朱穎，羅圓

(1.中國中鐵股份有限公司，北京100039；2.中鐵二院工程集團有限責任公司，四川 成都610031)

1 研究背景

選線設計是鐵路勘察設計的核心工作，也是鐵路建設的龍頭，具有復雜性強、責任大、牽涉面廣、工作量多、知識性強、工程經(jīng)驗集中等特點[1]。由于受包括地形、地質(zhì)、水文、技術等客觀條件和專家經(jīng)驗、地方運輸要求、政府部門意見等主觀條件的約束，要考慮各種定性、定量、確定和不確定的因素，需處理各種數(shù)值的、字符的、圖形的、圖像的資料，使得選線設計過程異常復雜，作業(yè)難度大、決策風險高。怎樣加快選線設計進程，減輕設計工作的勞動強度，增強決策方案的可行性、經(jīng)濟性和科學性，實現(xiàn)智能化和數(shù)字化設計，一直都是選線設計領域的研究中心。國外在該領域的研究起步很早，已經(jīng)開發(fā)了Civil 3D、CARD/1、曠達(Quantm)等許多實用化程度較高的軟件系統(tǒng)，基于三維環(huán)境的線路計方法與技術也不斷出現(xiàn)與進步[2?3]。朱穎等[4?6]在鐵路智能選線領域也做了大量有益的研究工作，取得了眾多的研究成果。但從工程實際應用情況來看，國內(nèi)現(xiàn)有的三維數(shù)字模型、線路智能優(yōu)化、方案智能決策[7]等研究成果還未能在實際工程中得到很好的應用，對鐵路選線設計專家經(jīng)驗的挖掘和利用程度不夠是其中的主要原因之一，使得鐵路選線設計目前仍處于二維CAD設計時代，即在計算機CAD輔助設計或虛擬現(xiàn)實的人機交互環(huán)境，或是單純的圖紙環(huán)境中，人工解讀出設計項目所處的地形、地質(zhì)、社會經(jīng)濟等信息，結合項目的運輸和技術要求，由專家比選確定技術標準和線路空間位置，選線設計作業(yè)過程更多的還是依賴于設計人員的個人經(jīng)驗與知識。為此，項目組通過多年研究，并結合具體工程實踐，建立了基于知識工程的鐵路智能選線理論與方法[8]，并通過對Arc‐Globe的二次開發(fā)，研發(fā)了鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)。研究成果主要由鐵路選線知識建模、選線知識表示方法、地理信息表示與利用方法、基于知識工程的鐵路選線方法、軟件系統(tǒng)及應用等核心內(nèi)容組成。

2 基于知識工程的鐵路智能選線架構

鐵路選線設計過程包含有專家大量的實踐經(jīng)驗，智能選線技術的研究離不開對這些選線經(jīng)驗的總結、提煉、歸納和利用，這也是目前開發(fā)實用化智能選線系統(tǒng)亟需解決的關鍵技術難題。知識工程是一門研究如何獲取、驗證、推理及應用知識的新興學科，它將各領域中那些共同的基本問題抽出來，使之成為指導具體研制智能系統(tǒng)的一般方法和基本工具[9]。本項目引入知識工程理論以獲取、表達和利用鐵路選線設計中的各種信息及專家經(jīng)驗，為解決上述技術難題提供了一種有效的手段，基于知識工程的鐵路智能選線總體架構如圖1所示。

圖1 基于知識工程的鐵路智能選線架構Fig.1 Railway intelligent route selection architecture based on knowledge engineering

3 基于本體的鐵路選線知識建模

本體是知識工程理論中的一種重要工具，能夠?qū)δ愁I域的一些共同概念、概念間關系以及概念或關系之間約定進行形式化的描述[10]。通過本體來統(tǒng)一表達和描述鐵路選線設計領域各種概念、內(nèi)容、經(jīng)驗和知識，為不同知識和信息的共享、集成與互操作提供了有利的中間工具，可用于知識數(shù)據(jù)庫的建立提高數(shù)據(jù)庫開發(fā)的效率和質(zhì)量。鐵路選線設計中涉及的本體可分為線路本體、選線地理環(huán)境本體、線路評價本體3類。其中，線路本體由路基、隧道、橋梁等一系列功能各異的結構物組成，選線地理環(huán)境本體包括沿線的地形、地物、地質(zhì)、水系、土地利用、社會經(jīng)濟等周邊環(huán)境，線路評價本體是線路方案評價指標體系，包括鐵路能力、經(jīng)濟合理性、技術合理性、經(jīng)濟效益、與其他建設項目的配合等指標。

圖2 線路本體Fig.2 Line body

4 基于軟件工程及知識工程的知識表達方法

4.1 選線設計知識表達

面向?qū)ο蠹夹g是現(xiàn)在最可靠、高效、流行的計算機知識處理技術，且符合人的思維習慣和認知方式,能提高知識表達和處理能力[11]。課題采用了面向?qū)ο蠹夹g作為選線設計知識表示的主要方法，把本體表達成計算機能夠識別、處理、利用的知識，以便于計算機能夠高效利用選線設計中的各種經(jīng)驗和信息。將選線設計領域的知識處理成事實知識、規(guī)則知識和控制知識3類面向?qū)ο蟮挠嬎銠C知識。事實知識是有關選線領域內(nèi)的概念、事實、事物的屬性、狀態(tài)以及其關系的描述；規(guī)則知識是有關選線領域內(nèi)各種概念、事實之間的規(guī)則、關系和約束；控制知識是使用知識的知識，把使用知識求解任務的過程或方法表示出來，即告訴我們?nèi)绾巫鲆患虑榈闹R，比如具體的選線方法，指導推理機按指定的策略來完成選線任務。

圖3 事實類知識用計算機語言的描述Fig.3 Description of fact knowledge in computer language

4.2 提案—目標驗證式通用推理

鐵路選線設計的方案決策都是在一定約束條件下進行，為此，提出了經(jīng)過一系列推理，然后再驗證其是否滿足目標條件的提案—目標驗證式的嵌入式通用推理機方法[12]，利用推理的方式完成配曲線等具體的線路設計工作。例如，根據(jù)鐵路線路設計規(guī)范，如果設計速度為350 km/h，圓曲線半徑為12 000 m，超高時變率為25 mm/s時，那么緩和曲線應選370 m。

5 面向智能選線的地理信息表示與利用方法

課題通過建立基于本體的智能選線地理信息獲取與利用技術，實現(xiàn)對各種地形、地質(zhì)、水文、人文地理等文字資料的快速獲取與利用，解決了基于本體構建地理信息數(shù)據(jù)庫、線路地形分析與可視化、線路設計輔助信息提取以及線路評價知識提取4個關鍵技術問題。

5.1 地理信息數(shù)據(jù)庫

利用ArcGIS作為地理信息平臺,以GeoData‐base作為數(shù)據(jù)庫格式建立地理信息數(shù)據(jù)庫。首先構建地形、地物等本體模型，然后將本體模型轉(zhuǎn)換為計算機能夠識別和操作的GeoDatabase的UML邏輯模型，再把邏輯模型轉(zhuǎn)換為計算機中與實際物體相對應的物理模型(鐵路、山、河流等)，最后根據(jù)研究區(qū)域需要導入或建立地理數(shù)據(jù)。

5.2 基于數(shù)字攝影測量的地理信息獲取技術

利用攝影測量技術，實現(xiàn)了通過遙感、衛(wèi)星航片等影像對地理信息的獲取、處理、提取和成果表達。數(shù)字地形模型(DTM)的獲取是其中的關鍵，可利用空中三角測量光束在攝影瞬間的空間位置和姿態(tài)的參數(shù)，聯(lián)立并求解不同位置像片的共線方程和同名像點的共面方程，得到指定像點對應的地面點的三維坐標。

5.3 三維地形可視化

在智能選線設計環(huán)境中，運用了線框模型、表面模型、景觀模型和真三維立體景觀模型以及各種必要的可視化工具，根據(jù)方案決策的需要為設計者快速、動態(tài)、多角度呈現(xiàn)地形以及其他環(huán)境信息。景觀模型是在物體表面模型上，疊加顏色、照片、影像等構成的紋理圖案，使建立的三維表面模型具有一定的真實感。將不同的景觀模型或圖像分別放置入左右眼緩沖區(qū)，經(jīng)透視投影，將產(chǎn)生一個無論在幾何外觀上還是感覺上都非常好的立體效果，實現(xiàn)真三維立體景觀顯示。

5.4 線路評價知識獲取

智能選線需要實現(xiàn)線路方案評價知識的自動提取，綜合考慮鐵路與地理環(huán)境的相互關系，讓計算機知道方案的優(yōu)劣，才能自動修改或改進設計方案。直接與地理環(huán)境相關的線路評價知識考慮了土地征用費、路基工程費和各類拆遷/改移費等。土地征用費可通過式(1)實現(xiàn)自動提取。

式中：FD為總的用地費；a為考慮棄土堆、取土坑、天溝、排水溝等用地界的比例系數(shù)；Ak為橫斷面圖上第k塊區(qū)域的用地面積；pk為橫斷面圖上第k塊區(qū)域的用地價格。

路基工程費是在數(shù)字地面模型的基礎上通過地面高程內(nèi)插獲得橫斷面的地面線，然后計算出各斷面的填挖面積，據(jù)此得出填挖方量，并乘以相應的價格得到。各類建筑物的拆遷費用由拆遷物的類型、面積和拆遷物的價格決定。此外，還包括包含橋梁、隧道、車站等費用，限于篇幅，具體可參考文獻[8]。

6 鐵路智能選線創(chuàng)新設計方法

解決選線設計的智能化問題,需要探索以知識為導向、追求全局多目標優(yōu)化的新設計方法，為此提出了基于生成－篩選－改進(GFI)的鐵路智能選線創(chuàng)新設計方法。該方法首先基于對環(huán)境信息的分析提出滿足約束的多個初始方案，然后選擇適當?shù)闹笜巳コ黠@不可行的方案，最后分析各方案滿足設計要求的情況和有待改進的地方，據(jù)此改進方案，如圖4。將該方法運用于平面自動生成、縱斷面自動生產(chǎn)、局部方案設計和技術標準方案自動選擇。

圖4 GFI創(chuàng)新設計方法活動Fig.4 Activity diagram of GFI innovative design method

1)線路平面智能設計的過程是在人工或計算機指定線路經(jīng)過區(qū)域的經(jīng)濟據(jù)點、越嶺埡口、橋隧控制工程等控制點的基礎上，采用圖5和式(2)～(4)的基于柵格數(shù)據(jù)的最優(yōu)路徑分析方法，在指定起終點間生成最優(yōu)路徑，再利用提案—驗證通用推理機確定配置的交點位置、配置的各類曲線位置和半徑大小等平面曲線要素，并驗證是否滿足目標條件。

以柵格數(shù)據(jù)為基礎，把高程、坡度、地質(zhì)、地物、湖泊、用地等信息表示為柵格單元的屬性值。如圖5中的柵格，中心柵格u0上下左右4個直線方向上的移動費用為：

圖5 柵格路徑搜索模式Fig.5 Grid path search mode

4個斜線方向上的移動費用為：

在柵格9～16的方向上，移動費用等于路徑周圍4個單元平均值的加上中心格網(wǎng)的綜合費用。比如移動到單元9的綜合費用為：

式中：Cc(0,i)為單元0到單元i的移動費用;wdw,wdz,wyz,wdx分別為地面建筑物費用、不良地質(zhì)、用地和地形的權值；Cc0為中心單元的綜合費用，包括征地費用Cyd，地面建筑物費用Cdw，不良地質(zhì)整治費用Cdz以及與地形相關的各類工程費Cdx。

2)縱斷面的自動生成是由人工或根據(jù)線性擬合初步確定縱斷面變坡點位置和坡度；然后在各種約束條件下，自動調(diào)整變坡點位置，使變坡點的坡度差滿足規(guī)范要求；再布置隧道、橋梁等結構物，并根據(jù)這些構造物對坡度、坡長的特殊要求調(diào)整縱斷面，生成初始縱斷面；最后，利用施工標高函數(shù)F和縱斷面克服高程差總和G對多個縱斷面方案進行評價和比選，并進行改進，得到最滿意縱斷面。施工標高函數(shù)和縱斷面高程差總和可按下式計算：

式中：ΔH為各地面點的施工標高；μl，μq和μs分別為路基、橋梁、隧道的施工標高系數(shù)；Δh為各變坡點間的設計高程差。

7 鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)

基于上述理論與方法，通過對ArcGlobe的二次開發(fā)，建立了基于GIS、具備三維交互功能的鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)，能在指定的多個控制點間自動生成滿足經(jīng)濟、技術要求和地理環(huán)境約束的滿意線路設計方案，并以三維可視化方式呈現(xiàn)出來，實現(xiàn)了把決策者從方案的細節(jié)設計中解脫、加快設計進程、減輕勞動強度以及提高方案決策科學性的目的。

8 工程應用

以成都至達州鐵路某丘陵地區(qū)長約10 km，寬4 km的地段為研究對象，說明本研究成果的工程實際應用。在研究區(qū)域內(nèi)存在既有鐵路(如圖7所示的黑色線路)，但技術指標差，要求在不影響既有鐵路的前提下修建新的單線鐵路。使用本項目開發(fā)的鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)，在研究區(qū)域內(nèi)自動生成滿足技術經(jīng)濟要求、不影響既有線運營的優(yōu)秀方案。

利用既有AutoCAD圖形，協(xié)同使用ESRI的ArcGlobe，ArcMap和ArcCatalog等軟件完成數(shù)據(jù)的建模與采集任務，建立研究區(qū)域的地理信息數(shù)據(jù)庫。根據(jù)控制點、相應技術標準以及線路相關知識自動生成，按照最小費用路徑生成線路平面和縱斷面，并利用創(chuàng)新設計方法，對多個線路方案進行比選、改進和優(yōu)化如圖7所示。圖中展示了4個比較優(yōu)秀的方案，以及其綜合評價結果(見表1)，評價時選擇指標為：線路長度、主要工程造價、填挖不平衡和線路克服高度，其權重分別為0.2，0.4，0.25和0.15。圖中帶里程號的是最好的方案(排除既有線存在時)，其線路長度最短、投資最小，克服高度最小，即運行指標最好，但填挖平衡稍差。

表1 方案評價結果Table 1 Scheme evaluation results

圖7 智能選線設計結果Fig.7 Design results of intelligent line selection

圖6 鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)Fig.6 Railway intelligent line selection auxiliary design system

項目成果已成功應用于中鐵二院渝利、渝萬、貴廣、中老等鐵路項目的選線設計，開發(fā)的智能輔助選線系統(tǒng)能在三維設計環(huán)境中進行線路方案快速智能比選，大幅減輕了設計人員的勞動強度，提高了工作效率和質(zhì)量。相關研究成果還推廣應用到鐵一院、中鐵咨詢以及蘭州交通大學等單位，取得了良好效果。

9 結論

1)智能選線的目標是要把人從簡單重復的勞動中解放出來，提高工作效率和質(zhì)量，但仍需要利用設計人員豐富的從業(yè)經(jīng)驗及知識，不能單純交由計算機和數(shù)學模型來完成，需要結合人與計算機的各自優(yōu)勢，實行協(xié)同化的操作模式。

2)本項目提出了鐵路選線系統(tǒng)智能環(huán)境本體建模方法、基于本體與面向?qū)ο蠹夹g的選線系統(tǒng)知識表達方法、地理信息相關選線領域知識的獲取及應用技術，搭建了智能選線環(huán)境建模平臺，研發(fā)了基于知識工程和GIS的鐵路智能選線輔助設計系統(tǒng)，建立了基于知識工程的鐵路智能選線理論與方法，提高了鐵路選線設計效率和質(zhì)量。鐵路選線領域涉及的專家經(jīng)驗和知識非常豐富，項目將進一步研究解決經(jīng)驗和知識的數(shù)字化技術難題，以期進一步推動選線設計數(shù)字化、智能化和智慧化的實現(xiàn)。