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PART-1 前言 近年來,我國(guó)的橋梁工程無論在建設(shè)規(guī)模還是科技水平上,均已躋身世界先進(jìn)行列,進(jìn)入了橋梁建設(shè)的快速發(fā)展期。伴隨著橋梁建設(shè)過程中的設(shè)計(jì)、施工、運(yùn)維等,勢(shì)必會(huì)有海量的數(shù)據(jù)需要存儲(chǔ)和處理,以及橋梁結(jié)構(gòu)的復(fù)雜化、設(shè)計(jì)-施工-運(yùn)維的一體化和運(yùn)營(yíng)管理的精細(xì)化等要求,對(duì)存儲(chǔ)、計(jì)算設(shè)備的能力提出了更高的要求。 云計(jì)算(Cloud Computing)是一種基于互聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算方式,通過這種方式,共享的軟硬件資源可以按需求提供給各種計(jì)算機(jī)終端、移動(dòng)終端等設(shè)備[1][2](圖 1)。其主要特點(diǎn)包括:云服務(wù)的訪問不受時(shí)間和地點(diǎn)的限制,并且可以通過任意互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進(jìn)行訪問;多用戶共享計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施,保證隱私安全;計(jì)算資源的彈性屬性好,即可根據(jù)用戶需求增加或減少對(duì)計(jì)算資源的請(qǐng)求[3]。云計(jì)算概念仍在不斷發(fā)展中,目前其核心技術(shù)包括BIM,大數(shù)據(jù)(Big Data),物聯(lián)網(wǎng)(Iot, Internet of Things),AI,VR(Virtual Reality),AR(Augmented Reality),移動(dòng)計(jì)算(Mobile Computing),機(jī)器人(Robotics)等。 云計(jì)算自2006年由亞馬遜(Amazon)公司率先推出以來,近十幾年發(fā)展迅速,在世界范圍、多個(gè)行業(yè)內(nèi)產(chǎn)生了廣泛影響,在建筑行業(yè)的應(yīng)用逐年增多,在我國(guó)的發(fā)展尤為迅速[4][5]。 圖 1 云計(jì)算概念圖[1] (A)截止2019年一季度的文獻(xiàn)數(shù)量 (B)作者國(guó)別分布 圖 2 建筑行業(yè)(Construction Industry)中云計(jì)算相關(guān)英文文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)[4] 我國(guó)橋梁工程深入發(fā)展所帶來的新問題和新要求,很多方面是與云計(jì)算的特點(diǎn)相契合的,兩者的結(jié)合一定程度上是必然的[6]。本文嘗試通過文獻(xiàn)檢索,對(duì)橋梁工程中的云計(jì)算應(yīng)用進(jìn)行總結(jié),主要包括基于云計(jì)算的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)平臺(tái)架構(gòu)、大數(shù)據(jù)處理和物聯(lián)網(wǎng)及基于云計(jì)算的橋梁BIM及協(xié)同設(shè)計(jì)等方面。 PART-2 基于云計(jì)算的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng) 目前,云計(jì)算在橋梁結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)(Structural Health Monitoring,SHM)系統(tǒng)中的應(yīng)用主要集中在監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存貯、數(shù)據(jù)的可視化處理及多終端接口等方面,有少量系統(tǒng)利用云平臺(tái)的強(qiáng)大計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的(準(zhǔn))實(shí)時(shí)分析。 2.1 SHM云平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)方面 結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)會(huì)生成大量的各種類型數(shù)據(jù),云計(jì)算的合理應(yīng)用可為SHM的長(zhǎng)期部署提供可靠保證,Jeong S等[7]設(shè)計(jì)了一套基于云平臺(tái)的橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng),該系統(tǒng)包括虛擬機(jī)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)及云端服務(wù)器,可實(shí)現(xiàn)SHM數(shù)據(jù)的彈性管理、共享和有效利用,該系統(tǒng)還在一座實(shí)橋上進(jìn)行了測(cè)試,結(jié)果表明該云平臺(tái)可以有效管理傳感器數(shù)據(jù),方便了管理人員及時(shí)可靠地獲取數(shù)據(jù)。 (A)系統(tǒng)架構(gòu) (B)傳感器管理、數(shù)據(jù)查詢移動(dòng)終端 圖 3 基于云平臺(tái)的橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[7] 位移監(jiān)測(cè)是橋梁健康監(jiān)測(cè)及保證結(jié)構(gòu)安全的重要內(nèi)容之一,拉線式位移監(jiān)測(cè)費(fèi)用較高,傳統(tǒng)的無線位移監(jiān)測(cè)傳輸距離受限,設(shè)備維護(hù)及數(shù)據(jù)處理困難,Shitong Hou等[8]基于物聯(lián)網(wǎng)(IoT)概念設(shè)計(jì)了一種低成本、低功耗的無線位移傳感器,可直接向云端服務(wù)器發(fā)送監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),并在網(wǎng)頁(yè)端遠(yuǎn)程分析及可視化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。 圖 4 基于云服務(wù)器的無線位移監(jiān)測(cè)系統(tǒng)框圖[8] 綜合多種來源的大量數(shù)據(jù)、形成有效的以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策系統(tǒng)是SHM系統(tǒng)成功的關(guān)鍵,Alampalli S等[9]提出了一個(gè)基于多種相關(guān)監(jiān)測(cè)和分析數(shù)據(jù)并及時(shí)做出風(fēng)險(xiǎn)決策的大數(shù)據(jù)分析框架,其數(shù)據(jù)源包括傳感器采集的近實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流、歷史巡檢數(shù)據(jù)及結(jié)構(gòu)計(jì)算模型的分析數(shù)據(jù),該框架實(shí)現(xiàn)快速?zèng)Q策的關(guān)鍵在于四項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用:云計(jì)算、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)處理、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)支持及內(nèi)存分析(in-memory analytics)。作者在一條存在多種危險(xiǎn)源的鐵路線上對(duì)該框架進(jìn)行了驗(yàn)證,可實(shí)時(shí)計(jì)算橋梁關(guān)鍵部件及橋跨的可靠度指標(biāo),并基于風(fēng)險(xiǎn)分析做出決策。 圖 5 對(duì)鐵路網(wǎng)進(jìn)行健康評(píng)估及風(fēng)險(xiǎn)緩釋(risk mitigation)的系統(tǒng)架構(gòu)[8] 意大利Polcevera橋坍塌是由于侵蝕性環(huán)境引起的局部損傷累積直接導(dǎo)致的嚴(yán)重事故,F(xiàn)uringhetti M等[10]基于對(duì)該橋垮塌原因的分析,提出了一種橋梁SHM系統(tǒng)方案及其軟件、硬件布置策略,可實(shí)現(xiàn)對(duì)全部橋梁重要構(gòu)件單元的可靠養(yǎng)護(hù),及時(shí)預(yù)警,防止橋梁結(jié)構(gòu)垮塌。該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存貯與分析采用了云計(jì)算技術(shù)。 圖 6 一種橋梁SHM系統(tǒng)的軟件布置方案[10] 張若鋼等[11]以一座主跨180m的三跨連續(xù)梁為例,探討了基于“北斗系統(tǒng)”的橋梁變形監(jiān)測(cè),變形數(shù)據(jù)存貯在云數(shù)據(jù)中心,并實(shí)現(xiàn)了多終端訪問。楊亮等[12]以云計(jì)算在橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用為背景,從安全角度分析了云計(jì)算系統(tǒng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)和威脅,介紹了橋梁健康監(jiān)測(cè)云計(jì)算系統(tǒng)各層次的安全防護(hù)體系,闡述了云計(jì)算安全防護(hù)體系在云計(jì)算系統(tǒng)中的重要作用。朱仕村等[13]則提出了一種新興的由第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)提供服務(wù)的結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)云的概念,描述了云平臺(tái)的系統(tǒng)架構(gòu),回顧了相關(guān)技術(shù)的研究現(xiàn)狀并展望了應(yīng)用前景。 2.2 SHM大數(shù)據(jù)處理方面 橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通常會(huì)接入數(shù)百至上萬個(gè)傳感器,系統(tǒng)應(yīng)考慮大量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)并發(fā)處理的場(chǎng)景;系統(tǒng)對(duì)大風(fēng)、地震、超載、車船撞擊等突發(fā)事件及偶然荷載響應(yīng)的實(shí)時(shí)性要求高,數(shù)據(jù)采集通常為連續(xù)動(dòng)態(tài)采集,部分監(jiān)測(cè)項(xiàng)采集頻率更高(如振動(dòng)),一般一座大型橋梁的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)一年可產(chǎn)生數(shù)百GB的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。此外,系統(tǒng)還需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波、物理量轉(zhuǎn)換、溫度補(bǔ)償、時(shí)頻域轉(zhuǎn)換、統(tǒng)計(jì)值計(jì)算等大量數(shù)據(jù)處理。如此海量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、處理、分析、存儲(chǔ)等依靠傳統(tǒng)方法已很難處理,作為云計(jì)算基礎(chǔ)技術(shù)之一的大數(shù)據(jù)(Big Data)架構(gòu)是一種有效的解決方案。 梁柱[14]提出傳統(tǒng)的橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)建設(shè)方式在機(jī)房建設(shè)、軟件開發(fā)及部署上投資大,且管理者后期對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)維管理的難度高。隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)和服務(wù)向云端遷移已成為發(fā)展的必然趨勢(shì)。研發(fā)橋梁健康監(jiān)測(cè)云平臺(tái)需要重點(diǎn)解決大量傳感器高頻信號(hào)的并發(fā)采集及處理、海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析等關(guān)鍵技術(shù)問題,采用分布式實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)架構(gòu)、基于NoSQL的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)及分布式文件系統(tǒng)、分布式計(jì)算框架Spark等可有針對(duì)性地解決這些問題。 圖 7 基于流式大數(shù)據(jù)的分布式實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理架構(gòu)[14] 向陽(yáng)等[15]針對(duì)橋梁健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)在傳輸、處理等環(huán)節(jié)面臨的難題,提出了一種基于K線圖時(shí)間片驅(qū)動(dòng)的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流處理模型,對(duì)傳感器網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速有效地采集,并且減少了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量;針對(duì)斜拉索索力統(tǒng)計(jì)評(píng)估,提出了基于Map/Reduce的索力并行處理模型。 (A)基于K線圖時(shí)間片驅(qū)動(dòng)的滑動(dòng)窗口數(shù)據(jù)流處理模型 ![]() (B)基于Map/Reduce 的索力分布式并行處理流程 圖 8 SHM系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)處理方案[15] Yiming Zhao等[16]提出了一種利用動(dòng)應(yīng)變相關(guān)系數(shù)指標(biāo)對(duì)鉸接的裝配式梁橋協(xié)同工作性能進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法,并在一座實(shí)橋上實(shí)現(xiàn)了動(dòng)應(yīng)變數(shù)據(jù)采集、云端存貯、鉸接性能指標(biāo)(準(zhǔn))實(shí)時(shí)計(jì)算及狀態(tài)診斷的遠(yuǎn)程云監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。 ![]() 圖 9 裝配式梁橋協(xié)同工作性能遠(yuǎn)程云監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)[16] 受計(jì)算能力和數(shù)據(jù)分析方法所限,橋梁SHM系統(tǒng)的海量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的信息目前并未能很好地提取出來,大數(shù)據(jù)(Big data)和人工智能中的深度學(xué)習(xí)(deep learning)技術(shù)是解決這一問題的可能途徑之一。針對(duì)橋梁SHM的具體問題,Sun Limin等[17]提出,大數(shù)據(jù)技術(shù)可分為兩類,即計(jì)算技術(shù)和數(shù)據(jù)分析方法,在SHM系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、存貯和分析的不同階段應(yīng)分步驟綜合運(yùn)用各類別下的具體技術(shù)手段;深度學(xué)習(xí)算法可用于處理諸如視覺觀察的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù),并據(jù)此對(duì)結(jié)構(gòu)損傷進(jìn)行識(shí)別。 ![]() (A)大數(shù)據(jù)技術(shù) ![]() (B)SHM中的大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù) ![]() (C)橋梁SHM大數(shù)據(jù)分析過程 圖 10 橋梁SHM監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)處理方案[17] 凃慧敏等[18]分析了橋梁安全與健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)管理技術(shù)及發(fā)展趨勢(shì),闡述了基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu),探討了關(guān)鍵設(shè)備和軟件選型,對(duì)基于云計(jì)算的橋梁安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。 2.3 物聯(lián)網(wǎng)方面 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是云計(jì)算的基礎(chǔ)技術(shù)之一,是一種借助智能終端,依照約定將物體與互聯(lián)網(wǎng)相連,實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的智能識(shí)別、感應(yīng)、監(jiān)控和管理的網(wǎng)絡(luò)。它能實(shí)現(xiàn)施工現(xiàn)場(chǎng)數(shù)字化、信息化施工和管理,形成全壽命周期的安全管理智能化網(wǎng)絡(luò)。 Shitong Hou等[8]基于IoT概念設(shè)計(jì)了一種低成本、低功耗的無線位移傳感器。 ![]() 圖 11 無線位移傳感器單元集成[8] Tong X.等[19]介紹了低功耗無線加速度傳感器的研制與部署,研究無線網(wǎng)關(guān)上的傳感器和遵循物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議的云平臺(tái)橋梁監(jiān)測(cè),SHM系統(tǒng)在上海赤涇大橋的現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試中得到了驗(yàn)證,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、傳輸、存儲(chǔ)和分析處理等綜合功能。 杜立嬋[20]等基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)設(shè)計(jì)了一種橋梁健康遠(yuǎn)程在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),通過采集預(yù)埋的振弦式傳感器信息,實(shí)時(shí)反應(yīng)橋梁結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)。系統(tǒng)采用ARM處理器STM32F407作為主控制器,采集振弦式傳感器頻率變化及溫度信息,并通過物聯(lián)網(wǎng)NB-IoT模塊BC26將數(shù)據(jù)上傳至云服務(wù)器。此系統(tǒng)采用了目前主流的技術(shù)方案,具有較好的實(shí)用價(jià)值。 ![]() 圖 12 基于NB-IoT無線數(shù)據(jù)采集橋梁監(jiān)測(cè)系統(tǒng)[20] 馬小琴等[21]提出將物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與橋梁構(gòu)造相結(jié)合設(shè)計(jì)一個(gè)橋梁智能健康監(jiān)測(cè)系統(tǒng),從虛擬節(jié)點(diǎn)的構(gòu)建、傳感器的選擇和優(yōu)化布設(shè)、監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)采集與無線傳輸、云端車載的數(shù)據(jù)連接與立體即時(shí)反饋等方面探討了應(yīng)用中涉及的關(guān)鍵問題并提出了相應(yīng)的解決方案。 PART-3 基于云計(jì)算的橋梁BIM及協(xié)同設(shè)計(jì) 簡(jiǎn)而言之,BIM是帶有設(shè)計(jì)參數(shù)的三維模型,同時(shí)也是多用戶信息交流與共享的平臺(tái)?;贐IM 的橋梁結(jié)構(gòu),能夠承載橋梁全生命期不同階段數(shù)據(jù)和資源,對(duì)橋梁構(gòu)件進(jìn)行完整描述,實(shí)現(xiàn)多方管理協(xié)同,提升橋梁工程信息化水平[22]。對(duì)AEC(Architecture-Engineering-Construction)行業(yè),云計(jì)算與BIM的結(jié)合(Cloud-BIM)是BIM應(yīng)用的新階段,必將對(duì)全行業(yè)帶來廣泛而深入的影響[23]。目前對(duì)橋梁Cloud-BIM的研究相對(duì)較少。 Wong J.等[23]通過文獻(xiàn)檢索、分析發(fā)現(xiàn),當(dāng)前多數(shù)Cloud-BIM研究集中在建筑規(guī)劃、設(shè)計(jì)和施工階段,作者建議應(yīng)對(duì)建筑全壽命周期的運(yùn)營(yíng)、維護(hù)、設(shè)備管理及能源效率、拆除,包括結(jié)構(gòu)安全性、可靠性等方面投入更多研究。 ![]() 圖 13 基于云計(jì)算的BIM概念框圖[23] Zhang L.等[24]從云計(jì)算的基本概念出發(fā),對(duì)BIM的云平臺(tái)框架進(jìn)行了分類,包括傳統(tǒng)單機(jī)軟件的云服務(wù)(云存儲(chǔ),云計(jì)算)、軟件開發(fā)商云服務(wù)平臺(tái)和通用云服務(wù)平臺(tái),并對(duì)各平臺(tái)的特點(diǎn)及適用情況進(jìn)行了比較??勺鳛锽IM選擇云平臺(tái)框架的參考。 對(duì)于云計(jì)算在促進(jìn)BIM應(yīng)用、在結(jié)構(gòu)全壽命周期內(nèi)利用BIM以促進(jìn)各方協(xié)作等方面的潛在影響多有研究,但對(duì)協(xié)作的具體方法、數(shù)據(jù)接口等方面研究不多,這也是阻礙BIM協(xié)作平臺(tái)廣泛應(yīng)用的主要障礙。Alreshidi E.等[25]考察了BIM管理方法的需求,提出了基于云計(jì)算的BIM管理平臺(tái)的規(guī)范及流程,并按照軟件工程方法,使用BPMN(Business Process Model Notation)和UML(Unified Modeling Language)對(duì)此進(jìn)行了定義??勺鳛榛谠朴?jì)算的BIM平臺(tái)設(shè)計(jì)參考。 ![]() 圖 14 基于云計(jì)算的BIM平臺(tái)軟件架構(gòu)[25] 許玉娟[26]提出了基于云計(jì)算的BIM施工管理體系模型及結(jié)構(gòu),并以施工模擬為例,介紹了系統(tǒng)的典型應(yīng)用流程,分析了該管理體系的效能。 ![]() 圖 15 基于云計(jì)算的BIM施工管理體系模型[26] 云計(jì)算和BIM技術(shù)使得協(xié)同設(shè)計(jì)成為可能,而基于云計(jì)算的BIM能給予協(xié)同設(shè)計(jì)更大的支持[27]。陳杰等[28][29]構(gòu)建了一個(gè)基于云計(jì)算的BIM協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái),設(shè)計(jì)了其包括BIM建模、任務(wù)劃分與設(shè)計(jì)協(xié)同、設(shè)計(jì)者權(quán)限管理、沖突檢測(cè)與消解、知識(shí)管理和基于BIM模型的擴(kuò)展功能等六大模塊,并通過一個(gè)實(shí)際拱橋工程案例分析了該協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái)的實(shí)施過程。陳杰在文獻(xiàn)[29]中還構(gòu)建了一個(gè)Cloud-BIM施工協(xié)同平臺(tái)。 ![]() 圖 16 基于云計(jì)算的BIM協(xié)同設(shè)計(jì)平臺(tái)[28][29] 總結(jié)與展望 近年來云計(jì)算發(fā)展極為迅速,應(yīng)用十分廣泛,但在土木工程行業(yè),特別是橋梁工程方面的應(yīng)用范圍仍相對(duì)較小,應(yīng)用深度也不大。筆者認(rèn)為,以下方面的研究及應(yīng)用近期值得關(guān)注: (1)基于大數(shù)據(jù)架構(gòu)、AI深度學(xué)習(xí)的橋梁健康監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)分析及可視化; (2)橋梁結(jié)構(gòu)全壽命周期的Cloud-BIM模型及應(yīng)用; (3)橋梁的設(shè)計(jì)、施工(含施工控制)和管養(yǎng)(含SHM系統(tǒng)建立、融合)等部分工作“云服務(wù)”化。 限于作者水平和時(shí)間,本文文獻(xiàn)收集、歸納必有疏漏和不妥之處,敬請(qǐng)批評(píng)指正。 作者簡(jiǎn)介 ![]() 楊興旺,博士,講師。主要研究方向:橋梁結(jié)構(gòu)分析,橋梁施工控制。 郵箱:xwy@swjtu.edu.cn ![]() 唐成,碩士研究生。研究方向:橋梁抗震 郵箱:1287530520@qq.com ![]() 易用強(qiáng),碩士研究生。研究方向:橋梁抗震 郵箱:1711516580@qq.com ![]() 梁偉軍,碩士研究生。研究方向:組合結(jié)構(gòu)橋梁 郵箱:626032655@qq.com 參考文獻(xiàn) [1] https://en./wiki/Cloud_computing. 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