地铁隧道施工安全风险演化的BP-SD模型研究

为深入研究地铁隧道施工风险的动态演化过程,结合系统动力学(SD)、误差反向传播(BP)神经网络与平均影响值（MIV）算法,确定模型中影响因素间的因果关系和影响函数,构建地铁隧道施工风险演化的BP-SD模型。模型仿真结果表明:安全管理风险系统与施工人员风险系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最大,施工环境系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响次之,机械设备系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最小。因此,可通过降低安全管理风险值与施工人员风险值控制地铁隧道施工风险发生的概率。     

水电工程施工阶段应急管理系统脆弱性评价

为有效评估水电工程施工阶段应急管理系统应急能力并发现系统中的薄弱环节,提出一种应急管理系统脆弱性评价方法。首先,引入脆弱性理论,将应急管理系统的脆弱性分为暴露性、适应性和恢复性3部分;然后,根据水电工程施工阶段应急管理系统的特点构建了进攻性和防御性指标体系,并运用ANP（网络层次分析法）计算各指标权重,结合灰色聚类分析得到各防御性指标和系统整体的脆弱性系数,从而判断水电工程施工阶段应急管理系统脆弱性等级;最后,运用该模型对国内某水电站工程应急管理系统进行评价,在定量计算的基础上得到该应急系统的脆弱性等级,结果表明该系统脆弱性等级处于中等状态,并发现其薄弱环节,为完善水电工程施工阶段应急管理系统的建设提供支撑。     

神经网络范式下硐室群施工安全风险预警研究

为保障地下硐室群施工人员安全、减少安全事故,针对地下硐室群施工安全风险,利用BP神经网络方法,开展预警研究。首先通过分析地下硐室群施工安全的影响因素,构建预警指标体系;收集1 000组训练样本后,设置并调试网络参数,网络训练成功后,用以进行地下硐室群施工期安全风险预警分析;然后以某地一个在建水电站地下硐室群为例,验证该预警方法的有效性。结果表明:用该预警方法能够快速获知地下硐室群当前施工安全状态以及风险变化趋势,提前采取有效的应对措施,提高施工安全管理水平。