张海哲

（中铁三局集团线桥工程有限公司，三河 065201）

高铁铺架施工由于涉及到的线路广、工序繁多且施工质量要求高、工期紧张、施工机械化程度较高等特点，施工过程中影响因素众多，具有很强的系统性和连续性，必须采用系统而智能的方法分析[1]，是目前公认的铁路施工建设过程的难点之一，其施工质量对于确保铁路运输安全具有重要保障意义。传统的高铁铺架施工进度跟踪和过程质量监控往往采用人工监理的方式，效率和精确度都较差，远远不能满足高铁铺架施工的时效性和精确性要求。基于上述背景，开发一款具有智能化数据分析的高铁铺架施工系统显得尤为重要[2]，在充分调研一线施工工人的施工需求的基础上，从组织施工调查模块、设计文件审核模块、竣工验收模块、完善移交模块等4个模块对高铁铺架施工生命全周期进行智能化管理[3]，以进一步满足高铁铺架施工对施工严谨性、科学性、实践性、智能化的要求，也在一定程度上提高了施工企业的智能化管理水平[4]，有利于实现对技术管理整体质量的有效的提升，不断推动施工企业又好又快地发展。

1 系统需求分析

平台的需求分析是平台正常运行的基础和保证，因为需求分析指导研发方向，而研发方向对系统的设计逻辑、工作量、组成和设计方式有着极大的影响，对于高铁铺架施工智能化系统需要满足这几个方面：

（1）录入初始信息，提升信息打理的便捷度。

（2）通过各种方式密切相关角色的联系，实现其交换信息的目的。

2 系统设计

2.1 系统组成

基于系统需求分析，系统组成，如图1所示。各个模块的具体功能如下：（1）组织施工调查模块是整个系统的基础，负责制定调查提纲，进行人员分工等；（2）设计文件审核模块是平台的核心模块，负责工程数量审核、总轨料计划提报等；（3）竣工验收模块主要用于施工单位与验收单位之间的信息交互，主要负责施工质量验收、施工规范性检查、问题整改等；（4）完善移交模块主要在验收通过的基础上向铁路部门移交使用，主要负责施工单位与铁路部门交接工作和人员培训等。

图 1 系统功能模块组成示意图

2.2 总体业务流程

由于高铁铺架施工总体业务流程受诸多因素的影响，不同地段施工任务，业务流程有较大差别，本文以“北京至张家口铁路站前工程” 铺架分部施工为例说明系统的总体业务流程，如图2所示。

图 2 系统总体业务流程示意图

2.3 系统框架结构设计

基于实际应用需求的考虑，系统采用B/S架构，模型-视图-控制器（MVC）开发模式，多层体系结构，如图3所示。

图3 系统层次结构

（1）表示层所显示的系统界面，是由浏览器完成的。同时表示层与使用者之间的联系也最为频繁。

（3）要保证系统的稳定性，它决定了信息的安全性。

（4）要保证数据真实可靠有效。

（5）要便于后期的更新与维护。表示层有登录、数据集管理、用户管理和动态链接库调用界面等。

（2）业务逻辑层，把现实世界的对象转化成为实体类。这一层面中，囊括了该系统划分的基本类别，其分别是各类用户、软件测试规则、数据集优化和动态库扩展类等方面[5]。业务逻辑层包括接口层，接口层的作用在于对逻辑层和数据访问层实施连接工作。这一系统内的逻辑层有：SQL命令构造类Salting和获得安全数据类GetSafeData。

（3）数据访问层的位置处于这一系统的最底层，且其只拥有一个基础的单元数据库，也就是Database，然而数据访问层的作用却十分重要，原因在于数据库内容有该系统全部的数据信息，故而数据访问层的安全和整体系统的安全都是密切联系、息息相关的。

2.4 访问控制系统模型设计

在充分调研用户需求和阅读大量相关文献的基础上，确定了系统的总体功能模块，系统总体上分为组织施工调查模块、设计文件审核模块、竣工验收模块、完善移交模块等，各个模块对自身要发挥的功能进行数据处置，不同的模块也能够进行合作交流，使系统运行的效率更高。根据本系统在实际操作实现阶段，当注册用户登录系统时，系统会对登录的相关角色进行特定的判断，同时根据角色的不同为用户展现出具有差异性的视图，借助此类方法能够使系统降低对于授权表的访问，而基于角色的权限访问控制（RBAC）主要是作用于管理员以及用户之间，以此来减少对数据库的访问次数。因此，基于RBAC的访问控制系统模型图，如图4所示。

图4 基于RBAC的访问控制系统模型图

3 系统实现

3.1 系统核心技术

3.1.1 数据仓库技术

目前，对数据仓库公认的定义是由科学家W.H.Inmon在其著作中提出的，他把数据仓库描述为多个异构数据源的有序集合，根据主题对其重新组合，而且数据一旦被放进数据仓库，就不能轻易修正。数据仓库与传统应用的分散数据库的最大区别是，它能够把各个收集到的数据存储到中央存储库[6]，并按照不同的类型收集整理重新排序以后，更有利于进行全面的数据分析和比较，这也使得它在实现上比传统的数据库更困难。控制程序无论是否处于忙碌状态都能将数据批量地存入数据库，但通常数据的批量存储在控制程序不忙碌的时候进行。存储和管理，是数据仓库的关键技术，数据最后在用户面前的表现形式由数据存储和管理方式决定，这也是与传统数据库的区别。基于上述介绍，结合本文所设计的高铁铺架施工智能化系统实际，数据仓库的体系结构，如图5所示，与图5相对应，高铁铺架施工智能化系统数据仓库的实现核心代码，如下所示：

SELECT Place of Origin. 正、站线铺轨, Logistics. 无碴道床铺设, Products. 铺岔, SUM(上碴整道)FROM Sales, logistics, Products, Place of Origin WHERE Sales. logistics_key = logistics.logistics_key

AND Sales. Place of Origin _key = Place of Origin.Locate_key

AND Logistics.Product_key = Products.Product_key

GROUP BY Dates. 组织施工调查，设计文件审核, Settlement. 竣工验收, Products. 完善移交。

图 5 数据仓库架构示意图

3.1.2 Apriori算法

Apriori算法是由Agrawal等人设计和研发出来的，这一算法起初是基于在数据库中挖掘出对应的项目集格空间理论而产生的，从设计出来到现在，这一算法依旧是大多数新型频繁项集发现算法的研究基石[7]，由于本文设计的高铁铺架施工智能化系统需要对施工进度、施工质量等数据进行挖掘预测，因此需要在平台中集成Apriori算法，针对高铁铺架施工智能化系统，该算法实现代码如下：

Li = {large 1-itemsets} : //表示的为全部的1-项S 频集

F0R(k=2； k++) DO BEGIN

C^=apriori-gen{h^.) //表示的是由(k_l)-频集而得到的K-侯选集

FOR all transactions teD DO BEGIN

Ct-5wZ)5e/(Ck，t)； //其中Ct表示为t中含有的全部候选集元素

FOR all candidates cg Q DO

cxount++；

END

3.2 系统实现环境

根据上文给出的系统架构和总体功能模块设计方案，在VS2012环境下编程实现，本文主要利用的是WindowsServer2008操作系统平台，采用的硬件设备 CPU为英特尔酷睿i5，主频3.0 GHz。系统运行内存为16 GB，存储空间8 TB ，网络带宽20 M独享。系统数据存储软件是MSSQLServer2015。对系统进行设计与开发，要满足用户利用浏览器来访问系统的要求。为了使用户能够利用域名和IP来进入系统，就要先对系统做服务器的布置与分配。

3.3 系统应用效果

本文开发的高铁铺架施工智能化系统作为“北京至张家口铁路站前工程”智能化、信息化施工的重要组成部分，在铺架施工过程中发挥了重要作用，为项目节约人员投入约30人，为项目节约投入资金约100万元，该智能化系统的应用，在确保架梁通道顺畅、物料供应及时、规避停窝工等方面发挥了重要作用，为企业树立了良好的品牌形象。开发的高铁铺架施工智能化系统实际应用到“北京至张家口铁路站前工程”智能化、信息化施工时的实景图，如图6所示。

图 6 高铁铺架施工智能化系统应用实景图

4 系统性能测试

性能测试，是在大量访问的情况下，平台能否正常运行、是否能满足用户需求的一种测试，一般通过并发用户来完成系统性能测试工作[8]。本系统采用的是LoadRunner软件检测工具来完成系统一些性能的检测，同时设置200个用户在线登录的情况下，所有参与体验的用户在同一时间段内反复进行系统页面的访问，如图7所示。从图7可以看出，200个用户访问的情况都比较正常，可以进行正常的运行和流程的访问，系统的响应时间也比较符合用户的要求，响应速度＜1 s。

图 7 系统测试资源监控示意图

对测试的数据进行详细分析的结果表明：并发数量即使一直在提升，对于程序而言并没有太大的改变，虽然系统的用户数量能够超过规定的数值，对于系统响应造成的时间却非常短，可以忽略不计。同时，对于该系统而言，在其它功能上也趋于稳定运行状态。

5 结束语

高铁铺架施工学科跨度大、涉及的工序繁多，施工严谨性、科学性、实践性、智能化要求进一步提升，基于此，设计并实现了一款高铁铺架施工智能化系统，系统从组织施工调查、设计文件审核、竣工验收、完善移交等4个模块对高铁铺架施工生命全周期进行智能化管理，可以较好地满足高铁铺架施工对施工严谨性等方面的要求，对提升我国高铁铺架施工智能化水平具有积极意义。经过实际应用和性能测试表明，该系统运行稳定，功能性、抗压性等方面达到预期设计目的。