1、智能建造与运维管理案例建设的意义

基础设施建设作为重要引擎,不断推动我国经济的持续发展和人民生活质量的提高[1]｡过去几十年里,我国的工程建造取得了巨大成就｡在超高层建筑､大跨度空间结构､跨江跨海超长桥隧等领域,我国工程设计建造和集成技术应用已居世界领先水平｡然而,传统粗放式的建造方式导致资源浪费较大､环境污染严重以及生产效率较低｡同时,社会经济发展的新需求使得工程建造活动日趋复杂,建筑行业亟待转型升级｡以物联网､大数据､云计算､人工智能为代表的新一代信息技术,正在催生新一轮的产业革命[2]｡目前,中国建筑业正处于从传统产业向现代工业转型升级的重要时期,国家不断推进新型建筑工业化和智能建造协同发展,土木工程行业向着工业化､数字化､智能化方向快速发展,对人才的要求也有了新的转变[3]｡

作为土木类专业教育重要组成部分的土木工程施工与管理课程,在新的时代背景下也呈现出新的需求和变化｡随着土木工程技术的新一轮变革,各种先进的数字化技术逐步应用于建筑施工建造与服役阶段的运营维护中,包括 BIM(建筑信息模型)､传感器技术､无人机等,为智能建造与维护管理提供了强有力的技术支持[4]｡近年来,计算机视觉技术在基础设施的建造､运营､维护等各个阶段得到广泛应用,极大地改善了施工和维护阶段的效率,实现高效､经济､自动化的基础设施智能化建造､检测和监测｡因此,学习并掌握智能建造与智慧运维管理技术已成为土木工程专业研究生就业和创业的核心竞争力之一｡

然而,以信息技术与工程建造深度融合的智能建造是个新生事物,对相关人才的培养方式还在不断深化和丰富｡新时代土木工程行业发展需要施工建造人才关注多专业协同交叉,重塑知识结构｡新型建筑工业化和智能建造在强调土木工程建造方式转变的同时,更加注重大数据､物联网､机器人､人工智能等新技术与土木工程的结合和应用[3]｡“高等土木工程施工与管理”课程着重介绍土木工程施工组织与服役阶段运维管理的基本规律,以及当前先进成熟的施工建造与维护管理方法｡笔者在课程讲授中发现,该课程存在课本知识点落后于工程实践､实际工程案例少､学生学习难以有效将计算机视觉､人工智能等先进算法与土木工程施工运维阶段的工程应用相结合､学生学习主动性不足等问题｡虽然课堂教学中会穿插具体工程案例,但是数量仍然偏少,未能反映新时期智能化建造与运维管理的前沿工程实践进展｡

为实现计算机视觉､人工智能等先进技术与传统土木工程建造与运维管理的有机结合,采用先进的教学方法成为应有之义｡教育部发布的《关于加强专业学位研究生案例教学和联合培养基地建设的意见》中指出:案例教学是以学生为中心,以案例为基础,通过呈现案例情境,将理论与实践紧密结合,引导学生发现问题､分析问题､解决问题,从而掌握理论､形成观点､提高能力的一种教学方式[5]｡案例教学法于20世纪初起源于美国哈佛大学法学院,在 20 世纪 90 年代逐渐在中国高校得到推广[6-7]｡新时代的“高等土木工程施工与管理”课程需要融合计算机领域人工智能等新技术和土木工程领域建造与维护知识的交叉学科课程,具有工程实践超前的特点｡因此,结合授课学生知识体系特点,专门建设智能建造与运维管理的教学案例库,可以彰显出课程教学的启发性和典型性,将课程的理论性落到实处,促进学生对智能建造与智慧化运维管理的理解和掌握,强化学生理论联系实践能力的培养,进而更真切地掌握所学知识｡目前,教育部学位与研究生教育发展中心教学案例库中关于工程结构智能化建造与智慧化运维管理的案例基本没有｡因此,在信息化“新工科”建设背景下,为适应人才培养需求,建立融合新技术的结构智能建造与安全运维管理案例库势在必行｡

2、智能建造与运维管理案例建设思路

针对“高等土木工程施工与管理”的课程特点以及新时代背景下学习者面临的问题,课程团队建立智能建造与智慧运维管理案例库,为案例教学法在课堂教学中奠定基础｡以案例介绍引导学生科学认知,将理论知识具象化,探索师生联动､理论实践一体化的教学实践,帮助学生更好地掌握相关理论方法,更直观地传递土建行业领域最新信息,让学生及时了解行业内出现的各种新技术新方法,拓宽视野,提高新工科背景下学生分析问题解决问题的能力,促进技能训练与职业成长｡基于案例库建设目的,采用以下建设策略｡

2.1充分利用科研资源,实现研学一体化

2024 年,中共中央 国务院发布了《关于弘扬教育家精神加强新时代高素质专业化教师队伍建设的意见》,明确提出“推动教师站在学科前沿开展教学”,推动科研反哺教学,强化科研育人功能｡因此,通过合适的形式将最新的科研成果凝练成相应知识点,转化为教学内容,是教学案例库建设的有效途径｡通过科研成果建立的案例库不仅能满足专业人才培养要求和课程教学目标,还能兼顾学生科研能力的培养｡

2.2选择大国工程建设案例,彰显中国力量

伴随着国家综合国力的提升,中国制造与中国建造的总体水平已居世界前列,无论是高铁､桥梁还是新能源项目,中国的重大工程建设正在加速推进,向世界展示了中国的实力与担当｡比如港珠澳跨海大桥､白鹤滩水电站､北京大兴国际机场这些大国工程,从科研攻关､工程建设到运营维护,无不需要具有先进科技水平的人才和团队为之支撑｡从大国工程的建造历程中提取相应的专业知识点,不仅可以帮助学生理解掌握知识点,还可以培养学生的民族自豪感和爱国主义情怀｡

2.3从工程需求出发,建立典型案例库

案例库的建设应坚持典型性的原则,从工程中普遍存在的问题出发,让学生通过有限的典型案例学习,能够对相关知识的工程应用有较为全面和系统的掌握｡比如螺栓松动或缺失是钢结构桥梁中常见的损伤｡高精度､高效率地完成全桥螺栓安全状态的自动化检测是业界关心的问题,建立基于视觉技术的螺栓智能检测案例库,可对图像分类算法､目标检测方法到图像分割技术等知识进行系统介绍｡通过本案例的学习,学生可将所学知识应用到任何需进行目标识别的结构表观病害识别场景中去,实现举一反三,学以致用｡不仅能够对主要知识点有更深入的理解和掌握,还能培养学生的专业自豪感｡

通过上述思路进行案例库的建设,可使学生置身于充满问题的真实工程环境中,并且激励其运用课程知识分析问题和解决问题,帮助学生丰富实践经验,充实理论体系,实现从知识结构到实践能力的提升｡

3、教学案例建设架构

依据前文所述教学案例库的建设思路以及“高等土木工程施工与管理”课程的教学大纲和人才培养方案,以计算机视觉技术为手段,从施工建造､智能监测和智能检测三方面建设三个教学案例,帮助学生更直观地了解计算机视觉､人工智能等新技术在现代土木工程施工建造与运维管理中的智能化应用,提高学生认识问题､分析问题和解决问题的综合能力｡

3.1施工中的智能建造技术——基于双目视觉的装配式构件吊装施工监控

装配式桥梁结构具有建造速度快､对周边交通干扰小等优点｡装配式预制墩柱吊装属于危大工程施工,在保证施工安全的同时也要严格控制安装精度质量｡传统基于全站仪和水准仪的监测方法,需预先在承台上放样出水平轴线用于安装观测仪器,在复杂的施工现场中存在不便且无法实现连续观测｡笔者在前期的科研工作中,开展了基于视觉测量技术指导装配式构件吊装安装的工作,研究成果应用于江苏省南京市某高速路上装配式桥梁的施工过程中｡基于此研究经验,构建智能建造案例库,案例具体建设过程如下｡

图1 装配式构件吊装安装现场

首先介绍传统装配式构件吊装与安装过程中监控方法｡通过介绍传统的吊装监控和垂直度检核方法指出智能化施工的迫切需求,凝练出吊装监控中的知识点,吊装构件相对于目标位置的监测即为运动目标六自由度位姿的监控｡

然后以南京某高速路装配式桥梁施工为案例,介绍“数字相机组成”“双目成像模型”“相机标定方法”以及“空间坐标系的变换”等机器视觉基本理论,根据案例介绍各种坐标系的现场设置以及相机标定方法,将抽象的概念具象化,帮助学生更直观理解｡避免出现以往教学中直接给学生介绍“相机标定方法和空间坐标系的转换”时,学生混淆多个坐标系统且概念理解不清的情况｡

3.2大型桥梁健康监测技术——苏通大桥十周年“健康体检”

苏通长江公路大桥(简称苏通大桥)位于江苏省,于 2008 年 6 月 30 日建成通车,是当时中国建桥史上工程规模最大､综合建设条件最复杂的特大型桥梁工程｡为了全面准确地了解大跨桥梁服役健康状况,苏通大桥通车十年,于2018 年首次进行全面体检(图 2)｡传统变形监测技术包括拉线位移计､连通管等有线式传感技术需固定基点,操作十分不便｡在智慧运维背景下,基于视觉测量的桥梁变形方法由于其无损､非接触､高精度和多点同步测量等优势成为研究热点｡以苏通大桥十周年“健康体检”为背景,依托现场测试数据构建桥梁结构安全智能运维案例库,案例具体建设过程如下｡

图2 苏通大桥十周年“健康体检”

首先介绍工程结构维护管理原理,引入视觉技术在结构健康监测中的优势｡先进的健康监测技术是保证结构早期病害及时发现,有效评估结构当前安全状态实现结构预知性维护的重要途径｡基于机器视觉技术的非接触式传感器,具备直接同步获取结构物多个空间位置点变形信息的功能,具备安装方便､价格相对较低并且支持多点测量等优点｡

然后围绕苏通大桥静动载作用下的结构位移监测,介绍基于计算机视觉技术的结构变形测量方法｡具体内容包括“视觉位移测量系统”“视觉位移测量步骤与算法”“比例系数确定方法”以及“位移测量精度的影响因素”,结合案例将机器视觉位移测量的步骤与算法进行介绍,不仅可以帮助学生对各种复杂的视觉算法有更直观的认识,能够根据测试需求制定合理的测试方案,还能培养学生的职业使命感｡

3.3桥梁结构表观病害智能检测方法——淮安某水道索桥锈蚀螺栓检测

螺栓连接是钢结构桥梁中常用的一种连接方式｡一旦螺栓松动或缺失,就意味着连接处的承载能力下降｡因此,定期检测桥梁螺栓状态具有重要意义｡现有的桥梁螺栓检测方法一般都是依靠人工目测检查,效率低下,对于大跨度桥梁的螺栓检测,特别是缆索的索夹部位的螺栓检测,依靠人工爬索目视检查的方法还存在极大的危险性｡随着无人机系统的逐渐成熟和普及,基于视觉的检测方法展现出了高精度､高效率和自动化程度高的优势｡以淮安某水道索桥为例(图 3),建立基于无人机平台和视觉检测算法的桥梁螺栓智能化检测案例,具体建设过程如下｡

图3 淮安某水道索桥螺栓病害检测

首先介绍病害检测的工程需求｡结合传统目视检测方法提出基于无人机平台和视觉的检测算法具有高效率､高自动化的优势｡

然后介绍基于传统图像处理算法的螺栓损伤识别方法｡涉及的知识点包括传统的图像预处理､目标检测与分割原理｡螺栓劣化一般包括螺栓腐蚀､螺栓松动甚至缺失｡了解结构病害检测的工作需求和病害检测类型后,将图像的理解划分成分类､检测和分割三个层次｡结合案例对相关知识点进行详细阐述｡

为了进一步提高检测效率和精度,出现了基于深度学习的目标识别与分类方法｡最后针对螺栓腐蚀､螺栓松动和缺失这三种病害,介绍采用基于深度学习的目标检测网络进行多类型病害识别｡包括数据集的采集､数据集的标定和网络的训练过程等｡结合案例帮助学生了解基于深度学习的目标识别与分类方法的完整流程,在后期所有的表观病害检测中都可以学以致用｡

4、教学实践及效果分析

本文所述的教学案例库已在“高等土木工程施工与管理”课程中使用｡课程性质为专业必修课,共 32 学时,课程考核方式为实践操作和汇报答辩｡教师上课前将前期建设的课程资源-相关理论知识视频上传至班级群,围绕相关知识点设置思考题,让学生在自行预习理论知识的基础上,探讨自己对思考题的见解;课中,教师利用多媒体教学工具,结合所构建的案例库对相关知识点进行讲解;案例教学法对教师提出了更高的要求,需在扎实掌握知识点的基础上着力于挖掘和凝练出案例中的知识点并进行讲解｡课后,笔者借助于江苏大学校内的人行天桥,将班级学生编成若干小组,利用所学知识对校内人行桥进行表观病害检测和结构健康体检,最后进行讨论汇报,检验教学效果｡

经过多轮的教学过程对比,采用案例教学法授课的学生明显对于整个实践过程有着更清晰的思路,从传感器的选型到机器视觉理论算法的选用都有更深刻的理解｡此外,采用案例法进行教学时,课堂氛围更活跃,极大提升了学生对智能建造的兴趣,激发了好奇心,学生更愿意积极地参与到课堂讨论与学习中来｡通过“理论知识-案例教学-实践活动”的一体化教学方法,最大限度激发了学生自主学习和创新性学习的热情｡

5、结论

新时期土木工程行业发展需要施工建造人才关注多专业协同交叉,重塑知识结构｡融合人工智能､机器人等新技术的“高等土木工程施工与管理”是一门理论性和实践性都很强的交叉学科课程｡现有案例库缺乏跟土木工程专业领域应用场景相贴合的案例,学生学习枯燥,积极性不高｡为了实现“理论知识实践活动-实际应用”的有机融合,帮助学生了解行业内出现的各种新技术､新方法,拓宽视野提高新工科背景下学生分析问题解决问题的能力｡本文从智能建造施工监控-智能安全监测-智能健康检测三方面构造案例库,注重理论与实践相结合,探索案例教学方法｡通过引入具体的教学案例,对教材中的概念方法进行介绍,采用人工智能等新技术在土木工程场景中的应用思路,引导学生参与思考､分析､讨论和表达,促进学生技能训练与职业成长｡教学实践表明,采用案例教学法后,学生课堂参与度显著提高,取得了良好的教学成效｡

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基金资助:2024年教育部产学合作协同育人项目:桥梁强国背景下公路工程桥梁结构分析实践基地建设(230801324010946);2024年教育部产学合作协同育人项目:信息化背景下土木工程测量教学内容和课程体系改革项目(231104429164857);江苏大学2024年度研究生教学案例立项重点项目;

文章来源:程玉瑶.新工科背景下智能建造与运维管理教学案例库建设研究与教学实践[J].安徽建筑,2024,31(12):85-87.