公路桥梁智能检测技术与维护决策支持系统

随着公路交通量的持续增长和桥梁服役年限的增加，桥梁结构的健康状态管理成为保障道路安全的核心任务。传统的人工巡检与定期检测模式在数据获取的实时性、全面性方面存在不足，而现代信息技术、传感技术与数据分析方法的融合为桥梁智能检测提供了新途径。构建智能检测技术体系，并结合维护决策支持系统，可在提高检测效率的同时，实现基于数据驱动的科学决策，有效延长桥梁的服役周期并降低全寿命周期成本。

一、公路桥梁智能检测技术的体系构成

（一）传感器网络与数据采集系统

传感器网络是桥梁智能检测的基础，由多类型、高灵敏度的传感器组成，涵盖应变计、加速度计、位移计、温湿度传感器以及光纤传感器等。传感器布设应结合桥梁结构特征与受力分析结果，将关键截面、连接节点、支座和易损部位作为重点监测位置。数据采集系统通过有线或无线方式将传感信号实时传输至中央处理单元，并具备高采样率、低延迟和抗干扰能力。在长期监测中，系统需具备自动校准功能和自诊断能力，保证数据准确性与稳定性。为适应不同环境条件，传感器应具备防水、防尘、防腐蚀和抗震性能，并支持能源自给或低功耗运行，以保证长期连续工作。

（二）无人机及机器视觉在桥梁检测中的应用

无人机在桥梁检测中能够快速覆盖大范围区域，通过搭载高分辨率相机、红外热像仪、激光雷达等设备实现对桥梁表面缺陷、裂缝、钢构件腐蚀及混凝土剥落等状况的精准获取。机器视觉技术利用图像处理算法对采集到的图像进行分析，可自动识别裂缝宽度、长度及发展趋势，并通过三维重建技术还原桥梁结构形态。无人机可灵活进入人工难以到达的区域，降低作业风险，提高检测效率和精度。在复杂天气或夜间作业条件下，搭载红外成像设备可获取结构温度分布数据，为判断内部损伤或材料劣化提供依据。结合 AI 算法，可实现缺陷自动标注和分类，为后续健康评估提供标准化数据。

（三）结构健康监测系统与数据融合分析

结构健康监测系统通过多源传感器长期采集桥梁运行状态信息，并利用数据融合技术整合应变、位移、振动、温度等多维度数据，实现对结构性能的动态评估。数据融合分析可消除单一传感器误差，提高监测结果的准确性与可靠性。在系统架构中，边缘计算节点可实现实时数据处理与异常预警，减少数据传输延迟和带宽压力。基于历史数据和实时监测结果，健康监测系统可运用有限元分析、模态分析及机器学习方法建立结构状态评估模型，预测潜在风险和劣化趋势。监测结果通过可视化平台呈现，结合地理信息系统（GIS）实现空间定位与分布分析，为维护决策提供直观、量化的参考信息。

二、公路桥梁维护决策支持系统的构建与应用

（一）基于检测数据的状态评估与风险预测模型

状态评估与风险预测模型以桥梁智能检测技术获取的多源数据为基础，通过数据清洗、特征提取和归一化处理，建立统一的数据分析框架。模型可采用基于统计分析、模糊数学、层次分析法或机器学习的综合方法，对桥梁结构的承载能力、疲劳状态、损伤程度进行量化评分。历史监测数据与设计基准值的差异分析能够揭示劣化趋势，结合有限元仿真结果可评估结构剩余寿命。风险预测部分通过对关键参数的时序建模，利用灰色预测、ARIMA、长短期记忆网络（LSTM）等方法预测未来运行状态，并根据桥梁重要性、交通量、环境条件等因素综合评定风险等级。模型输出可为维护计划提供科学依据，并为应急响应与资金分配提供定量参考。

（二）养护优先级排序与资源优化配置方法

养护优先级排序依据桥梁状态评分、风险等级、使用年限及交通重要性进行综合评估，通过加权排序算法或多目标优化模型确定各桥梁的维护先后顺序。排序过程中需考虑结构安全与通行功能对公共安全和经济效益的影响权重，并引入交通流量、替代路线可行性等因素进行修正。资源优化配置方法利用线性规划、整数规划或遗传算法等技术，将有限的资金、人力、设备等资源合理分配至优先级高的项目，确保资源利用率最大化。系统可根据预算变化或突发事件动态调整优先级与资源分配策略，实现养护计划的灵活优化和高效执行。

（三）维修与加固方案的智能推荐技术

维修与加固方案的智能推荐技术以检测数据与状态评估结果为输入，通过知识库与专家系统、规则推理和案例推理（CBR）等方法，为不同类型的结构缺陷提供可行的维修与加固方案。知识库储存各类病害的维修材料、工艺流程、施工周期、成本及适用条件，系统可基于结构类型、损伤位置、环境特征自动匹配最优方案。在推荐过程中，系统会结合施工可达性、交通组织方案和环境保护要求进行综合筛选，并提供多方案对比功能，支持用户根据经济性、工期、安全性等指标选择最优方案。方案输出包括详细的工艺步骤、所需设备与材料清单以及施工安全提示，确保实施过程的可操作性与可追溯性。

（四）决策支持系统的人机交互与可视化功能

人机交互与可视化功能是决策支持系统的核心应用界面，旨在将复杂的检测与分析结果以直观、易理解的方式呈现给管理人员。系统采用多维数据可视化技术，提供结构健康指数趋势图、风险分布热力图、三维桥梁模型及动态损伤演化动画等形式。用户可通过交互界面对监测参数进行筛选、放大、对比和回溯分析，并可在地图界面上直观查看各桥梁的空间分布与状态信息。可视化模块支持与地理信息系统（GIS）集成，实现跨区域桥梁群的集中管理。界面设计需兼顾操作简便性与信息完整性，并支持移动终端访问，方便现场人员实时获取决策信息和提交反馈。

（五）典型案例分析与系统应用成效评估

典型案例分析通过选取不同区域、不同类型及不同养护模式的桥梁项目，验证系统在实际运行中的适用性与有效性。在案例实施过程中，记录从检测、状态评估、优先级排序到方案推荐及执行反馈的全流程数据，并与传统管理模式进行对比分析。成效评估包括养护计划执行效率、病害处治及时率、桥梁运行安全性提升幅度、资源利用率以及全寿命周期成本变化等指标。统计结果可证明系统在缩短决策周期、减少资源浪费和提升养护质量方面的优势。案例经验还可反哺系统优化，完善模型参数、知识库内容和交互功能，从而形成闭环改进机制，推动系统在更大范围的推广与应用。

三、结束语

公路桥梁智能检测技术与维护决策支持系统的结合，为桥梁管理提供了由“经验驱动”向“数据驱动”的转变路径。通过多源传感器、无人机巡检、结构健康监测等手段，可在桥梁运行全周期内实现连续监控和精确诊断。基于检测数据的维护决策支持系统能够对桥梁状态进行科学评估，制定优先级合理的养护计划，并提供多方案比选与优化功能，实现养护资金与人力资源的高效利用。未来，随着人工智能、大数据与物联网技术的不断进步，桥梁检测与维护决策将进一步智能化、自动化，为公路交通安全运行提供更加坚实的保障。

参考文献：

[1]刘晓东,李志强.基于物联网的桥梁结构健康监测技术研究[J].公路交通科技,2021,38(02):91-98.

[2]周健,张宏.桥梁智能检测技术发展与应用探讨[J].土木工程学报,2020,53(12):76-84.

[3]李峰.桥梁维护决策支持系统的构建与应用[J].公路,2019,64(10):192-198.