基于IM-FCM的装配式建筑施工安全风险评估

为准确评估装配式建筑施工安全风险，提高施工安全管理水平，针对现行评估中动态解释能力不足的缺点，构建装配式建筑施工安全风险评估指标体系，引入组合数有序加权算子量化专家主观评分建立耦合交互矩阵，通过相互作用矩阵与模糊认知图的融合模型识别关键风险、预测演化趋势，并以武汉市某项目实证分析安全风险等级。结果表明：该项目整体风险偏高；随着施工安全风险的交互耦合与演化发展，风险评价系数上升10.28%,风险等级从3级升至2级；施工过程中应重点防控竖向或水平构件支撑系统存在缺陷等关键风险因素；相互作用矩阵与模糊认知图的融合不仅能对施工安全风险进行动态评估，还能预测时序维度上的施工安全风险演化趋势。     

区级应急管理信息化建设的思考——以南京建邺区应急管理信息化建设为例

经过一年多的工作运行,南京建邺区应急管理局边学习边实践,边摸索边开展工作,各项工作取得了一些效果。然而,应急管理信息化建设才刚刚起步,运用信息化手段提升应急管理能力还有很长的路要走。近期,笔者走访了有关单位,重点对应急管理部门信息化建设现状、亟待解决的难题、如何推进建设等问题进行讨论研究,结合工作实际,提出一些粗浅的认识与建设思路。     

集成ISM与G1的建筑工人安全能力影响因素研究

为探究影响建筑工人安全能力的因素，提出一种集成解释结构模型(ISM)与序相关法(G1-Method)的因素分析法。首先，基于壳层模型(SHELL)与因子分析法，归纳与提取影响因素；其次，通过ISM构建工人安全能力影响因素多级递阶结构模型；最后，结合改进的G1-Method,计算因素间关联度及对安全能力的影响重要度。结果表明：所构建的安全能力影响因素结构模型包括安全认知能力、安全行为能力2个维度，以及16个影响因素。其中，安全观念、操作技能、环境适应是建筑工人安全能力形成的浅层因素，而安全教培、安全管理是安全能力形成的深层因素。同时，安全观念、安全教培、环境适应是安全认知能力的主要影响因素；操作技能、安全教培、安全管理是安全行为能力的主要影响因素。     

基于结构方程模型-模糊认知图的矿山法地铁隧道施工安全风险分析

为了对矿山法地铁隧道施工全过程的安全风险进行动态演化分析，构建了矿山法地铁隧道施工安全风险评价指标体系，在结构方程模型建模与分析的基础上引入模糊认知图方法。首先，以扎根理论为指标筛选框架，识别出矿山法地铁隧道施工安全风险。然后，通过结构方程模型分析矿山法地铁隧道施工全过程的安全风险因素的因果关系及其路径系数。最后，通过模糊认知图进行动态预测与诊断推理。以武汉市某矿山法地铁隧道工程为例进行实证分析，综合风险预测分析与推理诊断两方面进行了评价。结果表明：矿山法地铁隧道施工过程各阶段的风险从大到小依次为隧道开挖、超前支护、结构防水、辅助措施、初期支护和二次衬砌，施工过程中应重点关注隧道超挖、欠挖，开挖循环进尺、步序确定不合理，隧道开挖方法选择不合理等关键风险，研究结果与武汉市某矿山法地铁隧道工程基本相符，验证了该模型的有效性。     

数字化自我延伸视角下骑行用户的价值共创研究——基于NAS—MEC交叉验证框架

在以流动性体验为主的骑行研究背景下，本文更关注网络媒体对骑行者骑行价值的改造和重建。从数字化自我延伸视角出发，通过网络议程设置(NAS)和手段目的链(MEC)建构NAS—MEC质性交互验证框架，以微博平台中的骑行用户为例，研究媒体环境和骑行用户如何共同塑造骑行价值。结果发现：(1)骑行用户的认知网络中媒体议程支持了骑行属性；(2)表达用户社会生活、内心诉求的媒体议程强势介入骑行用户的骑行价值共创，促使骑行者对骑行活动的意义、价值重新思考和组织。本文研究揭示了媒体对骑行用户的作用机制在于增强骑行者生活体验和身份价值间的关联性，因此，面向独特群体的旅游媒体应避免主导旅游者的价值判断，而是促进对旅游者的日常生活和旅游体验间的相互转译。     

考虑认知不确定性的列控中心可靠性评估

针对列控中心系统中因设备故障信息不完善、失效机理不明确等因素产生的认知不确定性，以及动态失效、共因失效、恢复机制问题，提出了将证据理论和动态贝叶斯网络相结合的动态证据网络方法，并对列控中心系统进行了可靠性评估及重要度影响分析。在分析系统各单元功能逻辑关系的基础上建立故障树，并将故障树转化为动态贝叶斯网络。通过动态贝叶斯网络正向推理，并结合信任测度和似然测度得到了列控中心系统的可靠度区间以及讨论共因失效对系统可靠性的影响。此外，通过动态贝叶斯网络反向推理得到了列控中心系统薄弱环节。最后，通过求解重要度的大小，探究底事件可靠度变化和认知不确定性对系统可靠度的影响程度。结果表明：动态证据网络能够较好地处理系统可靠性评估中的不确定信息。相比于在完全信息条件下，运用动态证据网络方法得到的可靠性评估结果较为合理，也更加符合实际。     

面向SPO的飞行员诱发振荡自适应抑制策略仿真研究

单人制机组运行(Single Pilot Operation, SPO)场景中，飞行员负荷与疲劳会使飞机操控精度降低，甚至出现飞行员诱发振荡(Pilot Induced Oscillation, PIO)现象。为缓解PIO问题，分析了飞行员操作增益和时延对飞机振荡的影响作用，并建立基于生理指标和外部条件的认知能力评估模型，以设计飞行员诱发振荡自适应调节策略。通过建立认知能力与飞行员操作水平的对应关系，实现了基于飞行员身体状态和外部条件所需为输入的飞行员诱发振荡抑制过程。以A320机型为例设置模拟场景，采用MATLAB进行仿真。结果显示：在诱发振荡初期，飞机驾驶超调量降低了约25%;50 s内，相同参数下的诱发振荡超调量平均减少了约66%,并逐渐步入稳定状态。这表明基于认知能力评估的自适应调节模型能够缓解单一飞行员工作负荷和疲劳，增加飞行员操纵的动态和静态稳定性，有效抑制了单人制机组运行时由人的因素引起的诱发振荡问题。     

情绪对建筑工人不安全行为影响的认知试验

为深入解析情绪对不安全行为的影响作用机制，探究情绪控制视角下的不安全行为矫正方法。从信息认知过程入手，结合眼动追踪技术和情绪唤醒方法，基于个体信息认知模型，设计情绪对建筑工人不安全行为的影响试验，通过测量不同情绪状态下工人的注意力分配、隐患识别和风险倾向，采用眼动热点图和方差分析(ANOVA),探究情绪在信息认知加工过程中对建筑工人不安全行为的具体影响。研究结果表明：在认知过程的信息获取阶段，正性情绪能够促进工人对现场危险的感知活动，而在信息分析阶段，正性情绪比负性情绪的工人具有更为显著的不安全行为倾向；基于个体信息认知的情绪不安全行为模型，正性情绪状态下的建筑工人更倾向于有意不安全行为，而负性情绪状态下的建筑工人则更倾向于无意不安全行为。建议施工企业应根据工人的情绪状态采取针对性的不安全行为管控措施，提高现场安全管理效率。     

“I CARE”安全生产隐患排查法的研究

隐患排查是安全生产的基础性工作,是发现安全隐患的基本手段和途径。隐患排查应基于一定的方法,在一定指导原则下科学合理地组织实施,以更加精准高效地发现安全隐患,有效预防和遏制安全事故。在长期隐患排查和安全执法实践基础上,笔者尝试提出一种全新的隐患排查方法,即“I CARE”安全生产隐患排查法(以下简称“I CAR￡”排查法),以期对隐患排查工作提供理论指导和技术工具,更好地发挥预防安全事故的作用。