地铁施工安全风险自动识别与预警PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：陆莹着
- 出 版 社：南京：东南大学出版社
- 出版年份：2017
- ISBN：9787564174415
- 页数：109 页
图书介绍：本书将现有研究视角拓展和引伸到地铁施工安全风险的前兆信息，提出从人-物-环境的角度分析前兆信息的方法，并确定以施工活动、工作任务、前兆信息为主体的地铁施工安全风险影响因素。从标准、规范及专家经验中获取风险识别规则，并基于规则推理的方法设计风险自动识别推理机制和算法，实现施工安全风险的自动识别，为预防地铁施工安全事故奠定良好的理论基础。同时，本书构建的地铁施工安全风险自动识别系统融合前兆信息的监控、判别功能，确立以施工活动、工作任务、前兆信息为主体的输入参数，基于人工智能技术，实现施工安全风险、安全措施的自动输出，是一种新型的风险管理方式，具有实时、高效和可视化特性。安全风险的自动识别，一方面有利于优化设计阶段的安全管理，提醒安全管理部门尽早部署预防措施；另一方面可以提高施工阶段安全管理的水平，提醒安全管理部门对风险所在区域尽快采取有效措施。因此，从前兆信息出发，开展安全风险预控方法系统开发的研究，对保障地铁施工现场的安全，具有重要的理论意义和广泛的应用价值。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：童眼认兵器 100艘战舰下一篇：汽车底盘维修细节详解 《地铁施工安全风险自动识别与预警》目录 标签：自动识别 预警 识别 地铁 施工
1 基于前兆信息的地铁施工安全风险分析1
1.1 地铁施工活动分析1
1.1.1 工作分解结构（WBS）方法概述1
1.1.2 基于WBS的地铁施工活动分解1
1.1.3 基于WBS地铁盾构掘进法施工分解4
1.2 地铁施工安全风险事件分析9
1.2.1 地铁施工安全风险事件分类9
1.2.2 事故致因理论10
1.2.3 地铁施工安全事故原因分析12
1.3 地铁施工安全风险前兆信息体系构建13
1.3.1 前兆信息的概念13
1.3.2 前兆信息在安全风险中的应用14
1.3.3 前兆信息体系构建14
2 基于本体的地铁施工安全风险知识库构建24
2.1 本体的相关研究24
2.1.1 本体的内涵24
2.1.2 本体的分类25
2.1.3 本体描述语言和建模工具26
2.1.4 本体构建的方法与步骤28
2.2 本体知识库构建31
2.2.1 目标与需求32
2.2.2 知识表示34
2.2.3 类和类的结构关系定义35
2.2.4 对象型属性定义37
2.2.5 数据型属性定义38
2.2.6 实例创建40
3 基于规则推理的地铁施工安全风险自动识别系统研究45
3.1 规则语言（SWRL）概述45
3.1.1 SWRL规则语言发展45
3.1.2 SWRL框架结构45
3.1.3 SWRL规则表达方式46
3.1.4 SWRL构建工具46
3.2 规则语言（SWRL）构建47
3.2.1 属性规则构建47
3.2.2 实例规则构建49
3.3 本体知识库的可视化与查询52
3.3.1 知识库的可视化52
3.3.2 知识库的查询52
3.4 推理引擎（Jess）推理54
3.4.1 推理引擎（Jess）概述54
3.4.2 推理引擎（Jess）应用55
4 基于监测数据的地铁施工安全风险预警方法研究59
4.1 地铁施工坍塌事故可监测前兆信息分析59
4.1.1 PaICFs调查模型59
4.1.2 利用PaICFs进行地铁坍塌事故前兆信息识别59
4.1.3 基于勘察设计阶段的前兆信息分析61
4.2 地铁坍塌事故前兆信息采集61
4.2.1 位置类信息的采集62
4.2.2 地质及环境类信息的采集62
4.2.3 其他信息的采集66
4.2.4 信息的第三方采集66
4.3 地铁施工坍塌事故前兆信息预警机制67
4.3.1 施工现场安全状态及预警等级68
4.3.2 地铁坍塌事故单指标预警机制68
4.3.3 地铁坍塌事故多指标预警机制73
5 地铁施工安全风险预警系统的设计与实现86
5.1 预警系统的设计86
5.1.1 GIS集成二次开发86
5.1.2 系统开发运行环境及需求分析86
5.1.3 预警系统总体设计及功能模块设计87
5.2 预警系统数据库的设计88
5.2.1 空间数据库的设计89
5.2.2 属性数据库的设计91
5.3 预警系统的实现——以南京某地铁车站基坑施工现场预警系统为例93
5.3.1 南京某地铁车站基坑施工现场简介93
5.3.2 南京某地铁车站施工现场预警系统总体设计93
5.3.3 南京某地铁车站施工现场预警系统功能模块设计94
6 结论100
6.1 主要研究工作及其结论100
6.2 研究不足及研究展望101
附录102
参考文献103
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摘要：本文以“地铁施工安全风险自动识别与预警.pdf电子书版文档下载”为中心，详细阐述了地铁施工安全风险自动识别与预警系统的原理、应用及优势，旨在为我国地铁施工安全提供有力保障。
1、系统原理
地铁施工安全风险自动识别与预警系统基于大数据、人工智能等技术，通过实时监测施工现场的各类数据，如地质条件、施工进度、设备状态等，对潜在的安全风险进行自动识别和预警。系统采用深度学习算法，对海量数据进行训练，提高识别准确率和预警效果。
系统主要包括数据采集、数据处理、风险识别和预警四个模块。数据采集模块负责收集施工现场的各类数据；数据处理模块对采集到的数据进行清洗、整合和预处理；风险识别模块根据预处理后的数据，运用机器学习算法进行风险识别；预警模块则根据识别结果，及时发出预警信息，提醒施工人员采取相应措施。
此外，系统还具备自适应学习和优化功能，能够根据施工现场的实际情况，不断调整和优化识别算法，提高系统的稳定性和可靠性。
2、应用场景
地铁施工安全风险自动识别与预警系统广泛应用于地铁施工的各个环节，如隧道开挖、盾构施工、车站建设等。在隧道开挖过程中，系统可实时监测地质条件，识别岩层稳定性、地下水状况等风险因素；在盾构施工过程中，系统可监测盾构设备状态，预测设备故障风险；在车站建设过程中，系统可监测施工进度，识别施工过程中的安全隐患。
此外，系统还可应用于地铁施工安全管理、应急预案制定等方面，为施工企业提供全面的安全保障。
在实际应用中，地铁施工安全风险自动识别与预警系统已取得了显著成效，有效降低了地铁施工过程中的安全事故发生率，提高了施工效率。
3、优势特点
地铁施工安全风险自动识别与预警系统具有以下优势特点：
1）高精度识别：系统采用深度学习算法，对海量数据进行训练，识别准确率高，有效降低误报率。
2）实时预警：系统可实时监测施工现场数据，一旦发现潜在风险，立即发出预警信息，为施工人员提供及时的安全保障。
3）自适应学习：系统具备自适应学习功能，可根据施工现场实际情况，不断调整和优化识别算法，提高系统的稳定性和可靠性。
4）易于操作：系统界面友好，操作简便，便于施工人员快速上手。
4、发展趋势
随着人工智能、大数据等技术的不断发展，地铁施工安全风险自动识别与预警系统将朝着以下方向发展：
1）智能化：系统将更加智能化，具备更强的自主学习能力和自适应能力，提高识别准确率和预警效果。
2）集成化：系统将与其他相关技术（如物联网、云计算等）相结合，实现施工现场的全面监控和管理。
3）个性化：系统将根据不同施工项目的特点，提供定制化的安全风险识别和预警方案。
总结：
地铁施工安全风险自动识别与预警系统在提高地铁施工安全水平、降低安全事故发生率方面具有重要意义。随着相关技术的不断发展，该系统将在未来发挥更大的作用。
本文由nayona.cn整理
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