【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及斜拉桥施工领域，特别涉及一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法及系统。
技术介绍
1、目前，矮塔斜拉桥是介于连续梁桥和斜拉桥之间的一种新颖的桥型，其造型类似斜拉桥，主梁桥面类似连续梁桥，具有塔矮、梁刚、索集中的特点。矮塔斜拉桥与连续梁相比具有结构新颖跨越能力大、施工简单、经济等优点；与斜拉桥相比具有施工方便、节省材料、主梁刚度大等优点，使得矮塔斜拉桥具有广阔的发展空间。
2、在施工监督方面，传统施工监控技术依赖于传感器收集数据，人工分析数据，专家系统提供决策支持。在施工控制上，需要大量计算资源，且结果依赖于输入参数的准确性，而且主要是借助于监狱建筑信息模型的数字技术，通过图像识别、自然语言处理，但是无法达到对于矮塔斜拉桥的力学情况进行监督。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法及系统，其能够解决统施工监控技术依赖于传感器收集数据，人工分析数据，专家系统提供决策支持。在施工控制上，需要大量计算资源，且结果依赖于输入参数的准确性，而且主要是借助于监狱建筑信息模型的数字技术，通过图像识别、自然语言处理，但是无法达到对于矮塔斜拉桥的力学情况进行监督的问题。
2、第一方面，本专利技术提出一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，包括：
3、获取矮塔斜拉桥的施工指标；其中，施工指标包括：工程技术指标和立体布置指标；
4、根据立体布置指标，进行矮塔斜拉桥的几何建模；
5、通过几何建模，
6、通过力学模型和工程技术指标，搭建矮塔斜拉桥的深度监督模型；
7、通过深度监督模型进行施工过程监督，判断是否进行施工工艺优化。
8、结合第一方面，所述获取矮塔斜拉桥的施工指标，包括：
9、获取矮塔斜拉桥的项目指标数据，并输入预设的工艺大模型，确定施工工艺数据和立体布置示意图；
10、根据施工工艺数据，进行成本核算，确定符合成本要求的工程工艺技术，并设定工程技术指标；
11、根据立体布置示意图，进行工程量核算和环境适配度计算，确定符合环境要求的立体布置指标。
12、结合第一方面，所述根据立体布置指标，进行矮塔斜拉桥的几何建模，包括：
13、将立体布置指标导入建模软件中得到矮塔斜拉桥的实景三维模型；
14、根据实景三维模型，进行几何拆分，确定矮塔斜拉桥的几何结构；其中，几何结构包括：桥塔、主梁、斜拉索、桥墩、地基、支座、栏杆、排水通道；
15、通过几何结构，进行矮塔斜拉桥的几何建模。
16、结合第一方面，所述通过几何建模，划分矮塔斜拉桥的关键建设周期包括：
17、将几何模型与工程技术指标关联，确定矮塔斜拉桥的施工流程；其中，施工流程包括梁段预应力施工、挂篮拼装、悬臂浇筑梁段施工、边跨合拢段施工、中跨合拢段施工和体外预应力施工；
18、根据施工流程，设定每一建设周期的质量指标和检测措施；
19、通过检测措施进行每一建设周期的工艺赋权，确定关键施工指标；
20、并通过关键施工指标，确定关键建设周期。
21、结合第一方面，所述检测措施包括整个施工流程中的变形监测、异步挂篮倾覆监测；
22、变形监测通过预先在挂篮结构底部模板设定线性测试基准点，进行电感测试，电感测试数据包括：测量时间、测点温度(温度型)、绝对位移值、相对位移值、零点值；
23、异步挂篮倾覆监测同预先在挂篮装置上设置测斜仪进行多方位测试，测斜仪中设定有挂篮倾覆的报警角度。
24、结合第一方面，所述确定每个关键建设周期的力学模型，包括：
25、根据关键建设周期内的施工结构和力学指标，建立对应施工结构的子力学方程；
26、根据子力学方程，建立矮塔斜拉桥的整体几何拓扑关系，生成不同矮塔斜拉桥不同施工结构之间的力学变换矩阵；
27、通过力学变换矩阵，确定每个施工结构的受力特点和力学变化规律；
28、通过受力特点和力学变化规律，生成每个关键建设周期的力学模型。
29、结合第一方面，所述通过力学模型和工程技术指标，搭建矮塔斜拉桥的深度监督模型，包括：
30、根据力学模型和工程技术指标，建立矮塔斜拉桥的有限元模型；其中，有限元模型用于进行施工过程中实测数据和有限元分析结果的对比验证；
31、将有限元模型与预设的深度神经网络结合，生成深度监督模型；其中，深度神经网络用于对矮塔斜拉桥的施工过程识别。
32、结合第一方面，所述通过深度监督模型进行施工过程监督，判断是否进行施工工艺优化，包括：
33、获取施工过程中的实测数据，并输入深度监督模型，进行施工过程建模；
34、根据施工过程建模，分别进行质量指标监督测验和质量风险监督测验；
35、根据质量指标监督测验，判断是否能够进行工艺优化，并输出工艺优化控制参数；
36、通过工艺优化控制参数进行施工过程优化，并在多次施工过程优化后仍无法达到目标施工质量指标时，通过质量风险监督测验，确定施工工艺风险。
37、结合第一方面，所述施工工艺优化还包括：
38、根据施工过程建模，搭建工程明细模型；其中，工程明细模型依赖于力学模型搭建，并进行不同施工结构之间关联性标注；
39、基于工程明细模型，对每一施工结构的施工工艺进行质量评分，并通过质量评分和目标工艺质量确定工艺优化系数，工艺优化系数和工艺优化控制参数相关联。
40、第二方面，一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制系统，其包括：
41、施工指标采集模块：获取矮塔斜拉桥的施工指标；其中，施工指标包括：工程技术指标和立体布置指标；
42、几何建模模块：根据立体布置指标，进行矮塔斜拉桥的几何建模；
43、力学模型搭建模块：通过几何建模，划分矮塔斜拉桥的关键建设周期，确定每个关键建设周期的力学模型；
44、深度监督模块：通过力学模型和工程技术指标，搭建矮塔斜拉桥的深度监督模型；
45、工艺优化模块：通过深度监督模型进行施工过程监督，判断是否进行施工工艺优化。
46、本专利技术有益效果在于：
47、本专利技术通过ai技术，可以实现对施工过程的实时监控和自动评估，快速识别问题并进行优化。在施工前和施工过程中，需要对结构的未来状态进行预测，以评估风险。ai模型可以基于历史数据和现有条件进行预测，帮助管理者做出更准确的决策。
48、下面通过附图和实施例，对本专利技术的技术方案做进一步的详细描述。
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1.一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述获取矮塔斜拉桥的施工指标，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述根据立体布置指标，进行矮塔斜拉桥的几何建模，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述通过几何建模，划分矮塔斜拉桥的关键建设周期包括：
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述检测措施包括整个施工流程中的变形监测、异步挂篮倾覆监测；
6.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述确定每个关键建设周期的力学模型，包括：
7.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述通过力学模型和工程技术指标，搭建矮塔斜拉桥的深度监督模型，包括：
8.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，
9.如权利要求8所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述施工工艺优化还包括：
10.一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述获取矮塔斜拉桥的施工指标，包括：
3.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述根据立体布置指标，进行矮塔斜拉桥的几何建模，包括：
4.如权利要求1所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述通过几何建模，划分矮塔斜拉桥的关键建设周期包括：
5.如权利要求4所述的一种基于人工智能的矮塔斜拉桥施工控制方法，其特征在于，所述检测措施包括整个施工流程中的变形监测、异步挂篮倾覆监测；
<...【专利技术属性】
技术研发人员：刘绍云，丁锐，杨立洋，朱俊臣，赵宇，沈国栋，朱宇，李栋，柏勇成，刘大龙，杨秦栋，陈智龙，王东东，
申请(专利权)人：中铁十局集团第三建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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