[发明专利]基于数字孪生的预应力钢结构智能张拉方法

说明书

本方法公开了基于数字孪生的预应力钢结构智能张拉方法涉及建筑信息技术领域，针对大跨度预应力钢结构传统张拉安全控制方法精度差、智能化程度低、主观性强、难以实现预测等问题提出一种智能张拉方法，本方法可在一定程度上解决传统拉索张拉安全控制方法精度差和智能化程度低的弊端。该方法采用数字孪生和基于深度学习的人工智能理论，以典型项目张拉为例。为大跨预应力钢结构张拉安全施工提供理论与关键技术支撑。

技术领域

本发明涉及建筑信息技术领域，特别涉及一种基于数字孪生的预应力钢结构智能张拉方法。

背景技术

在当前智能技术创新发展格局中，工程施工行业已经开始从过去的劳动力与能源依赖生产方式向以数据和信息集成为核心驱动力的现代化工程建造方式转变。以数字孪生、BIM、人工智能、物联网、大数据为代表的新一代信息技术，正在催生新一轮的产业革命，以智能化为导向的工程施工与安全管理理念已经开始出现，相继运用各种先进信息化技术通过交叉融合来解决可持续建造中的各类问题。

数字孪生是一种充分利用模型、数据、智能并集成多学科的技术，数字孪生模型可以与物联网、传感器等发生多级互联；数字孪生与人工智能、深度学习和数据挖掘等信息技术进行协同，可以在预应力钢结构张拉施工的多源数据采集、安全管理、智能分析与决策等方面发挥重要作用，为拉索张拉安全预测与风险控制研究提供了新的思路。

传统的安全预测方法，缺乏多因素相互作用下的预应力钢结构张拉安全风险耦合及预测控制方法的研究。

深度学习对提高感知决策，提高风险评估的客观性和精确性有良好效果，但在土木工程领域的应用很少。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的预应力钢结构智能张拉方法，能实现对预应力钢结构施工张拉过程中预应力与安全风险的管理，并提供了一种智能化的解决办法。

该方法可以针对预应力钢结构张拉进行安全分析和预测。该方法基于数字孪生理念，结合BIM技术，梳理大跨度预应力钢结构尺寸、形状、装配关系等几何信息，应力、变形等物理信息，拉索张拉施工安全风险主要诱发因素驱动及扰动作用的行为信息，张拉过程的规则信息。综合考虑拉索张拉安全风险影响因素的不确定性，依托包含与安全风险相关各种数据的数字孪生模型，挖掘张拉安全风险数据之间的异常和波动情况，得到张拉过程中的风险耦合机理。

基于数字孪生的预应力钢结构智能张拉方法，该方法包括如下步骤，建立预应力钢结构BIM缩尺模型确定测点布置；布置智能传感器收集张拉过程中的力学信息；建立数字孪生模型；建立风险耦合数字孪生模型；判断张拉构件的预应力是否符合标准的方法：应用深度学习的风险耦合数字孪生模型；张拉构件是否符合标准的判定。

所述的建立预应力钢结构BIM缩尺模型确定测点布置，根据实际工程模型确定模型试验的范围，模型试验采用与工程完全缩尺的尺寸进行试验。同时收集大跨度预应力钢结构拉索张拉特性资料及调研数据，确定试验目标、测点布置再进行试验模型用料汇总和试验设备汇总，最终建立起试验模型。

所述的布置智能传感器收集张拉过程中的力学信息，根据需要测定杆件的内力、节点坐标、节点位移，利用柱式拉压力传感器配合静态应变仪来测量拉索索力，利用振弦式应力应变传感器配合振弦式应力应变采集仪来测量撑杆内力，利用全站仪测量上环索和撑杆的位移，利用三维激光扫描仪测量结构所有构件、节点的实际位移，进行结构整体位移的测量。

所述的建立数字孪生模型，根据上述过程收集到的物理条件以及几何条件建立数字孪生模型，数字孪生模型包括轮辐式索桁架结构对应的BIM模型、有限元模型以及经过三维扫描修正后的BIM模型、有限元模型，可以动态、真实、实时的反映物理空间轮辐式索桁架的实际张拉提升过程。

所述的风险耦合数字孪生模型的建立，分析与人－机－料－法－环关联的安全风险因素的耦合关系，考虑拉索、锚头、索夹、节点连接以及张拉设备、工装、张拉速度、荷载响应、施加预应力值等耦合作用的影响并与关联规则结合构建风险因素之间的风险耦合数字孪生模型。