【摘 要】
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为准确预测地铁车站施工高处坠落可能性,构建基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价模型.首先,基于人为因素分析和分类系统(HFACS)框架,识别地铁车站施工高处坠落致
【机 构】
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武汉理工大学土木工程与建筑学院,湖北武汉430070;中国建筑一局(集团)有限公司,北京100161
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为准确预测地铁车站施工高处坠落可能性,构建基于HFACS-BN的地铁车站施工高处坠落可能性评价模型.首先,基于人为因素分析和分类系统(HFACS)框架,识别地铁车站施工高处坠落致因因素,并将其映射为贝叶斯网络(BN);然后,将基于正态分布权重的群决策法、模糊最佳最差法(fuzzy-BWM)、全局相对值等方法相结合,并应用到BN中获取根节点的先验概率和中间节点的条件概率,依托BN的正向推理计算高处坠落节点处于各状态下的概率,敏感性分析辨识关键致因因素;最后,选取成都地铁11号线3个车站进行实例分析.研究结果表明:回龙路站、钓鱼嘴站和芦角村站的高处坠落最可能状态分别为严重故障、无故障、无故障状态,均与实际施工情况基本一致;安全教育培训不到位、移除防坠落x措施、踩空踩滑、安全意识薄弱、站在不安全位置、照明不足为高处坠落事故的关键致因因素,应重点管控.
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