人工智能在橋梁工程上的應用

何 沐

（南京市寧海中學 江蘇南京 210000）

前言

互聯網和計算機科學技術的快速發展，創造了一個個虛擬世界的奇跡，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行競賽，結果以4比1的總比分獲勝，人工智能因此再一次進入了大眾的視野。目前，人工智能技術深刻改變了醫學領域、教育領域和以汽車業為代表的工業領域。

改革開放后，中國的橋梁建設取得了很大的成就，目前中國現代橋梁總數已達86萬座，其中公路橋梁80萬座，鐵路橋梁6萬座，遠遠超過世界其他國家，居世界第一。中國人建設了許多跨度、規模和穩定性等方面世所罕見的高難度橋梁。[1]

但是，目前我國在橋梁設計、施工及運維管理還存在許多可以提升的地方。在設計階段，橋梁設計重復性工作很多，設計人員淪為畫圖人員，眾多設計成果得不到有效積累；在施工階段，施工流程繁雜，缺乏經驗的管理人員經常難以有效評估所有的進度影響因素和危險因素，致使施工進度的滯后和質量的下降，甚至產生危險的事故；在運維管理階段，檢查記錄大都是紙質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。而且運維過程中產生了大量的數據，比如傳感器記錄的結果，是沒有得到有效利用的，目前只是作為報警閾值的核查。

如何利用人工智能技術實現橋梁的智能化設計、精細化施工管理及科學運維養護是未來橋梁的發展方向。

一、人工智能技術

人工智能（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，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、推薦引擎和協助過濾算法、情境感知計算、語音翻譯、視頻內容自動識別等[2]。

目前人工智能技術在工業上主要有以下3個方面：

1.數據的可視化分析。通過收集工業設備運行過程中的各項數據（溫度、濕度、能耗、效率等），然后通過人工智能技術整理數據、分析數據，根據分析結果優化生產線降低能耗和檢測設備是否產生異常；

2.設備的自我診斷。如果某條生產線出問題，通過人工智能的智能分析，可以迅速定位產生異常的設備和診斷異常出現的原因，同時根據歷史運維的記錄或者標準指導維修人員如何修復出現的問題，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，提前發現可能出現異常的設備，從而提前通知維護人員修復該設備。

工業領域在許多方面走在土木工程領域的前面，人工智能在工業上的應用會啟發我們如何在橋梁工程中應用該技術提高生產力。

二、人工智能在橋梁設計中的作用

橋梁設計方的主要工作分為計算和出圖，故本節從圖形和模型的檢查、自動化設計與真實情況模擬三個角度介紹人工智能在橋梁設計中的作用。

（一）圖紙和模型的檢查

針對工程中規范多樣化，模型差異化的特點，清華大學的張荷花等人通過研究各類建筑規范的規則，將其轉換為計算機可以識別的領域規則；對建筑信息化模型（以下簡稱BIM模型）的信息結構進行語義模型的抽取；然后根據抽取的語義模型和領域規則給出BIM模型是否符合建筑規范的結論；最后通過大量的BIM模型數據的挖掘、清洗與數理，使得檢查工具自我提升，變得更加智能高效[3]。

（二）自動化設計

“智能設計”是許多設計院科研部門一直致力于攻克的領域，其最核心的功能是自動出圖。根據一些邊界條件的設定，自動計算，自動出圖，解決了橋梁設計師們要花費大量時間畫圖的痛點，讓其專心于設計，是十分有價值有前景的領域。但橋梁設計本身具有較大的隨機性，稍微復雜些的工程很難用有限的邊界條件進行規定。如果能把設計單位設計的橋梁作為一個學習的庫，通過訓練一個人工智能的“設計師”，使其能夠吸收眾多設計師的成果，相信不僅能快速完成常規項目，對于復雜甚至需要創造性的項目也能勝任。

不過，二維圖紙自身數據信息是離散的，沒有結構化地存儲起來，無法清晰地用計算機語言去理解，故很難用于人工智能尤其是深度學習的訓練。這也是人工智能技術目前未能在橋梁設計中應用的主要原因。未來橋梁的設計將由二維平面化改變為三維立體化，即BIM時代。BIM(Building Information Modeling)概念誕生于2002年，由Autodesk公司首次提出，對全球的建筑行業有很大的影響。BIM的核心理念是通過數據結構化存儲的三維模型管理建筑的全生命周期，即建筑的設計、施工、運維和最終的拆除，并且建筑行業的各類角色和團隊都可以基于該三維模型進行工作上的協同。一個模型終生使用，數據傳遞完整高效，提高效率、節約成本。

BIM這種結構化的建筑信息數據庫為人工智能技術在橋梁設計中的應用奠定了基礎。人工智能可以實現橋梁各個構件的系統性科學設計。將人工智能運用到橋梁設計中，可以模擬結構工程師“安全”的理性思維與設計師“美觀”的感性思維，從而實現建筑“制造”向建筑“創造”的轉化，最終促進智慧化建筑的快速發展。

（三）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，把橋梁所處環境和所得到的各類數據之間進行融合，得出了危害建筑安全和結構穩定的因素，增強了橋梁的可靠性。目前有限元模擬在國內應用得很廣泛，也配合大量實驗進行了對比，但是每個項目彼此獨立，許多參數的選擇和模擬都憑借設計人員的經驗，缺乏一定的科學性。如果能用人工智能把信息統籌整理起來，可以大大增加效率、降低成本，最關鍵的是大大增加項目的科學性。

三、人工智能在橋梁施工中的作用

（一）施工規劃

橋梁的施工現場往往有3大特點：1.施工環境千差萬別；2.施工可選方案有很多；3.隨機事件概率大。這3個特點導致現場施工管理人員需要根據具體的施工現場環境及資源，布置機械及廠房的位置，規劃施工機械的路線及頻率，合理分配材料和人力的使用。根據具體的施工條件來選擇合適的施工方案，根據各類隨機事件的發生來調整施工步驟，以達到效率最高、成本最低的狀態。但是由于各種因素的疊加影響和時間緊迫，哪怕經驗豐富的施工管理人員也經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現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。

在施工前的規劃及施工過程中的及時調整，收集匯總及分析人機料法環等多種關鍵信息，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劃的智能化。例如，根據施工單位目前所擁有的機械和附近材料庫的信息，自動規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，最終達到可行且經濟的最優化配置，大大節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據儲存在統一的數據庫里，每座橋梁的基本信息都可以與其他橋梁進行分析比對。根據已有的成功案例迅速導出合理的實施方案，實現了施工管理的智能化及現代化。

（二）施工管理

施工安全管理方面，橋梁施工過程中的物聯網技術為橋梁建設的信息化與智能化奠定了基礎。通過物聯網技術可以實時掌握橋梁各個構件在生產、運輸、存放、吊裝施工及后期運維過程中的信息變化與碰撞檢測，同時可以感知各構部件信息匹配及實時情況，做到事故發生的提前預報，從而降低事故發生的概率、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，實時分析數據是否在安全的范圍內，為進一步推動后續施工過程提供了切實有效的依據，保證了施工過程的安全性。

施工進度管理方面，利用人工智能技術構建進度與資源之間的關系模型，并找出人機料法環等資源變化對于進度的影響方式及其比重。在資源及施工情況發生變化時，可以及時定量地獲得該變化對于施工進度的影響，同時可以通過該模型找出最優化的彌補方案，使得施工進度的調整更具動態性和科學性。

四、人工智能在橋梁運維中的作用

（一）運維數據處理

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

如果將人工智能與橋梁運維相結合，可以快速處理海量信息，提取關鍵的數據指導運維階段的決策，真正實現及時預防和對癥下藥。建筑物故障診斷預測與健康管理(Building Prognostic and Health Management，B-PHM)是AI+智慧建筑的典型應用場景之一[5]。設備監控+設備管理+能耗監測和能源管理=建筑能源管理系統(Building Energy Management System，BEMS)。對復雜建筑設備的全生命周期進行故障診斷、預測、健康狀態評估和健康管理。圖1基于神經網絡專家系統的故障診斷模型具體案例，以神經網絡技術為核心，建立專家系統，采用專家系統的相關經驗完成解釋、預測等工作。

圖1 基于神經網絡專家系統的故障診斷模型

趙雪峰等人將人工智能與智能手機相結合，利用智能手機拍攝橋梁混凝土裂紋圖片，再利用人工智能深度學習中的卷積神經網絡識別和定位圖片中的裂紋以達到裂紋檢測的目的。最后提出了基于人工智能與智能手機相結合的混凝土裂紋檢測大數據模式，調動公眾來收集混凝土裂紋圖片大數據，充分利用智能手機與人工智能技術的優勢，使得混凝土裂紋圖片大數據的收集與裂紋檢測成為可能[5]。

（二）運維方案管理

橋梁的巡檢十分重要，但往往難度很大且需要大型機械的輔助，費時費力并會影響橋梁的正常通行。因此，近幾年無人機開始應用于橋梁的巡檢中，但人為操作效率低且危險系數較大。如果采用人工智能技術，把巡檢關鍵點及橋梁三維模型結合，自動生成巡檢路線及拍攝區域，則能大大增加巡檢的效率。

五、展望

人工智能和大數據實際上是密切相關的，只有整個建筑行業達到一個較大的信息化水平，才能有應用人工智能的土壤，最終實現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、自動化的方向發展，橋梁建設人員應該更加注重對信息技術的學習和運用。人工智能技術將提高我們對數據的分析和處理能力，能夠使專業知識數據化，從而提高工作的效率和質量。我們中學生也應在橋梁智能化上不斷摸索，以便橋梁運營更加專業化。