中国科技核心期刊
RCCSE中国核心学术期刊
JST China收录期刊
中国建筑科学领域高质量科技期刊分级目录

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

地铁桥隧结构服役数字孪生平台研究

覃文波 周诚 陈健 王帆 刘文黎

覃文波, 周诚, 陈健, 王帆, 刘文黎. 地铁桥隧结构服役数字孪生平台研究[J]. 工业建筑, 2024, 54(2): 43-50. doi: 10.3724/j.gyjzG24010401
引用本文: 覃文波, 周诚, 陈健, 王帆, 刘文黎. 地铁桥隧结构服役数字孪生平台研究[J]. 工业建筑, 2024, 54(2): 43-50. doi: 10.3724/j.gyjzG24010401
QIN Wenbo, ZHOU Cheng, CHEN Jian, WANG Fan, LIU Wenli. Digital Twin-Based Platform Framework for Metro Bridge and Tunnel Structure Service[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(2): 43-50. doi: 10.3724/j.gyjzG24010401
Citation: QIN Wenbo, ZHOU Cheng, CHEN Jian, WANG Fan, LIU Wenli. Digital Twin-Based Platform Framework for Metro Bridge and Tunnel Structure Service[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(2): 43-50. doi: 10.3724/j.gyjzG24010401

地铁桥隧结构服役数字孪生平台研究

doi: 10.3724/j.gyjzG24010401
基金项目: 

国家自然科学基金重大项目(52192664)。

详细信息
    作者简介:

    覃文波,男,1993年出生,博士研究生,qwb@hust.edu.cn。

    通讯作者:

    陈健,男,1981年出生,博士,副教授,博士生导师,主要从事地下工程智能建造相关的教学与科研工作,eltonjchen@hust.edu.cn。

Digital Twin-Based Platform Framework for Metro Bridge and Tunnel Structure Service

  • 摘要: 随着我国各主要城市地铁线网的快速发展,地铁桥隧结构运维管理面临的挑战和瓶颈问题也愈发显著。为提升地铁桥隧结构运营安全性,提出了地铁桥隧结构数字孪生智能运维平台。首先分析了数字孪生在地铁桥隧结构运维中的应用需求;然后以数字孪生需求为基础,提出地铁桥隧的数字孪生模型结构、运行机制和平台架构;最后详细阐述了数字孪生在地铁桥隧运维中的功能应用,为城市轨道交通设施结构运维管理提供新的技术支持方案。
  • [1] DING L Y, XU J. A review of metro construction in China:organization, market, cost, safety and schedule[J]. Frontiers of Engineering Management, 2017, 4(1):4-19.
    [2] 陈华鹏,鹿守山,雷晓燕,等.数字孪生研究进展及在铁路智能运维中的应用[J].华东交通大学学报, 2021, 38(4):27-44.
    [3] 王楠,陈亚冬.基于数字孪生的城市轨道交通智慧运维应用[J].城市轨道交通研究, 2023, 26(11):194-197.
    [4] JIANG F, MA L, BROYD T, et al. Digital twin and its implementations in the civil engineering sector[J/OL]. Automation in Construction, 2021, 130.[2024-01-04]. https://doi.org/10.00161/j.autcon.2021.103838.
    [5] 周飞飞,余健,王青.杭州地铁土建设施维护成本控制探讨[J].现代城市轨道交通, 2017(10):39-41.
    [6] 翟利华,袁泉,李晓军,等.隧道服役性能指标在广州地铁盾构隧道健康状态评估中的应用[J].城市轨道交通研究, 2019, 22(12):140-144.
    [7] 李浩然,王子恒,杨起帆,等.复杂网络下地铁灾害链演化模型与风险分析[J].中国安全科学学报, 2021, 31(11):141-147.
    [8] 郭杰,朱玉明,李夏晶,等.基于数字孪生的城市地下综合管廊应用研究[J].计算机仿真, 2022, 39(4):119-123.
    [9] 李涛,李晓军,徐博,等.地下工程数字孪生研究进展与若干关键理论技术[J].土木工程学报, 2022, 55(增刊2):29-37.
    [10] 刘少鹏,邓斌,曹影峰,等.桥隧工程GIS+BIM正向设计方法与应用[J].隧道建设(中英文), 2023, 43(4):674-689.
    [11] 连巧娜,王晓萌.城市轨道交通桥隧综合监测系统设计[J].现代城市轨道交通, 2022(4):87-93.
    [12] 全国城市客运标准化技术委员会.城市轨道交通设施运营监测技术规范第2部分:桥梁:GB/T 39559.2-2020[S].北京:中国标准出版社,2020.
    [13] 全国城市客运标准化技术委员会.城市轨道交通设施运营监测技术规范第3部分:隧道:GB/T 39559.3-2020[S].北京:中国标准出版社,2020.
    [14] HUANG M Q, NINIC'J, ZHANG Q B. BIM, machine learning and computer vision techniques in underground construction:Current status and future perspectives[J/OL]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2021, 108[2024-01-04]. https://doi.org/10.1016/j.tust.2020.103677.
    [15] 顾亦宁,艾青,王少纯,等.基于代理模型的地铁隧道结构变形预测数字孪生方法[J].城市轨道交通研究, 2023, 26(9):133-137.
    [16] 王景春,房思思,李晓萌,等.以可靠性为中心的维修方法及其在隧道中的应用[J].中国工程科学, 2017, 19(6):61-65.
    [17] CHEN R, ZHOU C, CHENG L. Computer-vision-guided semi-autonomous concrete crack repair for infrastructure maintenance using a robotic arm[J/OL]. AI in Civil Engineering, 2022, 1.[2024-01-04]. https://doi.org/10.10007/s43503-022-0007-7.
    [18] XU J, DING L Y, LUO H B, et al. Near real-time circular tunnel shield segment assembly quality inspection using point cloud data:A case study[J/OL]. Tunnelling and Underground Space Technology, 2019.[2024-01-04]. https://doi.org/10.1016/j.tust.2019.102998.
    [19] WANG F, CHEN J E. Efficient modeling of random fields by using Gaussian process inducing-point approximations[J/OL]. Computers and Geotechnics, 2023, 157.[2024-01-04]. https://doi.org/10.1016/j.compgeo.2023.105304.
    [20] LIU W L, SHAO Y X, LI C, et al. Development of a non-Gaussian copula Bayesian network for safety assessment of metro tunnel maintenance[J/OL]. Reliability Engineering&System Safety, 2023, 238.[2024-01-04]. https://doi.org/10.1016/j.ress.2023.109423.
    [21] ZHANG Y S, DING L Y, LOVE P E D. Planning of deep foundation construction technical specifications using improved case-based reasoning with weighted k-nearest neighbors[J/OL]. Journal of Computing in Civil Engineering, 2017, 31(5).[2024-01-04]. https://doi.org/10.1016/(ASCE) CP.1943-5487.0000682.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  93
  • HTML全文浏览量:  13
  • PDF下载量:  2
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2024-01-04
  • 网络出版日期:  2024-04-23

目录

    /

    返回文章
    返回