基于人工智能技術的橋梁工程課程群重構與應用

于文龍 崔鳳坤

關鍵詞：人工智能；橋梁工程：實踐教學

1引言

新基建驅動下，“人工智能+"（以下簡稱“AI+”），即人工智能與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合及產(chǎn)業(yè)應用，已經(jīng)成為新舊動能轉換的核心動力。在此背景下，高等學校在傳統(tǒng)課程建設中如何融人“AI+”相關知識和技術，培養(yǎng)學生能夠適應新基建環(huán)境下的就業(yè)需求，給高校的課程建設和人才培養(yǎng)帶來了新的挑戰(zhàn)。

橋梁工程課程群在土木工程專業(yè)中擁有悠久的歷史，主要涉及橋梁設計、檢測等多方面內容。橋梁設計貫穿于橋梁工程教學的整個過程，但是，目前在橋梁工程課程中，與設計相關的內容都比較傳統(tǒng)[1]。傳統(tǒng)的設計計算方法沒有與時俱進，跟不上當前社會發(fā)展步伐。橋梁檢測是橋梁維修養(yǎng)護的基礎，在地方高校促進產(chǎn)教融合與推動傳統(tǒng)工科升級改造的雙重背景下，傳統(tǒng)橋梁檢測課程亟需引入高新AI技術[2]?，F(xiàn)行橋梁工程課本中，還未涉及結構健康監(jiān)測系統(tǒng)的相關知識。在人工智能背景下，當前橋梁工程的課程架構和知識體系，不能滿足高校對學生的教育要求。“AI+健康監(jiān)測”課程內容的重構，能夠填補專業(yè)知識空缺，更加貼合專業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。

2“Al+設計”橋梁工程課程內容改革

2.1基于大數(shù)據(jù)技術的橋梁設計課程

對于橋梁工程中的大數(shù)據(jù)[3-4]，根據(jù)時間特點分類，可分為靜態(tài)數(shù)據(jù)和動態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)是基于既有橋梁工程獲得的，包含信息資源數(shù)據(jù)庫和科研數(shù)據(jù)。存放在信息資源數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，能夠進行不定時且小范圍的更新，這些數(shù)據(jù)是相對比較靜態(tài)的。根據(jù)橋梁所屬區(qū)域，國家和地方相關部門都建有相應的橋梁工程資料數(shù)據(jù)庫，以保存當?shù)貥蛄旱幕緮?shù)據(jù)。

在橋梁設計前，需要進行大量的現(xiàn)場資料調查以及設計方案選定工作。大數(shù)據(jù)技術可以對大量現(xiàn)場勘探的數(shù)據(jù)以及既有設計圖紙進行快速處理與分析，找到具有相同建設背景的設計方案以供參考[5]。并且，橋梁靜態(tài)數(shù)據(jù)中的科研數(shù)據(jù)主要來自各大高校的橋梁建模仿真實驗。為使學生進一步理解大數(shù)據(jù)技術，在橋梁設計教學中，引入橋梁建模教學。通過MIDAS等橋梁建模軟件，開展目前最常用的中、小跨徑橋梁的建模以及數(shù)據(jù)分析工作，并結合專業(yè)課老師課堂講解、學生課后練習，讓學生對橋梁大數(shù)據(jù)中的靜態(tài)數(shù)據(jù)加深理解。

2.2“AI+設計”橋梁工程課程內容應用

將AI技術應用于橋梁設計課程中，能夠對學生的學習產(chǎn)生較大的幫助作用，從而進一步有效提升學生的競爭優(yōu)勢。其主要體現(xiàn)在通過在橋梁工程設計中融人大數(shù)據(jù)技術、支持向量機技術，學生對橋梁設計課程的認知與理解更加直觀深刻，有利于學生更好地掌握橋梁設計課程中的重點內容，激發(fā)了學生對于專業(yè)課程學習的積極性，提高了學生的實踐能力以及數(shù)字化思維。通過加強對相關AI技術軟件的學習，為學生在將來的工程實踐、設計工作中奠定了堅實的專業(yè)基礎，使學生的專業(yè)水平和技術競爭力更加突出。

為了讓學生更好地掌握AI技術在橋梁設計中的應用，對橋梁工程課程進行改革，在課程中，專門拿出課時對AI技術在橋梁設計內容中的應用進行講解。同時，另外安排相應課程設計，并在課程設計中融人相關的人工智能技術，以進一步培養(yǎng)、加強學生在橋梁設計中應用大數(shù)據(jù)技術、支持向量機等人工智能技術的能力，進而更好地與將來工作接軌。

3“AI+檢測”橋梁工程課程內容改革

3.1基于BIM技術的橋梁檢測課程

建筑信息模型（Building Information Modeling，BIM）是一項新型的技術手段，具體內容是在工程項目全壽命周期內應用3D或4D信息技術進行設計、算量、施工、管理及運營[6]。隨著我國交通基礎設施建設的高速發(fā)展，BIM技術被應用于越來越多的工程項目，它的優(yōu)勢在于能夠整合海量的數(shù)據(jù)項目信息，提供項目全過程信息檔案，實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與管理的一體化與智能化。

在橋梁檢測方面，基于BIM技術，應用Revit建模軟件建立三維橋梁結構模型，進而為橋梁檢測方案優(yōu)化奠定基礎，并且使各項數(shù)據(jù)采集達到更加精確的效果，以及實現(xiàn)過程管理的可視化。在進行橋梁檢測前，工作人員根據(jù)構建的橋梁模型，能夠精確而高效地確定傳感器數(shù)量，同時布置所需的敏感性指標，特別是橋梁檢測盲區(qū)，基于此，既提高了工作效率，又實現(xiàn)了對橋梁檢測和評估的智能化。

3.2“AI+檢測”橋梁工程課程內容應用

將BIM技術、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能技術與橋梁檢測課程相結合，預期取得以下教學效果。

（1）將教材與教學內容進行更新。雖然當前關于橋梁工程的各種新理論和新技術不斷地被研究應用，但是我國橋梁工程課程中很多內容依舊基于初期理論編寫教材并進行授課，橋梁檢測方面教材更新速度遠遠落后于時代的發(fā)展速度。故通過在橋梁檢測課程中融人人工智能（AI）技術，能夠培養(yǎng)新基建型學生，滿足基建行業(yè)對復合型人才的需求，進一步促進我國交通基礎設施建設，從而為建設交通強國做出積極貢獻。

（2）增強學生的學習積極性。通過在橋梁檢測課堂中引入BIM技術教學，學生能夠應用Revit建模軟件建立橋梁模型，從而更容易理解與橋梁檢測相關聯(lián)的理論信息，最終達到較好地掌握相關知識點的教學效果?；贐IM技術與橋梁檢測結合的實際工程案例，開展實踐性教學活動，帶領學生現(xiàn)場參觀橋梁，講解各種橋梁病害，既拉近了教師與學生的距離，又增強了師生感情，進而提高學生學習積極性。

4“AI+健康監(jiān)測”橋梁工程課程內容改革

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的健康監(jiān)測課程。人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結構和作用，基于數(shù)學模型進行信息重復化處理。既有相關研究表明：對于大容量數(shù)據(jù)處理、信息分布式存儲和知識學習方面，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢十分突出，人工神經(jīng)網(wǎng)絡的這些優(yōu)點在結構損傷檢測應用中被證明并且不斷被放大。

Arangio等[7]研究發(fā)現(xiàn)，貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡能夠適應斜拉橋結構損傷識別：Dackermann等[8]將倒頻譜分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡結合應用，得到的相應測量值能夠對結構損傷位置進行定位。

通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡知識與橋梁工程相結合的教學措施，能夠使學生的專業(yè)素養(yǎng)得到一定的提高，培養(yǎng)學生對于此類專業(yè)問題的興趣，能夠有效增進學生學習新事物的積極性，大大提升學生的創(chuàng)新能力，使其更好地適應當今就業(yè)環(huán)境，從而實現(xiàn)高質量教學的目標。

5結束語

通過人工智能技術與傳統(tǒng)橋梁設計內容相結合，不僅提高了學生的學習興趣、學習積極性，且讓學生較好地掌握了一些人工智能技術在橋梁設計中的應用，教學效果顯著。橋梁檢測課程質量的提升不僅有利于培養(yǎng)學生的實際操作能力、數(shù)字化思維能力，而且有助于提升學生的融合創(chuàng)新能力。將人工神經(jīng)網(wǎng)絡等人工智能技術引入橋梁健康監(jiān)測課程中，既補充了橋梁健康監(jiān)測與評估知識理論，又促進了橋梁工程與其他學科的深度交叉、融合，從而培育出具備更高專業(yè)素養(yǎng)的新型人才。