基于最小装配误差与碰撞分析的装配式地铁站系统化智能虚拟试装方法

《ADVANCED ENGINEERING INFORMATICS》：A systematic intelligent virtual trial assembly approach for prefabricated subway stations based on minimum assembly error and collision analysis

　　

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  考虑异型间与同型间传递效应的装配误差建模。
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  针对多类型多阶段装配的协同优化。
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  考虑碰撞约束的姿态微调方法。
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  完整的虚拟试装（VTA）工作流提升了地铁站结构的数字化质量控制水平。
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  现场实验验证了该方法的有效性和准确性。

引言

近年来，城市轨道交通运营的规模持续扩大。在中国大陆，城市轨道交通的运营线路总长度从2020年的7,969.7公里增长至2025年的13,067.89公里，而同期地铁——作为其核心组成部分——的运营里程从6,280.8公里增加至10,004.89公里[1]、[2]。作为城市轨道交通基础设施的重要组成部分，地铁建设的需求稳步增长，而工业化已成为提升质量和效率的关键途径。

预制化是实现地铁站建设工业化的途径之一。在安全性方面，现场机器人吊装和预制构件装配减少了模板安装和钢筋绑扎等高空作业的需求，从而最大限度降低事故风险。在质量方面，标准化模具和受控生产环境确保了更加一致的质量[3]。在进度方面，施工现场与预制厂并行施工缩短了整体建设周期[4]。在环境方面，预制化减少了现场扬尘和噪声污染，是一种绿色环保的方案[4]、[5]。

然而，在预制地铁站建设中仍存在突出的实践局限性。首先，由于缺乏有效的试装验证以及来自不同供应商的构件存在固有制造偏差，预制结构装配中的关键误差可能仅在现场装配时才能被检测出来[6]。其次，实体试装（PTA）占据大量空间，消耗大量时间、资源和成本。特别是对于规模大、几何复杂度高、构件种类多样的结构，PTA无法同时满足效率和精度要求。全尺寸PTA虽确保精度，但由于需要检查的构件数量庞大而导致效率低下；相反，基于抽样的PTA虽提高了效率，但不可避免地牺牲了精度控制。第三，与传统工业装配不同，地铁站具有狭长布局和大尺寸构件的特点，其累积误差可能放大后续构件的装配偏差，甚至使装配无法完成。因此，有必要开发更有效的试装方法，以提前识别预制构件的几何缺陷并最大限度地减少实际装配中的返工。上述局限性直接推动了虚拟试装（VTA）的需求，即在装配前验证构件的适应性。

由于建筑信息模型（BIM）能为VTA中的构件提供设计几何数据，而激光雷达（LiDAR）可提供现场实际几何数据。BIM与LiDAR的集成使VTA能够实现缩短工期、降低成本和提高装配精度的目标。此外，这种数字化集成虽然主要解决当前的验证需求，但也有潜力作为未来自动化装配场景中的数据感知基础。在这一更广泛的背景下，所提出方法生成的优化姿态输出，随着实时反馈和执行模块的进一步发展，最终有可能为机器人定位提供指导。

然而，现有的VTA方法尚未充分考虑累积误差以及多阶段装配误差的协同优化[7]、[8]。因此，本文提出了一种基于最小化装配误差和减少碰撞的系统化智能VTA方法，用于预制地铁站，旨在将异型间装配误差（即不同类型构件之间的顺序装配产生的误差）和同型间装配误差（即相同类型构件之间的相邻装配产生的误差）的装配误差效应纳入考虑范围。该方法结合基于装配横截面降维的3D控制点提取方法，实现了多阶段装配误差的协同优化，并通过碰撞检测进一步微调优化后的构件姿态。

本文的创新点如下：(1) 一种考虑异型间和同型间传递效应的装配误差建模方法。(2) 一种针对不同类型构件多阶段装配的协同优化方法。(3) 一种考虑碰撞约束的姿态微调方法。(4) 为地铁站墙、柱、梁和板建立了完整的VTA工作流，提升了数字化质量控制水平。

本文的结构安排如下。第2节进行文献综述并指出现有研究空白。第3节详细阐述所提出方法的开发和公式化。第4节通过实际工程案例研究验证所提出方法的有效性和可行性。第5节进一步讨论该方法并分析其固有局限性。最后，第6节总结关键研究发现并提出未来工作方向。

章节片段

文献综述

质量检测与VTA是预制化建造研究中的两条密切相关的主线。前者提供验证构件精度所需的几何测量数据，后者则利用这些测量数据来模拟构件在实际中如何装配在一起。本综述首先审视基于LiDAR的质量检测现状，然后转向点云驱动的VTA方法，最后指出将这些技术应用于预制结构时仍面临的挑战。

所提方法的开发

如图1所示，开发过程如下。首先进行数据采集，通过整合BIM模型与LiDAR扫描数据获取已装配构件的点云。其次，基于预制地铁站的建造特点，建立装配误差模型，以考虑异型间和同型间误差传递效应。第三，针对主体车站的四种关键结构构件的控制点

案例研究

为了验证所提出的预制地铁站施工VTA方法，选取了一个实际项目作为案例研究对象。分析涵盖控制点提取、精度和鲁棒性评估，以及针对装配误差和碰撞约束的比较优化研究。通过这一系统化工作流，对所提出方法的可靠性进行了检验。

讨论

所提出的预制地铁站系统化智能VTA方法取得了三项主要成果。首先，通过考虑异型间和同型间传递效应的装配误差建模，实现了对预制地铁站多阶段装配的系统分析并取得了成功的解决方案，其效果超越了逐次二元刚体配准方案。其次，提出了一种基于降维的3D控制点提取方法

结论

本文提出了一种基于最小装配误差和碰撞分析的系统化智能VTA方法，用于预制地铁站，可用于质量控制和定量决策参考。主要贡献和发现如下。(1) 通过考虑异型间和同型间传递效应的装配误差建模，实现了对预制地铁多阶段装配的系统分析并取得了成功的解决方案

CRediT作者贡献声明

李嘉宇：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，验证，软件，项目管理，方法论，调查研究，形式化分析，数据整理，概念化。夏龙：资源，项目管理。储琦：资源，项目管理。周志鹏：资源，项目管理。谭一：撰写——审阅与编辑，监督，资源，项目管理，方法论，经费获取，概念化。龙桂花：

利益冲突声明

作者声明不存在任何已知的竞争性经济利益或个人关系，这些关系可能会影响本文所报告的工作。

致谢

资助：本研究得到了国家自然科学基金（NSFC）的资助[基金号：52308319]。

李嘉宇|夏龙|储琦|周志鹏|谭一|龙桂花|周建