1.一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，所述系统包括：施工应力值预测模块、自动优化方案生成模块、全生命周期自适应优化模块、极端工况仿真模块和分布式云边备份模块，其中：所述施工应力值预测模块，用于基于历史特征数据集构建施工应力值预测模型，并依据特征数据集，得到应力预测值；所述自动优化方案生成模块，用于对应力预测值进行分析，并对分析结果进行处理，得到优化方案报告；所述全生命周期自适应优化模块，用于对抗压强度数据和环境温度数据进行分析，并依据分析结果，得到张拉力优化报告；对抗压强度数据和环境温度数据进行分析，并依据分析结果，得到张拉力优化报告的方式包括：当环境温度数据大于30摄氏度或小于5摄氏度时，生成张拉力优化报告；张拉力优化报告包括说明需调整初始张拉力数据至新初始张拉力数据；新初始张拉力数据的具体计算公式为： ；得到新初始张拉力数据 ，其中， 为初始张拉力数据， 为敏感系数， 为环境温度数据， 为标准环境温度数据；所述极端工况仿真模块，用于对环境温度数据和实时态变数据进行判断，并对判断结果进行分析，得到加固方案报告；对环境温度数据和实时态变数据进行判断，并对判断结果进行分析，得到加固方案报告的方式包括：监测环境温度数据和实时态变数据；当环境温度数据小于0摄氏度或实时态变数据大于应变阈值时，判断为灾害事件；当存在灾害事件时，计算附加应力值，计算的具体公式为： ；得到附加应力值 ，其中， 为空气密度， 为阻力系数， 为梁体迎风面积， 为实时态变数据， 为梁体截面积；依据附加应力值，当附加应力值与应力预测值的和大于应力允许阈值时，生成加固方案报告；加固方案报告包括说明当前梁体抗灾害性能不足，请工作人员尽快为梁体提供临时支撑或加固钢束；所述分布式云边备份模块，用于基于特征数据集、应力预测值和优化方案报告，构建云端-边缘备份体系。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，所述系统还包括：施工数据采集模块、应力影响数据采集模块、特征数据转化模块和数据管理传达模块，其中：所述施工数据采集模块，用于采集施工数据集，施工数据集包括梁体长度数据、抗压强度数据、初始张拉力数据和阶段编号数据；所述应力影响数据采集模块，用于采集应力影响数据集，应力影响数据集包括环境温度数据和实时态变数据；所述特征数据转化模块，用于对施工数据集和应力影响数据集进行预处理，得到特征数据集；所述数据管理传达模块，用于依据应力预测值、优化方案报告、张拉力优化报告和加固方案报告构建桥梁数字孪生模型，并将系统数据集存储于数据库中。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，基于历史特征数据集构建施工应力值预测模型，并依据特征数据集，得到应力预测值的步骤包括：步骤一：获取一组存储于数据库中的历史特征数据集，并依据时间戳与当前时间进行比对，将历史特征数据集按比对结果由小到大进行相对应的分组标记，标记结果为L1、L2、L3、...、Ln，将标记结果作为样本集；步骤二：将样本集划分为70%的训练集、15%的测试集和15%的验证集，并依据样本集，建立应力值预测模型；步骤三：基于训练集中的历史特征数据集，构建基础应力值预测模型，通过将训练集中的历史特征数据集代入计算式： ；得到第 个基础应力预测值 ，其中， 为梯度提升树的数量， 为单棵梯度提升树中决策树的数量， 为学习率， 为第 棵梯度提升树的第 个决策树的分段函数， 为训练集中的历史特征数据集， 为树结构分裂点， 为修正权重因子， 为训练集中历史特征数据集的贝叶斯正则化项；步骤四：基于步骤三中的基础应力预测值，进行加权融合，融合的具体计算公式为： ；得到训练应力预测值 ，其中， 为基础应力值预测模型的数量， 为第 个模型权重因子；步骤五：基于步骤四中的训练应力预测值，计算训练应力预测值和实际应力预测值的绝对值并乘以100%，得到绝对偏差率，当绝对偏差率大于等于3%时，返回至步骤三重新训练；步骤六：重复步骤三至步骤五，直至达到预设迭代次数，得到应力值预测模型；步骤七：基于步骤五中的应力值预测模型，输入特征数据集，得到应力预测值；步骤八：将应力预测值输出至自动优化方案生成模块。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，对应力预测值进行分析，并对分析结果进行处理的方式包括：基于应力允许阈值；当应力预测值小于等于应力允许阈值时，生成安全报告；当应力预测值大于应力允许阈值时，判断超限程度；当应力预测值大于应力允许阈值且小于等于1.2倍的应力允许阈值时，生成轻度超限报告；当应力预测值大于1.2倍的应力允许阈值时，生成重度超限报告；安全报告包括说明预测施工应力值正常，请工作人员按照预设作业流程进行工作；轻度超限报告包括说明预测施工应力值存在轻度异常，请工作人员进入 阶段施工， 为阶段编号数据， 为所需跳过阶段数据，所需跳过阶段数据通过计算应力预测值和应力允许阈值的差值并除以0.1倍的应力允许阈值得到；重度超限报告包括说明预测施工应力值存在重度异常，请工作人员增加 张拉力参数；打包安全报告、轻度超限报告和重度超限报告，得到优化方案报告。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，基于特征数据集、应力预测值和优化方案报告，构建云端-边缘备份体系的方式包括：构建云端-边缘架构，云端存储数据备份和系统数据集，边缘处理实时数据采集和数据计算；云端-边缘架构依据预设时间单位进行同步接收系统数据集，边缘设备可使用本地缓存系统数据集独立运行；每五分钟自动备份特征数据集和应力预测值发送至云端和边缘。
6.根据权利要求2所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统，其特征在于，依据应力预测值、优化方案报告、张拉力优化报告和加固方案报告构建桥梁数字孪生模型的方式包括：整合应力预测值、优化方案报告、张拉力优化报告和加固方案报告，构建桥梁数字孪生模型；使用应力预测值更新桥梁数字孪生模型的应力分布；基于优化方案报告调整施工顺序；通过可视化面板显示桥梁数字孪生模型；系统数据集包括施工数据集、应力影响数据集、特征数据集、应力预测值、优化方案报告、张拉力优化报告和加固方案报告。
7.一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控方法，根据权利要求1-6任一项所述的一种基于数字孪生的桥梁施工智能监控系统实现，其特征在于，包括以下工作步骤：S1：采集施工数据集，施工数据集包括梁体长度数据、抗压强度数据、初始张拉力数据和阶段编号数据；S2：采集应力影响数据集，应力影响数据集包括环境温度数据和实时态变数据；S3：对施工数据集和应力影响数据集进行预处理，得到特征数据集；S4：基于历史特征数据集构建施工应力值预测模型，并依据特征数据集，得到应力预测值；S5：对应力预测值进行分析，并对分析结果进行处理，得到优化方案报告；S6：对抗压强度数据和环境温度数据进行分析，并依据分析结果，得到张拉力优化报告；S7：对环境温度数据和实时态变数据进行判断，并对判断结果进行分析，得到加固方案报告；S8：基于特征数据集、应力预测值和优化方案报告，构建云端-边缘备份体系；S9：依据应力预测值、优化方案报告、张拉力优化报告和加固方案报告构建桥梁数字孪生模型，并将系统数据集存储于数据库中。
