利用3D数字化设计数据进行公路建设-案例研究-07数据类型和模式
2018-05-14   点击:

【摘要】项目团队通常将3D数据用于多种用途,因此可以根据目标用途和投资优化数据的开发级别(LOD)。LOD概念传达了数据的两个特定特征。第一个涉及模型中的细节,我们将其描述为模型密度(MD)。第二个关系到模型建立在多大程度上的不确定性,这必须定性地表达。我们将把它定性为定性置信水平(CL),并使用类似于地下效用信息所采用的分级标度。重要的是不要将高度细节 . . .

项目团队通常将3D数据用于多种用途,因此可以根据目标用途和投资优化数据的开发级别(LOD)。LOD概念传达了数据的两个特定特征。第一个涉及模型中的细节,我们将其描述为模型密度(MD)。第二个关系到模型建立在多大程度上的不确定性,这必须定性地表达。我们将把它定性为定性置信水平(CL),并使用类似于地下效用信息所采用的分级标度。(35)

重要的是不要将高度细节孤立地混淆为高LOD。具有激光雷达数据的惯例是使用点密度和精度的组合,后者是点云整体的局部和网络精度的组合。(36)创建3D数字设计数据时,向模型中添加更多细节是相对简单的软件操作。要直接在建筑中使用,3D数字设计数据需要对工程判断和大量细节进行高投入,以充分反映设计意图,而不需要插值或解释。图94说明了MD,CL与3D数字数据的适当使用之间的关系。本章将深入探讨每种用途所特有的细微差别和考虑因素,从而为项目决策提供有关3D数据管理的信息。
 

此图包含一张图表,其中绘制了3D数据使用情况下模型密度和置信度的关系。 整个图表区域有四个不同的波段,分别归入四个阶段:规划,初步设计,最终设计和施工。 例如,低模型密度和低置信水平适用于规划阶段的应用,而在施工阶段应用使用高模型密度和高置信水平。
图94:图表。MD,CL和3D数据使用之间的关系。
本章首先探讨案例研究揭示的具体数据用途,密度和置信水平,然后综合MD,CL和LOD类别,并创建支持这些用途的项目数据的功能类别。

所确定的总体用途如下:

---施工前质量控制。
---建筑布局和方向。
---自动机器指导。
---实时验证和支付数量测量。
---竣工记录文件。
每个类别下的具体用途如下。本章随后以MD和CL的LOD名称和定义以及样本数字数据清单为结局。

预防质量控制

施工前质量控制的三个主要功能涉及3D数字设计数据。首先是审查数据本身,以验证其是否准确地反映了合同文件传达的设计意图。其次是检查估计的支付数量的准确性。最后,对设计本身进行审查,例如使用ProVAL评估最大可实现的路面平滑度,检查转换和固定特征的绑定,以及审查分段和可施工性。

根据合同计划对数据进行审核的过程在当前环境中不兼容的数据格式,有限的数据交换模式以及对设计人员提供的3D设计数据的低度置信度方面至关重要。这种低信度在于设计师本身,他们认为3D数据与其相关的内在责任(37)以及接受该数据的承包商。低信度的一个来源,就像所有研究过的具有调查数据的项目一样,原始的地面信息与现场条件不符。这是支付量需要在施工前进行审查的主要原因,尤其是在动员后有机会收集更准确的原始地面调查信息的情况下。在研究的项目中,没有人直接使用设计中创建的数据。然而,直接使用数字设计数据以及该数据取代特殊规定中规定的狭义定义用途的合同计划是一种日益增长的做法。(38)(39)

验证数据与合同计划匹配
执行这一审查的主要机制是对计划的地理参考PDF文件进行覆盖,如图95所示。通常通过在平面视图中叠加水平线作业并切割横截面并逐一比较计划横截面来审查表面。需要验证的数据如下所示:

---用于水平布局/验证的2D线。
---用于水平布局/验证的3D线条。
---用于水平布局/验证的对齐。
---用于AMG的曲面。
 

此图包含扫描的PDF计划的屏幕截图,覆盖了2D和3D线条。 PDF已被地理参考以与3D数据对齐并允许水平验证或审查。
图95:截图。在扫描计划中查看二维和三维线条。

验证付费数量
所检查的主要支付数量是土方工程,基础和混凝土摊铺量。比较现有和最终地表面以测量体积量比许多机构仍然用作土方量估算的基础的平均端面法更精确和准确。(40)使用表面比较法,计算机使用由两个边界表面中的数据点的全部范围定义的棱柱体积来计算体积量。然而,对于平均端面积方法,代表性的横截面对于大的距离(有时高达50英尺)并且通常在限定的位置(例如常规站号)而不是在代表均匀长度的位置的道路。

如果间隔小于50英尺,则可以提高精度。对于初步土方量,10英尺就足够了。除了特别复杂的水平和垂直曲线紧密的几何图形或者在坡度较大的陡峭地形中,较小的点密度不会显着提高精度。

在某些情况下,表面与表面之间的比较量与50英尺区间平均端面积计算之间的差异可能很大。然而,最常见的是,显着差异的根源在于原始地面调查的准确性。典型的原始地面测量精度在项目范围内垂直0.5英尺。对于一个拥有50英尺宽干扰区的1英里项目,潜在的误差来源是每英里近4,900立方码。

根据材料的体积,原始地面测量精度的误差范围可能很大。对于土方工程而言,通常仍然值得使用更精确的面对面比较方法。但是,对于较小的体积,如铣削,底座和摊铺数量,如果原始地面测量精度足够严格以限制误差范围,则地面到地面方法只会增加价值。图94显示了误差幅度对土方和路面数量的不同贡献。
 

这个数字包含了一个图表,显示了如何根据误差幅度与总值的比率,为某些数量而不是其他数据接受绝对误差。 有示意尺寸显示实际现有地面到最终地面的实际深度,并且根据模拟现有地面和最终地面得出的估计深度因误差幅度而异。 左侧显示了与右侧代表性路面深度相比的绝对误差范围和左侧代表性的土方深度。 图表显示了土方工程的绝对误差可以接受的程度,它与总深度成正比,但对于路面而言却是不可接受的,在这里它与总深度成比例。
图96:插图。误差幅度影响曲面比较量的值。

来自I-80重建项目的CTAB质量平衡说明了模型密度和置信水平对验证支付数量的贡献。最初的地面数据密度是每50英尺一点,而最终的地面数据密度是每2英尺一点。尽管峡谷中有复杂的几何形状,但两个表面,即州际公路的顶部,都是相对均匀的。为了获得有意义的铣削体积量,原始地面测量数据点的精度比数据点的密度更重要。

I-35无粘结混凝土覆盖物项目的基础混凝土顶部存在比I-80原沥青更多的变异性。因此,对于I-35,原始地面数据的密度是五倍大,点之间有10英尺的间隔。在这两种情况下,承包商都使用CADD软件进行质量平衡。最初的地面调查被导入用于开发AMG数据的CADD软件。该设计被重新创建为走廊模型以创建建议的地面。设计概况被修改在可接受的范围内,直到达到合适的质量平衡。最后的表面被导出到AMG供应商的工具中。图97显示了将原始地面测量数据导入CADD系统以开发设计图面并导出它的工作流程,
 

该图包含描述从调查设备到AMG设备的数据迁移的流程图。 指示每个交易所的数据类型和格式。 首先,调查点在数据收集器上收集。 这些点将作为CSV文件格式交换到生成原始地表模型的建模软件。 通过LandXML格式将曲面导出到生成AMG曲面模型的可能不同的CADD软件中。 最后,该表面被导出为LandXML格式以供AMG设备使用。
图97:流程图。AMG表面的数据交换和模式。

评审可施工性
犹他州和密苏里州的承包商都表示,他们宁愿使用静态激光雷达来获取更密集的原始地面数据。对于这两种情况,静态激光雷达将成为收集可能在后期开采的其他数据潜力的首选工具,例如检查摊铺机的水平和垂直间距以及I-80重建项目收费站大桥下的AMG反射器。在密苏里州,激光雷达数据可能会捕获对铣削有问题的原有混凝土的预先部分修理。

在弗吉尼亚州的Route 60重建项目中,静态激光雷达最终是专门为可施工性问题选择的工具。停止工作条件可能导致对风险的低需求,并且静态激光雷达在最短的时间内提供最完整和最准确的数据。有许多可施工性问题:

---绑定到已经设置好的路边。
---尽量减少已经设置的路边返工。
---在最低等级条件下保持积极的排水。
---扎入频繁的车道和十字路口。
---尽量减少沥青用量。
---保持现有路面的结构深度。
一旦以高精度和高密度(大约6英尺点间隔)收集了原始地面数据,则过程和数据模式如图97所示。数据是等同的,并且三个数据集之间的区别本质上是基于缓解风险提供最低程度的信心是最为适宜的。

铺路通常具有路面平滑度要求,对于平滑度结果超出或不足以奖励和抑制。(15)(18)(24)犹他州,弗吉尼亚州和密苏里州的情况就是这样,但其他因素则是一个更大的问题。在犹他州,这是物质平衡; 在密苏里州,它正在最大化几何校正,同时优化产量; 在弗吉尼亚州,它避免返工,保持积极的排水,并尽量减少沥青量。尽管如此,用于解决这些优先问题的软件还可以基于几何图形计算理论最大路面平滑度。该软件使用与其他用途相同的曲面数据。

表25总结了施工前质量控制的数据用途和特点。

表25:预建质量控制的数据使用和数据类型
 

 

数据使用 数据类型
验证3D数据与合同计划匹配 合同计划
路线和配置文件
3D线串
2D线串
原始地面
建议的表面
控制体积数量 原始地面
建议的表面
评审可施工性,包括搭接,积极排水和物理限制 原始地面
建议的表面
3D线串
2D线串
预测路面平滑度结果 路线
建议的表面

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