关键词：承重桥；数字化转型

缆索承重桥是一种重要的桥梁类型，在国家交通枢纽领域中扮演着重要角色，设计使用寿命通常都超过100年。如果这种重要交通基础设施发生功能性丧失或倒塌事件，将带来较为3严重的社会影响，最近发生的莫兰迪大桥倒塌事件就是一个反面教材。考虑到安全因素，悬索桥主缆必须进行拉力测试，但建议在30年后进行目视检测。为了从类似的案例中吸取经验、教训，防止此类事件的再次发生，学习和交流新的养护方法，纽约州交通厅桥梁管理局首席桥梁工程师Mahmoud提出了一种桥梁缆索剩余使用寿命的评估方法。他提出，桥梁在设计之初就应该开始储存和保留各种数据信息，因为在未来的100年间，这些数据可能将被许多人使用。如果在遇到问题时仅仅依靠由几个专家维护的现行信息管理和积累系统，这种局限性是显而易见的。

缆索承重桥通常都搭配适用的养护系统，其中就包括一套桥梁监测系统。桥梁运营期间积累的数据，对桥梁整体系统承载力评估和重要构件的断裂管理，具有重要意义。在国家高速公路合作研究项目（NCHRP）543的报告中，可以通过5种类型的局部小环境进行观察，进而找到缆索出现裂缝、断裂、渗水等问题的源头。这些经验和教训可以借鉴并应用在未来的桥梁维护中，以此提升整体养护水平。韩国西海大桥因火灾造成缆索断裂的事件表明，对大桥进行分析评估，以及可靠信息的随时可用是十分必要的。这些信息可以帮助桥梁专家做出正确判断，以便在此类事件中做出及时反应并制定恰当的解决方案。当时如果没有这些信息共享或没有数字化的信息做支撑，养护部门就无法完成韧性桥梁管理。

  桥梁信息自动化

自从建筑信息建模（以下简称BIM）技术在桥梁领域应用以来，出现了许多设计和施工方面的创新案例，这也让全寿命数据管理成为可能。有了BIM技术，桥梁设计者可以一定程度保证桥梁未来性能的确定性，这种确定性可以直接改进、优化桥梁的设计，并节约整体成本。缆索承重桥作为设计使用寿命最长的桥型，在设计的各个环节中都要考虑美学、安全性、可施工性等因素，而且现在又增加了一个需要考虑的新课题，那就是意外情况下的可恢复性。由于只有少部分的专家可以独自处理设计和施工方面的问题，因此在理解和应对生命周期中所有潜在问题方面，仍然存在一定局限性。

已有多位专家提出了需要建立基于BIM的结构养护管理系统。这是一种三维数字模型平台，可以输入和输出相关数据。开发基于数据工程的端口系统，可以对设计、建造、运行和维护过程中产生的大量数据进行监测和记录，但是这种基于模型的数据管理将超过单个结构的范围。

最近提出了一种新的概念，叫数字孪生模型（以下简称DTM）。这种模型可以对诸如机械产品等多个目标进行性能监测，并能够预测其在未来运行期间的性能变化。即使对于需要进行长期、持续性养护管理的缆索承重桥梁来说，DTM也是一种有效的方法，就像人体的健康护理一样。监测系统通过收集桥梁对各种事件响应的数据，并将其进行语言转换与数字模型链接，从而实现模型分析和系统更新。

库存与编码系统

目前，桥梁信息一般采用多份报表的方式进行管理。桥梁数据的积累、整理和使用也需要按照基于数字化模型流程进行有效管理。一般来说，悬索桥和斜拉桥的构成主要包括：缆索、塔架、加劲梁、锚碇和基础。基于模型的数据库系统需要与相关的三维数字模型进行关联。

自从建筑信息建模（以下简称BIM）技术在桥梁领域应用以来，出现了许多设计和施工方面的创新案例，这也让全寿命数据管理成为可能。有了BIM技术，桥梁设计者可以一定程度保证桥梁未来性能的确定性，这种确定性可以直接改进、优化桥梁的设计，并节约整体成本。缆索承重桥作为设计使用寿命最长的桥型，在设计的各个环节中都要考虑美学、安全性、可施工性等因素，而且现在又增加了一个需要考虑的新课题，那就是意外情况下的可恢复性。由于只有少部分的专家可以独自处理设计和施工方面的问题，因此在理解和应对生命周期中所有潜在问题方面，仍然存在一定局限性。

已有多位专家提出了需要建立基于BIM的结构养护管理系统。这是一种三维数字模型平台，可以输入和输出相关数据。开发基于数据工程的端口系统，可以对设计、建造、运行和维护过程中产生的大量数据进行监测和记录，但是这种基于模型的数据管理将超过单个结构的范围。

最近提出了一种新的概念，叫数字孪生模型（以下简称DTM）。这种模型可以对诸如机械产品等多个目标进行性能监测，并能够预测其在未来运行期间的性能变化。即使对于需要进行长期、持续性养护管理的缆索承重桥梁来说，DTM也是一种有效的方法，就像人体的健康护理一样。监测系统通过收集桥梁对各种事件响应的数据，并将其进行语言转换与数字模型链接，从而实现模型分析和系统更新。

库存与编码系统

目前，桥梁信息一般采用多份报表的方式进行管理。桥梁数据的积累、整理和使用也需要按照基于数字化模型流程进行有效管理。一般来说，悬索桥和斜拉桥的构成主要包括：缆索、塔架、加劲梁、锚碇和基础。基于模型的数据库系统需要与相关的三维数字模型进行关联。

图1 数字化桥梁模型和相关数据库

如图1所示，桥梁构件库存的组织及其相关信息已经被定义。数字模型将根据实际检测实践的要求进行建模。数据库由每个构件的属性和提交文档组成。在实际的桥梁运营过程中，数据库中会积累更多的信息。模型和数据库通过已定义代码系统进行关联。为了能够实现网络化数据管理，并实现对未来性能的预测，代码的定义应在国家层面进行建立。

全数据链的数字模型为移动、增强现实设备（AR）、无人机扫描和通过人工智能技术实现的自动化损伤检测等养护实践，提供了创新性解决方案。为了达到这些目的，在项目交付时，需要对已编码的养护系统数字模型进行修改。对于移动设备来说，更简洁的模型将更适合完成更多种类的任务。桥梁业主在决定模型使用时，需要考虑养护系统的主要功能。