基于BIM模型的铁路雨棚钢结构健康监测数据模型研究

贺海建,李重辉,樊 潇,黄深深,李存荣

(1.中国铁路广州局集团有限公司,广州 510088； 2.武汉理工大学机电工程学院,武汉 430070)

引言

高铁车站客流量巨大，其钢结构站房、站台雨棚的主体结构和使用期间不可更换的结构构件，均按较长年限进行耐久性设计，结构材料在经历如此长的使用周期难免会产生一定损伤，存在部分影响行车和旅客乘降安全的问题及隐患。为了保障高铁客站建筑钢结构的安全和管理维护需要，对铁路站台钢结构健康状况进行监测是十分必要的[1-2]。随着结构健康监测技术的快速发展，结构健康监测数据分析与挖掘越来越受到国内外学者的关注[3]。目前，对于大跨度、大体量钢结构的高铁站台，只有通过健康监测系统的手段才能完成如此大量的钢结构检测与监测[4-6]，但如何管理集成其庞大的建筑信息数据和监测数据仍是需要重点关注的问题。

工程建设行业自2002年引入BIM技术，就在美国、欧洲、日、韩、新加坡等国家得到了迅速的发展和应用，在我国基于BIM的工程项目管理研究与应用受到了十分广泛的关注[7]。BIM技术使得三维模型代替传统的二维图纸，三维模型的构件中包含有该构件所有的属性信息，若想查看其属性只需要选择某构件即可。目前，越来越多的企业开始反思BIM应用的技术路线，不应该仅仅满足三维模型的可视化，而是期望在同一项目中集成多方数据，以满足不同参与方的数据管理与应用的需求[8-9]。基本的BIM模型只包含其基础属性信息，因此，主要以站台钢结构健康监测问题为切入点，以数据集成，模型扩展为研究主线，探索BIM模型的数据扩展方法，为在BIM模型中集成多方数据提供了基本思路。

1 铁路站台雨棚的BIM模型总体结构设计

1.1 面向钢结构健康监测信息的BIM模型

BIM具有双重含义，即建筑信息模型与建筑信息建模过程。BIM是以三维数字为基础，通过制定统一的数据标准[10]，将不同专业的三维设计和协同设计进行整合，形成完整的信息管理平台，在各类建筑工程项目中得到了广泛的应用[11]。

结构健康信息监测是建筑持续运行的重要支撑条件之一，引入BIM技术，实现监测信息系统的可视化、信息化、协同化。但基本的BIM模型只包含模型的几何图形、材质、TimeLiner、变换等基础数据，并以文件的形式存储，基于研究需求，需将模型与结构健康监测信息相互联系，对BIM模型进行数据扩展。以SQL Sever为数据库管理系统，从健康监测信息的需求、概念结构、逻辑结构等角度对数据库的内容进行设计，通过传感器数据信息库的信息为依据，采用ADO.NET数据访问体系实现数据库中健康信息与BIM模型之间的数据交互，在基本的BIM模型上附加了基于数据库的健康监测信息，则扩展后的BIM模型即为面对钢结构健康监测信息的BIM模型，如图1所示。

图1 面向钢结构健康监测信息的BIM模型

1.2 系统总体架构设计

依托于BIM平台，通过对高铁站台钢结构变形及损伤敏感特征值进行实时动态监控及数据分析、处理，评估结构的健康状态[12-13]，构建了基于BIM模型的及时、准确的站台健康监测系统。

系统主要分为数据层、功能层和应用层3个层面，如图2所示。

图2 铁路站台雨棚健康监测系统总体结构

数据层包含BIM模型数据、监测数据和基础信息数据，其中，BIM模型数据即站台建筑结构数据，监测数据为通过安放至站台预设监测点的传感器所反馈的实时数据，包括构件应变、变形、加速度、温度、风载荷、速度、振动、支座反力及裂缝数据等。BIM模型数据和监测数据共同构成面向健康监测信息的BIM模型，与基础信息数据形成交互，实现了站台、人员等信息与模型数据相互联系。

功能层为系统的功能模块，分为数据分析与处理功能和健康评估功能。系统通过调取数据层中的模型健康监测数据进行相关的滤波去噪处理，减小因监测过程中温度、噪声及电磁干扰等环境因素引起的测量误差，并对固定结构位置点降噪后的监测数据进行分析(下文中出现的监测数据均为降噪后的监测数据)，判断固定结构位置点不同类型的监测数据是否符合标准，对该点健康状况进行评估。

应用层为各类重要信息的一种集中体现，包含BIM模型浏览和预警显示。BIM模型浏览通过Navisworks进行模型轻量化，调用API封装的类和函数，开发健康信息的可视化模块。预警显示通过功能层中健康评估后的反馈信息将预警信息进行置顶，根据分级后预警信息以不同颜色标注监测位置点，并对预警的不同等级进行相应的处理，如：对预警位置的巡查、维护、加固等。同时将超限的位置点反馈到BIM模型中，标红该位置点，实现预警的可视化。

2 一种扩展的BIM模型

本文在研究过程中提出一种扩展的BIM模型，旨在现有的BIM模型信息中以数据信息的唯一标识作为依据，扩展所需的数据信息。在具体项目中由于需要对BIM模型数据和结构监测点位的传感器数据、监测信息等进行存储和判断，运用扩展的BIM模型，来存储固定位置的数据信息，实现对结构健康信息的监测。

扩展的BIM模型的结构如图3所示，通过传感器传递的数据信息，通过BIM模型的唯一标识属性GLOBALID和BIM模型的位置信息相互关联，存储在BIM模型相应位置下，以GLOBALID为唯一标识把监测信息存储在数据库中。用户通过操作系统由BIM模型地址调用模型，并访问数据库获得相应的监测信息。

图3 基于BIM模型的扩展模型结构

扩展的BIM模型包含各种集合，通过集合自身元素之间，集合与集合之间的相互映射关系达到所要求的目的。这种关系用如下的数学集合表达。

信息集：{{位置信息}，{传感器信息}，{监测信息}，{站台信息}}。

BIM信息集：{{构件}，{构件属性}，{构件信息}}。

扩展BIM模型信息集：{BIM信息集}∪{信息集}。

其中，{传感器信息}→{位置信息}→{站台信息}； {构件属性}∪{构件信息}→{构件}；{构件} ↔{传感器信息}→{位置信息}。

因为，{唯一标识属性}∈{构件属性}；{唯一标识属性}↔{监测信息}。

所以，最终得到，{构件唯一标识属性}↔{监测信息}→{构件}→{位置信息}。

2.1 BIM模型数据

对铁路站台钢结构的BIM模型进行存储处理，在这一阶段BIM模型的建立包含有较多冗余信息，比如在设计阶段一定会包含的全部钢结构的BIM模型，大部分建筑的钢结构BIM模型在我们的数据处理方面和管理方面的意义不大[14]。而直接使用设计阶段的完整的BIM模型成果反而会造成较大的系统负担，影响使用效率，使得系统的使用效率低下。因此需要对BIM模型进行轻量化的处理后存储。

同时也需要考虑目前市场上的多款使用较为广泛的主流BIM模型轻量化软件。本文以Navisworks为主来对模型进行轻量化后存储。

(1)应用Navisworks对完整的BIM模型进行轻量化处理。

(2)所需的模型构件需要确保具有唯一标识，如图4所示。

图4 基于铁路站台钢结构的BIM模型数据结构

轻量化后的模型采用文件存储的形式，把模型文件存储在服务器上，模型路径存储在数据库中，通过调用相对路径来加载模型数据。

2.2 扩展的BIM模型数据

应用扩展的BIM模型，通过BIM模型构件的唯一标识标记和记录当前位置信息，并对该位置的传感器类型和编号、监测类型、监测数据和监测时间进行存储。不同的位置具有相应的传感器类型和监测类型，通过扩展BIM模型存储固定位置的监测信息。为了便于设备的运维管理，对于铁路站台雨棚钢结构固定位置的监测所用传感器信息，通过上述的方法同样应用扩展的BIM模型存储相应的数据信息于数据库中，可直观地查看到固定位置的传感器信息[15-16]，如图5所示。

图5 扩展的BIM模型数据结构

3 应用扩展的BIM模型系统设计

系统设计主要为项目所需的监测数据查询、处理、预警、记录等进行一个整体整合，具体的实现通过相互之间的关系实现[17-19]。

3.1 系统模块设计

整个系统采用C/S(客户端/服务器)架构，分为几个主要功能模块(图6)。

(1)信息显示模块：该模块为系统的主界面，显示各类重要信息、待处理信息，包含有站台信息、BIM模型信息、相应的扩展BIM模型下储存的各类参数信息和存储的数据信息等。

(2)系统设置模块：包含权限设置、系统设置在内的系统基础功能等。

(3)数据分析模块：主要对模型数据下所存储的固定位置信息和监测信息进行数据查询和处理、直观的以图表形式体现。

(4)预警模块：基于模型界面，通过数据处理对固定位置的监测信息进行超限预警，即超出安全界限的警示，并在模型中的相应位置标记显示。

图6 应用扩展的BIM模型系统模块设计

3.2 系统流程设计

为达到监测目的，通过相应的铁路站台位置信息，查询相关联的BIM模型构件的唯一标识，得到该标识下的监测信息，接收监测数据并对监测数据进行分析处理。判断是否超限，对判断后的信息进行存储并显示在系统界面，对超限信息报警并标注在模型上(对超限数据在BIM模型中标注显示)。

流程如下。

Application start：

private void treeView1_AfterSelect(object sender， TreeViewEventArgs e)

{

string Address_Id=GetAddress ("Station_name");//获得位置信息

string Id=GetID(Address_Id);//获得扩展BIM信息

foreach (int id in Model_Id)

{

if(id==Id)//匹配位置信息

{

GetMonitorData(Id);

if(JudgeOverRun(GetMonitorData(Id)))//判断超限

{

DisplayAlarmData(Id);

SaveData(Id);

string Address=Output(InquireIdIsModelId(Id));

Color("BIM"，"Address"，red);

}

else{SaveData(Id);}

}

}

}

具体流程如图7所示。

图7 扩展BIM模型健康监测系统流程

4 基于BIM模型的数据监测系统开发

作为针对铁路站台的健康检测系统数据模型研究，系统软件开发是本研究的重要部分。软件系统主要包括上文提到的几个紧密联系的子模块，针对铁路站台的特点，研究开发了本检测系统。

以中国铁路广州局集团三亚高铁站为例，该站现为客运二等站，站房雨棚面积东西长160 m，南北宽48 m，高27.2 m。采用Revit对三亚站雨棚进行3D建筑模型建模，通过Navisworks分析该模型，得到轻量化后的站台雨棚模型，通过调用Navisworks中的API，将模型加载到监测软件中[20]。根据三亚站台位置节点信息，建筑模型轻量化之后加载成功的界面如图8所示。

由于每个站台雨棚监测位置点数量众多，每个监测点也有不同类型的数据，如需达到对大量数据进行健康监测的目的，需要对数据进行有效的管理和显示。根据模型上的监测位置点，查询位于数据库的Address表中对应的AddressID，通过AddressID查询GlobalID表中对应的NumID，即固定位置构件的唯一标识，通过NumID读取AddressData表中相应的监测类型和监测数据，并实时显示在软件界面右上角的传感器数据表中。例如根据树形节点上三亚站的固定位置A，查询数据库相应表中的各类数据，读取和显示实时监测到的有效数据，如图9所示。

图8 三亚站台模型轻量化加载界面

图9 读取指定位置监测信息界面

5 结论

BIM应用于铁路站台雨棚结构的健康监测是这一领域的发展趋势。从铁路站台雨棚的健康管理实际应用需求出发，基于.NET平台，展开了对健康监测数据模型的扩展研究，并在此模型研究的基础之上自主开发了基于BIM模型的健康监测系统。本研究的成果已在部分铁路站台进行应用，在铁路站台雨棚的运营和维护领域将发挥重要作用，同时为BIM技术在铁路站台雨棚的建筑健康运营维护管理中的进一步应用提供新的思路。