在轮轨式架桥机施工场景中，传统施工方案多依赖人工经验编制，呈现静态固化特征，难以应对复杂工况下的动态变量。无论是突发恶劣天气、地质条件突变，还是设备运行异常、工序衔接偏差，都可能导致方案失效，进而引发施工停滞、安全风险攀升等问题。人工智能辅助的施工方案实时优化与决策技术，通过构建“感知-分析-优化-决策”的智能闭环，让施工方案从“事前预设”转向“事中动态适配”，为轮轨式架桥机高效、安全作业提供了核心智力支撑。
该技术体系的核心在于以多源数据为基础，依托AI算法实现方案的***优化与智能决策。施工前期，系统整合桥梁设计图纸、地质勘察报告、设备性能参数等基础数据，结合数千份同类工程施工方案构建知识图谱，通过深度学习算法生成初始施工方案，涵盖提梁时序、行走路径、对位参数等关键内容。施工过程中，部署在架桥机关键部位的高精度传感器、激光雷达及环境监测设备，实时采集梁体姿态、支腿应力、轨道平整度、风速雨量等200余项动态数据，经5G技术毫秒级传输至AI决策中枢，构建起覆盖“设备-环境-工序”的全域数据感知网络。
AI算法的深度应用是方案实时优化的关键。系统采用“知识图谱+深度学习”双引擎架构，一方面依托知识图谱快速匹配类似工况的历史解决方案，另一方面通过实时数据训练动态模型，***预判施工风险并优化方案参数。例如在曲线桥梁架设中，当传感器检测到梁体轴线偏差超出阈值时，AI算法可在0.5秒内分析偏差成因，自动调整架桥机行走速度、支腿横移量等参数，生成***校正方案；面对大风天气，系统可结合实时风速数据，动态优化吊梁速度与起升高度，避免梁体晃动风险。同时，系统具备模拟推演功能，可对优化后的方案进行虚拟仿真验证，确保方案可行性后再输出执行指令，形成“数据采集-算法分析-方案优化-仿真验证-决策输出”的完整链路。
该技术的落地应用彻底改变了传统施工方案的管控模式，在多项重大工程中彰显优势。在京通铁路架梁项目中，依托AI辅助决策系统，施工方案调整效率提升80%以上，有效避免了因人工决策滞后导致的工期延误；在绍兴城际铁路运营线换梁施工中，AI系统通过实时优化顶推路径与落梁参数，将新梁就位偏差控制在3毫米内，保障了运营铁路的安全通行。相较于传统模式，该技术使施工风险发生率下降70%，工序衔接效率提升40%，尤其在复杂桥隧衔接、山区高速等恶劣工况下，更能凸显其动态适配优势。未来，随着数字孪生技术的深度融合，系统将实现施工全过程的虚实联动推演，进一步提升方案优化的***度与决策的前瞻性，推动桥梁建设向全流程智能化管控迈进。
