橋梁也有「數位分身」？用監測數據預測鋼纜一天的索力變化
2026-09-17
前言
一座每天承受大量車流的大橋，其實會隨著環境溫度變化而持續「動起來」。白天受到日照，橋梁構件溫度上升；到了夜間，溫度逐漸下降。不同材料與構件的熱膨脹程度不同，也會進一步影響橋梁鋼纜的索力。
如果能持續掌握這些變化，就有機會讓橋梁的數位模型不只是停留在設計階段，而是隨著現場監測資料持續更新。這正是中華顧問工程司與國立成功大學團隊這項研究所探索的方向：建立一套「雲端監測資料驅動的橋梁數位孿生架構」，利用實際量測的溫度資料，預估鋼纜一天之中的索力變化。
什麼是橋梁「數位孿生」？
簡單來說，數位孿生可以想像成實體橋梁在電腦裡的一個「數位分身」。
傳統的橋梁數值模型主要依據設計資料與工程假設建立，但橋梁完工營運後，實際結構狀態與設計階段的假設可能產生差異。因此，研究團隊將橋梁既有的監測系統、雲端資料平台，以及三維數值分析模型串接起來，讓數位模型可以持續接收現場量測資料。
這套架構整合了橋梁的鋼纜索力、箱梁混凝土與大氣溫度、應變、加速度、位移及風速等監測資訊，再透過數值模型進行分析，逐步建立能反映實際橋梁狀態的數位孿生模型。
230 公尺長的三跨雙塔單索面脊背橋
研究選定一座實際營運中的三跨雙塔單索面脊背橋作為案例，全長約 230 公尺，跨距配置為北跨 70 公尺、中間跨 90 公尺、南跨 70 公尺。
橋面採預力混凝土箱型梁，雙向各配置二車道；兩座橋塔各配置 12 束鋼纜，全橋共 24 束外置預力鋼纜。
為掌握橋梁實際運作狀態，橋上已建置多項監測設備，包括斜索索力、箱梁混凝土與大氣溫度、應變、加速度、相對位移、撓度及風速等監測項目，並透過 CCTV 掌握橋梁現地狀況。
Python串起雲端資料與三維橋梁模型
有了大量監測資料後，真正的挑戰是如何讓資料自動進入數值模型。
研究團隊以 Python 建立圖形化使用者介面，透過橋梁監測平台的 Web API 自動取得雲端監測資料，再透過 MIDAS Civil NX API 控制三維數值模型。
整套流程可以簡單理解成：現場感測器 → 雲端監測平台 → Python → MIDAS Civil NX → 數值分析 → 結果比對
Python 程式會自動完成資料擷取、時間同步、單位轉換、感測器與模型元素對應，再更新鋼纜預拉力與溫度荷載，執行數值分析，最後將模型預估結果與現場量測資料進行比較。換句話說，工程人員不需要每次都手動下載資料、輸入模型，再重複執行分析，而可以透過 GUI 啟動自動化流程，大幅減少人工操作。
建立基準模型
這套系統最關鍵的設計之一，是每天凌晨 04:00 先建立「基準模型」。凌晨 4 點尚未受到明顯日照影響，而且車流量相對較低，可以降低日間溫度快速變化與交通作用對基準索力的影響。
第一階段，系統會自動取得 04:00 的現場量測索力與溫度，再將量測索力與 MIDAS Civil NX 模型計算出的索力進行比較。如果兩者差異尚未符合設定的容許值，程式便會調整鋼纜預拉力並重新分析，直到達到收斂條件。完成後，這個校正後的模型就成為當天後續分析的「04:00 基準模型」。
讓「溫度」驅動數位模型
基準模型建立完成後，系統便進入第二階段。程式會持續讀取不同時間點的箱梁混凝土溫度與大氣溫度，並計算它們相對於 04:00 基準時間的溫度變化。接著，這些溫度變化會被轉換成數值模型中的溫度荷載：箱梁混凝土溫度用於模擬箱梁溫度變化，大氣溫度則用於模擬鋼纜及其他構件的溫度效應。
MIDAS Civil NX 隨後重新進行分析，計算各鋼纜在不同時間點的預估索力，再與相同時間的現場量測結果進行比對。如此一來，數位孿生模型便能以實際監測到的溫度變化作為驅動條件，預估鋼纜一天之中的索力變化。
其中，2026 年 7 月 14 日上午約 09:00 至 11:00，現場量測索力出現較明顯的短時間起伏，可能受到車流及環境振動等因素影響，因此模型無法完全重現這些短時間波動。
不過從整體趨勢來看，兩日的預估誤差大致維持在 ±2% 以內，多數時間點則落在 ±1% 以內。這代表以 04:00 建立基準模型，再利用實際監測溫度驅動數值分析，已能初步掌握同一條鋼纜在不同日期的一日索力變化。
需要注意的是，這仍屬於初步驗證結果，研究團隊也指出，未來需要納入更多日期、不同季節以及更多鋼纜資料，進一步檢驗模型的穩定性與適用性。
讓數位孿生更接近「真正的橋梁」
目前這套研究架構主要著重於「溫度效應與鋼纜索力預估」，但未來還有進一步發展的空間。首先，可以加入唯輸出系統識別方法，利用加速度與動態應變等原始時序資料，自動識別自然頻率、模態振型及阻尼比，持續追蹤橋梁動態特性的長期變化。
其次，也可以利用基因演算法等模型參數最佳化方法，將現場量測結果與數值模型分析結果之間的差異作為最佳化依據，逐步調整材料性質、構件剛度及邊界條件，讓數位模型更貼近實際橋梁的結構行為。這意味著橋梁數位孿生的價值，不只是「在電腦裡複製一座橋」，而是讓實體橋梁與數位模型之間建立持續的資料連結。
從現場監測、雲端資料，到數值分析與模型更新，當這些資訊能夠持續整合，橋梁維護管理就有機會從單純掌握「現在的狀態」，進一步朝向「持續追蹤、分析與預估」發展。這也是橋梁數位孿生技術未來值得關注的方向。
