基于数字孪生技术的桥梁全寿命周期结构健康监测框架搭建

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

志远 王

摘要

本文面向桥梁基础设施全寿命周期管理需求,构建了一套基于数字孪生技术的结构健康监测框架。该框架以物理桥梁为实体基础,通过多源异构传感器网络实时采集应变、位移、加速度及环境参数等数据;依托统一时空基准与轻量化模型映射机制,实现物理世界与虚拟模型的动态同步;集成状态评估、异常识别与演化预测三大核心功能模块,支持从服役状态感知到风险趋势推演的闭环决策支持。框架在典型预应力混凝土连续梁桥上完成部署验证,结果表明其可稳定支撑高频数据接入、毫秒级模型响应与多维度健康指标生成,显著提升监测系统的时效性、一致性和可解释性。

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

栏目

Articles

参考

[1] 车世杰, 车行辉. 大型跨海大桥主动防船撞预警关键技术研究[J]. 现代交通与路桥建设, 2026, 5(3): 166–168.

[2] HIELSCHER T, KHALIL S, VIRGONA N, et al. A neural network based digital twin model for the structural health monitoring of reinforced concrete bridges[J]. Structures, 2023, 57: 105248.

[3] 王恒. 智慧交通背景下桥梁设计数字化转型研究[J]. 工程建设, 2026, 9(7): 56–56.

[4] 胡鹏, 王鹏. 人工智能在公路桥梁施工安全隐患识别中的应用前景[J]. 现代交通与路桥建设, 2026, 5(6): 166–168.

[5] TORZONI M, TEZZELE M, MARIANI S, et al. A digital twin framework for civil engineering structures[J]. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 2023, 418: 116584.

[6] 于鸿熙, 倪秀永, 张磊, 等. 大箱梁结构表观缺陷多模态特征提取及智能检测模型构建[J]. 项目工程, 2026, 4(3): 46–46.

[7] 邓建德. 公路桥梁钢结构腐蚀防护及耐久性提升养护技术研究[J]. 工程学研究与实用, 2026, 7(8): 157–159.

[8] 张现友, 史利继. 道路机场与桥隧工程中的安全监测与维护技术[J]. 现代交通与路桥建设, 2026, 5(6): 88–90.

[9] 黄泽鑫, 黄修文, 林雁贝, 等. 桥梁健康监测多源传感技术集成综述[J]. 工程与管理科学, 2026, 8(2): 235–235.

[10] COSTIN A, ADIBFAR A, BRIDGE J. Digital Twin Framework for Bridge Structural Health Monitoring Utilizing Existing Technologies: New Paradigm for Enhanced Management, Operation, and Maintenance[J]. Transportation Research Record Journal of the Transportation Research Board, 2023, 2678(6): 1095–1106.

[11] 范祖恒. 人工智能在高速公路故障检测与运维中的应用[J]. 工程学研究与实用, 2026, 7(10): 164–166.

[12] ZHOU C Y, XIAO D H, HU J H, et al. An Example of Digital Twins for Bridge Monitoring and Maintenance: Preliminary Results[C]//Lecture Notes in Civil Engineering. 2021: 1134–1143.