CN117350987A - 基于bim技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明属于框架桥监测技术领域，公开了基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及***。该方法包括：监测数据采集与处理、框架桥结构模型更新与比对、数据融合、实时监测与预警、以及数据可视化。本发明提高了监测的精确性，通过实时监测与预警帮助避免潜在的安全风险，通过进行数据融合和处理大大提高了监测的效率，减少了人工操作的工作量，对数据可视化与分析帮助用户更好地理解和评估框架桥的健康状况，通过BIM技术建立的框架桥模型可以与其他管理***进行集成，实现框架桥的全生命周期管理。

Description

基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及***

技术领域

本发明属于框架桥监测技术领域，尤其涉及基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及***。

背景技术

现有对框架桥进行监测通常有以下技术：

三维扫描技术：通过使用激光扫描仪或摄影测量仪等设备，对框架桥进行全面的三维扫描，获取框架桥的几何形状和表面细节数据。

传感器技术：利用各种传感器，如应变传感器、加速度传感器、位移传感器等，对框架桥的结构行为进行实时监测，获取框架桥的结构响应数据。

数据融合技术：将来自不同传感器的数据进行融合，以提高监测数据的精确性和完整性。

模型更新与比对技术：通过将实际监测数据与BIM模型进行比对，实现框架桥的实时状态监测和变形分析，及时发现异常情况。

数据可视化技术：利用虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等技术，将监测数据以可视化的方式呈现，方便工程师和决策者进行数据分析和决策。

还有，利用Revit等建模软件构建出包括既有线路结构、框架桥和监测***的BIM模型；

既有线路结构和框架桥结构的BIM模型必须是按照设计信息、施工信息所建造的BIM模型，反映真实的铁路基结构初始状态。

利用BIM技术构建包含监测***、视频安全监控***、云端数据存储和综合预警***的智能监测平台，不但可使监测数据及时有效的传达给参建各个单位，同时也使得监测数据能可视化、图表化显示。通过建立综合预警***，能对天气因素、列车临近信息及监测数据进行实时反馈，一旦监测数据出现异常，则能利用云端全方位的传递报警信息。通过利用BIM技术的可视性和模拟性，能帮助决策者快速确定发生异常的部位并进行合理决策，保证框架桥下穿既有铁路顺利施工，也有利于既有线路运营安全。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：对于框架桥下穿既有线路工程而言，存在着破坏性影响和一系列的风险源。其中，主要的失败原因包括：

路基边坡坍塌：在施工过程中，路基边坡可能会发生坍塌，导致框架桥下方的既有线路受到损害。

框架桥偏移：框架桥在顶进过程中可能出现扎头、抬头和水平偏移等问题，如果没有得到及时纠正，这些偏移将会对既有线路造成压力和破坏。

钢轨偏移：在施工过程中，框架桥下方的钢轨可能会发生偏移，导致既有线路的正常运行受到干扰甚至中断。

通过建立基于BIM技术的框架桥下穿既有铁路智慧监测平台，可以解决传统纸质数据反馈监测方式存在的问题，提高监测效率和准确性。首先，BIM技术可以实现实时数据传输和信息处理，使监测结果更加及时、准确。其次，通过BIM模型的建立和可视化展示，监测人员可以直观地了解现场情况，及时发现潜在风险。此外，BIM技术还可以结合其他传感器技术，实现对框架桥结构的全方位监测，提供更全面的信息支持；

但是目前大部分施工单位仍采用纸质数据反馈监测结果，缺乏对现场情况的直观感受及信息处理的及时性，存在效率低、实时性滞后、准确性差和不够直观等问题。BIM监测平台的搭建能实现信息数据的及时传输，很好地起到预警作用，为框架桥顶进施工安全保驾护航。鉴于此，有必要提出一种基于BIM技术的框架桥下穿既有铁路智慧监测平台。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及***。

所述技术方案如下：一种基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，包括以下步骤：

S1，监测数据采集与处理；采集框架桥结构的三维模型数据、传感器数据，利用点云处理算法、图像处理算法及数据融合算法进行数据处理和分析；

S2，框架桥结构模型更新与比对；在框架桥结构发生变化时更新框架桥结构模型，通过与历史模型进行比对，实时监测框架桥结构的变形和损伤；

S3，数据融合；将采集到的三维扫描数据、传感器数据进行融合；

S4，实时监测与预警；基于监测数据，实时监测框架桥结构的状态，通过框架桥下穿智慧监测平台进行预警，获取潜在的问题和风险；

S5，数据可视化；将监测数据以建模、图表、动画的形式呈现。

在步骤S1中，采集框架桥结构的三维模型数据、传感器数据，包括：在顶进过程中，采用三维激光扫描仪进行数据采集，获取点云数据，收集历史模型数据，利用BIM软件根据历史模型数据创建可视化的BIM模型；将历史模型的尺寸数据、位置数据、各构件属性数据导入到BIM软件中，通过BIM软件将历史模型与BIM模型进行比对分析，利用有限元算法预测框架桥结构的应力、变形和破坏等情况，对框架桥结构的数字化建模和仿真计算，在设计阶段预测并优化框架桥的偏差率，或在顶进过程中使用测量仪器和传感器，实时监测框架桥的水平和垂直偏差，通过对实时测量数据的分析，及时纠偏。

在步骤S2中，在框架桥结构发生变化时，利用传感器和监测设备获取实时的框架桥结构变化数据，通过BIM技术中的自动化算法和模型分析方法进行处理和分析，从数据中提取特征，并构建适当的模型来描述桥结构；然后，利用构建的模型对数据进行分析，识别出框架桥结构的变化情况；确定历史模型与BIM模型之间的差异，检测到结构的变形、损坏、缺陷；针对差异，通过对比设计、施工、维护记录，以及测量数据，获取差异原因并根据分析结果，对差异进行结构修复、施工误差的纠正、材料更换。

在步骤S2中，框架桥结构模型更新与比对，包括：

使用传感器或扫描采集框架桥结构的实际数据，包括位移、变形、损伤信息；将采集到的数据进行处理和分析，去除噪声和异常数据，获取准确的框架桥结构参数，并利用BIM软件创建三维模型；将新的BIM模型与原有的BIM框架桥模型进行比对，找出框架桥结构模型与实际数据之间的差异；根据差异的大小和位置，调整结构参数或几何形状；通过可视化工具或BIM软件将新的框架桥结构模型与原有的BIM模型进行叠加显示、颜色映射方式呈现差异。

在步骤S4中，实时监测与预警，包括：通过机器学习算法进行监测数据的预测和分析，通过学习过去的数据规律，预测未来的数据趋势，实现实时监测框架桥结构的状态，机器学习算法包括：决策树、支持向量机、神经网络。

进一步，运用统计学方法对监测数据进行拟合，拟合中分析R平方值和残差平方和，R平方越接近1，表示拟合效果越好，拟合曲线能解释原始数据的变化；而残差平方和越小，表示拟合结果与实际数据的误差越小；通过比较不同模型的R平方和残差平方和，确定最优的回归函数拟合监测数据中变化关系。

本发明的另一目的在于提供一种基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***，该***实施所述基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，该***包括：

监测信息采集模块，通过智能采集基站搭载的传感器实现自动化采集数据并实时传输到框架桥下穿智慧监测平台中去；

统计分析模块，对传感器工作状态进行分析处理及对采集传输回的监测数据进行统计处理；

综合预警模块，用于将异常数据与预先设置的预警值进行比较，并在BIM模型中通过不同模型图形或颜色进行显示；

框架桥下穿智慧监测平台，利用所采集的监测数据进行实时分析、处理，从而进行智能预警。

进一步，在监测信息采集模块中，传感器包括：双轴倾斜仪、位移计、静力水准仪、激光水准测点、温度计、GPS、BDS和摄像机多个监测设备；多个监测设备和所构建的BIM模型一一对应绑定，首先，使用BIM软件创建下穿铁路斜交框架桥的三维模型，包括几何形状、材料属性和构造细节；然后，在BIM模型中定义监测设备的位置、类型和参数，并将其与相应位置进行绑定；监测设备实时采集框架桥的监测数据，并传输到BIM模型中，实现数据的交互和同步；最后，BIM模型实时显示监测数据，并以图形、图表形式进行可视化展示，使监测数据在对应模型位置显示。

进一步，在统计分析模块中，自动生成监测数据表格和折线图，同时监测设备状态在BIM模型上依靠参数化控制，以不同图形、颜色实现动态化、可视化表达；通过各显示模式获取当前构件所处的工作状态，监测数据曲线某段时间内的波动若出现异常，则被放入综合预警模块中。

进一步，在综合预警模块中，若监测数据介于最小阀值与预警值之间，说明监测数据正常，则在监测仪器的BIM模型显示为绿色；若监测BIM模型仪器模型显示为黄色，此刻此处达到预警值；若监测仪器模型显示为红色，表明所采集的数据大于设定的报警值数据；

所述框架桥下穿智慧监测平台还用于结合BIM模型和有限元分析模块进行实时的力学分析，同时，根据监测数据发生部位并储存相应的应急预案，提供应急措施。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：提高监测的精确性：通过BIM技术建立框架桥的三维模型，可以更准确地获取框架桥结构的参数和变形情况，提高监测的精度。

实时监测与预警：基于实时采集的数据，结合监测算法和模型比对技术，可以实时监测框架桥结构的变形和损伤情况，并及时发出预警信号，帮助避免潜在的安全风险。

提高监测效率：BIM技术可以自动化地采集框架桥结构的数据，并进行数据融合和处理，大大提高了监测的效率，减少了人工操作的工作量。

数据可视化与分析：通过将监测数据以可视化的方式呈现，如三维模型、图表等，可以直观地展示框架桥结构的状态，并进行数据分析，帮助用户更好地理解和评估框架桥的健康状况。

提高维护和管理效果：通过BIM技术建立的框架桥模型可以与其他管理***进行集成，实现框架桥的全生命周期管理，包括设计、施工、监测、维护等环节，提高维护和管理效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；

图1是本发明实施例提供的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***示意图；

图2是本发明实施例提供的监测数据报警流程图；

图3是本发明实施例提供的框架桥下穿智慧监测平台综合预警原理图；

图4是本发明实施例提供的监测数据拟合曲线图；

图5是本发明实施例提供的监测数据拟合曲线图；

图中：1、监测信息采集模块；2、统计分析模块；3、综合预警模块；4、框架桥下穿智慧监测平台。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

本发明实施例提供的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法及***创新点在于：实时数据采集和传输、自动化分析和评估、预警和报警功能、长期监测和历史记录，以及可视化展示和远程访问。通过这些创新点，该监测***能够提高监测效率和准确性，降低维护成本，并为结构安全提供可靠保障。

实施例1，如图1所示，本发明实施例提供的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***包括：

监测信息采集模块1，通过智能采集基站搭载的传感器实现自动化采集数据并实时传输到框架桥下穿智慧监测平台中去，通过综合预警模块对监测数据进行处理，生成表格和折线图，实现全天候、全时间段自动化监测和数据处理。用户可在BIM模型中实时查看对应的监测数据，实现了监测可视化显示。

其中，传感器主要包括：双轴倾斜仪、位移计、静力水准仪、激光水准测点、温度计、GPS+BDS和摄像机等。这些监测设备和所构建的BIM模型一一对应绑定，确保监测数据可正确、真实的在对应模型位置显示。

示例性的，监测设备和所构建的BIM模型一一对应绑定，首先，使用BIM软件创建下穿铁路斜交框架桥的三维模型，包括几何形状、材料属性和构造细节；然后，在BIM模型中定义监测设备的位置、类型和参数，并将其与相应位置进行绑定；监测设备实时采集框架桥的监测数据，并传输到BIM模型中，实现数据的交互和同步；最后，BIM模型实时显示监测数据，并以图形、图表形式进行可视化展示，使监测数据在对应模型位置显示。

统计分析模块2的功能是对传感器(监测仪器)工作状态进行分析处理及对采集传输回的监测数据进行统计处理。主要作用是自动生成监测数据表格和折线图。同时监测设备状态在BIM模型上依靠参数化控制，以不同图形、颜色实现动态化、可视化表达。管理人员通过各显示模式就可知道当前构件所处的工作状态。统计分析模块监测数据曲线某段时间内的波动若出现异常，则会被放入综合预警模块中。

综合预警模块3的功能是将异常数据与预先设置的预警值进行比较，并在BIM模型中通过不同模型图形或颜色进行显示。若监测数据介于最小阀值与预警值之间，说明监测数据正常，则在监测仪器的BIM模型显示为绿色；若监测BIM模型仪器模型显示为黄色，表明此刻此处达到预警值，若要保证施工正常运行则要立刻采取措施，避免出现安全事故；若监测仪器模型显示为红色，表明所采集的数据大于设定的报警值数据，则智慧监测平台会向预设手机号码发送报警短信，及时通知相应的管理人员，此刻管理人员可精准定位故障发生位置，采取对应措施进行抢救性修补，同时查明原因，采取纠偏预案。其中监测数据报警流程如图2所示。

框架桥下穿智慧监测平台4最终目的是利用所采集的监测数据进行实时分析、处理，从而进行智能预警，帮助人们进行决策，框架桥下穿智慧监测平台综合预警的原理如图3所示。

框架桥下穿智慧监测平台可结合BIM模型和有限元分析模块进行实时的力学分析，发挥BIM技术相对于传统健康监测***所不具备的实时理论分析能力。同时，根据监测数据发生部位并储存相应的应急预案，提供合理的应急措施。利用BIM技术模拟施工的特点，当箱涵顶进时出现路基边坡坍塌、框架桥偏移、钢轨偏移等不利因素时，通过BIM能进行模拟管理者采取的措施，可迅速准确判断该措施治理效果，进一步确保工程顺利推进。

实施例2，如图4所示，本发明实施例提供的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法包括：

S1，监测数据采集与处理；采集框架桥结构的三维模型数据、传感器数据，利用点云处理算法、图像处理算法及数据融合算法进行数据处理和分析。

在顶进过程中，采用三维激光扫描仪进行数据采集，获取比传统测量的精度更高的点云数据，收集历史模型的相关数据，利用BIM软件，根据历史模型数据创建一个可视化的BIM模型。将历史模型的数据导入到BIM软件中，包括历史结构的尺寸、位置、各构件的属性等。通过BIM软件的功能，将历史模型与BIM模型进行比对分析。利用有限元算法预测框架桥结构的应力、变形和破坏情况，对框架桥结构的数字化建模和仿真计算，可以在设计阶段就预测并优化框架桥的偏差率，或在顶进过程中使用专业的测量仪器和传感器，实时监测框架桥的水平和垂直偏差，通过对实时测量数据的分析，及时纠偏，减少顶进过程偏差，使顶进施工快速精准完工。

S2，框架桥结构模型更新与比对：包括在框架桥结构发生变化时，通过利用传感器和监测设备获取实时的框架桥结构变化数据，并借助BIM技术中的自动化算法和模型分析方法进行处理和分析，从数据中提取特征，并构建适当的模型来描述框架桥结构。然后，利用构建的模型对数据进行分析，识别出框架桥结构的变化情况；从而识别出框架桥结构的变化情况。随后，根据分析结果，更新模型中的相关参数和元素，并通过与历史模型进行比对，根据比对结果，可以明确历史模型与BIM模型之间的差异。可以检测到结构的变形、损坏、缺陷等问题。针对差异进行进一步分析，找出差异的原因。可以通过对比设计、施工、维护记录，以及测量数据等，找出问题的根源。根据分析结果，对差异进行修复和改进。可以进行结构修复、施工误差的纠正、材料更换等工作，以提高结构的可靠性和稳定性。

示例性的，使用传感器、扫描仪或其他监测设备，采集框架桥结构的实际数据，包括位移、变形、损伤等信息，实时监测框架桥结构的变形和损伤。将采集到的数据进行处理和分析，去除噪声和异常数据，获取准确的框架桥结构参数，利用专业的BIM软件创建一个准确的三维模型，包括框架桥的几何形状、结构构件等信息。然后，为各个构件设定准确的参数，如材料属性、截面尺寸等。将此新建BIM模型与原有的BIM框架桥模型进行比对，将对比结果直接与相应构件进行绑定，并将比对的结果可视化展示出来，找出框架桥结构模型与实际数据之间的差异。根据差异的大小和位置，对框架桥结构模型进行相应的更新，调整框架桥结构参数或几何形状，以更准确地反映实际情况。将更新后的框架桥结构模型与原有的BIM模型(原始模型)进行比对，分析差异的原因和影响。这可以通过可视化工具或BIM软件来实现，比如对更新后的框架桥结构模型与原有的BIM模型进行叠加显示、颜色映射等方式来呈现差异。

S3，数据融合：将采集到的不同类型的数据进行融合，所述不同类型的数据包括：三维扫描数据、传感器数据等，以提高监测的准确性和可靠性。

S4，实时监测与预警：基于监测数据，实时监测框架桥结构的状态，并通过框架桥下穿智慧监测平台进行预警，及时发现潜在的问题和风险。

S5，数据可视化：将监测数据以可视化的方式呈现，呈现方式包括通过建模、图表、动画等形式，方便用户对框架桥结构状态进行直观的理解和分析。

在本发明实施例步骤S4中，对监测数据进行数据预测是一个复杂的非线性回归问题，而现场监测数据通常会因为现场实际情况、人为观测等原因而出现数据离散的情况。为了得到准确的监测数据，可以采用统计学方法来进行数据处理，这是一种常用且有效的方法。它可以帮助对监测数据进行整理、分析和处理，从而得到更加可靠和准确的结果。

具体的统计学方法包括均值、方差、标准差、相关系数、回归分析等。通过对监测数据的统计学处理，可以识别和排除异常值、平滑离散数据、拟合数据模型等，从而得到更加稳定和可靠的数据结果。

此外，还可以借助机器学习算法进行监测数据的预测和分析。机器学习算法能够通过学习过去的数据规律，来预测未来的数据趋势。常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

对于监测数据的拟合和回归分析，可以使用Origin软件进行处理。在选择非线性函数模型时，一般希望选择适合数据特征和变化规律的模型。为了评估拟合效果，可以观察R平方值和残差平方和。R平方越接近1，表示拟合效果越好，即拟合曲线能较好地解释原始数据的变化；而残差平方和越小，表示拟合结果与实际数据的误差越小。通过比较不同模型的R平方和残差平方和，可以确定最优的回归函数，即能较好地拟合监测数据并描述其变化关系的函数模型。

针对路基沉降监测数据进行数据拟合，拟合结果见表1，监测数据拟合曲线见图5。通过拟合函数可对之后的变形趋势进行预测，同时该数据随着检测情况变动也是不断更新的。当未来变形趋势有异常时(出现大变形等)，会及时向技术人员进行预警。

表1监测数据拟合结果

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

本发明实施例还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。

本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory，RAM)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。

为进一步说明本发明实施例相关效果，进行如下实验：某段下穿铁路既采用本方法，在基坑支护结构顶部周边距离按15米设置一个，周边中部、阳角处布置观测点，水平及竖向位移观测点为共用点，每边监测点数目不少于3个。铁路路基段布设22个点。监测方法采用仪器监测和场地巡视相结合的方法。

工作基坑和U槽基坑水平位移观测成果、西安里铁路桥面道路沉降观测成果皆在安全范围内，监测数据准确清晰。经过实践检验，效果非常好。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

S1，监测数据采集与处理；采集框架桥结构的三维模型数据、传感器数据，利用点云处理算法、图像处理算法及数据融合算法进行数据处理和分析；

S2，框架桥结构模型更新与比对；在框架桥结构发生变化时，更新框架桥结构模型，通过与历史模型进行比对，实时监测框架桥结构的变形和损伤；

S3，数据融合；将采集到的三维扫描数据、传感器数据进行融合；

S4，实时监测与预警；基于监测数据，实时监测框架桥结构的状态，通过框架桥下穿智慧监测平台进行预警，获取潜在的问题和风险；

S5，数据可视化；将监测数据以建模、图表、动画的形式呈现。

2.根据权利要求1所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，在步骤S1中，采集框架桥结构的三维模型数据、传感器数据，包括：在顶进过程中，采用三维激光扫描仪进行数据采集，获取点云数据，收集历史模型数据，利用BIM软件根据历史模型数据创建可视化的BIM模型；

将历史模型的尺寸数据、位置数据、各构件属性数据导入到BIM软件中，通过BIM软件将历史模型与BIM模型进行比对分析，利用有限元算法预测框架桥结构的应力、变形和破坏情况，对框架桥结构进行数字化建模和仿真计算，在设计阶段预测并优化框架桥的偏差率，在顶进过程中使用测量仪器和传感器实时监测框架桥的水平和垂直偏差，通过对实时测量数据的分析，及时纠偏。

3.根据权利要求1所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，在步骤S2中，在框架桥结构发生变化时，利用传感器和监测设备获取实时的框架桥结构变化数据，通过BIM技术中的自动化算法和模型分析方法进行处理和分析，从数据中提取特征，并构建适当的模型来描述框架桥结构；

利用构建的模型对数据进行分析，识别出框架桥结构的变化情况；确定历史模型与BIM模型之间的差异，检测到结构的变形、损坏、缺陷；针对差异，通过对比设计、施工、维护记录，以及测量数据，获取差异原因并根据分析结果，对差异进行结构修复、施工误差的纠正、材料更换。

4.根据权利要求1所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，在步骤S2中，框架桥结构模型更新与比对，包括：

使用传感器或三维激光扫描仪采集框架桥结构的实际数据，包括位移、变形、损伤信息；将采集到的数据进行处理和分析，去除噪声和异常数据，获取准确的框架桥结构参数，利用BIM软件创建三维模型；

将新的BIM模型与原有的BIM框架桥模型进行比对，找出框架桥结构模型与实际数据之间的差异；根据差异的大小和位置，调整结构参数或几何形状；通过可视化工具或BIM软件将新的框架桥结构模型与原有的BIM模型进行叠加显示、颜色映射方式呈现差异。

5.根据权利要求1所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，在步骤S4中，实时监测与预警，包括：通过机器学习算法进行监测数据的预测和分析，通过学习过去的数据规律，预测未来的数据趋势，实现实时监测框架桥结构的状态，机器学习算法包括：决策树、支持向量机、神经网络。

6.根据权利要求5所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，其特征在于，运用统计学方法对监测数据进行拟合，拟合中分析R平方值和残差平方和，R平方越接近1，表示拟合效果越好，拟合曲线能解释原始数据的变化；而残差平方和越小，表示拟合结果与实际数据的误差越小；通过比较不同模型的R平方和残差平方和，确定最优的回归函数拟合监测数据中变化关系。

7.一种基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***，其特征在于，实施权利要求1-6任意一项所述基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测方法，该***包括：

监测信息采集模块(1)，通过智能采集基站搭载的传感器实现自动化采集数据并实时传输到框架桥下穿智慧监测平台中去；

统计分析模块(2)，对传感器工作状态进行分析处理及对采集传输回的监测数据进行统计处理；

综合预警模块(3)，用于将异常数据与预先设置的预警值进行比较，并在BIM模型中通过不同模型图形或颜色进行显示；

框架桥下穿智慧监测平台(4)，利用所采集的监测数据进行实时分析、处理，从而进行智能预警。

8.根据权利要求7所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***，其特征在于，在监测信息采集模块(1)中，传感器包括：双轴倾斜仪、位移计、静力水准仪、激光水准测点、温度计、GPS、BDS和摄像机多个监测设备；多个监测设备和所构建的BIM模型一一对应绑定；

首先，使用BIM软件创建下穿铁路斜交框架桥的三维模型，包括几何形状、材料属性和构造细节；

然后，在BIM模型中定义监测设备的位置、类型和参数，并将其与相应位置进行绑定；监测设备实时采集框架桥的监测数据，并传输到BIM模型中，实现数据的交互和同步；

最后，BIM模型实时显示监测数据，并以图形、图表形式进行可视化展示，使监测数据在对应模型位置显示。

9.根据权利要求7所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***，其特征在于，在统计分析模块(2)中，自动生成监测数据表格和折线图，同时监测设备状态在BIM模型上依靠参数化控制，以不同图形、颜色实现动态化、可视化表达；通过各显示模式获取当前构件所处的工作状态，监测数据曲线某段时间内的波动若出现异常，则被放入综合预警模块中。

10.根据权利要求7所述的基于BIM技术的下穿铁路斜交框架桥监测***，其特征在于，在综合预警模块(3)中，若监测数据介于最小阀值与预警值之间，说明监测数据正常，则在监测仪器的BIM模型显示为绿色；若监测BIM模型仪器模型显示为黄色，此刻此处达到预警值；若监测仪器模型显示为红色，表明所采集的数据大于设定的报警值数据；

所述框架桥下穿智慧监测平台(4)还用于结合BIM模型和有限元分析模块进行实时的力学分析，同时，根据监测数据发生部位并储存相应的应急预案，提供应急措施。