刘国栋
山东华安检测技术有限公司 山东 济南 250000
摘要：设计作为工程建设的重要环节，直接影响建设工程的投资效益和质量安全。近年来，信息技术及大数据人工智能技术快速发展，各行各业智能化趋势明显。随着城市轨道交通行业不断壮大，传统设计方法升级进程中，智能设计方法的探索性研究显得尤为迫切和必要。
关键词：轨道交通工程；智能设计；智能运维系统
引言：
随着新兴技术的蓬勃发展，经多方交流与考察分析，结合BIM、大数据、人工智能等技术，提出新型设计模式——智能化设计方法1.0版，即：以BIM正向设计为基础，研究三维可视化场景下的工程设计，以参数化设计为导向，整合行业规范、工程成果，数字化轨道交通工程设施设备物理与功能特性，逐步向多维驱动设计方法过渡，探索基于专业间语义约束的自动设计，最终实现智能化设计。
1轨道交通工程智能运维技术原理
1.1广义共振和共振解调的故障诊断技术
该技术是让机械设备的振动冲击信号通过一个谐振频率远远高于常规振动频率的“共振器”，对振动冲击信号能量进行吸收及重新分配，对于常规的、不危害设备安全的柔和振动进行吸收，对于故障冲击激发共振，产生更大的共振信号，通过对共振信号进行解调，得到平滑、信噪比好的共振解调信号，该信号与故障冲击一一对应，通过对共振解调信号进行FFT变换，得到共振解调谱，通过与诊断故障抽象谱比对，可给出设备当前运转状态。
1.2多因素、多参数联合诊断决策技术
该技术不仅分析信息的幅度因素，而且还研究特征频谱、特征谐波、边频、半谱、调制谱、干扰谱等多种因素，同时针对各种类型的故障一一进行推理分析，以确认部件的某个或某些零件故障，作为确认该部件存在故障的依据，从而解决确认所监测的部件是否存在故障的问题。
2轨道交通工程智能设计方法
2.1BIM正向设计体系建立
（1）BIM规范体系。为规范设计过程中的行为，使各单位设计成果标准化、规范化、统一化，制定模型创建标准、构件与编码标准和建筑信息模型表达标准。同时，编制设计接口标准和数据信息标准，保证数据信息在各专业间能有效流转、各专业界面划分合理、专业接口明确。（2）质量管理体系。针对BIM正向设计过程中的提资流程、提资时间、图纸深度等要求，编制过程控制管理办法。对BIM正向设计模型、图纸等成果文件，制定设计成果审核要点，严格把控模型和图纸质量[1]。从过程和成果2个方面做好质量管理工作。（3）BIM资源库。基于BIM规范体系创建、审核模型样板及各专业精细化构件，将符合要求的样板、构件纳入资源库，设计时可直接调用，提高设计效率和质量。（4）BIM应用环境。在探索BIM正向设计体系过程中，经过多方软件试用，选择AutodeskRevit作为设计工具，Dynamo作为二次开发软件辅助设计，并配套部署协同设计平台，为各专业创造协同管理环境，通过收纳多元数据，解决各专业间数据孤岛问题。
2.2参数化驱动设计
2.2.1研究内容
盾构区间管片的智能排版主要针对楔形管片，建立数学模型，利用管片旋转角度驱动盾构曲线，提高盾构机姿态控制水平，处理盾构机姿态失准状态下的管片选择，以减少仅凭工人施工经验操作产生的误差。
2.2.2盾构设计轴线
盾构设计轴线（DTA）是1条三维空间曲线，目前盾构区间设计二维图纸只有平面图、纵断面图。
其中平面图为DTA投影到平面的平面曲线，忽略了高度上的变化，里程同样按照平曲线标注。这就使得DTA实际长度大于里程长度，以R2线任家庄—腊山区间为例，长度偏差0.6m，所以仅以里程长度进行管片排版，始终存在偏差，即使盾构施工处于理想状态，模型也不能与理想状态的施工现场相一致。为此首先需要用平纵曲线要素合成尽可能精确的DTA空间曲线，并制作区间建模插件，此插件在三维空间精度比已有插件精度高，但无法体现转弯环的转动角度驱动和智能排版。
2.2.3管片排布模型
环形盾构管片的衬砌形式主要有2种，一种是标准环加转弯环，即在直线段部分采用等宽的标准环，在曲线部分则采用一定楔形量的转弯环。另一种是通用楔形环，即整个隧道都采用具有一定楔形量的通用环，通过楔形环的有序旋转与组合，使其可以拟合设计轴线全部曲率的线段。2种衬砌组合方式，第一种方式标准环和转弯环不能混用，需要先进行管片排版设计，确定标准环和转弯环的数量以供管片生产厂家预制，而且在盾构施工中管片的位置相对固定，灵活性差[2]。第二种通用楔形管片的各环尺寸一致，而且施工中可以及时根据现场施工条件和预估沉降量灵活调整管片旋转角度，有利于减少管片拼装误差。因此，通用楔形管片日益成为盾构隧道的主流衬砌形式。
2.3智能设计
2.3.1研究内容
该项目主要针对2个方面进行研究，一方面是车站运营房间排布的数据模型研究，另一方面是房间的智能排布算法研究。车站运营房间种类数目通常在20~40，主要设计要求有：房间面积、进深、与某个功能区域相邻。项目最终目标是通过用户输入运营区域长宽，利用遗传算法来寻找若干不同的最优方案提供给用户进行比选，最终生成Revit模型。
2.3.2房间智能排布
在早期研究中，Mitchell等的可拓扑的房间布局模型能简单高效地表示除了螺旋布局之外的所有布局方案。在此基础上，Stacey利用二叉树来存储房间模型方案的数据。但Stacey的方法仅能应对房间数目比较少的情况，对于车站，假设房间数目为n=30，则有（2×30）！/（30+1）！30！≈8×10^33，是无法运行出结果的。车站房间种类相对固定，房间顺序上存在一定联系，比如综合监控设备室一般与UPS电源整合室相邻或相近，综合监控设备室又距离车控室较近，所以可在二叉树模型上砍掉不必要的分支，并增加左右子节点互换的功能，让房间可以在空间上移动，使二叉树模型在减少分支的同时，仍能包括较多的可能性，产出较好的排布方案[3]。但目前二叉树修剪依靠的是经验，后期会考虑开发二叉树修剪的功能，进一步提升房间排布方法的健壮性。
2.3.3评价排布方案
（1）打分方法使用遗传算法需要制订一个打分方法来评价排布方案的优劣。针对车站房间排布，选择房间的长、宽、面积占比、连接的房间及房间距离，共5个房间特征。打分方法为生成的房间特征与“最佳”房间特征系数的平方差之和，所以得分越低，则该排布方案越好，得分越高，离最佳排布方案差距越大[4]。（2）定义“最佳”定义最佳的房间特征值，可向已有的方案学习，让已有车站排布方案中的同类型房间特征值的平均值为该房间特征值的最佳值。为了减少房间特征值的标准差，选取车站功能区面积和长宽比相对固定的标准车站图纸进行学习。
结束语：
智能化设计是集合多种新兴技术的综合设计技术，需要长期研究和探索，如何从搭建基础到技术突破，尚需不断实践、总结、沉淀。下一步，将突破技术壁垒，继续研发高效率、智能化的参数化设计工具，探索规范条目、专业语义检索方法，最终实现针对设计成果自动校验与合规性检查的功能升级。
参考文献：
[1]林晓伟.城市轨道交通智慧车站设计与实现[J].工业控制计算机,2020,33(11):109-110+112.
[2]庞彦知.城市复杂轨道交通信号智能配时方法仿真[J].现代电子技术,2020,43(21):80-84.
[3]田雨洁,王中昊,徐锦,黄新坤.小型城市轨道智能巡检机器人电控设计研究[J].绿色科技,2020(20):219-220.
[4]邓敏,赵明桂.城市轨道交通智慧车站建设探讨[J].现代交通技术,2020,17(05):78-82+86.