复杂山区铁路大跨桥梁施工大风监测预警技术
复杂环境下桥梁施工风险智能化感知和管控关键技术及应用
复杂环境下桥梁施工风险智能化感知和管控关键技术及应用说到桥梁施工，大家都知道，这可不是简单的盖个房子那么轻松。
尤其是在复杂环境下，挑战就更大了。
试想一下，工人们站在几百米高的钢铁结构上，风吹得呼呼作响，下面是湍急的河流，一不小心就得跳进水里。
每个工程环节，都是在和时间赛跑，想出一招省时又省力的办法，可不是件容易的事。
不过，随着技术的进步，尤其是智能化感知和管控技术的引入，施工变得越来越安全、顺利了。
你知道，传统的施工方式，有点像是“摸着石头过河”，完全靠经验和感觉，或者是依赖几十年前的老方法。
可问题是，世界在变化，桥梁施工环境也不再是以前那种风平浪静的状态了。
以前，施工队员顶着大太阳，在烈日下干活，工作条件差得让人心疼。
现在，智能技术的加入，简直就像给桥梁施工装上了“智能眼睛”。
通过各种传感器、监测设备，施工现场的每一个细节都能实时反馈回来，大家再也不用盲目猜测施工中出现的风险。
这些“智能眼睛”可真不是摆设，它们能帮助我们精准感知环境变化，像天气变化、地质条件、施工设备的状态，甚至工人的安全状况，都能实时监控。
有了这些技术支持，施工队员不仅工作更加安全，效率也提高了不少。
不再是靠死记硬背的经验去判断是否能继续施工，而是根据实时的数据来做决定。
就像驾驶一辆智能汽车一样，车上的系统可以自动给你提供路况信息、提醒你危险的地方，而你只需要按照提示走，就能避开潜在的风险。
再说说这套系统是如何帮助管控施工风险的。
桥梁施工中，尤其是在复杂地形或者极端天气下，风险常常会“悄悄”来临。
就像突然间风暴来袭，或者地基不稳，连带着可能让整个施工计划泡汤。
以前呢，施工队员只能眼看着天，凭感觉判断，或者依赖工地的老大哥看看经验。
然而，随着技术的发展，这些智能系统能够准确地预测天气变化，甚至对地基的稳定性做出分析。
想象一下，如果能在风暴来临之前得到预警，大家可以提前做好准备，是不是就避免了很多不必要的损失？这种智能化感知系统还有一个神奇之处，那就是它可以提前发现施工中可能出现的问题。
大跨度连续梁线型监控x
2023-11-07CATALOGUE目录•工程概述•监控方案•监控数据采集与分析•监控技术与方法•工程应用案例•结论与展望01工程概述随着我国交通基础设施建设的快速发展，大跨度连续梁桥已成为重要的桥梁形式，具有跨越能力大、外形美观、结构合理等优点。
但同时大跨度连续梁桥的施工难度较大，需要进行严格的监控和管理。
项目背景本工程为某高速公路上的大跨度连续梁桥，主桥采用三跨连续梁结构，桥梁全长360米，其中主跨跨度为180米。
工程规模较大，涉及的施工环节较多，需要采取科学有效的监控措施以保证施工质量和安全。
工程规模本工程位于山区，地形起伏较大，施工环境较为复杂。
工程特点施工环境复杂由于桥梁跨度大，需要采用挂篮施工等高难度技术，施工难度较大。
施工难度大为了保证施工质量和安全，需要采取严格的监控措施，对施工过程中的变形、应力、温度等参数进行实时监测和数据分析。
监控要求高02监控方案监控方案设计确定监控内容对大跨度连续梁的挠度、应力、温度等关键参数进行监测，同时记录施工过程中的材料性能、荷载情况等。
选择监控方法和设备采用非接触式测量方法，如激光测距、红外线测温等，同时使用计算机控制系统进行数据采集和远程监控。
确定监控目的确保大跨度连续梁施工过程中的线型符合设计要求，避免施工误差和变形，保障工程质量。
1监控方案实施23在关键部位设置监测点，安装传感器和数据采集设备，连接电源和网络，确保数据传输的稳定性和安全性。
现场布置通过计算机控制系统自动采集数据，并实时传输到数据中心，以便进行数据分析和处理。
数据采集与传输确保施工现场的安全，采取措施如设置警戒线、安装安全警示标志等，保障工作人员和设备的安全。
现场安全措施对采集到的数据进行处理和分析，提取关键指标，如挠度、应力等，并进行对比和分析，以评估施工质量和安全性。
数据处理与分析监控方案效果评估根据监测结果进行风险评估，对可能存在的风险和问题进行预测和判断，采取相应的应对措施，以确保施工质量和安全。
高速铁路桥梁温度监测与预警系统设计
高速铁路桥梁温度监测与预警系统设计随着高速铁路建设的不断推进，桥梁作为重要的交通枢纽之一，其安全性和可靠性变得越来越重要。
而桥梁的温度是影响其安全运行的重要因素之一。
因此，设计一套高效的桥梁温度监测与预警系统，对于确保高速铁路桥梁的安全运行具有重要意义。
一、桥梁温度监测系统功能及要求1. 实时采集温度数据：监测系统应具备实时采集桥梁温度数据的功能，通过温度传感器实时记录桥梁的温度变化，确保数据的准确性和及时性。
2. 数据传输与存储：监测系统应具备数据传输和存储功能，可以将采集到的桥梁温度数据传输给后台服务器，并对历史数据进行存储，以便后续数据分析和研究。
3. 温度数据分析与处理：监测系统应具备温度数据的分析和处理功能，通过对历史温度数据的分析，可以了解桥梁温度的变化规律，并对可能引发桥梁损害的温度异常进行预警。
4. 温度预警与报警系统：监测系统应具备温度预警与报警系统，当温度异常超出设定的阈值范围时，监测系统能够及时发出预警信号，提醒相关部门和工作人员采取相应的措施。
二、桥梁温度监测系统的设计方案1. 温度传感器的选择：根据实际需要，选择适合桥梁温度监测的传感器。
考虑到桥梁的复杂环境和温度变化范围较大的特点，宜选择能够较好地适应这些环境的传感器，如光纤传感器、电阻温度计等。
2. 数据传输与存储方案：选择合适的通信方式，将采集到的温度数据传输给后台服务器。
可以采用有线或无线通信技术，如以太网、无线传感网等。
同时，需要选择合适的数据库或存储设备，对温度数据进行存储和管理。
3. 温度数据分析与处理方案：选择合适的数据分析与处理方法，对采集到的温度数据进行分析。
可以采用数据挖掘、机器学习等技术，通过建立温度变化模型，检测温度异常，并对可能造成损害的异常进行预警。
4. 温度预警与报警系统方案：基于温度异常检测的结果，建立相应的预警与报警系统。
当温度异常超过设定的阈值范围时，系统能够及时发出声音、灯光等预警信号，并将预警信息传输给相关部门和责任人员，以便及时采取应对措施。
大跨度连续梁桥悬臂浇筑施工温度监测技术
１ 工 程 概 况
石 武 高 客 卫 共 特 大 桥 为 跨 越 共 产 主 义 渠 和
￥ ２ ２ ６省 道 ， 在 １ ２ ３ ７ ＃墩 到 １ ２ ４ ０＃墩 之 间设 计 了 一 联（ ６ ０ ＋１ ０ ０ ＋６ ０ ） ｍ 连续 梁 ， 全长 ２ ２ １ ． ５ ０ ０ ｍ。连 续
工期 间结 构 的实 际温 度 ， 只 能 根 据施 工 的季 节 和 当
“ 热 电 阻” 是利 用元 件 自身 的导体 电阻 随温度 变化 而 变化 的特性设 计 出来 的 一 种测 温 元 件 ； “ 热 敏 电 阻” 是利 用元 件 自身 的半导 体材 料 的电阻 随温 度变化 而 变 化 的特性设 计 出来 的测 温元 件 ； “ 热 电偶 ” 则 是 一
影响， 施 工过程 中不 断地 做 出修 正 和调 整 ， 使 桥 梁结
构 的应力状态 和线 形能够尽量 的符合设计 的要求 。
结 合 以往 的经验 ， 在卫 共特 大桥 （ ６ ０ ＋１ ０ ０ ＋６ ０ ） ｍ 连 续梁 桥施 工过 程 中 ， 通 过对 环 境 气 温 的连 续 监
求 等 内容 ， 有助于提高连续梁的合拢精度 。
关键词 ： 连续箱梁 ； 悬臂浇筑 ； 温 度 监 测
ＤＯＩ ： ｌ ０ ． １ ３ ２ １ ９ ／ ｊ ． ｇ Ｊ ｇ ｙ ａ ｔ ． ２ ０ １ ５ ． Ｓ １ ． ０ ６ ９
中 图 分类 号 ： Ｕ４ ４ ５ ． ４ ６ ６ 文献标识码 ： Ｂ 文章编号 ： １ ６ ７ ２ — ３ ９ ５ ３ （ ２ ０ １ ５ ） Ｓ １ — ０ １ ６ ４ — ０ ０ ２
能 通过对桥梁 结构 的 自身温 度 变化 以及 环境 气 温 的 变化进行 不 间断地监 测 ， 预估这些 变化对 桥梁施 工 的
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统技术规程
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统技术规程一．引言
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统是检测桥梁和轨道健康状态的重要技术手段，为
了保证桥梁和轨道的安全、可靠运行，他们的防护技术需要得到有效的检测，持续性的监控。
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统是采用无损检测技术检测和监测大跨度铁路桥梁
及其轨道构件的状况，调查结果可帮助用户建立桥梁安全维修及保护构件的防护技术的技
术规程，以保证桥梁的安全性、可靠性以及及时维修。
1．智能监测装置
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统需要装备具有智能监测功能的装置，该装置能够
实现自动采集及上传桥梁和轨道构件的状态信息，能够有效处理接收现场测量信号，诊断
桥梁及轨道构件的状态，以及处理和存储实时测量信息，为铁路生产部门提供实时的工作
参考。
1．监测范围
该系统应覆盖大跨度铁路上桥梁及其轨道构件的状态监测，并且针对不同的桥梁构件，采用以下的监测手段：温度监测，应力变形监测，振动习性监测，结构位移及裂缝监测，
结构位移及结构变形比率监测，弹性及残余振动模态特性监测，轨道徐变检测，及轨接头
状态检测等。
2．监测数据
大跨度铁路桥梁和轨道监测系统的监测数据不仅要求针对不同构件不同参数进行精确
测量，有些参数还需要针对不同构件提供集合指示，这些集合指示可以有效还原构件复杂
的变化规律，综合反映构件状态。
另外，监测数据中还要包括构件的基本描述参数，如构
件类型和材料、构造细节等，全面把握构件状态。
四．结束语
大跨度铁路桥梁与轨道健康监测系统的技术规程，旨在帮助提升大跨度桥梁的安全性，可靠性和及时维护，使大跨度桥梁在未来更加可靠、安全及可靠的使用。
高铁桥梁的抗风设计与施工方法
高铁桥梁的抗风设计与施工方法高铁桥梁作为现代交通建设的关键组成部分，其抗风设计与施工方法显得尤为重要。
随着高铁网络的不断扩张和运营速度的提升，桥梁的抗风能力要求也越来越高。
本文将以高铁桥梁的抗风设计与施工方法为主题，并结合实际案例进行分析与探讨。
首先，我们需要了解高铁桥梁在面对强风时的受力情况。
由于高铁运行速度较快，桥梁受到的风压力较大，容易发生摇晃或者失稳。
因此，抗风设计成为了高铁桥梁施工过程中必须要考虑的一个重点。
在设计阶段，工程师需要充分考虑风压力的方向与大小，结合桥梁的几何特征和材料特性，来确定合适的设计参数。
其次，针对高铁桥梁的抗风设计，我们可以从结构形式、抗风措施和加固手段等几个方面入手。
首先，在选择桥梁的结构形式时，工程师可以考虑采用桁架结构或者悬臂桥结构。
这种结构形式能够在保证桥梁强度的同时，最大程度地减小桥梁的风阻力，提高其整体的抗风能力。
其次，抗风措施是提高高铁桥梁抗风能力的关键步骤。
在设计和施工中，可以采用多种措施来减小风阻力，如减小墩柱横截面积，设置定向护栏等。
此外，通过在桥梁上设置风洞试验区，可以模拟真实的风压力，评估桥梁的抗风能力，并对设计参数进行优化。
最后，高铁桥梁的施工方法也对其抗风能力的提升起到了至关重要的作用。
在施工过程中，需要严格控制材料的质量和精度，以及施工过程中的工序和节点，确保桥梁的整体稳定性。
同时，在施工现场要加强风力的监测与控制，及时采取相应的加固措施，确保桥梁在强风环境下的安全性和稳定性。
实际案例中，中国的凤凰古城大桥是一座高铁桥梁，其抗风设计与施工方法的优化取得了显著的成果。
由于该桥梁位于湖南省境内的山区地带，常年伴有强风。
设计师们通过采用钢箱梁结构，并在悬臂段设置了空气动力学减阻装置，有效地降低了风阻力。
在施工过程中，他们还采用了高精度施工技术和先进的风力监测装置，保证了桥梁的稳定性和安全性。
综上所述，高铁桥梁的抗风设计与施工方法是确保高铁运行安全性和稳定性的重要环节。
桥梁结构安全智能感知监测预警关键技术研发及工程应用
桥梁结构安全智能感知监测预警关键技术研发及工程应用下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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桥梁预警系统施工方案设计
桥梁预警系统施工方案设计1. 引言桥梁是重要的交通基础设施，维护和保障桥梁的安全运营对于保障交通畅通至关重要。
然而，由于桥梁经受各种环境和负荷的影响，其结构状况会发生变化，可能会出现潜在的安全隐患。
因此，需要建立一套桥梁预警系统，实时监测桥梁的结构状态，及时发现，并采取相应的维修和保养措施。
本文档旨在设计桥梁预警系统的施工方案，包括系统的概况、施工流程、所需设备和材料以及质量控制措施等内容。
2. 系统概况桥梁预警系统由传感器、数据采集设备、数据处理和分析系统以及报警系统组成。
传感器安装在桥梁结构的关键部位，采集桥梁的各项参数，如振动、位移、应力等。
数据采集设备将传感器采集到的原始数据传输给数据处理和分析系统进行处理。
数据处理和分析系统对原始数据进行分析和处理，生成桥梁的结构状态信息。
报警系统根据结构状态信息发出预警信号，提醒相关人员采取相应的措施。
3. 施工流程3.1 传感器安装1.根据桥梁的结构特点和工况，确定传感器的类型和位置。
2.清理传感器安装位置，确保无杂物和污垢。
3.使用合适的固定设备将传感器固定在桥梁结构上。
4.连接传感器与数据采集设备，测试连接的稳定性。
3.2 数据采集设备安装1.根据实际情况选择合适的数据采集设备。
2.将数据采集设备安装在桥梁附近的适当位置，确保连接传感器的电缆长度合适。
3.连接传感器与数据采集设备，测试数据采集设备的正常工作。
3.3 数据处理和分析系统安装1.选择合适的数据处理和分析系统。
2.安装数据处理和分析系统的硬件设备，并连接到数据采集设备。
3.安装系统的软件，并进行相关配置。
3.4 报警系统安装1.根据桥梁的具体情况，选择合适的报警系统。
2.将报警系统安装在桥梁附近的适当位置。
3.连接报警系统与数据处理和分析系统，确保信号的稳定传输。
4. 所需设备和材料•传感器：用于采集桥梁的振动、位移、应力等参数。
•数据采集设备：用于接收传感器采集到的原始数据。
•数据处理和分析系统：用于对采集到的数据进行处理和分析，并生成结构状态信息。
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复杂山区铁路大跨桥梁施工大风监测预警技术引言山区雷暴风、近海台风等非良态风荷载具有风速高、阵风强烈、突发性强等显著特点[1-6]。
在施工作业期间以及列车运营阶段，为了防止极端风荷载对桥梁结构带来安全隐患，应采取必要的监测预警措施。
现阶段，实际工程中仅通过气象预测资料以及实测风速历史数据进行人工决策，规定达到6级强风及恶劣天气不准作业；而在列车运营时，我国铁路部门规定，当横向风速达到15 m/s以上时，应对列车执行不同程度的限速决策。
目前，虽然基于上述实测风速的模式能够起到一定预警效果，但是无法给施工单位与铁路调度部门提供未来风速的变化趋势，所以仍然会面临潜在的风险。
风速预测方法主要包括物理和统计方法两类。
其中，基于中尺度气象数值模式的物理方法，需要借助超级计算机实现预测功能。
相比之下，统计预测方法仅通过地面历史风速数据即可获得未来风速的大小，该类方法在工程中应用也颇多。
例如，Cadenas等[7]根据实测风速数据建立时间序列ARIMA模型，并完成了超前单步预测。
潘迪夫等[8]采用时间序列方法对青藏铁路格拉段沿线风速进行了预测研究；姜言等[9-10]提出了一种基于广义自回归条件异方差模型的铁路强风短时预测方法；刘辉等[11-12]利用青藏铁路沿线实测风速数据，探讨了小波-神经网络法与小波型神经网络法的超前单步预测性能对比研究。
陶齐宇等[13]提出了基于经验值分解及Elman神经网络的桥址区风速预测方法；李春祥等[14]建立了变分模态分解与最小二乘支持向量机的风速预测方法；张如九等[15]对基于混合方法的预测模型性能进行了对比研究，实现了铁路沿线风速的高精度预测。
针对大风预警系统的研发也是国内外研究的热点。
在日本新干线防灾安全监控系统中，通过在铁路沿线设置监测点监测沿线的风速等诸多环境参数，将监测信息发送到中央调度控制室，并监视列车运行状态[16]。
我国京津城际铁路沿线设置了多处防风预警监测点，现场监测信息通过专用传输网络经监控单元上传到防灾安全监控中心，调度指挥中心从监控中心获得现场监测点的基础数据，通过对数据分析处理，判断是否超限报警[17]。
目前，适用于工程应用的风速预测方法以及针对施工阶段的大风预警系统的研究相对较少。
为此，以郑万高铁大宁河大桥为工程案例，对局地大风预警系统的有效性进行研究。
1 风速预测理论方法1.1 风速数据质量控制在风速现场监测期间，由于电源中存在不稳定脉冲或风速仪感应元件的不稳定工作，会造成一些风速异常监测值，故需要对风速数据进行质量控制[18-20]。
通过对实测异常风速的特征的统计分析可知，异常值可分为普通异常值和极端异常值。
普通异常值定义为可采用多倍截断标准差有效识别的数据点，而极端异常点则为不能通过多倍截断标准差识别的数据点，极端异常值包括孤立型与连续型两类。
依次采用以下步骤，可对上述异常值进行判别与订正。
(1)采用多倍截断标准差的方法剔除实测风速序列的普通异常点，并利用所述普通异常点前后风速点均值进行订正。
(2)若经步骤(1)订正后的风速序列仍存在异常点，则对序列进行一次差分运算，并判断序列相邻两个风速点的乘积是否大于预定的阈值，若是，则为孤立型极端异常点，并利用异常点的前后风速点的均值进行订正。
(3)若经步骤(2)订正后的风速序列仍存在异常点，则为连续型异常点。
按照数据奇偶位置顺序对风速序列进行k次抽取，得到2k组数据，分别计算2k组数据的均值和方差，采用多倍方差剔除相应的异常值，并利用异常点的前后风速点的均值进行订正，最后将各组数据按照奇偶顺序重新合并。
1.2 ARIMA-GARCH模型当预警系统发布风速预警信息，为了给施工单位执行应急措施提供充足时间，在保证预测精度的前提下，要求预测模型算法简单，运行稳定，计算效率高。
ARIMA模型是一种描述非平稳风速序列U(t)自相关性的典型方法，具有上述优点。
其中均值方程表示为φ(B)(1-B)d U(t)=θ(B)ε(t)(1)(2)条件方差方程表示为(3)式中，d为差分阶数；φ(B)和θ(B)代表p阶AR(p)多项式，q阶MA(q)多项式，分别表示为φ(B)=1+a1B+a2B2+，…，+a p B p；θ(B)=1+b1B+b2B2+，…，+b p B p；a=[a1，a2，…，a p]T为AR模型的参数向量；b=[b1，b2，…，b q]T为MA模型的参数向量；ε(t)为零均值的异方差序列(也称为残差序列)，其条件方差为h(t)；μ(t)为均值0、方差1的独立同分布随机变量；ηi、λj、γ为GARCH模型参数，i=1，2，…，m，j=1，2，…，l，m和l为GARCH模型阶数；B为向后移位算子，B[U(t)]=U(t-1)。
如上所述，上述ARIMA模型均用于序列的自相关性，为预测提供信息，GARCH模型对残差项进行建模，不仅进一步挖掘残差项中仍存在可利用的信息，从而提高了ARIMA模型预测精度。
由于高阶GARCH模型参数估计较为复杂，一般选用GARCH(1，1)模型即可满足精度要求。
2 大风预警系统及策略大风预警系统主要包括现场级设备和中心系统，如图1所示。
图1 大风预警系统示意从图1可以看出，现场级设备包括风速监测设备、现场监控单元、远程传输DTU设备以及现场报警装置；中心系统包括云服务器以及远程客户端。
现场监控单元通过远程传输DTU设备与中心系统通信连接，以实时传输风速时程至中心系统。
Matlab、Java、MySQL等软件平台部署于云服务器，用于基于实时风速序列获得风速预测结果，并与远程客户端通信连接，以实时传输预测结果至远程客户端。
当风速预测值达到预警阈值时，现场监控单元会接收到云服务器发送的报警指令至现场报警装置，施工现场则立即启动施工人员、施工机具、施工构件的防风紧急措施。
现场数据至云服务器的数据通信采用移动运营商提供的4G公网，远程客户端与云服务器采用Internet公网连接。
结合每隔1 h与每隔10 min平均风速的预测结果对预警风速的大小以及起止时刻进行定位，首先对未来1 h时刻附近的风速大小进行预判，然后逐步根据每隔10 min的预测结果进行细化，能够实现对预警风速起风时刻与停风时刻的精准定位。
风速报警装置设有3个不同颜色的报警警示灯，结合不同风速范围陆上地物征象(风速阈值为平均风速，与预测风速相互对应)，选定风速Ⅰ级预警阈值为10.8 m/s(绿色)，Ⅱ预警阈值为17.2 m/s(黄色)，Ⅲ级预警阈值为20.8 m/s(红色)，预警。
当施工现场接收到不同级别的预警信息时，报警装置将持续闪烁相应颜色的警示灯，并伴有一定强度的警示声。
3 工程案例郑万高铁巫山大宁河大桥为主跨282 m混凝土拱桥为例，桥址区地形陡峭，位于典型的“两山夹一河”区域。
当气流流经桥址范围时，易诱发“狭管效应”，并且风速大小与当地气象站有很大的差异。
如图2所示，大宁河大桥的劲性钢骨架利用斜拉扣索系统辅助成拱，拱圈外包混凝土采用多工作面分段分环浇筑的施工方法[21]，施工非常复杂。
因此，为对大桥施工过程提供安全保障，建立指导大跨桥梁吊装施工的大风预警系统十分必要。
图2 大宁河大桥劲性骨架施工风速监测设备均固定安装于辅助拱桥施工的塔架上。
由于拱顶位置处的脉动风速数据对于临时结构(塔吊，塔架，缆索系统等)的抗风安全评估非常关键，因此在该位置处安装三维超声风速仪。
由于缆索系统主要用于拱肋、节段梁的吊装，主要关注平均风速的大小，另外考虑到监测点布置的经济性，在缆索吊的最低点和最高点位置处安装二维机械式风速仪。
大宁河大桥管理人员可访问如图3所示的远程客户端，以调试预警系统的可靠性和掌握桥址处局地风速的相关信息。
包括实时风速监测模块、风速预测模块、历史风速查询模块、预警及阈值信息模块、处理措施管理模块等，图4为实时监测的显示界面，图5为风速预测显示界面。
2017年是互联网期刊行业面临重大改革的一年，大数据和人工智能等新技术的发展将会为互联网期刊行业的信息服务带来巨大的变革：一方面在政策和行业的风口下互联网期刊已经从单纯的资源汇集与提供向知识服务迈进一大步，而且逐渐向智慧型知识服务发展；另一方面在大数据和人工智能技术的推动下响应用户的潜在需求，能够更加精准的进行知识传播与决策服务。
各行业、各类机构目前都对大数据与知识管理有着强烈需求，并针对本行业、本机构的大数据与机构知识基础设施建设实际，又衍生出众多个性化需求。
图3 大风预警系统客户端界面图4 实时风速数据显示界面图5 风速预测显示界面由于风速预测的精度预警系统的重要环节，进一步以2020年7月18日19:50～2020年7月20日19:50时间段为例，每隔10 min(共计2 d，288个预测时刻)以及每隔1 h(48个预测时刻)的平均风速预测值如图6所示。
从图6可以观察到，预测结果与实测值吻合程度较高，仅图6(b)所示预测结果出现了一定的时滞性，产生时滞性的主要原因是由于预测模型基于历史风速序列，而预测结果与历史风速密切相关。
以每隔10 min确定性预测结果为例，表1列出了本文方法与其他方法预测结果的对比，包括ARIMA、最小二乘支持向量机(LSSVM)、变分模态分解(VMD)与ARIMA组合、变分模态分解(VMD)与最小二乘支持向量机(LSSVM)组合。
从表1可以看出，ARIMA-GARCH模型预测性能较好，能够满足工程防灾的精度要求。
需要说明的是，ARIMA-GARCH模型的预测精度具有普适性，限于篇幅，仅显示2 d的预测结果。
图6 风速预测结果表1 不同预测模型结果对比4 结论(1)充分利用拱桥施工过程中的临时结构，将风速监测设备安装于辅助拱桥施工的缆索塔架上，无需搭建固定风速监测设备的测风塔，能够满足风速监测的要求，可节约成本。
(2)ARIMA-GARCH预测模型具有计算效率高、运行稳定、预测精度高等优点，可为桥梁施工过程防灾减灾提供可靠的参考依据。
(3)研发的保障大宁河大桥施工期吊装安全的大风预警系统运行性能良好，可推广应用于东南沿海台风、龙卷风等特异风频发桥址区。