本发明涉及桥梁安全管控，具体为基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加速和交通网络的不断完善，双塔斜拉桥作为一种具有优美设计和良好工程性能的特殊桥梁形式，越来越多地被用于城市交通建设中。然而，随着桥梁使用年限的增加和环境条件的变化，其结构安全问题日益凸显，给桥梁运行和维护带来了挑战。
2、现有技术如公告号为：cn116629618b，为基于互联网的桥梁病害诊断系统。用于解决现有的对桥梁病害诊断的方式中，无法对桥梁的使用状态进行明确的判定输出，故无法做到对桥梁诊断周期的精准设定，导致对桥梁病害的诊断精度不高，也无法做到对桥梁病害的准确评估的问题，具体为基于互联网的桥梁病害诊断系统，包括数据采集单元、云数据库、桥梁使用状态评估单元、桥梁病害诊断周期设定单元、桥梁病害程度评估单元、桥梁病害诊断管控单元和显示终端。
3、现有技术如公告号为：cn111932132b，为基于区块链的预制t梁安全质量检查终端及施工辅助系统，属于桥梁施工技术领域，用于解决现有技术中t梁质量不能精准追溯和监控、施工高风险因子不能监督等问题。所述检查终端包括rfid读写器、定位芯片、区块链客户端模块、网络传输模块和人机交互模块，t梁检查数据作为交易数据传至区块链网络，网络内节点基于预设智能合约自动地对交易数据进行安全与质量验证；所述施工辅助系统包括rfid标签、手持终端、质量安全检查终端和区块链网络。
4、结合上述方案发现，当前在双塔斜拉桥全寿命周期安全管控中，存在监测不精细的问题，缺乏对双塔斜拉桥的结构和运营方面进行监测分析，导致对双塔斜拉桥的结构健康状况的分析不够深入，无法对桥梁运行状态的进行准确评估，不能及时预警可能存在的安全风险，增加了事故发生的概率，并且增加了维护成本。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，解决了的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，包括bim模型构建模块，用于收集双塔斜拉桥的设计参数构建bim模型，并对双塔斜拉桥进行监测点位布设，得到双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位。
3、结构安全管控模块，用于对双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位的结构安全管控计量值。
4、结构服役性能评估模块，用于监测分析双塔斜拉桥的运营信息，分析得到双塔斜拉桥的结构安全管控阈值数据，并根据双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位的结构安全管控计量值筛分双塔斜拉桥的异常荷载监测点位和异常吊索监测点位，进行预警提示。
5、进一步地，所述双塔斜拉桥的设计参数包括设计图纸、结构参数、材料信息。
6、进一步地，所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位的结构安全管控计量值，具体分析过程为：设置监测周期，在监测周期中布置若干监测时间点，在各监测时间点对双斜塔拉桥的各荷载监测点位的结构安全信息进行监测，包括水平位移、垂直位移以及振幅，经处理得到双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值。
7、在各监测时间点中对双斜塔拉桥的各吊索监测点位的结构安全信息，包括应变值、风速和表面温度，经处理得到双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值。
8、进一步地，所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值表示通过对双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的各荷载监测点位的安全稳定性的量化结果。
9、进一步地，所述双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值表示通过对双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的各吊索监测点位的安全稳定性的量化结果。
10、进一步地，所述得到双塔斜拉桥的结构安全管控阈值数据，具体过程为：在监测周期中监测双塔斜拉桥的运营信息，包括双塔斜拉桥的车辆总流量、行人总流量以及斜拉桥的最高总索力，并提取双塔斜拉桥的投入运行年份，经处理得到双塔斜拉桥的周期运营表征系数。
11、根据双塔斜拉桥的周期运营表征系数，并与双塔斜拉桥数据库中存储的各周期运营表征阈值区间对应的第一荷载结构安全计量阈值以及第二吊索结构安全计量阈值进行比对，得到双塔斜拉桥的第一荷载结构安全计量阈值以及第二吊索结构安全计量阈值。
12、将双塔斜拉桥的第一荷载结构安全计量阈值以及第二吊索结构安全计量阈值联合作为双塔斜拉桥的结构安全管控阈值数据。
13、进一步地，所述双塔斜拉桥的周期运营表征系数表示通过对双塔斜拉桥的运营信息进行数据分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的周期运营安全状态的量化结果。
14、进一步地，所述筛分双塔斜拉桥的异常荷载监测点位和异常吊索监测点位，进行预警提示，具体过程为：根据双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值与双塔斜拉桥的第一荷载结构安全计量阈值进行比对，若双塔斜拉桥的某荷载监测点位的结构安全管控计量值高于双塔斜拉桥的第一荷载结构安全计量阈值，则将该荷载监测点位记为异常荷载监测点位，由此遍历得到双塔斜拉桥的各异常荷载监测点位。
15、若双塔斜拉桥的某吊索监测点位的结构安全计量值高于第二吊索结构安全计量阈值，则将该吊索监测点位记为异常吊索监测点位，由此遍历得到双塔斜拉桥的各异常吊索监测点位。
16、将双塔斜拉桥的各异常荷载监测点位以及双塔斜拉桥的各异常吊索监测点位进行预警提示。
17、进一步地，所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值，具体分析条件为：
18、；
19、式中，表示双塔斜拉桥的第j个荷载监测点位的结构安全计量值，表示第i个监测时间点中第j个荷载监测点位的水平位移，表示第i个监测时间点中第j个荷载监测点位的垂直位移，表示第i个监测时间点中第j个荷载监测点位的振幅，表示设定的单位水平位移对应的安全影响因子，表示设定的单位垂直位移对应的安全影响因子，表示双塔斜拉桥数据库中存储的荷载点位界定振幅，表示设定的振幅对应的修正因子，e表示自然常数，j表示各荷载监测点位的编号，，m表示荷载监测点位的总数，i表示各监测时间点的编号，，n表示监测时间点的总数。
20、进一步地，所述双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值，具体分析条件为：
21、；
22、式中，表示双塔斜拉桥的第k个吊索监测点位的结构安全计量值，表示第i个监测时间点第k个吊索监测点位的应变值，表示第i个监测时间点第k个吊索监测点位的风速，表示第i个监测时间点第k个吊索监测点位的表面温度，表示设定的参照应变值，表示设定的参照风速，表示设定的参照表面温度，表示设定的应变值对应的补偿因子，表示设定的风速对应的补偿因子，表示设定的表面温度对应的补偿因子，k表示各吊索监测点位的编号，，b表示吊索监测点位的总数，i表示各监测时间点的编号，，n表示监测时间点的总数。
23、本发明具有以下有益效果：
24、（1）本发明提供基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，首先通过布设双塔斜拉桥的各荷载监测点位和各吊索监测点位，对各监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到各监测点位的结构安全管控计量值，并根据双塔斜拉桥的运营信息分析得到的结构安全管控阈值数据，由此筛分出各异常的监测点位并进行预警提示，能够实时掌握桥梁的结构安全情况，及时发现潜在的安全隐患，有助于保障桥梁的安全运行，延长双塔斜拉桥的使用寿命。
25、（2）本发明通过得到双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值以及双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值，基于数据分析和评估，为桥梁管理者提供准确的荷载监测点位以及吊索监测点位的结构健康状况评估，对荷载点位的结构健康状况进行精准把控，有助于降低双塔斜拉桥的维护成本，能够有效的提高双塔斜拉桥的资源利用率，有助于双塔斜拉桥的长期安全稳定运行。
26、（3）本发明通过得到双塔斜拉桥的结构安全管控阈值数据，为双塔斜拉桥全寿命周期安全管控提供了重要的支持和依据，有助于提高桥梁的安全性能，延长双塔斜拉桥的使用寿命，有助于确保双塔斜拉桥的长期稳定运行。
27、（4）本发明通过筛分出异常荷载监测点位和异常吊索监测点位，并进行预警提示，有助于及时发现双塔斜拉桥的结构异常情况，通过预警提示，可以在出现安全问题之前采取相应措施，减少事故风险，为双塔斜拉桥安全管控提供了有效的监测和预警机制，有助于提高双塔斜拉桥的安全性能和管理水平。
28、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
1.基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的设计参数包括设计图纸、结构参数、材料信息。
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位以及各吊索监测点位的结构安全管控计量值，具体分析过程为：
4.根据权利要求3所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值表示通过对双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的各荷载监测点位的安全稳定性的量化结果。
5.根据权利要求3所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值表示通过对双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全信息进行监测分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的各吊索监测点位的安全稳定性的量化结果。
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述得到双塔斜拉桥的结构安全管控阈值数据，具体过程为：
7.根据权利要求6所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的周期运营表征系数表示通过对双塔斜拉桥的运营信息进行数据分析，得到的用于评估双塔斜拉桥的周期运营安全状态的量化结果。
8.根据权利要求1所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述筛分双塔斜拉桥的异常荷载监测点位和异常吊索监测点位，进行预警提示，具体过程为：
9.根据权利要求3所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的各荷载监测点位的结构安全计量值，具体分析条件为：
10.根据权利要求3所述的基于机器学习的双塔斜拉桥全寿命周期安全管控系统，其特征在于：所述双塔斜拉桥的各吊索监测点位的结构安全计量值，具体分析条件为：
