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基于全生命周期信息和BIM的隧道运维决策支持系统

发布时间:2018-04-17 08:49

  本文选题:公路隧道 + 全生命周期 ; 参考:《隧道建设》2017年04期


【摘要】:针对公路隧道运维管理对象众多、信息分散异构、时空特性复杂等导致管理决策困难的问题,从隧道全生命周期信息出发,建立隧道可视化智能决策系统。系统以标准化、可视化和智能化为设计原则,以隧道BIM运维模型为基础,通过标准化编码和信息映射表实现设计、施工和运维的多源信息集成,由感知层、网络层、数据层、分析层和交互层组成,利用智能分析技术实现结构健康评估和病害追溯、设备异常发现和故障诊断、养护决策优化等功能,通过三维图形化引擎与用户交互,帮助用户快速掌握现场情况,获取自动辅助决策结果,提高运维工作效率和质量。将该决策支持系统应用在上海大连路隧道工程中,可帮助隧道管理者更快速、清晰地了解隧道运营状况,提供运营养护的辅助决策建议,取得了很好的应用效果。
[Abstract]:Aiming at the difficult problems of highway tunnel operation and maintenance management, such as numerous objects of operation and maintenance management, dispersed and heterogeneous information, complex space-time characteristics, and so on, a tunnel visualization intelligent decision system is established based on the whole life cycle information of tunnel.The system is designed on the basis of standardization, visualization and intelligence, and based on tunnel BIM operation and maintenance model. The system realizes the design, construction and operation of multi-source information integration through standardized coding and information mapping table, which consists of perceptual layer, network layer, data layer, and so on.The structure of analysis layer and interaction layer is composed of intelligent analysis technology to realize the functions of structural health assessment and disease tracing, equipment abnormal detection and fault diagnosis, maintenance decision optimization and so on, and interaction with users through 3D graphical engine.To help users quickly grasp the field situation, obtain automatic decision-making results, improve the efficiency and quality of operation and maintenance.The application of the decision support system in Dalian Road Tunnel Project in Shanghai can help the tunnel manager to understand the tunnel operation condition more quickly and clearly, and to provide the auxiliary decision advice for operation and maintenance. The application effect is very good.
【作者单位】: 上海大学悉尼工商学院;上海大学-上海城建建筑产业化研究中心;上海大学土木工程系;上海隧道工程股份有限公司;
【基金】:上海市科委重点项目(13511504803) 上海市国资委重大科研项目(2014008)
【分类号】:U457

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本文编号:1762903

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