0 引言

钢管混凝土拱桥因其优良的材料力学性能、新颖美观的造型等优点在我国桥梁建设中得到广泛应用。钢管混凝土拱桥施工工序主要包括钢管拱肋加工、钢管拱肋安装及钢管混凝土灌注3个关键工序^[1]。在安装钢管拱肋前, 为保证拱肋线形和控制误差, 一般需进行工厂预拼和现场拼装, 工厂预拼和现场拼装对场地条件要求高, 耗费人力、物力。在拱肋拼装过程中一般采用全站仪、吊锤和钢尺等进行检测, 该传统方法存在工作量大且精度低等缺陷, 通过有限的单点测量难以满足曲面表达的完整性。因此, 亟需一种快捷的方法可对钢管拱肋拼装质量进行检验和控制, 提高测量效率和数据完整性。

三维激光扫描技术^[2]采用非接触式高速激光测量方式, 在复杂现场和空间对被测物体进行快速扫描测量, 直接获得激光点所接触的物体表面三维坐标、色彩信息和反射强度———点云数据^[3]。三维激光扫描技术可对扫描对象的整体结构及形态特征真实描述, 准确快速生成三维数据模型, 有效避免基于点数据进行分析造成的局部性和片面性^[4]。BIM (building information modeling) 是以三维数字化技术为基础, 利用计算机对项目构筑物建立的一系列数字化模型^[5]。BIM模型不仅可表达传统二维的几何信息, 同时一些非几何信息如各构件表观材质、力学性能等也可直接反映出来, 利用这些参数信息对模型进行分析。BIM模型对项目全生命周期内的招投标、设计、施工和运营维护等具有较强的辅助作用。利用三维激光扫描技术进行三维检测可很好地将BIM模型应用到现场施工中, 优化施工检测程序, 提高工作效率, 实现工件的全面数字化检测^[6]。由三维激光扫描仪扫出来的点云数据模型可直接与BIM模型进行对比分析, 可很好地推动BIM模型在现场质量管理和推进工程进度方面的应用, 成为连接BIM模型和施工现场的纽带^[7]。三维激光扫描结合BIM模型可很好地实现对钢管混凝土拱桥拱肋拼装的施工质量进行控制和检测。

大小井特大桥属于贵州省余庆—安龙高速公路平塘—罗甸段项目控制性工程之一, 桥梁呈北东-南西走向, 主桥中心桩号为K70+655.0, 左幅桥长1 501m, 右幅桥长1 486m (见图1) 。大桥主桥采用计算跨径450m上承式钢管混凝土变截面桁架拱, 拱轴线采用悬链线, 拱轴线系数m=1.55, 矢高h=100m, 矢跨比f=1/4.5。主拱圈采用等宽变高度空间桁架结构, 断面高度从拱顶8m变化到拱脚14m。上、下弦拱肋钢管外径1 360mm, 拱肋上弦管自拱脚至拱顶壁厚分别为35, 28, 32mm;拱肋下弦管自拱脚至拱顶壁厚分别为35, 32, 28mm。2片拱肋间设置米字形风撑。钢管拱肋连接方式采用管外焊接和内法兰盘栓接形式, 管内灌注的混凝土为C60自密实微膨胀混凝土。拱上立柱采用钢管混凝土排架结构, 各柱肢分别固定于拱肋上弦杆上, 沿立柱高度方向每隔3m设置横桥向和顺桥向横撑。主桥桥面系采用跨径31.6m的钢-混叠合梁。钢管拱肋的拼装质量是保证大小井特大桥整体质量的关键。

在大小井特大桥钢管拱肋拼装过程中首先采用Z+F-IMAGER5010三维激光扫描仪对单个钢管构件进行扫描, 利用Geomagic Qualify软件进行虚拟预拼装来检测钢管构件的生产质量;其次, 在钢管构件进行现场拼装时, 对点焊固定与完全焊接2个阶段进行扫描, 进行现场拼装质量三维检测;最后, 对同一片体点焊固定与完全焊接2个阶段点云数据模型进行对比分析得出整体焊接收缩量, 为后面的钢管拱肋拼装提供一定的指导意见。

由于受运输、吊装等条件的限制, 钢管在工厂内加工成杆件, 运输到工地进行现场组拼和吊装。为了检验生产的精度并及时调整、消除误差, 减少现场特别是高空安装过程中对构件的安装调整时间, 确保构件现场顺利吊装, 在杆件出厂前需进行预拼装^[8]。而三维激光扫描仪能很好地解决该问题, 它可将构件信息化, 在相应的软件中进行虚拟预拼装, 进而可对拼装的偏差进行分析。通过整个片体的虚拟预拼装, 可对整个大桥的钢管拱肋线形及构件拼装精度进行分析, 预判相邻弦构件接缝拼接状况, 及时避免由于构件生产的问题造成接缝错开情况发生^[9]。

在扫描工作开始前首先需到现场进行踏勘, 踏勘工作主要根据钢管的空间分布、形态等特征以及现场情况, 确定扫描的站点数和标靶球放置位置, 确保用最少的站点数完成数据采集, 减少拼接时的误差^[10]。标靶球的放置要使相邻站点之间的扫描至少有3个共用标靶球, 用于不同站点的点云配准。在钢管拱肋腰线处放置标靶纸对后续预拼装基准面进行控制。在三维激光扫描仪对钢管构件进行现场数据采集时, 需保证扫描站点到被测对象之间没有遮挡且两者之间的距离在合适范围内 (距离的确定与仪器的高度有关) , 使被测对象能被最大限度地扫描到 (见图2) 。

将采集到的每个站点数据导入Z+F LaserControl软件系统中 (三维激光扫描仪自带系统) , 经过点云去噪、点云拼接、点云着色等一系列操作后, 形成完整的三维数据。点云的拼接主要是靠相邻站点共用的标靶球进行连接, 利用Z+F LaserControl最小二乘算法 (默认算法) 将点云拼接到一起, 拼装精度经过内部平差算法的处理, 一般都可以达到毫米级。在前处理过程中可及时了解数据的完整性和评估点云质量, 如有问题, 直接补充不全的数据点或重新扫描。由于该扫描仪采用360°水平和320°垂直旋转扫描, 扫描出来的数据冗余较多, 为使后面数据处理方便尽可能只把需要的部分选出来即可。经前处理得到的单个钢管构件扫描数据如图3所示。

Geomagic Qualify是由美国Geomagic公司开发的一款计算机辅助检测软件, 通过产品的点云模型与三维设计模型之间的对比, 实现产品的快速检测, 并以直观易懂的色谱图形显示检测结果^[11]。利用该软件对前处理得到的三维扫描数据做进一步更细致的处理, 生成完整的点云数据模型并使该模型更加贴近现场钢管的外皮。扫描数据的后处理主要包括删除噪点、数据采样和点连接, 噪点的删除通过点工具删除不良数据, 数据采样是在保证精度的情况下, 尽量简化点云数据, 以便加快检测过程, 点连接就是把测量的点数据组合为一个整体, 生成完整的点云数据模型。经过Geomagic Qualify软件进行后处理得到的单个钢管构件的点云数据模型如图4所示。

对单个钢管构件在Geomagic Qualify软件中导入其相应的BIM设计模型, 作为检验构件生产质量的基准数据。将构件点云数据模型与其对应的BIM模型进行对齐偏差检测, 进而可得到单个钢管构件的生产与设计三维偏差值, 并生成质量检测报告。对钢管拱肋其中一个钢管构件进行3D偏差分析得到的色谱如图5所示。软件自动生成的对偏差整体分布情况的统计如表1所示, 从表1可看出构件偏差±2mm内的数据点约占总数的99.7%, 符合生产要求。

将单个片体相应的上下弦管在Geomagic Qualify软件中进行虚拟预拼装, 预拼手段主要通过相接处特征约束使得构件间的接口处在空间位置上进行合并拼接。由于钢管的特殊性仅通过法兰盘螺栓孔创建特征进行拼接效率太低且精度不易控制, 故对大小井特大桥钢管拱肋进行虚拟预拼装时, 采用根据螺栓孔创建的圆特征和特定基准面相结合的方式进行拼接。特定基准面的构筑通过点到线再到面的方式层层递进, 采用这两种特征结合方式对片体中某2个上弦管间进行拼接的效果如图6所示。

通过Geomagic qualify软件中距离分析功能模块, 可分析得出构件在纯拼装不受外界影响作用下, 虚拟预拼装后2个管件错缝量的最大值为2mm, 拼装精度控制良好。

在大小井特大桥钢管拱肋现场拼装时, 对点焊固定和完全焊接2个阶段进行扫描。扫描的方法和数据的前处理与单个钢管构件一样, 把扫描到并经前处理过的点云数据导入Geomagic Qualify软件中生成完整的点云数据模型并进行对齐分析 (见图7) 。对齐方式采用测试模型与参考模型之间的对齐, 把点云数据模型设为测试模型, 导入的相应BIM模型作为参考模型。模型间的对齐方式先采用特征对齐使其测试模型与参考模型进行部分约束, 然后用最佳拟合约束其他自由度提高对齐精度, 利用软件中相应的3D比较模块, 进行三维偏差分析, 并可生成相应的pdf格式报告。

三维激光扫描结合BIM模型对片体拼装进行3D偏差分析结果与采用传统测量方式分析结果对比, 误差基本在2mm以内。对某片体完全焊接阶段进行3D偏差分析后生成的偏差色谱图及对其中部分部位进行注释如图8所示。软件自动生成的对偏差整体分布情况的统计如表2所示, 由表2可看出偏差±3mm数据点占总数目的约98.9%, 在设计要求的允许误差范围内。对现场拼装进行3D偏差分析, 可从整体把握拼装质量, 避免基于点数据分析带来的片面误差, 对特别关注的部位可通过注释查看具体的偏差情况, 为验收工作提供良好的客观数据。

在钢管拱肋进行现场拼装时需预留一定的焊接收缩量, 其值的确定一般都是根据相关经验。为了更加准确地指导后续施工, 把点焊和完全焊接2个点云模型进行对齐分析, 得出片体拼装时的整体焊接收缩量范围。在把2个点云模型进行对齐前, 利用软件中的封装模块对完全焊接点云数据做封装处理, 以便可把它作为参考对象来处理, 对点云数据进行封装处理后得到的图形如图9所示。在对齐时把完全焊接点云模型设为参考模型, 点焊点云模型设为测试模型。

由于3D偏差分析模块是对物体的整体偏差进行检测和分析, 而焊接收缩变形是在平面上产生的, 因此需利用Geomagic Qualify软件中2D偏差分析模块, 选取钢管构件的特定腰线面为切面对点云模型进行切分, 然后通过注释功能模块分析偏差情况, 得出扫描片体的焊接收缩变形量范围。点焊和完全焊接2个点云模型对齐后, 在3D偏差分析的基础上进行2D偏差分析得到的色谱图及相关的注释如图10所示。软件自动生成的对偏差整体分布情况的统计如表3所示, 由表3可看出焊接收缩变形基本在3～7.5mm, 变化范围比较大, 而且有少量位置出现往外扩张的现象, 主要是因为焊接收缩变形受很多因素如气温、焊工技术、施工条件等影响。后续片体拼装的焊接预留收缩量可根据前面片体得出的焊接收缩量做进一步优化, 使其拼装过程更精准, 同时也为其他同类型钢结构焊接提供一定经验。

在大小井特大桥钢管拱肋施工过程中利用三维激光扫描结合BIM技术, 对钢结构虚拟预拼装、现场拼装三维检测和焊接收缩变形3个方面进行研究分析, 得出以下结论。

1) 在虚拟预拼装过程中对单个钢管构件扫描, 把相应的BIM模型和点云数据模型进行对比, 确保钢管构件的生产质量;另外, 在对片体相应构件进行虚拟拼装中, 拼装精度可控制在2mm范围内, 为分析拱肋的整体线形提供准确和精细的数据依据。

2) 在钢管拱肋进行现场拼装过程中, 对点焊固定和完全焊接2个阶段进行三维检测, 从整体上把握钢管拱肋在现场施工过程中的质量, 避免传统测量方式基于点数据分析的片面性。

3) 在对焊接收缩变形分析过程中, 采用三维激光扫描仪与BIM模型结合的方式得出的收缩变形量在3～7.5mm范围, 后续片体拼装的焊接预留收缩量可根据前面片体得出的焊接收缩量做进一步优化, 使其拼装过程更精准, 同时也可为其他同类型钢结构焊接提供一定经验。

实际应用效果表明, 三维激光扫描结合BIM模型在钢管混凝土拱桥施工过程中的应用, 可更好地把控施工质量, 减少测量人员外业作业时间, 提高工作效率, 为基于三维激光扫描和BIM技术在其他桥梁施工过程中的应用提供参考。