Applicability assessment of digital twins of railway bridges

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

BACKGROUND: Improving the safety of key infrastructure facilities, including railway swing bridges, is the government priority. The unique nature of Russia, where most bridges of this type are concentrated in major metropolitan areas and have long service lives, requires innovative solutions. In the premises, the paper focuses on using digital twins as a tool capable of dramatically improving reliability and safety of these strategic structures.

AIM: This work aimed to provide a comparative analysis of operation of swing bridges in Russia and globally and assess the potential for using digital twins to improve their safety in Russia.

METHODS: We used statistical methods to analyze publicly available data. We assessed the applicability of digital twins to improve the performance and safety of bridges in Russia.

RESULTS: In Russia, 26% of swing bridges are railway bridges (compared to 18% other countries). The median age is 60 years (compared to 88 in other countries). 85% of bridges in Russia are located in cities with populations over a million (compared to 11.6% in other countries), highlighting their importance for infrastructure.

CONCLUSION: The use of digital twins to improve the safety of railway swing bridges in Russia is reasonable and requires further consideration.

About the authors

Stepan E. Svintsov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University; Stroyproekt Engineering Group

Author for correspondence.
Email: stiwosv@gmail.com
ORCID iD: 0009-0001-1170-6821
SPIN-code: 4608-5453

Postgraduate student, I Category Structural Design Engineer

Russian Federation, St. Petersburg; St. Petersburg

Sergey V. Chizov

Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University

Email: sergchizh@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0001-7613-8848
SPIN-code: 6419-1111

Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. Negomedzyanova AA, Ovchinnikov IG. On the design of drawbridges. Vestnik Evraziyskoy nauki. 2023;(15(2)). (In Russ.) EDN: JBKXZK
  2. Structures & Large-Scale Projects [Internet]. Structurae. [cited 2025 May 14]. Available from: https://structurae.net/en
  3. Antonyuk AA, Varnavskaya AO. Principles of determining requirements for urban bascule bridges of opening system under intensive operating conditions. Vestnik Evraziyskoy nauki. 2017;(4(41)):70. (In Russ.) EDN: ZIGGGN
  4. World Cities Database [Internet]. Simplemaps. [cited 2025 May 14]. Available from: https://simplemaps.com/data/world-cities
  5. Rossiya 2024: statisticheskiy sbornik [Russia 2024: statistical yearbook] [Internet]. Rosstat. [cited 2025 May 14]. Available from: http://ssl.rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Rossia_2024.pdf
  6. Bogdanov GI. Design of bridges and pipes. Drawbridges. Moscow: Uchebno-metodicheskii tsentr po obrazovaniyu na zheleznodorozhnom transporte; 2014. (In Russ.)
  7. Franciosi M, Kasser M, Viviani M. Digital twins in bridge engineering for streamlined maintenance and enhanced sustainability. Automation in Construction. 2024;168 (Part A):105834. doi: 10.1016/j.autcon.2024.105834 EDN: LKYAQO
  8. Grieves M, Vickers J. Digital Twin: Mitigating Unpredictable, Undesirable Emergent Behavior in Complex Systems. In: Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Lisbon: Springer; 2017:85–113.
  9. GOST R 57700.37-2021. Computer models and simulation. Digital twins of products. General provisions. Approved and put into effect by the Order of the Federal Agency on Technical Regulating and Metrology dated September 16, 2021 No. 979-st. Date of introduction 2022-01-01. Moscow: Standartinform; 2021. (In Russ.)
  10. Isikdag U, Aouad G, Underwood J, Wu S. Building Information Models: A review on storage and exchange mechanisms. In: Proceedings of the CIB W78 Conference; 2007; Santiago. Santiago; 2017.
  11. Savenko AI, Cherenkov PV. Common data environment for construction projects implementation using BIM. IndorSoft. 2019;(2(13)):4–11. (In Russ.) EDN: YCCEZG
  12. Mousavi V, Rashidi M, Mohammadi M, Samali B. Evolution of Digital Twin Frameworks in Bridge Management: Review and Future Directions. Remote Sensing. 2024;16(11):1887. doi: 10.3390/rs16111887 EDN: YPBJTO
  13. Svintov SE. Implementation of dynamic connection between information and calculation models using an external data source. In: Proceedings of the Russian scientific-practical conference “Informatsionnoe modelirovanie v zadachakh stroitelstva i arkhitektury”; 2025; Saint Petersburg. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering; 2025;402–412. (In Russ.) doi: 10.23968/BIMAC.2025.0544
  14. Tao H. Research on the development and application of digital twin for the full life cycle of bridge engineering. Theoretical and Natural Science. 2024;31(1):279–286.
  15. Korus K, Salamak M, Winkler J. Digital Twins as the Next Step in the Design and Management of Bridge Structures. In: Building for the Future: Durable, Sustainable, Resilient. fib Symposium 2023. Lecture Notes in Civil Engineering. Cham: Springer; 2023;350:1586–1593. doi: 10.1007/978-3-031-32511-3_162
  16. Najafi A, Amir Z, Salman B, et al. A Digital Twin Framework for Bridges. Proceedings of the ASCE International Conference on Computing in Civil Engineering; 2023 Jun 25–28; Corvallis, OR, USA. Corvallis; 2023. doi: 10.1061/9780784485231.052

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Svintsov S.E., Chizov S.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».