基于数字孪生的装配式建筑构件安装智能化管理模型研究*

刘占省，吴震东

(1.北京工业大学城市建设学部，北京 100124；2.北京工业大学城市与工程安全减灾教育部重点实验室，北京 100124)

0 引言

装配式建筑概念起源于欧洲，泛指在工厂中预先制造的建筑构件，通过统筹调度将各部分组成构件运输至施工现场后，使用拼接、焊接等方式将构件组装成完整建筑[1]。产业规模近年来不断扩大并迅速发展，复杂结构形式越来越多，发达国家的装配式建筑已成为产业主流，对建筑物质量和安全要求越来越高，从而对建筑业提出更高标准[2-4]。然而我国传统建筑业仍延续粗犷的建造方式和管理方式，存在生产效率低、智能化程度低、安全风险高、预测检测难、信息壁垒坚固等问题，阻碍我国建筑业高速健康发展。

起源于航天航空领域的数字孪生(digital twin)技术近年来受到众多学者和研究机构的关注，密歇根大学的Michael Grieves教授[5]在2003年提出数字孪生概念。美国国家航空航天局(NASA)提出“孪生体(twin)”概念，并于2012年给出数字孪生的明确定义[6]。该技术以模型为基础，集成多物理角度、多尺度层级、多学科属性，能实现物理现实世界与虚拟信息世界的实时融合与交互，模型如图 1所示[7]。

图1 数字孪生概念模型

PTC、达索、西门子等将数字孪生理念应用到产品设计、生产制造、故障预测、产品服务中，实现制造全周期数字化[8]。数字孪生概念最初被Michael Grieves教授[9]定义为三维模型，包括实体产品、虚拟产品及二者间的连接。陶飞等[10]阐述物理城市、虚拟城市、城市大数据、虚实交互、智能服务间的关系，搭建数字孪生城市的运行框架。刘占省等[11-12]对装配式建筑施工、预应力钢结构张拉、超高层施工过程监测、建筑室内安防、大型建筑运维管理等应用场景提出实现智能建造的关键方法，并建立、分析用于预应力钢结构的数字孪生模型，在生命周期管理方面具有可持续性好、有序高效等优点。韩冬辰等[13]在数字孪生的基础上，提出基于BIM系统指导下的装配式建筑施工智能化改进理论，为安装建造过程提供科学、明晰的监测系统。

目前对装配式建筑构件安装的研究分为两类：①旨在梳理和描述装配式构件安装要点，进而设计信息化管理流程；②主要利用RFID，LoRa、三维激光扫描等技术记录装配构件，并在施工过程中进行应用[14]。

刘占省等[12]以 LoRa 无线通信为支撑，将物联网相关技术与建筑业进行合理的结合与创新，围绕装配式建筑施工过程，制定信息化解决方案。Xu等[8]从装配式建筑施工需求出发，应用云集成技术，开发物联网云资产平台，消除信息壁垒，提高企业间信息传输的效率。韩冬辰等[13]在BIM技术的基础上，结合三维激光扫描技术、点云分析，提出获取-对比-修正的技术策略，在建筑实体化中，逆向获取对象建成信息，并在语言设计基础上进行基于BIM的自动修正。

用于检测装配构件力学性能状态和安装效果的质量评估方法大多依赖人工测量，耗时且精度不高[14]。建造过程中，国外已有相关研究，利用激光扫描对建造活动进行跟踪，控制建筑尺寸质量，一般方法是对比分析设计模型和现场扫描的3D点云模型，以精细匹配并计算建造过程产生的误差。曹新颖等[15]对我国装配式建筑构件的生产过程进行调研，总结当前构件的管理现状、控制要点及生产流程，设计装配式构件信息管理的流程模型。张建平等[16]结合我国装配式建筑施工实际需求和特点，提出实施BIM技术的技术架构。常春光等[17]针对装配式建筑安装过程特点，利用射频识别技术(RFID)在装配式建筑施工中进行 BIM 管理、制定系统流程和应对措施，并自主研发相关BIM建模系统和4D管理软件。阚浩钟等[18]在大小井特大桥钢管拱肋拼装过程中，结合BIM与三维激光扫描技术对钢结构进行虚拟预拼装。

综上所述，无论是装配式建筑还是数字孪生，为更快达到建筑行业智能化的产业目标，二者结合将对行业发展形成创新思路，建立具象化、细节化的安装整体体系框架，将数字孪生技术应用到装配式建筑业，辅助装配式构件安装为主体目标，得到安装现场的实时施工进展和相关人员、设备状态数据，为施工计划和实时安装进度提供参考和理论依据，实现装配式构件施工的三维可视化与数据智能化交互，遵循“十四五”期间建筑业信息化发展纲要中提及的绿色施工、优化成本、早日实现碳中和的要求，少人、无人化施工场地建设，及建立完善项目智能化建造方案的发展目标，对工程建造过程和建筑全生命周期高效监测具有推动作用。本文融合数字孪生理念与建筑业装配式建筑施工过程，旨在通过智能化安装管理方法，为智能建造的研究和发展提供全新的理论基础和创新思路。

1 数字孪生装配式建筑安装管理模型搭建

1.1 安装施工要素整合及框架构建

数字孪生作为实现装配式建筑安装过程智能化的决定性技术，能实现数字虚拟空间和物理现实世界的交互融合。加之现代建筑场地对安装施工过程智能化、少人化的要求，在要素复杂、关联多、工序衔接紧的施工特点下，数字孪生技术驱动理论模型将作为建筑产业的智能化革命关键环节[19]。本文提出基于数字孪生的装配式建筑安装管理多维模型，该模型基于安装施工现场，从信息、时间、建模种类角度建立虚拟管理模型，从而实现数字孪生技术在建筑产业中的应用。

实现物理模型与虚拟施工现场间数据实时交互的同时，将物理施工现场和虚拟施工模型数据上传至云端，形成孪生数据平台。因此，本文建立基于数字孪生的装配式构件安装管理框架，如图2所示。

图2 装配式建筑安装施工数字孪生框架

该框架包括基于数字孪生的装配式安装施工过程时间维度建模、信息交互维度数据建模、基于不同安装需求的种类维度建模。时间维度建模主要包括施工不同阶段的数据集成；信息交互维度数据建模是在空间维度上，对物理实体、数字孪生虚体及两大模块的连接交互形式与运行逻辑进行设计；种类维度模型是对力学性能、可视化、场地信息等要素进行全方位整合。3个角度的建模使基于数字孪生的智能施工体系逻辑更严密、合理。

1.2 建模实现方法

1.2.1多维多尺度数字孪生虚体建模

数字孪生虚体建模从信息、时间、模型种类维度，对装配式建筑施工现场中的构件安装要素进行整合并建立模型，流程如图3所示。

图3 数字孪生建模流程

首先信息维度建模是实现数字孪生与装配式建筑施工智能化的关键基础，组成结构可归纳为“几何-物理-行为-规则”4个层次，根据施工过程对各维度模型进行关联集成，实现深层次、多角度、全方位模拟仿真，建模内容如下：①几何层面 主要针对构件外观、尺寸、型号等基本信息进行建模，统一收集出厂信息，方便进场前、进场后、安装前、安装后的多次复核环节。通过建立高保真度的几何模型真实映射吊装过程的几何特征，为物理模型分析提供基础。②物理层面 主要针对构件和吊装设备的材料参数、力学性能、构件几何边缘定位等进行建模，应用MIDAS，ANSYS等有限元分析软件建立物理模型，通过物理模型实现吊装过程构件相关力学性能的运算，可设置同安装工况相匹配的施工流程，进而分析构件和设备力学性能参数及构件自身的参数变化，由此提取的力学性能参数可直接用于施工安全状况评估。③行为层面 通过分析物理模型，融合时间维度信息可对整个施工过程进行实时数据采集，得到施工过程中力学性能、定位参数的变化。孪生虚体数据管理可细化为以下模型：基于数字孪生的装配式建筑安装管理数据DT-PIMD(digital twin-based prefabricated building installation management data)，即与装配式建筑安装管理过程相关的全要素、全流程、多尺度数据集合，主要由人员信息PI(personnel information)、机械设备信息MEI(machinery and equipment information)、材料信息MI(material information)、工法信息TI(technology information)、环境信息EI(environment information)组成，表示如下：DT-PIMD={PI,MEI,MI,TI,EI}#，其中PI指与施工人员有关的信息，如工种、负责工序、安装作业情况等；MEI指与施工机械设备有关的信息，如设备名称、设备类型、设备数量、设备作业情况、设备定位等信息；MI指施工过程中使用的物料，如混凝土、构件等调度情况、构件实时力学状态等信息；TI指与施工任务有关的信息，如安装工法、施工工序及流程、施工环境、施工材料等信息；EI指与施工作业相关的温度、湿度等场地环境信息。④规则层面 该层面是进行质量控制、风险预测、决策优化的参照标准，包括评价规则、决策规则、预测规则等，应按国家标准规范和具体工程设计要求对构件力学性能参数、设备运行状态进行细化设计。

时间维建模可参考施工安装进度整体逻辑进行设计，依次为设计规划阶段、安装施工阶段、运维反馈阶段。设计阶段的BIM模型、有限元软件建模是项目建设的基础，同时应引入数据挖掘技术，构建修正体系；安装阶段应紧密结合物联网技术，利用RFID、传感器、三维激光扫描技术建立构件物理信息集合模型，实时比对前期修正模型后，形成施工阶段的实时监测模型，监测模型可作为场地内建筑安装进程的实时映射。在运维反馈阶段，通过物理实体点云数据传输到BIM模型中，提取构件节点的相关信息并修正后，可得到修正后的有限元模型，进一步消除施工实际误差，使模型更接近物理实体。

模型种类维建模指孪生体从构件力学性能、施工进度可视化、场地相关信息等角度出发，由有限元模型、BIM模型、三维激光扫描模型等共同建立的模型。有限元模型为装配式建筑安装提供构件位移数据和实时力学仿真分析数据，三维点云扫描模型提供建造过程的实时位形数据，以确保几何模型与物理对象高度一致。BIM 模型为孪生数据平台提供可视化功能，将物理建造活动进行模拟与展示，并提供人、机、料、法、环全要素信息，为其他种类的模型提供数据支持。

1.2.2物理实体模型数据获取及管理方法

为实现物理空间、虚拟空间、孪生虚拟空间间的数据传输与交换，保证信息实时互联互通，打破信息孤岛的产业现状，需建立完整的数据通信。数据通信是利用通信技术与计算机技术，通过有线数据通信或无线数据通信，以连接数据终端与计算机。随着物联网在工业领域的发展和普及，可实现机械设备建筑物间的智慧互联，通过监控和跟踪的方式共享数据，提高建造效率。未来，随着5G技术的普及和传感器向高度集成与成本控制发展，工业物联网在智能建造中的应用将更广泛。数据是连接物理世界与虚拟世界的桥梁，如何采集与获取数据是应用数字孪生技术需解决的首要问题。安装过程中，材料性能变化与人员参与都可能影响建造结果，因此，要尽可能全面采集构件安装过程中的人、机、料、法、环多源异构数据，同时需保证数据全面性与准确性，才能最大限度在虚拟空间中还原物理空间。物联网技术衍生出的智能构件为实现数据获取提供实操性，智能构件是由构件本体、主动RFID标签、各类传感器、嵌入式终端等组件构成的整体，如图4所示，其中，构件主要包括叠合板、楼梯、墙体、阳台等预制构件。在预制构件生产过程中，主动RFID标签和嵌入式终端紧密附着在构件内。RFID标签是物联网技术在生产场景里的实际应用，承担构件识别和信息写入任务。

图4 智能构件组成结构

通过标签中储存的构件ID、种类、材料、几何尺寸、存放位置、生产信息，采用索引构件ID可在云端数据库查询构件施工工艺，以及各施工过程质量要求的全部信息。传感器包括力学传感器、位移、应变传感器、定位传感器，可实时感应构件力学性能和场地内位置的变化，并与嵌入式终端相连。嵌入式终端具有数据采集、传输功能，可将传感器采集的数据实时传输至虚拟模型和处理器。嵌入式终端是物联网技术支持下构件中最重要的组成部分，起上传、接收数据的作用。场地中，施工设备应配套对应装配式智能化构件，除设备本身，由嵌入式终端、RFID读写器、异构传感器、执行器及控制器组成。RFID读写器可与智能构件RFID标签进行无线通信，记录构件状态，并写入标签中。异构传感器承担采集不同种类传感器的任务，主要感知并收集位置数据、应力数据、能耗数据等。执行器和控制器接收执行指令并执行控制命令。嵌入式终端具有数据采集、传输功能，并将传感器采集的数据上传至云端服务器，同时收集云端传来的数据处理结果，向执行器发送指令，进行实时控制。该嵌入式终端与智能构件的嵌入式终端一致，具有一定数据处理运算功能，可实现设备自我感知、自我决策、自我执行。以上物联网体系配件的建造设备或结构构件，通过读取场地内构件信息，既可以实时获取对象力学状态、生产信息、位置信息等，也能将实体对象进行虚拟空间的数字化表达。通过在智能建造活动中部署多类型传感器，采集环境、构件物理属性(应力、应变、荷载、位移、实时位形数据等)模拟信号，再利用信号采集仪将模拟信号转变为数字信号传输给上层系统。采集流程如图5所示。

图5 信息采集流程结构

先进的数据采集与信息感知技术使管理者从设备端获取海量的多源异构数据，并且随时间推移数据量呈指数增长。面对庞大的数据规模，提高数据存储与管理水平成为重中之重。数据存储与管理业务范围需要横跨建造过程中的实时数据与历史数据。其次，面对持续增长的海量数据，需要引入分布式数据管理系统，以满足可靠性与可扩展性需求，为保证建筑工程运维阶段需求，应在成本可控的情况下持续维护系统。在此基础上形成的大数据存储管理平台可筛选关键数据，并为物理空间、虚拟空间及智能建造系统的数据应用和分析提供驱动力与支撑。因此，在数据管理中应采用平均加权法、卡尔曼滤波法、多贝叶斯法、昌盛式规则、模糊逻辑理论、神经网络等数据融合算法实现多个传感器多源异构数据融合。同时以深度信念网络、马尔科夫、决策森林、专家系统等算法为驱动，结合具体项目的专家知识、行业标准、规则约束、推理理论等数据处理方法，实现安装进度成本控制、施工过程安全风险预测、节点质量控制等安装过程中的高效服务。基于以上方式的数据管理模式，决策人员可更清晰高效地实时监测现场变动。通过提高装配式建筑安装过程中的信息化水平，加强对施工过程的控制，提高施工效率，降低施工风险，保证质量。

2 基于数字孪生技术的构件安装监测方法

利用数字孪生技术实现装配式构件的安装智能化管理过程中，施工现场重点要素集中于构件完成吊装后的宏观定位、构件间拼接精准定位及构件连接牢固度监测环节。

2.1 构件宏观定位方法

2.1.1定位方法研究

宏观定位环节要求构件上的定位模块能提供精准的场地定位，并且要求定位系统对构件传出的信号有准确、快速的捕捉效率。如美国GPS、我国的北斗定位系统、欧盟伽利略定位体系等已广泛应用于日常生活中，以上体系对开阔场地下个体的定位相对准确，但在施工场地精确到建筑构件的程度上，传统定位系统涉及的技术精度无法达到构建数字孪生体，并精准管理构件安装过程的程度。针对装配式构件安装智能化管理需求，以超带宽技术为代表，拥有复杂环境下精准定位的无线通信技术成为实现该机制的关键。超带宽技术以高带宽占用率、高信号传输速度、大系统容量、低运营成本、低功率谱密度等特点，成为复杂环境下精准定位的首选。以UWB业界的代表性系统——Localizers 为例，通过UWB信号的伪码延时技术进行精准定位测量。该系统具有低功耗和相对微型的硬件结构，可在高噪声环境下有近30m的定位范围，定位精度可达5cm。超带宽与定位技术的结合取得电气与电子工程师协会高度关注和认可，采用TOA定位法(time of arrival)记录附带超带宽系统标签的发射信号到达基站所需的时间，利用物理公式求得发射标签到接收基站间的精准距离。

依据相同原理设置多个基站，以3个基站为圆心，标签到基站距离为半径做圆，3个圆交点即标签所在位置。定位原理可理解为将3个基站设置在同一高度，在确认相关UWB模块硬件系统安装完毕后，以基站A作为定位坐标原点，以基站A，B间的连线为定位坐标系x轴，垂直底面为z轴。根据右手坐标系确定y轴方向后，建立UWB传输定位坐标系，以基站A为中心，以基站C与基站A的相对距离为半径绘制圆。然后以基站B为圆心，基站C到基站B的距离为圆半径。2个圆相交于两点，y轴坐标为正的点设为基站C，即得到3个定位基站在UWB定位坐标系中的位置。在确定定位坐标系后，可通过3个基站的位置定位WB标签。以基站A为原点和基站A到标签的距离为半径可确定一球，同理可套用至基站B，C，拟出的两球相交可得一圆，该圆与第3个球相交可得两点，默认UWB信号传输网中标签位置低于三基站平面，如图6所示。

图6 基于UWB的场地内定位方法

2.1.2超带宽定位与数字孪生融合方法

随着工业技术的创新升级，在可预见的10年内，制造业对硬件系统的高度集成将达到更高水平。由于超宽带低功率、高速率、传输距离相对较短的性能，为保证传输给基站的超宽频率高斯脉冲信号，需在装配式建筑构件上安装相应的集成信号传输模块。信号传输模块硬件构成整体设计思路如下：以完整的超带宽信号传输模块为单位，组成部分应包括数据处理器模块、无线通信信号传输模块及电源管理模块。数据处理器模块及无线通信信号传输模块可选用半导体及芯片供应商提供的处理器和无线电芯片方案，即可实现设计，电源管理模块主要任务是保证传输速率和模块正常工作时间，可通过大容量独立锂电池供电。同时考虑绿色施工理念，各构件的定位硬件模块安装和拆卸需要统一协调和及时拆卸重装。利用TOA定位法获取的施工现场超带宽信号，可第一时间返回分基站，并通过基站内部的处理器复核定位信号后，将各标签位置统一返给总基站，实现物理实体中的构件定位信息采集。利用高精度定位信息，可帮助决策者在安装管理平台上实时定位监测施工流程中的构件，在宏观层面第一时间调控场地内的构件位置。

2.2 构件拼接精确定位监测

目前，剪力墙和叠合板的安装量比其他构件安装量庞大。以剪力墙安装工艺为例，分析拼接环节如何对构件间相对位置进行监测和调整。剪力墙安装工艺流程可归纳为吊装器械将构件悬置于地面上12～15cm处，依靠工人经验和孔洞附近的镜子进行粗略对齐，当钢筋和孔洞对齐后，安装长、短斜支撑调整横向位置及垂直度。以剪力墙为例，在基础构建完毕的情况下，剪力墙间存在预留凸出钢筋和预留孔洞的拼接精度，是数字孪生技术驱动装配式建筑构件安装管理应提升的核心环节。为实现预留孔洞和钢筋标齐定位，结合物联网技术，设计监测机制如下：在构件伸出钢筋处配备红外激光传感器、预留孔洞处同步配备红外激光接收器，结合构件内嵌入式终端，实现构件实时反馈安装状态。构件上的集成终端通过控制凸出钢筋的红外装置，发射调制好的红外射线，对应相邻构件上的光学传感器进行接收定位。由于场地内构件间没有额外的结构遮挡，红外线传感技术对构件拼接时的监控有相对高的契合度，能实现构件间的实时拼接定位监控，及时管理施工现场安装流程。装配机制如图 7所示。

图7 安装精准定位示意

由于场地内构件数量大、拼接过程多，若大量采用构件间的红外定位技术会产生较大功耗，仍需调整实用性。结合红外传感技术与超声波技术可实现定位和标定功能，由红外线触发校准信号，使信号接收参考点的超声波发射器向被测点发射校准超声波。同样，采用TOA传输算法，通过定时器等设备进行测距定位，针对性地降低功耗，使红外技术与超声波技术相辅相成。精细校准构件后，构件上的嵌入式终端获取相关信息，并传输给上层数据平台，实现实时监控与调整不同构件间的安装精度。

2.3 安装阶段的构件连接牢固性监测方法

目前，装配式构件安装缺乏高效统计场地内构件实时连接牢固程度的方法。以剪力墙拼接施工过程的喷浆加固工序为例，当前置工序中的伸出钢筋和预留孔洞对齐并拼装完成后，喷浆管将从构件下部喷浆孔洞伸入，开始喷浆作业。

通常采用压浆法从下口灌注混凝土浆，当混凝土浆液从构件上部的出浆口流出后，应及时封堵出浆口。由于现场构件数量多、喷浆作业工程需求量大，为实时采集数据，应在出浆口附近的构件出口处配置红外传感装置，利用出浆口的冒浆探测，构件嵌入式终端实时将洞口数据传至上层数据整合平台，并通过数字孪生体的交互机制，实时反馈到决策者的移动设备中，监测场地内各构件连接。构件连接牢固度监测如图 8所示。

图8 构件连接牢固度监测

3 结语

1)本文利用文献调研的方式体系化地分析数字孪生技术与装配式建筑技术的发展、研究与应用情况，阐述智能建造与新兴技术的紧密联系与技术突破，并对智能建造发展痛点提出解决方案，为管理模型的搭建和实现方法奠定技术基础。

2)针对数据采集与融合、数据建模、智能决策体系、模型运行机制等问题，深入研究数字孪生在施工现场的实施方法，即实现全要素信息采集与传输、构建多维多尺度数字孪生模型并运行、实现多源异构数据存储与管理，为今后的相关研究应用提供理论依据。

3)从宏观定位、精准定位、牢固度监测等层面对装配式构件安装环节进行基于数字孪生技术的监测方法设计，对安装过程的智能化提升给出具体的实操性理论。

本文对基于数字孪生驱动的整体系统进行概念设计，但并未到对系统进行开发与应用的阶段。未来仍需规范对装配式建筑施工过程中各项构件的使用状态、检测设备硬件配备、设备安装位置、操作的规定。目前在调试和探索阶段，在单学科探索下无法短期成型，仍需在取得系统设计的精度上做大量尝试，并且在基于试验的基础上做系统性研究后再次整合。本文研究的管理模型基于装配式建筑施工过程，在数字孪生、大数据集成使用的背景下，仍需要进一步研究基于数字孪生的装配式建筑全生命周期的智慧管理系统。