本文選題：建筑施工 + 安全預(yù)警��； 參考：《沈陽建筑大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：我國將新型城鎮(zhèn)化發(fā)展納入十二五規(guī)劃中,為建筑業(yè)進一步發(fā)展提供新的契機。建筑業(yè)為我國經(jīng)濟做出巨大貢獻的同時,也面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)。為了預(yù)防建筑安全事故的發(fā)生,必須做到對建筑施工安全狀態(tài)的提前預(yù)知。與國外很多發(fā)達國家相比,我國在建筑施工安全預(yù)警水平上還很落后。因此,采取科學(xué)、有效的預(yù)警方法對建筑施工安全狀態(tài)進行預(yù)警,進而制定相應(yīng)的預(yù)控對策就顯得尤為重要從系統(tǒng)工程學(xué)角度出發(fā),將“人-機材-環(huán)境-管理”作為一個系統(tǒng),采用事故致因理論對建筑施工安全影響因素進行分析。按照科學(xué)性、實踐性等原則選取主要影響因素,建立了建筑施工安全預(yù)警指標體系。確定建筑施工指標時,盡量對指標能夠定量化評價,減少預(yù)警指標打分時人為主觀因素對預(yù)警結(jié)果準確性的影響。通過對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,發(fā)現(xiàn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)汲取了模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點,適合解決數(shù)學(xué)分析、非線性系統(tǒng)建模問題。借鑒在其他學(xué)科領(lǐng)域的應(yīng)用,創(chuàng)新性的構(gòu)建了基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全預(yù)警模型,對預(yù)警模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法進行了設(shè)計。經(jīng)過大量樣本的訓(xùn)練和檢測后,結(jié)果表明,所構(gòu)建的預(yù)警模型具有較好的準確性和泛化性。通過信號燈形式表示預(yù)警結(jié)果,不僅直觀地反映出某一周期的建筑施工安全狀態(tài),還能對一定周期內(nèi)建筑施工安全總體態(tài)勢進行宏觀的把控。根據(jù)建筑施工安全預(yù)警處理結(jié)果,從技術(shù)、培訓(xùn)、管理等方面提出了宏觀預(yù)控對策。選取“鄭港新城”項目作為實例,運用所構(gòu)建的建筑施工安全預(yù)警模型,得出其施工安全狀態(tài)為“一般安全”。針對該項目預(yù)警結(jié)果,結(jié)合項目實際施工安全特點,從人員、機材、環(huán)境、管理四個方面提出了具體的預(yù)控對策和建議。證明構(gòu)建的基于T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全預(yù)警模型具有很好的適應(yīng)性。
[Abstract]:Our country brings the new urbanization development into the 12th five-year plan, which provides a new opportunity for the further development of the construction industry. Construction industry makes great contribution to our economy, but also faces severe challenges. In order to prevent the occurrence of building safety accidents, it is necessary to predict the construction safety state in advance. Compared with many developed countries, our country still lags behind in construction safety warning level. Therefore, it is very important to take the scientific and effective early warning method to warn the construction safety state, and to formulate the corresponding pre-control countermeasures from the angle of system engineering. In this paper, the theory of accident cause is used to analyze the influence factors of construction safety in the system of "man-machine, environment-management". According to the principles of science and practicality, the main influencing factors are selected, and the early warning index system of construction safety is established. When determining the construction index, the index can be quantitatively evaluated as far as possible, and the influence of subjective factors on the accuracy of early warning result can be reduced when the early warning index is graded. Through the research of fuzzy neural network, it is found that fuzzy neural network has the advantages of fuzzy system and neural network, which is suitable for mathematical analysis and nonlinear system modeling. Based on the application of other disciplines, the paper creatively constructs the building construction safety early-warning model based on T-S fuzzy neural network, and designs the network structure and algorithm of the early-warning model. After a large number of samples are trained and tested, the results show that the proposed early warning model has good accuracy and generalization. The early warning result expressed by signal lamp can not only directly reflect the construction safety state of a certain period, but also control the overall situation of construction safety in a certain period. According to the result of early warning and treatment of construction safety, this paper puts forward macro-control countermeasures from the aspects of technology, training, management and so on. Taking the project of "Zhenggang New Town" as an example and using the building construction safety warning model, it is concluded that the construction safety state is "general safety". In view of the early warning result of the project, combined with the actual construction safety characteristics of the project, this paper puts forward some concrete pre-control countermeasures and suggestions from four aspects: personnel, mechanical material, environment and management. It is proved that the building safety warning model based on T-S fuzzy neural network has good adaptability.
【學(xué)位授予單位】：沈陽建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TU714

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