識(shí)別存在可控制性強(qiáng)等特點(diǎn)，但同時(shí)存在效率低下等不足，基于主觀經(jīng)驗(yàn)的人工判斷也存在較低的準(zhǔn)確率。人工智能在橋梁巡檢中多采用計(jì)算機(jī)視覺識(shí)別技術(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法和數(shù)字圖像處理算法，預(yù)先學(xué)習(xí)典型病害特征照片的計(jì)算機(jī)能夠分類和預(yù)測輸入的樣本，橋梁結(jié)構(gòu)部構(gòu)件的智能識(shí)別、各類病害的定量分析能夠順利實(shí)現(xiàn)，高質(zhì)量、高效的檢測需求也能夠順利滿足，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、連續(xù)小波變換的檢測算法均可用于橋梁巡檢相關(guān)領(lǐng)域[1]。

2.2 健康監(jiān)測

為保證橋梁安全，必須設(shè)法保障橋梁結(jié)構(gòu)健康，通過將撓度傳感器、溫度濕度傳感器、應(yīng)力應(yīng)變傳感器等設(shè)置于橋梁結(jié)構(gòu)關(guān)鍵部位，即可實(shí)現(xiàn)全天候的橋梁結(jié)構(gòu)狀況自動(dòng)監(jiān)測。在橋梁運(yùn)營狀異常、特殊交通條件或氣候條件下，智能傳感器能夠自動(dòng)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，為橋梁安全提供保障。結(jié)合實(shí)際調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，近年來，我國橋梁健康監(jiān)測領(lǐng)域發(fā)展迅速，這種發(fā)展主要體現(xiàn)在系統(tǒng)集成、無線傳輸、智能傳感、大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面，但由于僅能夠開展簡單的關(guān)聯(lián)分析和趨勢分析，現(xiàn)有橋梁健康監(jiān)測無法較好地用于信息量巨大的復(fù)雜特大型橋梁，監(jiān)測數(shù)據(jù)的有效整合、關(guān)鍵信息的高質(zhì)量提取難以實(shí)現(xiàn)。在人工智能支持下，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳算法等可以用于橋梁健康監(jiān)測中的狀態(tài)分析、損傷識(shí)別、預(yù)測和評(píng)估，輔以大數(shù)據(jù)，人工智能可以智能、全面分析處理各類異構(gòu)感知數(shù)據(jù)，橋梁的智能化健康狀態(tài)評(píng)估、損傷診斷、健康管理可順利開展[2]。

2.3 管理養(yǎng)護(hù)

在橋梁的管理和養(yǎng)護(hù)工作中，相關(guān)決策較為復(fù)雜。一般基于檢測監(jiān)測數(shù)據(jù)和過往經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合橋梁結(jié)構(gòu)、地理特點(diǎn)、運(yùn)營環(huán)境、結(jié)構(gòu)物材料等因素進(jìn)行人工決策，決策的效率較低且會(huì)受到人為因素影響，不全面、準(zhǔn)確率不高等問題很容易出現(xiàn)。在人工智能支持下，專家系統(tǒng)能夠?yàn)闃蛄汗芾眇B(yǎng)護(hù)決策提供支持，通過存儲(chǔ)的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，這種人工智能技術(shù)能夠用于復(fù)雜專業(yè)問題的快速處理，“知識(shí)+推理”的專家系統(tǒng)由推理機(jī)、解釋機(jī)、數(shù)據(jù)庫、知識(shí)庫、交互界面組成，停工提取管理養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)特征、訓(xùn)練學(xué)習(xí)，即可為管理養(yǎng)護(hù)決策和預(yù)測提供輔助，管理和養(yǎng)護(hù)的效率與質(zhì)量能夠在專家系統(tǒng)支持下大幅提升[3]。

3 橋梁管理與養(yǎng)護(hù)中人工智能的具體應(yīng)用

3.1 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

橋梁智能養(yǎng)護(hù)可采用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合橋梁養(yǎng)護(hù)特點(diǎn)，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)引入模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化，以此得到最優(yōu)的初始閾值、權(quán)值，之后開展針對(duì)性的訓(xùn)練。具體采用3 層結(jié)構(gòu)，基于16 個(gè)橋梁安全評(píng)估指標(biāo)，采用16 個(gè)輸入層個(gè)數(shù)，隱藏層個(gè)數(shù)基于定量確定，共33 個(gè)，同時(shí)設(shè)置1 個(gè)輸出層個(gè)數(shù)。初始參數(shù)通過模擬退火算法優(yōu)化，以此得到最優(yōu)初始閾值、權(quán)值并進(jìn)行訓(xùn)練。隱藏層輸出計(jì)算需采用式（1）：

式中，bh、wij、xi分別為閾值、隱藏層和輸入層連接權(quán)值、輸入層數(shù)據(jù)；f(Ij)、i、j 分別為隱藏層激活函數(shù)、輸入層節(jié)點(diǎn)、隱藏層節(jié)點(diǎn)；Ij為隱藏層；e 為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差。

開展輸出層計(jì)算，采用式（2）：

式中，bo、vj分別為閾值、輸出層與隱藏層的連接權(quán)值；O 為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出。

進(jìn)一步開展誤差計(jì)算，基于實(shí)際輸出T 和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測輸出O，可完成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差e 的計(jì)算，并以此對(duì)連接權(quán)值wij、vj進(jìn)行修正，可得到：

對(duì)網(wǎng)絡(luò)誤差是否滿足要求進(jìn)行判斷，不滿足需重復(fù)進(jìn)行輸出層計(jì)算。具體流程如圖1 所示。

圖1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化流程

基于優(yōu)化后的算法，開展橋梁安全評(píng)估系統(tǒng)建設(shè)，即可依托人工智能評(píng)估橋梁結(jié)構(gòu)安全狀態(tài)，輔以智能化的數(shù)據(jù)收集，即可快速開展橋梁損傷預(yù)測，橋梁安全評(píng)估結(jié)果也能夠高質(zhì)高效獲得，以此對(duì)橋梁健康情況進(jìn)行實(shí)時(shí)判斷，養(yǎng)護(hù)作業(yè)將獲得充足依據(jù)。

3.2 基于BIM 技術(shù)的應(yīng)用

BIM 技術(shù)同樣可用于橋梁智能管理和養(yǎng)護(hù)，需依托BIM技術(shù)建立可視化平臺(tái)用于橋梁管理和養(yǎng)護(hù)信息的輸入、調(diào)研及存儲(chǔ)，智能化橋梁管理和養(yǎng)護(hù)可同時(shí)結(jié)合現(xiàn)有橋梁管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)。通過BIM 橋梁數(shù)據(jù)庫用于橋梁各類信息的存儲(chǔ)和調(diào)用，具體分類以橋梁管理養(yǎng)護(hù)過程為依據(jù)，以此建立涵蓋養(yǎng)護(hù)策略信息、加固維修記錄、運(yùn)營檢測信息、幾何信息、材料信息的一體化多元信息集群，數(shù)據(jù)需支持橋梁運(yùn)行期間動(dòng)態(tài)信息的更新、共享及創(chuàng)建，同時(shí)需提供權(quán)限控制、用戶管理等功能，以此保證權(quán)限范圍內(nèi)用戶能夠靈活交換數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的完整性和一致性也需要同時(shí)得到保障，以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)冗余減少、數(shù)據(jù)沖突規(guī)避。通過在網(wǎng)頁瀏覽器中嵌入可視化控件（BIM 模型），可視化展示橋梁管理和養(yǎng)護(hù)信息及三維模型，即可滿足便捷、快速的數(shù)據(jù)查詢需要。可采用B/S 架構(gòu)的可視化平臺(tái)設(shè)計(jì)，在瀏覽器中基于三維展現(xiàn)技術(shù)生成三維模型，并提供三維圖形界面，滿足BIM 數(shù)據(jù)的交互式操作需要，數(shù)據(jù)基于不同權(quán)限的修改和查詢也需要結(jié)合使用者職能劃分，以此實(shí)現(xiàn)相關(guān)信息最大化提供。

在BIM 技術(shù)的應(yīng)用中，還需要建立智能化橋梁管理養(yǎng)護(hù)模塊，以此得到程序化的橋梁管理養(yǎng)護(hù)系統(tǒng)，智能化、自動(dòng)化的管理和養(yǎng)護(hù)工作能夠在特定功能模塊支持下實(shí)現(xiàn)，人為原因引發(fā)的各類問題能夠有效規(guī)避，管理和養(yǎng)護(hù)效率也能夠大幅提升，具體設(shè)計(jì)如圖2 所示。

結(jié)合圖2 進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)，智能化橋梁管理養(yǎng)護(hù)模塊由6 項(xiàng)功能組成：（1）養(yǎng)護(hù)計(jì)劃提醒功能：包括定期檢查、日常巡檢、專項(xiàng)檢查、檢修記錄。由此可定時(shí)進(jìn)行養(yǎng)護(hù)計(jì)劃提醒，需求能夠?qū)崿F(xiàn)程序化滿足，通過設(shè)定啟動(dòng)值于BIM 模型中，自動(dòng)化的養(yǎng)護(hù)計(jì)劃預(yù)警也能夠順利實(shí)現(xiàn)，使得運(yùn)營維修計(jì)劃的精準(zhǔn)制訂可同時(shí)獲得有力支持。（2）4D 模型展示功能：由裂縫展開圖、病害漸變展示、關(guān)鍵參數(shù)時(shí)間曲線3 部分組成。通過時(shí)間因素的引入，隨時(shí)間漸變的橋梁病害展示得以實(shí)現(xiàn)，裂縫寬度、橋梁基頻、關(guān)鍵截面撓度、裂縫三維展開圖等隨時(shí)間變化的曲線也能夠順利獲取，這能夠?yàn)轭A(yù)測結(jié)構(gòu)狀態(tài)和病害發(fā)展提供充足依據(jù)。（3）結(jié)構(gòu)性能評(píng)估功能：由安全性評(píng)估、技術(shù)狀態(tài)評(píng)估、耐久性評(píng)估3 部分組成。由此模塊能夠?qū)崿F(xiàn)智能化評(píng)估，具體評(píng)估采用上文提及的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。（4）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警功能：由安全性風(fēng)險(xiǎn)、耐久性風(fēng)險(xiǎn)、使用性風(fēng)險(xiǎn)3 部分組成。通過預(yù)設(shè)結(jié)構(gòu)狀態(tài)限值于BIM 平臺(tái)中，在超出設(shè)定臨界值的基本數(shù)據(jù)檢測收集到后，預(yù)警系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)觸發(fā)并實(shí)時(shí)匯報(bào)給管理部門，相應(yīng)措施可及時(shí)應(yīng)用。（5）養(yǎng)護(hù)方案優(yōu)選功能：由工程量計(jì)算、加固方案模擬、方案成本核算3 部分組成。在大量管理和養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)及BIM 橋梁精細(xì)化模型支持下，開展針對(duì)性的可視化分析，即可在宏觀完成養(yǎng)護(hù)方案優(yōu)選、工程量計(jì)算、成本控制，養(yǎng)護(hù)計(jì)劃的科學(xué)制訂能夠獲得充足依據(jù)，橋梁智能化管理和養(yǎng)護(hù)水平也能夠大幅提升。（6）輔助決策功能：由養(yǎng)護(hù)計(jì)劃和養(yǎng)護(hù)建議組成。結(jié)合橋梁狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，由專家和管理部門開展針對(duì)性的分析與評(píng)估，即可給出決策建議，而結(jié)合模塊輔助決策功能，智能和人工的兩級(jí)管理能夠有序開展。

圖2 智能化橋梁管理養(yǎng)護(hù)模塊

基于上述模塊，可形成如圖3 所示的智能化橋梁管理和養(yǎng)護(hù)技術(shù)，該技術(shù)具備直觀化、便捷化、集成化特點(diǎn)。在BIM技術(shù)具備的信息可視化、集成化優(yōu)勢支持下，橋梁管理系統(tǒng)功能模塊與BIM 模型間的信息輸入、輸出得以實(shí)現(xiàn)，數(shù)據(jù)傳遞順利開展。對(duì)于養(yǎng)護(hù)過程中橋梁出現(xiàn)的各類病害，BIM 技術(shù)的應(yīng)用能夠針對(duì)性地分析病害成因，并找出關(guān)鍵特征指標(biāo)用于反映病害發(fā)展程度。同時(shí)，結(jié)合過往經(jīng)驗(yàn)和橋梁結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，即可全面整理分析橋梁在長期運(yùn)營過程中可能出現(xiàn)的病害，管理和養(yǎng)護(hù)方法優(yōu)選也能夠同時(shí)完成，管理和養(yǎng)護(hù)決策能夠獲得充足依據(jù)?；陴B(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)開展BIM 成果轉(zhuǎn)化，并在橋梁管理系統(tǒng)中輸入數(shù)據(jù)，橋梁和管理報(bào)告將自動(dòng)生產(chǎn)，具體的管理和養(yǎng)護(hù)工作能夠獲得依據(jù)。此外，橋梁BIM 模型可依托實(shí)施管理和養(yǎng)護(hù)方案后的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正及更新，管理和養(yǎng)護(hù)工作的效率與質(zhì)量可由此實(shí)現(xiàn)持續(xù)性提升，BIM 技術(shù)在橋梁智能化管理和養(yǎng)護(hù)中的應(yīng)用價(jià)值可見一斑。

圖3 智能化橋梁管理和養(yǎng)護(hù)技術(shù)

4 結(jié)語

綜上所述，人工智能可較好用于橋梁管理與養(yǎng)護(hù)。在此基礎(chǔ)上，本文涉及的BIM 技術(shù)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等內(nèi)容，則直觀展示了人工智能的應(yīng)用路徑。為更好地服務(wù)于橋梁管理與養(yǎng)護(hù)，各類新型技術(shù)的積極應(yīng)用、行業(yè)人才的積極引進(jìn)同樣需要得到重視。