本发明涉及箱梁施工,具体为一种现浇箱梁满堂支架实时安全监测预警的施工方法。
背景技术:
1、随着国家的高速发展,各种高速公路均飞速发展,且高速公路均向山区发展,在特殊的地势下,要通过架桥的方式进行,而现浇箱梁在其中有十分关键的地位,但传统监测方法主要依赖于定期的人工测量和观察,数据更新不及时,难以及时发现和处理潜在的安全隐患,且人工监测数据要手动记录和分析,处理效率低,无法满足实时监控和预警的要求,同时,由于缺乏智能分析手段,传统方法难以准确识别异常数据模式,预警的准确性和及时性较差,并在应急响应方面主要依赖于经验和现场判断,缺乏科学的风险评估和动态调整机制,无法有效应对施工过程中出现的突发情况。
2、因此,本领域技术人员提供一种现浇箱梁满堂支架实时安全监测预警的施工方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足,本发明提供一种现浇箱梁满堂支架实时安全监测预警的施工方法,解决传统监测方法主要依赖于定期的人工测量和观察,数据更新不及时,难以及时发现和处理潜在的安全隐患,且人工监测数据要手动记录和分析,处理效率低,无法满足实时监控和预警的要求,同时,由于缺乏智能分析手段,传统方法难以准确识别异常数据模式,预警的准确性和及时性较差,并在应急响应方面主要依赖于经验和现场判断,缺乏科学的风险评估和动态调整机制,无法有效应对施工过程中出现的突发情况的问题。
2、为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:一种现浇箱梁满堂支架实时安全监测预警的施工方法,包括以下步骤:
3、s1、明确箱梁施工的监测点和监测参数,以设计传感器布置方案;
4、s2、采购和调试传感器、数据采集仪器和数据传输系统;
5、s3、在满堂支架的支架立柱、横梁、支撑点部位安装传感器,后将传感器连接至数据采集仪器上,并配置数据采集频率和传输方式;
6、s4、对传感器和数据采集系统进行校准和调试;
7、s5、启动监测系统,采集各监测点的数据,并通过边缘计算设备对数据进行初步处理;
8、s6、采用云计算平台对数据进行处理和分析,监控应力、应变、位移和沉降参数的变化;
9、s7、采用ai和机器学习算法,建立智能预警系统,自动识别异常数据模式,进行智能预警和决策支持;
10、s8、设定监测参数的安全阈值,阈值被超越时,系统自动发出预警信号;
11、s9、建立动态应急响应机制,根据监测数据和预警信息,灵活调整应急预案和措施;
12、s10、基于历史数据和现场数据,构建建筑施工风险评估模型,并对施工过程进行动态风险评估;
13、s11、根据评估结果,及时调整施工方案,以采取相应的风险控制措施;
14、s12、定期检查和维护监测设备;
15、s13、定期对监测数据进行综合分析,形成监测报告,评估满堂支架的安全状况。
16、自动化监测和处理使施工团队能专注于核心任务,提高整体施工效率,减少人为干预降低误差率,保证各施工步骤的准确性和高效性;通过智能预警和实时监测,及时察觉问题并进行调整,避免潜在的施工错误和返工,动态调整施工方案,根据实时数据优化资源配置和使用;实时监测系统能精确控制施工过程中的资源使用,减少不必要的消耗,并通过优化施工方案和动态调整,减少对周边环境的影响;集成化的监测和管理系统提供全面的数据支持,帮助项目管理人员做出科学决策,而实时数据和综合分析报告为项目管理提供详尽的基础数据;通过实时数据共享和预警通知,施工各方能更好地协调和合作,用户界面和系统管理模块提供便利的协同工作平台;持续的监测和预警系统强调施工安全的重要性,提升安全意识,而系统的实施和使用培养施工团队对科技手段的依赖和认可,推动安全文化的建设;动态风险评估和实时调整机制使得系统能适应复杂的施工环境,而ai和机器学习算法的应用增强系统应对不同场景和问题的能力。
17、优选的,所述s5步骤中,监测系统包括传感器模块、数据采集模块、边缘计算模块、数据传输模块、云计算平台、数据存储模块、数据分析与处理模块、预警模块、用户界面模块、系统管理模块。
18、优选的,所述传感器模块负责采集箱梁施工过程中各位置的物理参数;所述数据采集模块负责获取各传感器的数据,并进行初步处理和存储;所述边缘计算模块负责对靠近数据源地方的数据进行初步处理和分析;所述数据传输模块负责将采集的数据现场传输至云计算平台;所述云计算平台用于对传输上的数据进行深度处理和分析;所述数据存储模块负责存储采集和处理的数据;所述数据分析与处理模块对数据进行深度分析;所述预警模块基于设定的安全阈值,对分析结果进行监控;所述用户界面模块为操作人员提供友好的交互界面,显示监测数据、分析结果和预警信息;所述系统管理模块用于监控和管理监测系统的运行状态。
19、传感器模块的多参数监测提高对施工环境的全面了解,有助于预判潜在问题,优化施工方案;数据采集模块中数据压缩减少数据传输量,去噪处理提高数据质量;边缘计算模块中边缘计算提供即时反馈,允许本地设备在云计算系统响应前采取初步行动,减少响应时间;数据传输模块中数据冗余传输确保数据在传输过程中的完整性,加密功能保护数据免受未经授权的访问和篡改;云计算平台中历史数据归档和趋势分析帮助识别长期趋势和规律;数据存储模块中数据备份和恢复功能在数据丢失或系统故障时提供保障,确保重要数据的安全性和可用性;数据分析与处理模块中数据可视化和报告生成使分析结果更直观;预警模块的多层次预警系统可根据风险程度提供不同级别的警报和相应的措施建议,提高预警的精细化程度;用户界面模块的个性化定制和多语言支持提高系统的可用性和用户体验;系统管理模块的远程维护和更新功能降低维护成本,提高系统的可靠性和长期可用性。
20、优选的,所述s6步骤中,云计算平台包括卡尔曼滤波和移动平均滤波;所述卡尔曼滤波包括预测和更新,预测:pk|k-1=apk-1|k-1at+q;更新:kk=pk|k-1ht(hpk|k-1ht+r)-1,pk|k=(i-kkh)pk|k-1;
21、所述移动平均滤波:其中,yt平滑后的数据,n移动窗口尺寸,xt原始数据。
22、优选的,所述s7步骤中,机器学习算法包括决策树、抗倾覆;所述决策树:其中,pk类别k的概率,k类别数;所述抗倾覆:其中,kqf横向抗倾覆稳定系数,sbk,使上部结构稳定的作用基本组合的效应设计值,ssk,使上部结构失稳的作用基本组合的效应设计值。
23、优选的,所述s8步骤中,预警系统的实施步骤:第一步、根据工程设计规范和实际经验,设定各监测参数的安全阈值,应力阈值<材料屈服强度的60%,应变阈值0.0003~0.0005,位移阈值<10mm,沉降阈值<5mm;
24、第二步、在监测系统的管理界面中,输入设定阈值参数;
25、第三步、将阈值设定集成至监测系统的预警模块中,实现系统能自动识别并响应超限情况;
26、第四步、通过传感器和数据采集系统,采集施工现场的监测数据,并通过边缘计算设备和云计算平台,对数据进行处理和分析,监控监测参数的变化趋势;
27、第五步、将实时监测数据与设定的安全阈值进行比较,若参数超出设定的安全阈值时,系统自动触发预警机制。
28、通过合理设定安全阈值,能在施工过程中有效预防超出安全范围的情况,提前防范风险,确保施工安全;便捷的管理界面使参数设置直观且易于操作,提高工作效率,减少出错的可能性;系统自动化程度高,能实时监控并在出现异常时立即发出预警,减少人工监测的压力和误差,提高反应速度和准确性;实时数据处理和分析确保监测数据的及时性和准确性,提供对施工过程的全面监控,有助于发现潜在问题并及时采取措施;自动预警机制确保在任何参数超限的情况下,能及时发出警报,提醒管理人员立即采取措施,避免事故发生,保障施工安全。
29、优选的,所述s9步骤中,动态应急响应机制包括风险评估模型、动态调整模型;所述风险评估模型:其中,r综合风险评分,wi第参数的权重,μi(xi)第参数的模糊隶属度函数值,n参数的总数;
30、所述动态调整模型:其中,(xt,ut)第t时刻的损失函数,反映当前状态xt和应急措施ut的综合损失,t应急响应的时间窗口。
31、优选的,所述s10步骤中,建筑施工风险评估影响因素集可按照一级指标和二级指标表示如下:
32、一级指标:u={u1,u2,u3,u4,u5};
33、二级指标:u1={u11,u12,u13};u2={u21,u22,u23,u24,u25,u26};u3={u31,u32,u33};u4={u41,u42,u43};u5={u51,u52,u53};
34、利用层次分析法确定指标权重并进行一致性检验:
35、u={u1,u2,u3,u4,u5}的权重依次为a1,a2,a3,a4,a5,记为:a=[a1,a2,a3,a4,a5];
36、同理,根据二级指标对一级指标安全风险影响的重要程度,赋予相应的权数,记为:a1=[a11,a12,a13];a2=[a21,a22,a23,a24,a25,a26];a3=[a31,a32,a33];a4=[a41,a42,a43];a5=[a51,a52,a53]。
37、本发明提供一种现浇箱梁满堂支架实时安全监测预警的施工方法。具备以下有益效果:
38、1、本发明通过安装传感器,实时采集监测数据,并利用边缘计算进行初步处理,确保数据处理效率,同时,结合ai和机器学习算法,建立智能预警系统,自动识别异常数据模式,设定安全阈值并自动发出预警信号,有效提升预警的准确性和及时性,确保施工过程中的安全。
39、2、本发明通过构建基于历史数据和现场数据的动态风险评估模型,该方法能科学评估施工过程中的风险,且监测数据和预警信息有助于灵活调整应急预案和措施,建立动态应急响应机制,进而能迅速采取应急措施,及时调整施工方案,实施有效的风险控制,减少潜在风险对施工安全的影响。