Page 137 - 公路桥梁养护与管理

第四章 智能桥梁的发展

（四）智能养护维修
随着桥梁建设数量和使用年限的不断增长，桥梁逐渐由快速建设阶段向运维
管理阶段过渡。基于全生命周期的桥梁智能养维护理论及方法对于科学、合理、

经济地确定必要的预防性养护和最少量的修正性养护，并在可接受的有限预算内
实现最佳的桥梁养护维修具有重要意义。
在基于智能算法的桥梁智能养护维修方面，Wei 等提出了一种新的自动深度
强化学习（DRL）框架来获取优化的结构维护策略，为不同的结构维护任务提供

了通用框架和最优策略。齐锡晶等提出了一种高速公路桥梁桥面板养护方案多目
标决策方法，基于熵权的理想点法和层次分析法分别确定了高速公路网络内桥梁
桥面板养护优先级系数和养护目标的权重，研究结果为公路桥梁的养护管理决策
提供了基础。杨颖等提出了机器检测智能化、人工检测智能化、遥感监测智能化

三位一体的数据收集智能体系，在模拟退火算法的基础上提出了一种基于 BP 神
经网络算法的新型桥梁安全评估系统，有效提高了养护工作效率，降低了养护成
本。段晓晨等采用粒子群优化算法、BP 神经网络等人工智能方法建立了张家庄
大桥运营维护成本预测模型，将三维非线性智能控制技术运用到实际工程中，提

高了运维管理的时效性、高效性和经济性。毛新华等通过建立一个多目标非线性
规划模型，用模拟退火算法求解，以某公路桥梁网络为例，研究了桥梁网络最优
维修调度策略。Mohammad 等提出了一种考虑管养的空间限制和时间关系的桥梁
维修优化框架，将遗传算法和离散事件仿真相结合确定了最优维修计划，提高了

高级别调度优化方面的效率和估算管养成本方面的准确性。
综合以上研究发现，专家学者们在桥梁智能检测与安全运维方面取得了诸多
进展，未来可在以下几个方面进一步深入研究：桥梁内部损伤、水下和灾后等复
杂条件下的智能检测装备及技术还有待进一步研发；基于神经网络的图像识别算

法需要大量的图像样本及时间进行训练，适用性有待提高；数据和物理模型融合
的全寿命周期智能化性能评价与控制模型还有待进一步研究；针对人机交互模式
更新和激活的桥梁智能养护加固模型方面的研究还较少。

三、智能防灾减灾

随着智能化的飞速发展，基于人工智能的自然灾害监测与预警为桥梁智能防
灾减灾提供了新的思维范式和发展思路。刘汉龙等指出基于大数据技术的地质灾

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