1、養(yǎng)護數(shù)字化是事關橋梁養(yǎng)護的全局性問題。伴隨橋梁整個的生命周期,是所有橋梁需要面臨的問題。如此大體量的中小橋梁監(jiān)測系統(tǒng)建設,其數(shù)據(jù)能否指向養(yǎng)護數(shù)字化?
養(yǎng)護數(shù)字化有兩個極端性的假設:第一是信息充分性假設,站在當前時間點,將橋梁的生命周期計算出來,能夠進準決定哪年需要維修,明確每次采取的維修策略,那么就不用檢測。另一個是養(yǎng)護資金充分性建設,在資金充分性假設的前提下養(yǎng)護數(shù)字化沒有任何意義。但事實情況是養(yǎng)護資源不足,如最近有篇文章寫道:中國公路養(yǎng)護的挑戰(zhàn)是每年缺3000億元,養(yǎng)護數(shù)字化是在給定資源條件下,研究分配效率問題,是窮人的游戲,越是缺錢的業(yè)主,越應該把有限的資源放在刀刃上,才能降低安全風險。
2、概率“統(tǒng)計邊界”。第一個視角,概率是規(guī)律,是沒有被充分解釋的規(guī)律,概率模型是在對事物的行為規(guī)律描述過程中,信息不充分條件下的大概率的統(tǒng)計性描述。
第二個視角,概率分布的模型與“信息”邊界有關系,信息邊界不同,概率分布的模型也不同,如對車載統(tǒng)計,不分車型時總重的分布是一個雙峰分布或是三峰分布,如果加入車型的概念,每個車型都服從正態(tài)分布和對數(shù)分布,加入車型后縮小了統(tǒng)計邊界,相應的概率分布也不一樣。因此,在做統(tǒng)計分析時一定要對統(tǒng)計邊界的概念了然于胸。
第三個視角,概率分布與信息邊界有關,信息越充分模型越精確,但在現(xiàn)實世界中獲取信息存在一定的成本。第四個視角,現(xiàn)實世界獲取統(tǒng)計模型,從技術上對統(tǒng)計邊界進行丈量,寬窄都不好,從經(jīng)濟上是對獲取信息的成本和效益進行評估。
3、網(wǎng)絡級優(yōu)化和項目級優(yōu)化。這個概念在國內(nèi)一直被長期誤解,即用于單橋的管理系統(tǒng)是項目級管理系統(tǒng),用于多橋的管理系統(tǒng)是網(wǎng)絡級管理系統(tǒng)。但其實應該是網(wǎng)格級優(yōu)化和項目級優(yōu)化,網(wǎng)格級優(yōu)化針對橋梁構件,項目級優(yōu)化針對單個的橋梁。無法統(tǒng)計橋梁本身的退化規(guī)律,但是基于大數(shù)據(jù)能夠針對一個構件的狀態(tài)統(tǒng)計出規(guī)律性,并在整個路網(wǎng)層面對其進行生命周期的維修和優(yōu)化。將網(wǎng)絡層面構建維修優(yōu)化的策略放到單橋上,進行養(yǎng)護資源的分配。這是數(shù)學統(tǒng)計的邊界概念。
4、橋梁評估的層次性。橋梁評估的一種方式是根據(jù)所有橋梁的打分,選出一些值得關注的橋梁,也稱遴選型評估,目前各國都在進行這項工作。在評估的第二個層面,強調承載能力評估,即承載安全性評估,大橋監(jiān)測系統(tǒng)可以在此方面發(fā)力。承載能力評估針對大中橋梁,這在美國法律規(guī)定中是必須進行的一項內(nèi)容,此外,還有選定橋梁進行加固設計時,做詳細評估是為了選擇維修加固方案。
5、橋梁監(jiān)測&構件監(jiān)測。某研究人工智能識別的業(yè)內(nèi)人士曾針對橋梁監(jiān)測提出了一個問題:做橋梁監(jiān)測的時候為何不針對構件?假如只針對一類構件,使用一個監(jiān)測模式獲得大量的標準化優(yōu)質數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)對于訓練模型、微調模型十分有用,可以得出較好的結論。
聽君一言,豁然開朗。養(yǎng)護數(shù)字化也是需要從精細化的構件分類來進行推導,因此,我們找到了橋梁監(jiān)測系統(tǒng)與養(yǎng)護數(shù)字化銜接的入口。但這個概念到底是橋梁監(jiān)測還是構件監(jiān)測?如果是中小橋梁的構件監(jiān)測,則人工智能模型微調和訓練有可能解決橋梁構件層面的病害識別。若是構件監(jiān)測,能夠給出構件的評價,那么就有可能指向橋梁養(yǎng)護數(shù)字化。
此外,整體性的監(jiān)測數(shù)據(jù)比如車載,對中小橋來說,要指向承載能力評估層面,即評估成型問題。如果這么思考,我們似乎找到了橋梁監(jiān)測系統(tǒng)與養(yǎng)護數(shù)字化銜接的技術入口,但只能是可能性,還不一定可以實現(xiàn)。
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