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    人工智能在橋梁工程上的應(yīng)用

    2020-02-11 04:13:42
    科學(xué)咨詢 2020年1期
    關(guān)鍵詞:運(yùn)維橋梁人工智能

    何 沐

    (南京市寧海中學(xué) 江蘇南京 210000)

    前言

    互聯(lián)網(wǎng)和計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,創(chuàng)造了一個(gè)個(gè)虛擬世界的奇跡,并不斷改善人們的生活。2016年3月,AlphaGo與世界圍棋冠軍李世石進(jìn)行競賽,結(jié)果以4比1的總比分獲勝,人工智能因此再一次進(jìn)入了大眾的視野。目前,人工智能技術(shù)深刻改變了醫(yī)學(xué)領(lǐng)域、教育領(lǐng)域和以汽車業(yè)為代表的工業(yè)領(lǐng)域。

    改革開放后,中國的橋梁建設(shè)取得了很大的成就,目前中國現(xiàn)代橋梁總數(shù)已達(dá)86萬座,其中公路橋梁80萬座,鐵路橋梁6萬座,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過世界其他國家,居世界第一。中國人建設(shè)了許多跨度、規(guī)模和穩(wěn)定性等方面世所罕見的高難度橋梁。[1]

    但是,目前我國在橋梁設(shè)計(jì)、施工及運(yùn)維管理還存在許多可以提升的地方。在設(shè)計(jì)階段,橋梁設(shè)計(jì)重復(fù)性工作很多,設(shè)計(jì)人員淪為畫圖人員,眾多設(shè)計(jì)成果得不到有效積累;在施工階段,施工流程繁雜,缺乏經(jīng)驗(yàn)的管理人員經(jīng)常難以有效評估所有的進(jìn)度影響因素和危險(xiǎn)因素,致使施工進(jìn)度的滯后和質(zhì)量的下降,甚至產(chǎn)生危險(xiǎn)的事故;在運(yùn)維管理階段,檢查記錄大都是紙質(zhì)記錄然后錄入到表格中,信息是離散化的,沒有整體性站在全橋的角度考慮。而且運(yùn)維過程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),比如傳感器記錄的結(jié)果,是沒有得到有效利用的,目前只是作為報(bào)警閾值的核查。

    如何利用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)橋梁的智能化設(shè)計(jì)、精細(xì)化施工管理及科學(xué)運(yùn)維養(yǎng)護(hù)是未來橋梁的發(fā)展方向。

    一、人工智能技術(shù)

    人工智能(Artificial Intelligence),英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué),主要包括深度學(xué)習(xí)/機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺/圖像識別、手勢控制、虛擬私人助手、智能機(jī)器人、推薦引擎和協(xié)助過濾算法、情境感知計(jì)算、語音翻譯、視頻內(nèi)容自動(dòng)識別等[2]。

    目前人工智能技術(shù)在工業(yè)上主要有以下3個(gè)方面:

    1.數(shù)據(jù)的可視化分析。通過收集工業(yè)設(shè)備運(yùn)行過程中的各項(xiàng)數(shù)據(jù)(溫度、濕度、能耗、效率等),然后通過人工智能技術(shù)整理數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),根據(jù)分析結(jié)果優(yōu)化生產(chǎn)線降低能耗和檢測設(shè)備是否產(chǎn)生異常;

    2.設(shè)備的自我診斷。如果某條生產(chǎn)線出問題,通過人工智能的智能分析,可以迅速定位產(chǎn)生異常的設(shè)備和診斷異常出現(xiàn)的原因,同時(shí)根據(jù)歷史運(yùn)維的記錄或者標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)維修人員如何修復(fù)出現(xiàn)的問題,甚至讓設(shè)備自我診斷與修正;

    3.預(yù)測性維護(hù)。通過跟蹤與分析設(shè)備的運(yùn)行情況,提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)異常的設(shè)備,從而提前通知維護(hù)人員修復(fù)該設(shè)備。

    工業(yè)領(lǐng)域在許多方面走在土木工程領(lǐng)域的前面,人工智能在工業(yè)上的應(yīng)用會啟發(fā)我們?nèi)绾卧跇蛄汗こ讨袘?yīng)用該技術(shù)提高生產(chǎn)力。

    二、人工智能在橋梁設(shè)計(jì)中的作用

    橋梁設(shè)計(jì)方的主要工作分為計(jì)算和出圖,故本節(jié)從圖形和模型的檢查、自動(dòng)化設(shè)計(jì)與真實(shí)情況模擬三個(gè)角度介紹人工智能在橋梁設(shè)計(jì)中的作用。

    (一)圖紙和模型的檢查

    針對工程中規(guī)范多樣化,模型差異化的特點(diǎn),清華大學(xué)的張荷花等人通過研究各類建筑規(guī)范的規(guī)則,將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以識別的領(lǐng)域規(guī)則;對建筑信息化模型(以下簡稱BIM模型)的信息結(jié)構(gòu)進(jìn)行語義模型的抽?。蝗缓蟾鶕?jù)抽取的語義模型和領(lǐng)域規(guī)則給出BIM模型是否符合建筑規(guī)范的結(jié)論;最后通過大量的BIM模型數(shù)據(jù)的挖掘、清洗與數(shù)理,使得檢查工具自我提升,變得更加智能高效[3]。

    (二)自動(dòng)化設(shè)計(jì)

    “智能設(shè)計(jì)”是許多設(shè)計(jì)院科研部門一直致力于攻克的領(lǐng)域,其最核心的功能是自動(dòng)出圖。根據(jù)一些邊界條件的設(shè)定,自動(dòng)計(jì)算,自動(dòng)出圖,解決了橋梁設(shè)計(jì)師們要花費(fèi)大量時(shí)間畫圖的痛點(diǎn),讓其專心于設(shè)計(jì),是十分有價(jià)值有前景的領(lǐng)域。但橋梁設(shè)計(jì)本身具有較大的隨機(jī)性,稍微復(fù)雜些的工程很難用有限的邊界條件進(jìn)行規(guī)定。如果能把設(shè)計(jì)單位設(shè)計(jì)的橋梁作為一個(gè)學(xué)習(xí)的庫,通過訓(xùn)練一個(gè)人工智能的“設(shè)計(jì)師”,使其能夠吸收眾多設(shè)計(jì)師的成果,相信不僅能快速完成常規(guī)項(xiàng)目,對于復(fù)雜甚至需要?jiǎng)?chuàng)造性的項(xiàng)目也能勝任。

    不過,二維圖紙自身數(shù)據(jù)信息是離散的,沒有結(jié)構(gòu)化地存儲起來,無法清晰地用計(jì)算機(jī)語言去理解,故很難用于人工智能尤其是深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練。這也是人工智能技術(shù)目前未能在橋梁設(shè)計(jì)中應(yīng)用的主要原因。未來橋梁的設(shè)計(jì)將由二維平面化改變?yōu)槿S立體化,即BIM時(shí)代。BIM(Building Information Modeling)概念誕生于2002年,由Autodesk公司首次提出,對全球的建筑行業(yè)有很大的影響。BIM的核心理念是通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲的三維模型管理建筑的全生命周期,即建筑的設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)維和最終的拆除,并且建筑行業(yè)的各類角色和團(tuán)隊(duì)都可以基于該三維模型進(jìn)行工作上的協(xié)同。一個(gè)模型終生使用,數(shù)據(jù)傳遞完整高效,提高效率、節(jié)約成本。

    BIM這種結(jié)構(gòu)化的建筑信息數(shù)據(jù)庫為人工智能技術(shù)在橋梁設(shè)計(jì)中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。人工智能可以實(shí)現(xiàn)橋梁各個(gè)構(gòu)件的系統(tǒng)性科學(xué)設(shè)計(jì)。將人工智能運(yùn)用到橋梁設(shè)計(jì)中,可以模擬結(jié)構(gòu)工程師“安全”的理性思維與設(shè)計(jì)師“美觀”的感性思維,從而實(shí)現(xiàn)建筑“制造”向建筑“創(chuàng)造”的轉(zhuǎn)化,最終促進(jìn)智慧化建筑的快速發(fā)展。

    (三)真實(shí)情況模擬

    為了研究火災(zāi)、地震等自然災(zāi)害對于橋梁的影響,國內(nèi)外學(xué)者主要通過有限元軟件全面模擬橋梁受到災(zāi)害影響的全過程,把橋梁所處環(huán)境和所得到的各類數(shù)據(jù)之間進(jìn)行融合,得出了危害建筑安全和結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的因素,增強(qiáng)了橋梁的可靠性。目前有限元模擬在國內(nèi)應(yīng)用得很廣泛,也配合大量實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了對比,但是每個(gè)項(xiàng)目彼此獨(dú)立,許多參數(shù)的選擇和模擬都憑借設(shè)計(jì)人員的經(jīng)驗(yàn),缺乏一定的科學(xué)性。如果能用人工智能把信息統(tǒng)籌整理起來,可以大大增加效率、降低成本,最關(guān)鍵的是大大增加項(xiàng)目的科學(xué)性。

    三、人工智能在橋梁施工中的作用

    (一)施工規(guī)劃

    橋梁的施工現(xiàn)場往往有3大特點(diǎn):1.施工環(huán)境千差萬別;2.施工可選方案有很多;3.隨機(jī)事件概率大。這3個(gè)特點(diǎn)導(dǎo)致現(xiàn)場施工管理人員需要根據(jù)具體的施工現(xiàn)場環(huán)境及資源,布置機(jī)械及廠房的位置,規(guī)劃施工機(jī)械的路線及頻率,合理分配材料和人力的使用。根據(jù)具體的施工條件來選擇合適的施工方案,根據(jù)各類隨機(jī)事件的發(fā)生來調(diào)整施工步驟,以達(dá)到效率最高、成本最低的狀態(tài)。但是由于各種因素的疊加影響和時(shí)間緊迫,哪怕經(jīng)驗(yàn)豐富的施工管理人員也經(jīng)常會做出錯(cuò)誤的判斷。如果可以通過各類因素的整合,通過高擬真的人工智能算法根據(jù)現(xiàn)場情況提出全面而實(shí)際的建議,肯定能大大降低失誤的概率。

    在施工前的規(guī)劃及施工過程中的及時(shí)調(diào)整,收集匯總及分析人機(jī)料法環(huán)等多種關(guān)鍵信息,并使其指導(dǎo)施工決策,使整個(gè)施工過程科學(xué)高效,這可以稱之為施工規(guī)劃的智能化。例如,根據(jù)施工單位目前所擁有的機(jī)械和附近材料庫的信息,自動(dòng)規(guī)劃出合理的施工機(jī)械使用方案及材料購置方案,并且匹配運(yùn)輸機(jī)械分配和材料運(yùn)送的方案,最終達(dá)到可行且經(jīng)濟(jì)的最優(yōu)化配置,大大節(jié)約了時(shí)間及財(cái)務(wù)上的壓力。

    同時(shí),如果將來所有橋梁的施工數(shù)據(jù)儲存在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫里,每座橋梁的基本信息都可以與其他橋梁進(jìn)行分析比對。根據(jù)已有的成功案例迅速導(dǎo)出合理的實(shí)施方案,實(shí)現(xiàn)了施工管理的智能化及現(xiàn)代化。

    (二)施工管理

    施工安全管理方面,橋梁施工過程中的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為橋梁建設(shè)的信息化與智能化奠定了基礎(chǔ)。通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實(shí)時(shí)掌握橋梁各個(gè)構(gòu)件在生產(chǎn)、運(yùn)輸、存放、吊裝施工及后期運(yùn)維過程中的信息變化與碰撞檢測,同時(shí)可以感知各構(gòu)部件信息匹配及實(shí)時(shí)情況,做到事故發(fā)生的提前預(yù)報(bào),從而降低事故發(fā)生的概率、提高施工過程中的安全性。例如,在橋梁基坑開挖過程中,可以快速檢測基坑的尺寸,實(shí)時(shí)分析數(shù)據(jù)是否在安全的范圍內(nèi),為進(jìn)一步推動(dòng)后續(xù)施工過程提供了切實(shí)有效的依據(jù),保證了施工過程的安全性。

    施工進(jìn)度管理方面,利用人工智能技術(shù)構(gòu)建進(jìn)度與資源之間的關(guān)系模型,并找出人機(jī)料法環(huán)等資源變化對于進(jìn)度的影響方式及其比重。在資源及施工情況發(fā)生變化時(shí),可以及時(shí)定量地獲得該變化對于施工進(jìn)度的影響,同時(shí)可以通過該模型找出最優(yōu)化的彌補(bǔ)方案,使得施工進(jìn)度的調(diào)整更具動(dòng)態(tài)性和科學(xué)性。

    四、人工智能在橋梁運(yùn)維中的作用

    (一)運(yùn)維數(shù)據(jù)處理

    由于運(yùn)維階段是橋梁全生命周期中時(shí)間跨度最長的部分。橋梁在運(yùn)維過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),比如說傳感器記錄的數(shù)值,巡檢人員拍攝的照片及測量的數(shù)據(jù)和天氣情況、車流量等。對于橋梁運(yùn)維人員,信息量巨大、關(guān)鍵信息難以提取、各類因素之間相互影響導(dǎo)致了運(yùn)維的效率較低。而且橋梁監(jiān)測的結(jié)構(gòu)參數(shù)很多,包括應(yīng)變、加速度、速度、位移、溫度、旋轉(zhuǎn)等,再則橋梁結(jié)構(gòu)自身的特性決定了傳感器布置得很多,而且不同的參數(shù)測量采用的原理也大多不一樣,尤其智能傳感器的出現(xiàn)使得測量的信號差異很大[4]。

    如果將人工智能與橋梁運(yùn)維相結(jié)合,可以快速處理海量信息,提取關(guān)鍵的數(shù)據(jù)指導(dǎo)運(yùn)維階段的決策,真正實(shí)現(xiàn)及時(shí)預(yù)防和對癥下藥。建筑物故障診斷預(yù)測與健康管理(Building Prognostic and Health Management,B-PHM)是AI+智慧建筑的典型應(yīng)用場景之一[5]。設(shè)備監(jiān)控+設(shè)備管理+能耗監(jiān)測和能源管理=建筑能源管理系統(tǒng)(Building Energy Management System,BEMS)。對復(fù)雜建筑設(shè)備的全生命周期進(jìn)行故障診斷、預(yù)測、健康狀態(tài)評估和健康管理。圖1基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障診斷模型具體案例,以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為核心,建立專家系統(tǒng),采用專家系統(tǒng)的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)完成解釋、預(yù)測等工作。

    圖1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的故障診斷模型

    趙雪峰等人將人工智能與智能手機(jī)相結(jié)合,利用智能手機(jī)拍攝橋梁混凝土裂紋圖片,再利用人工智能深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別和定位圖片中的裂紋以達(dá)到裂紋檢測的目的。最后提出了基于人工智能與智能手機(jī)相結(jié)合的混凝土裂紋檢測大數(shù)據(jù)模式,調(diào)動(dòng)公眾來收集混凝土裂紋圖片大數(shù)據(jù),充分利用智能手機(jī)與人工智能技術(shù)的優(yōu)勢,使得混凝土裂紋圖片大數(shù)據(jù)的收集與裂紋檢測成為可能[5]。

    (二)運(yùn)維方案管理

    橋梁的巡檢十分重要,但往往難度很大且需要大型機(jī)械的輔助,費(fèi)時(shí)費(fèi)力并會影響橋梁的正常通行。因此,近幾年無人機(jī)開始應(yīng)用于橋梁的巡檢中,但人為操作效率低且危險(xiǎn)系數(shù)較大。如果采用人工智能技術(shù),把巡檢關(guān)鍵點(diǎn)及橋梁三維模型結(jié)合,自動(dòng)生成巡檢路線及拍攝區(qū)域,則能大大增加巡檢的效率。

    五、展望

    人工智能和大數(shù)據(jù)實(shí)際上是密切相關(guān)的,只有整個(gè)建筑行業(yè)達(dá)到一個(gè)較大的信息化水平,才能有應(yīng)用人工智能的土壤,最終實(shí)現(xiàn)真正意義上的智能化與智慧化。橋梁工程的未來將向著信息化、智能化、自動(dòng)化的方向發(fā)展,橋梁建設(shè)人員應(yīng)該更加注重對信息技術(shù)的學(xué)習(xí)和運(yùn)用。人工智能技術(shù)將提高我們對數(shù)據(jù)的分析和處理能力,能夠使專業(yè)知識數(shù)據(jù)化,從而提高工作的效率和質(zhì)量。我們中學(xué)生也應(yīng)在橋梁智能化上不斷摸索,以便橋梁運(yùn)營更加專業(yè)化。

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