韩国汉南大桥于1976年投入使用， 它在当时被认为是韩国基础设施维护系统的研究基础。 经过40多年的运行，汉南大桥以及其他数百座同时代的桥梁都已老化， 达到设计时的使用寿命。 因此，迫切需要对全国的桥梁进行维护或修缮工作， 同时也要保证桥梁施工不妨碍交通运输。 为了确保建立严格的监控和检查体系，并进行有效的修缮， 韩国政府开发了新的桥梁维护系统(BMS)。

基于数字模型的桥梁维护系统（BMS）是一项具有挑战性的任务，因为韩国的桥梁库存量大，数据周期长。建筑信息模型（BIM）为桥梁项目的全生命周期提供了高效的信息传递。利用可视化编程创建桥梁模型的方法，以最大限度地减少为信息交付创建3D模型的工作量。此外，还提出了一些桥梁类型的数据模型，以便为桥梁维护提供必要的信息。在设计和施工过程中，定义数字工程模型以满足项目参与者的信息需求。收集几何形状及其属性的变化，修改数字工程模型，使其成为可靠的竣工模型。

另外，韩国现有的桥梁维护系统也需要改进，以便实现全国范围内的桥梁数字化。通过在基于BIM的斜拉桥和普通桥梁BMS的两个案例上的实践，新系统可以实现将扫描到的点云数据和无损检测数据，作为数据模型的一部分。这样就打通了从数据创建到数据使用的数据管道，并在全国范围内实现以数据驱动的桥梁运维管理。

基于对象的参数化建模是数字模型创建的核心方法。由于大量的桥梁及其模拟数据，使用不同类型桥梁的模型模板，创建初始数字模型成为一种策略。从根本上说，参数化模型应具有构件之间的对齐和约束规则。利用当前BMS系统中的桥梁数据集，可以生成初步数据，从而创建三维模型。数据模型、数字模型和链接文档都是基于建筑信息模型的新型桥梁维护系统的基本内容。

为了有效地生成数字模型，需要考虑当前的数据源及其类型来编制数据模式。国家设施管理系统或业主的桥梁维护系统包含元数据、桥梁类型、构件的基本布置和产品。设计报告包含设计条件、几何形状、材料和安全系数等设计检查的详细信息。几何定义的数据模型以电子表格文件或XML文件的形式创建。对于新建项目，还定义了制造和装配数据，用来更新数字设计模型。

系统中的整座桥梁的初始创建，需要通过算法自动生成模型来完成。在检查和维护过程中，这些模型可以根据测量的实际尺寸和结构部件的任何变化进行更新。关于桥梁定期维护的规定，使得建立数字孪生模型及其性能历史数据成为一项长期任务。每个数字对象都有其独特的代码，并链接到数据模型和档案。初始数字模型通过数据模型的修订自动更新。竣工数据模型可为BMS生成数字模型。

桥梁由板、梁、墩和桥台等构件组成。创建基于规则的建模算法，并通过导入数据模型生成数字模型。利用可视化编程来建立数据驱动的模型创建过程。选择典型的桥梁类型，为不同的设计参数推导适当的算法。

每个数字模型都由对齐、约束和控制点组合而成。例如，主梁底板的中心点与支座的中心点有关系。横梁与纵梁也有类似的关系。桥面板对线形有约束关系。为了将桥梁模型集成到地理信息系统中，需要在数据中存储线形起点和终点的全局坐标。

现有桥梁的许多数据都是打印的文档。目前的BMS系统是以文档为基础，包括扫描图像和图纸。从文档到数据模型的数据迁移需要大量时间。与建模方法类似，现有文档以结构化文件的形式存储，并与构件相连。为了提高维护工作的效率，数据迁移将逐步进行。数据库与数据库之间的迁移可以通过数据和文件结构的标准模板来实现。为了减轻硬件负担，BMS的数字模型必须轻量化。由于桥梁现场的移动设备也需要轻量化模型，因此原有的BIM模型并不适合BMS系统。对算法生成的数字模型进行了修改，以便为BMS开发独立的软件。

数据迁移中最具挑战性的任务之一是通过目测获得的损伤图。二维图纸没有真实的比例。图纸中单个损伤的数量可以转变成数字化的数据。因此，需要用图像数据取代现有图纸作为检测记录数据。

在韩国，基于建筑信息模型的BMS系统有两种不同的适用情况。

一种适用于有完善信息系统和健康监测系统的缆索桥；另一种情况是用于没有综合数据的普通梁桥。中小跨径的桥梁没有完善的信息，如竣工数据和检查数据。

维护工作会产生大量数据，这些数据应被定义为数据模型。对于评估和决策，损伤记录基本上需要数字化。为此提出了一个识别单个损坏的代码系统。代码分别代表四个类别，如唯一的桥梁编号、构件、损伤类型和严重程度以及检查日期。目前的做法已经对构件和损伤进行了类似的分类。因此，桥梁检测人员对其并不陌生。

选择了两座桥梁来实施基于BIM的斜拉桥BMS。桥梁管理者最重要的要求是消除创建维护信息的返工。检查员、绘图员和工程师需要多次返工才能创建不同类型的文档。为了满足这一要求，开发了一种对3D模型进行现场检测的应用程序。在对损坏数量和位置进行整理后，将最初创建的信息传输到管理办公室，用于积累检测数据并创建检测报告。

最近，桥梁业主需要一个弹性系统，以便在发生碰撞、火灾等突发事件时能够快速决策和恢复，因为大跨度桥梁是重要的道路连接点。分析模型需要在系统中进行维护。传感器数据和分析模型之间的交互，需要一个新的健康监测系统。最终，将根据积累的数据开发出数字孪生模型。

对于普通梁桥，从现有文件中迁移数据要比斜拉桥困难得多。在开发系统之前，应确定新BMS系统的开发需求。目前对桥梁的维护主要有两种结果——一个是状态率，另一个是安全评估。

该系统是为韩国高速公路公司开发的。他们使用无损检测设备对老化的桥面进行检测。然而，这些探地雷达（GPR）数据并没有与用于评估桥面板的检测数据相结合。该系统结合了来自不同来源的三种数据，并将它们与数字模型连接起来，以便进行系统评估和预防性维护。取代人工检测的无人机扫描生成点云数据。通过数据处理结合图像数据，将信息纳入模型中。

现有桥梁或构件的更换，为评估复杂多样的老化结构的性能提供了机会。通过积累桥梁全寿命周期的可靠数据，可以建立数字孪生模型。新的BMS系统可以持续地对孪生模型进行验证。

维护数据模型包括环境条件（雨、雪、风、温度、湿度、交通）、材料数据（岩土测试、无损检测、氯化物、碳化）、损坏数据和维修历史。环境数据来自外部数据源。韩国有一项关于设施安全控制和维护的专门法案。桥梁业主开始从其数据库中收集这些数据。在对数据使用的有效性进行验证后，可以为其他业主实施基于BIM的BMS系统提供参考。

桥梁的老化是交通运输机构关注的一个重点问题，需要积极采取经济高效的策略进行预防性维护。新一代BMS的建立为桥梁维护提供了一个更加可靠的决策流程。面向对象的三维模型用于提供设计过程中所需的详细信息、分析、评估和协作工作流，并支持新BMS系统所需的BIM方法。通过基于共识的数字模型和数据模型标准，可以实现桥梁维护的数字化转型。当积累了可靠而丰富的数据后，工程师就能更好地了解桥梁结构的生命周期性能，并找出更好的设计方案。

为了延长现有桥梁的使用寿命，需要对现有桥梁进行国家级的BMS管理。数据丰富的系统将为工程师或设计师提供机会，在可靠评估、性能预测和使用寿命设计方面开发更好的解决方案。并且，利用积累的数据可以开发桥梁构件和系统的数字孪生模型。