Page 138 - 公路桥梁养护与管理

Maintenance and Management of Highway Bridges
公路桥梁养护与管理

害智能防治系统是综合运用雷达测量、卫星遥感、智能无人机、机载激光雷达等
多种新技术手段提高地质灾害调查评价精度；再利用先进遥感、雷达技术，物联
网监测系统以及人工智能、机器学习算法，在研究原理、发现隐患、监测隐患、

发布灾害预警上，基于大数据相关技术建立“群测群防”、“专群结合”的监测
预警体系。传统的桥梁防灾减灾手段较为单一，不能充分融合相关技术进行一体
化指导救灾，而智能防灾减灾可将测绘地理信息关键技术、物联网、互联网系统
完全连接和融合，实现灾害全面感知、技术精准融合、宽带泛在互联与高效智能

救灾。
在灾害预测预警方面，张锦等提出了基于高精度智能传感技术的智能风险预
警系统和基于 GIS ＋北斗技术的一体化智能应急响应系统，对高寒艰险复杂山区
铁路桥梁的防灾减灾有重要参考意义。朱庆等针对川藏铁路自然灾害频发的特点，

建立了统一的多粒度实体要素分类编码体系，可为灾害监测预警、风险定量评估
和灾后应急处置等提供智能化的数据模型知识服务。Banihabib 在人工智能模型
（贝叶斯网络和支持向量回归粒子群优化）和水文模拟系统混合模型的基础上提
出了预测泥石流洪峰流量的新混合模型，可应用于泥石流洪水预警系统。滕飞等

提出了基于序列模式的大风预警方法，深度挖掘了高铁大风预警模式，通过滤除
与非预警序列共有的频繁模式，得到了预警序列独有的序列特征，构建了预警模
式库。苏延文等以郑万高铁大宁河大桥为工程背景，建立了复杂山区铁路大跨桥
梁施工大风监测预警技术，保障了复杂山区铁路桥梁施工过程中的抗风安全。蒲

黔辉等基于高速铁路海量自然灾害监测数据，搭建了灾害大数据分析平台，系统
阐述了人工智能技术在风、雨、雪、地震及滑坡等灾害监测和行车安全预警中的
应用。
综上所述，人工智能、机器学习、大数据等技术已经在基础设施防灾减灾中

得到了应用，但面对复杂的灾害场景，智能感知、智能解析与智能评价、预测及
决策理论与方法还有待未来进一步深入研究。

四、智能材料

大跨度、轻型化、智能化是未来桥梁的发展趋势，新型智能材料的研发及应
用是其中的关键一环。智能材料是一种能感知外部刺激，判断并适当处理且本身
可执行的新型功能材料，是现代高技术新材料发展的重要方向之一，将使传统意

126