原文传递
桥梁巡检养护管理系统的开发与大数据分析
| 论文题名： | 桥梁巡检养护管理系统的开发与大数据分析 |
| 关键词： | 桥梁巡检养护系统;大数据分析;马尔可夫退化模型 |
| 摘要： | 在大数据的时代背景下，充分挖掘长期、大量标准的桥梁检查数据所蕴含的信息，意义重大。通过对桥梁基本信息和定期检查信息的大数据统计分析，得到规律和经验，为我国桥梁管养单位的桥梁管养工作的科学决策提供依据。本文借助巡检终端，获取标准化、规范化的桥梁检查数据，进行统计分析，主要做了以下工作： （1）完善了桥梁巡检养护流程，开发出基于Windows平台的智能巡检终端，能准确记录桥梁基本信息，标准化、规范化地采集病害信息，并将准确度较高的数据存入系统数据库中，为桥梁大数据统计分析提供资源。查询系统数据库中采集到的病害信息，结合桥梁构件、部件、部位及评分单元评定结果，生成定期检查报告。 （2）通过动态统计报表，统计分析桥梁基本信息之间（比如建造年代与上部结构类型之间、地区与桥梁数目之间、道路行政等级与上部结构类型之间等）、基本信息与技术状况之间的相关性关系（桥龄与技术状况、上部结构类型与技术状况等），可以快速了解地区桥梁概况，获得桥梁基本信息对技术状况的影响规律，为桥梁管养单位制定养护规划提供依据。 （3）基于桥梁历史评定等级统计数据建立马尔可夫链状况预测模型。针对项目级桥梁，将桥梁整个退化过程划分为不同退化阶段，建立不同退化阶段的桥梁退化模型，预测桥梁状况退化过程。对于路网级桥梁状况预测，将路网级桥梁定期检查状况变化过程统计，计算出转移概率，预测不同技术状况桥梁分布概率。 （4）对桥梁定期检查病害信息进行大数据统计分析。分类统计分析桥梁病害类型、数量与桥梁基本信息之间的相关性，获得病害发展规律，开展科学性养护工作。统计桥梁病害信息，可计算出该桥梁养护资金。 |
| 作者： | 任成飞 |
| 专业： | 桥梁与隧道工程 |
| 导师： | 梁鹏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 长安大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
