黃達

摘 要：進入21世紀以來，我國科技水平發(fā)展迅速，人工智能被廣泛應用在各個領(lǐng)域中。橋梁工程領(lǐng)域中，橋梁管理與養(yǎng)護是一項任務繁雜、系統(tǒng)性強、專業(yè)要求高、歷時長、數(shù)據(jù)多、分析困難的工作，傳統(tǒng)的橋梁管養(yǎng)手段存在管養(yǎng)效率低、數(shù)據(jù)采集不全面、主觀經(jīng)驗性強等諸多痛點。將人工智能應用于橋梁管養(yǎng)，是以后橋梁管養(yǎng)信息化發(fā)展的趨勢和焦點。本文針對橋梁管理和養(yǎng)護過程中存在的難點和痛點進行分析，結(jié)合人工智能技術(shù)提出了探索性的解決方案，為將來人工智能在橋梁管養(yǎng)中的實際應用提供啟發(fā)。

關(guān)鍵詞：人工智能;橋梁管理;養(yǎng)護;應用

移動互聯(lián)網(wǎng)和計算機科學技術(shù)的傳播媒介正在飛速發(fā)展和快速傳播，一個個虛擬世界的美妙奇跡正在被創(chuàng)造，并逐步改善和提高人們的生活質(zhì)量和水平。自二十世紀八九十年代以來，中國在橋梁建設方面取得了巨大的成就，但不可否認的是，目前我國的橋梁工程技術(shù)無論是在設計思路、施工過程，抑或是在對橋梁的運營管理方面尚存在很大的進步空間。

1人工智能技術(shù)

人工智能（ArtificialIntelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發(fā)、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學，主要包括深度學習/機器學習、自然語言處理、計算機視覺/圖像識別、手勢控制、虛擬私人助手、智能機器人、推薦引擎和協(xié)助過濾算法、情境感知計算、語音翻譯、視頻內(nèi)容自動識別等。

目前人工智能技術(shù)在工業(yè)上主要有以下3個方面：

（1）數(shù)據(jù)的可視化分析。通過收集工業(yè)設備運行過程中的各項數(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備是否產(chǎn)生異常;

（2）設備的自我診斷。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)生異常的設備和診斷異常出現(xiàn)的原因，同時根據(jù)歷史運維的記錄或者標準指導維修人員如何修復出現(xiàn)的問題，甚至讓設備自我診斷與修正;

（3）預測性維護。通過跟蹤與分析設備的運行情況，提前發(fā)現(xiàn)可能出現(xiàn)異常的設備，從而提前通知維護人員修復該設備。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)上的應用會啟發(fā)我們?nèi)绾卧跇蛄汗こ讨袘迷摷夹g(shù)提高生產(chǎn)力。

2人工智能在橋梁管理與養(yǎng)護中的應用

2.1人工智能在橋梁巡檢中的應用

橋梁結(jié)構(gòu)在長期服役過程中，不可避免地會出現(xiàn)諸多外觀病害，如鋼結(jié)構(gòu)腐蝕、混凝土裂縫等等。外觀質(zhì)量的好壞及是否存在缺陷，一定程度上反映了鋼結(jié)構(gòu)、混凝土結(jié)構(gòu)等橋梁部構(gòu)件的內(nèi)在品質(zhì)，如混凝土結(jié)構(gòu)中常見的結(jié)構(gòu)裂縫、蜂窩麻面。這些外觀病害如果不及時發(fā)現(xiàn)并進行養(yǎng)護，在復雜因素的耦合作用下繼續(xù)發(fā)展，會對橋梁結(jié)構(gòu)產(chǎn)生更為嚴重的破壞，大大降低橋梁服役性能。因此，橋梁外觀巡檢是橋梁管養(yǎng)中非常重要的一個手段。

然而，傳統(tǒng)的橋梁巡檢主要采用人工測量，如在橋梁裂縫的檢查中，或者借助橋檢車或搭設腳手架到達結(jié)構(gòu)表面，采用標尺等測量儀器來測量表面的一些裂縫等病害，或者采用望遠鏡、巡檢無人機等對橋梁結(jié)構(gòu)進行局部觀測，采集到病害圖片后進行人工識別。這些測量方式直接、可控制性強，得到了廣泛的應用，但也有很多不足，工作量大，效率低，依靠人工判斷主觀經(jīng)驗性強，準確率低。

隨著人工智能領(lǐng)域取得爆炸式發(fā)展，計算機視覺識別技術(shù)越來越多地被應用到橋梁外觀病害的檢查中來。通過數(shù)字圖像處理算法和機器學習算法，使計算機能夠預先學習到大量已有病害照片的潛在特征，用來對新輸入的樣本進行分類和預測，從而智能識別橋梁結(jié)構(gòu)部構(gòu)件、結(jié)構(gòu)病害圖像及病害的定量分析，滿足了高效、高質(zhì)量的檢測需求。如2006年，SubiratsP等人提出一種連續(xù)小波變換的裂縫檢測算法，建立多尺度的二維小波變換來提取圖像中的裂縫;還有近年來運用非?；馃岬木矸e神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）算法被應用于橋梁路面的裂縫檢測。

2.2預修圖紙和模型

橋梁建設過程中的很多規(guī)范具有多樣化和形勢復雜的特點，不同模型的主體差異性較大，針對這樣的狀況，有研究人員通過研究各類建筑規(guī)范的規(guī)則，將其多樣化的工作規(guī)范轉(zhuǎn)化為計算機可以識別的領(lǐng)域規(guī)則，從而對建筑信息化的模型進行有效信息的讀取。智能工作領(lǐng)域根據(jù)所讀取的語義模型和領(lǐng)域規(guī)則判斷其是否符合橋梁建筑的規(guī)范，最終通過橋梁建筑信息化模型數(shù)據(jù)的挖掘、清洗與梳理，有效提升檢查工具的效率，從而提高了人工智能的高效性。

2.3真實情況模擬

為了研究火災、地震等自然災害對于橋梁的影響，國內(nèi)外學者主要通過有限元軟件全面模擬橋梁受到災害影響的全過程，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，增強了橋梁的可靠性。目前有限元模擬在國內(nèi)應用得很廣泛，也配合大量實驗進行了對比，但是每個項目彼此獨立，許多參數(shù)的選擇和模擬都憑借設計人員的經(jīng)驗，缺乏一定的科學性。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)鍵的是大大增加項目的科學性。

2.4橋梁運維數(shù)據(jù)處理

運維階段作為橋梁整個生命周期時間跨度最長的部分，在運維過程中會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)信息，如運維傳感器記錄的數(shù)值、行政人員拍攝的照片等數(shù)據(jù)，如此多的數(shù)據(jù)僅憑工作人員進行數(shù)據(jù)分析，所耗費的時間、財力都是巨大的，并且橋梁的監(jiān)測結(jié)構(gòu)的結(jié)構(gòu)參數(shù)也有諸多方面，不同參數(shù)測量采用的原理的差異性也會導致信號差異性凸顯。在這一過程中，如果將人工智能與橋梁運維密切結(jié)合，在人工智能分析的基礎上，海量的數(shù)據(jù)信息就能夠得到快速分析，數(shù)據(jù)結(jié)果也能盡快得出，進而及時有效預防橋梁運營過程中的問題，并能夠?qū)ΠY下藥。

2.5施工規(guī)劃

橋梁的施工現(xiàn)場往往有3大特點：1.施工環(huán)境千差萬別;2.施工可選方案有很多;3.隨機事件概率大。這3個特點導致現(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，布置機械及廠房的位置，規(guī)劃施工機械的路線及頻率，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)各類隨機事件的發(fā)生來調(diào)整施工步驟，以達到效率最高、成本最低的狀態(tài)。但是由于各種因素的疊加影響和時間緊迫，哪怕經(jīng)驗豐富的施工管理人員也經(jīng)常會做出錯誤的判斷。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調(diào)整，收集匯總及分析人機料法等多種關(guān)鍵信息，并使其指導施工決策，使整個施工過程科學高效，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械和附近材料庫的信息，自動規(guī)劃出合理的施工機械使用方案及材料購置方案，并且匹配運輸機械分配和材料運送的方案，最終達到可行且經(jīng)濟的最優(yōu)化配置，大大節(jié)約了時間及財務上的壓力。

同時，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行分析比對。根據(jù)已有的成功案例迅速導出合理的實施方案，實現(xiàn)了施工管理的智能化及現(xiàn)代化。

3結(jié)語

本文深入研究和探析了人工智能在橋梁管養(yǎng)領(lǐng)域中的具體應用。人工智能是未來發(fā)展的新性技術(shù)，在橋梁工程領(lǐng)域具有相當大的潛力，其應用程度和深度與橋梁行業(yè)的信息化水平息息相關(guān)。只有橋梁技術(shù)人員加強對信息技術(shù)的學習和應用，不斷摸索，整個橋梁工程領(lǐng)域逐步實現(xiàn)信息化、標準化、智能化、一體化，人工智能才會生根發(fā)芽，最終走向成熟，進一步實現(xiàn)智慧化。

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