基于BIM的高速公路橋梁養護綜合管理系統設計

劉 勇，徐 峰，張 超，蔣 藝

(1.中電建路橋集團有限公司，北京 100048；2.中電建(廣東)中開高速公路有限公司，廣東 江門 529000；3.中國電建集團中南勘測設計研究院有限公司，湖南 長沙 410014)

0 引言

隨著我國經濟的不斷發展，交通設施建設不斷朝著專業化、高速化發展。高速公路作為交通樞紐中的重要構成，其公路橋梁的養護十分重要[1]。高速公路作為國民經濟的重要連接，其管理系統直接關系著人身安全和財產安全。因此，高速公路橋梁養護綜合管理成為了當前研究的熱點。對高速公路橋梁養護綜合管理的研究主要是建立在對高速公路橋梁養護綜合管理的地理信息進行數據分析的基礎上，并采用模糊信息融合方法、特征綜合提取方法、自適應參數融合方法和空間信息分配方法等[2-3]，結合大數據和相關約束條件進行高速公路橋梁養護綜合管理系統的設計。

相關學者對該領域進行了大量的研究，喬旭等[4]提出一種基于可擴展的標記語言(extensible markup language，XML)的公路養護管理系統通用設計技術。在集成框架(struts spring hibernate，SSH)基礎上，將生成系統的文件分為靜態信息層與參數層。根據實際需求在參數層配置界面元素類型和數據實體信息等參數,結合靜態信息層的基礎數據,生成通用公路養護管理系統。該系統增強了公路養護管理系統的通用性，但對于相關信息特征提取的準確性還不高，仍有待進一步優化。顏鵬等[5]提出一種橋梁技術狀況智能評定系統。該系統將公路橋梁技術狀況、橋梁數據庫系統以及數學建模理論進行有機結合，構建了橋梁質量評定系統。該系統可對公路橋梁構件、部件以及結構等狀況進行評定，確定橋梁病害部分詳情，并對橋梁進行有效評定，對橋梁可進行有針對性的維護。但該系統評定的數據不細致，易導致評價效果差。

基于上述問題，為了提高高速公路竣工段的養護管理效果，本文提出一種基于建筑信息模型(building information modeling,BIM)技術的高速公路橋梁養護綜合管理系統。通過構建BIM 高速公路橋梁養護綜合管理模型，并對其進行優化，提高了綜合信息相關特征提取的準確度，縮短了數據調度耗時。與其他系統相比，本文系統可有效提升高速公路橋梁養護綜合管理的信息化，具有一定實際意義。

1 高速公路橋梁養護綜合管理模型構建

1.1 BIM數據庫模型構建

BIM數據庫模型的構建過程如圖1所示。

圖1 BIM數據庫模型的構建過程Fig.1 Building process of BIM database model

為了實現基于BIM的高速公路橋梁養護綜合管理系統，需要構建高速公路橋梁養護綜合信息的多層次BIM數據庫模型。采用大數據信息融合和參數調度法，對高速公路橋梁養護綜合信息進行融合調度[6]。通過多維空間BIM地理信息數據挖掘法，融合高速公路橋梁養護綜合管理過程中的信息，構建BIM數據庫模型。

圖1 中，通過傳感器采集橋梁樣本信息，得到信息樣本關聯規則集，表示為：

(1)

式中：U為信息樣本關聯規則集；A為信息屬性的非空集合橋梁樣本信息；V為域滿足收斂條件。

通過確定高速公路橋梁養護綜合信息管理的關聯特征量，分析樣本信息，建立信息樣本指標體系，得到的指標體系函數為：

(2)

式中：H為指標體系函數；xij為關聯特征量,i、j為樣本關聯規則集中的2個量,s(xij)為橋梁斷面信息；t(xij)為橋梁長度信息。

根據指標體系函數，構建高速公路橋梁養護綜合管理信息數據的統計分析模型，為：

(3)

式中：S為信息集合，且A∈S;Sβ為信息關聯系數；X為具備關聯性的信息；S(X)為具備關聯性的養護信息總量；X1為不具備關聯性的信息。

通過以上分析，構建的高速公路橋梁養護綜合管理的BIM數據模型表達式為：

ind(P)=aq+qg+∑S(X)+U2

(4)

式中：ind(P)為BIM數據模型函數；ag代表高速公路數據總量集合；aq為橋梁養護數據總量集合。

1.2 BIM信息存儲模型構建

在構建的高速公路橋梁養護綜合管理BIM數據庫模型基礎上，通過模糊自相關檢測和信息融合的方法，融合高速公路橋梁養護綜合管理的大數據信息[7]。

結合統計分析方法，進行高速公路橋梁養護綜合信息融合管理。其表達式為：

(5)

式中：f(s)為函數；p為差異度屬性；Q為綜合養護管理的決策集合；s為橋梁斷面。

高速公路橋梁養護綜合管理的信息分布論域滿足收斂條件：A=P&Q。

當X?U，R?A條件成立時，高速公路橋梁養護綜合信息融合管理的邊界條件為：

(6)

式中：Rβ(x)為滿足高速公路養護綜合信息融合的邊界集合；R(x)為高速公路橋梁養護綜合信息融合的總數集；β為關聯度屬性，β∈U。

結合條件屬性決策分類方法，得到高速公路橋梁養護綜合信息管理的信息對象解，為：

(7)

通過對高速公路橋梁養護綜合管理BIM信息對象解的融合處理[8]，可以得到高速公路橋梁養護綜合管理的BIM信息存儲模型。其表達式為：

(8)

式中：Y(X)為BIM信息；Px為滿足差異度屬性的信息總數；Qx為滿足綜合養護管理決策的信息總數；βx為滿足關聯度屬性的信息總數。

通過上述分析，建立高速公路橋梁養護綜合管理的BIM數據庫模型以及信息存儲模型，再通過BIM信息調度，進行高速公路橋梁養護綜合管理的優化。

2 高速公路橋梁養護綜合管理系統優化

2.1 BIM信息調度

在構建高速公路橋梁養護綜合管理模型的基礎上，對高速公路橋梁養護綜合管理系統進行優化。

采用隨機博弈模型描述高速公路橋梁養護綜合管理信息評估的效益均衡函數，即：

(9)

采用主特征建模，建立高速公路橋梁養護綜合管理的BIM底層數據庫，得到熵權信息分布維數，為：

(10)

式中：fn(k)為熵權信息分布維數；b為熵權維數；k為公路橋梁養護數據特征量；f(k-1)為去除基本特征量的信息分布維度；f(k)為信息分布維度。

基于ID3決策尋優的方法，得到高速公路橋梁養護綜合管理的BIM信息分布自相關函數C(τ)，即：

C(τ)=∑[x(t)+x(t+τ)]

(11)

式中：x(t)和x(t+τ)分別為t和(t+τ)時刻對應的高速公路橋梁養護綜合管理的BIM信息提取的相似特征量。

在上述高速公路橋梁信息管理大數據分析基礎上，對系統進行優化設計，以提高高速公路橋梁養護綜合管理質量。

在高速公路橋梁養護綜合管理的大數據信息融合特征分布的基礎上，得到特征分布判決式，為：

(12)

通過計算得到高速公路橋梁養護綜合信息融合的關聯因素特征量[10]。通過模糊度預測，獲取高速公路橋梁養護綜合管理和BIM資源信息調度的數學模型，即：

(13)

式中：cij為信息調度的適應性特征量。

如果xij=1,則表示高速公路橋梁養護綜合信息管理的差異值。如果xij<1，則表示差異度不明顯。

通過以上分析，可實現BIM信息調度，從而進行高速公路橋梁養護綜合管理。

2.2 高速公路橋梁養護綜合管理優化

根據高速公路橋梁養護綜合管理信息調度結果進行模糊尋優，進而實現高速公路橋梁養護綜合管理系統優化。所得的尋優參數為：

(14)

采用參數融合方法，明確高速公路橋梁養護綜合管理目標損害因素[11]，得到優化管理的空間密度特征，為：

(15)

式中:Ii,j(t)為空間密度特征值；D″i,k(t)為高速公路橋梁養護綜合管理信息增益值；D″k,j(t)為管理空間密度值。

構建高速公路橋梁養護綜合管理的資源信息調度模型[12]，得到空間分布函數，為：

(16)

式中：D″i,j(tn+1)、D′i,j(tn)分別為在tn+1時刻和tn時刻分別進行高速公路橋梁養護綜合管理的BIM空間映射。

(17)

高速公路橋梁養護綜合管理系統優化流程如圖2所示。

圖2 高速公路橋梁養護綜合管理系統優化流程Fig.2 Optimization process of highway bridge maintenance integrated management system

3 仿真試驗分析

3.1 試驗環境

為了驗證本文系統在實現高速公路橋梁養護綜合管理中的應用性能，進行仿真試驗分析。選擇中電建(廣東)中開高速公路有限公司的高速某一橋梁的局部進行仿真試驗分析，采用SPSS 14.0統計分析軟件，對高速公路橋梁養護綜合管理過程中的信息進行處理和統計分析。試驗操作系統為Windows 7.0 ，運行內存為8 GB。

3.2 試驗參數

高速公路橋梁養護綜合管理的BIM屬性指標如表1所示。

表1 高速公路橋梁養護綜合管理的BIM屬性指標Tab.1 BIM attribute index of highway bridge maintenance integrated management %

在此基礎上，提取高速公路橋梁養護綜合管理的BIM信息管理特征量。得到的自相關特征提取結果如表2所示。

表2 自相關特征提取結果Tab.2 Autocorrelation feature extraction results

根據表1和表2所示的參數指標設計，對比本文系統、喬旭等[4]提出的基于XML的公路養護管理系統以及顏鵬程等[5]提出的橋梁技術狀況智能評定系統，并提取高速公路橋梁自相關特征量的準確度和橋梁信息調度的耗時，以驗證本文系統的科學有效性。

3.3 試驗結果分析

3.3.1 高速公路橋梁自相關特征量提取的準確度

為了驗證本文系統的可行性，試驗分析了本文系統、喬旭等[4]提出的基于XML的公路養護管理系統以及顏鵬程等[5]提出的橋梁技術狀況智能評定系統提取高速公路橋梁自相關特征量的準確度。高速公路橋梁自相關特征量的準確度對比如圖3所示。

圖3 高速公路橋梁自相關特征量的準確度對比Fig.3 Accuracy comparison of autocorrelation feature parameters of highway bridges

分析圖3可以看出，在相同試驗環境下，本文系統對高速公路橋梁自相關特征量提取的準確度高于其他2種系統，最高可達99 %，而其他2種系統提取的準確度最高分別為74%和60%。這是由于本文系統結合統計序列分析方法，進行高速公路橋梁養護綜合管理信息融合調度，通過模糊度預測，運用模糊自相關檢測和特征融合調度方法，提高了自相關特征量提取的準確度，由此驗證了本文系統的有效性。

3.3.2 高速公路橋梁信息調度的耗時

為了進一步驗證本文系統的可行性，試驗分析3種系統用于高速公路橋梁信息調度的耗時。高速公路橋梁信息調度的耗時對比如圖4 所示。

圖4 高速公路橋梁信息調度的耗時對比Fig.4 Time-consumption comparison of highway bridge information schedulings

分析圖4可以看出，隨著迭代次數的變化，3種系統對高速公路橋梁信息調度的耗時存在一定差異。其中，本文系統的耗時最短，約為1 s，而其他2種系統的調度耗時高于本文系統，由此驗證了本文系統的有效性。

4 結論

通過BIM地理信息融合技術，進行高速公路橋梁養護綜合管理系統和模型的優化設計，構建高速公路橋梁養護綜合管理的資源調度模型，提出一種基于BIM技術的高速公路橋梁養護綜合管理系統。該系統可對高速公路橋梁養護綜合管理信息調度結果進行模糊尋優，實現高速公路橋梁養護綜合管理系統的優化。試驗結果表明：采用本文系統進行高速公路橋梁養護綜合管理的信息融合度水平較高，資源調度能力較好，提高了高速公路橋梁養護綜合管理水平。在以后的研究中，將根據實際應用情況，進一步優化大量自相關特征量提取下的準確度和信息調度耗時，優化系統構架，為高速公路設計、施工、養護、運營等綜合管控系統的推進提供幫助。