标题 | 基于BIM技术的桥梁施工安全管理体系研究 |
范文 | 朱森林 王国峰 付先雪 任常庆 张岩 摘要:本文从桥梁施工安全防治的角度出发,基于BIM技术的应用,构建了一套针对桥梁施工安全的安全管理体系,其中重点分析了桥梁施工阶段危险源感知与识别、危险防避决策制定、多维可视化安全交底与安全教育等。基于此,通过BP神经网络的方法建立了针对桥梁施工安全专项设计评价的模型,对提高施工安全管理水平有重要的作用。 Abstract: From the perspective of bridge construction safety prevention and control, based on the application of BIM technology, a set of safety management system for bridge construction safety is constructed, which focuses on the analysis and identification of hazard sources during the bridge construction phase, decision-making of hazard avoidance, multi-dimensional visualization of safety disclosure and safety education. Based on this, a model for the special design evaluation of bridge construction safety is established by the method of BP neural network, which plays an important role in improving the construction safety management level. 关键词:BIM;信息化;桥梁;施工;安全管理 Key words: BIM;informatization;bridge;construction;safety management 中图分类号:TU17? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文献标识码:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章编号:1006-4311(2020)14-0247-03 0? 引言 當前,我国的桥梁施工管理领域主要以二维的施工管理为主,而桥梁项目大多技术难度较大、工艺复杂、交叉作业多、异型构件较多,在相对滞后的技术和管理水平下,长期存在着安全事故频发的突出问题。而围绕桥梁工程的施工安全管理技术一直是国内外专家学者研究的重要的课题。 BIM技术作为建筑业信息化发展的重要技术手段之一,已在行业内得到越来越多的认可,在施工安全领域BIM技术的应用也表现出不俗的能力,特别是在房建工程领域基于BIM技术的虚拟施工的施工安全管理技术已日趋成熟。而基于BIM技术的桥梁施工安全管理技术的研究在国内并没有突出性的成果,本文针对现有的BIM技术,结合桥梁工程实际的施工现场环境,构建了基于BIM技术的桥梁施工安全管理体系。 1? 基于BIM技术的桥梁施工安全管理体系 从大多数的桥梁结构来说,其构件多是大而重的,桥梁结构又以超静定体系居多,这就导致即使是外观看起来完全相同的桥梁,若采用不同的施工方法进行建造,成桥后结构的内力也会截然不同的。所以,在桥梁设计时各个施工阶段的受力体系,施工方法都会事先确定。 解决施工安全的关键环节就是能够正确地认识桥梁在施工作业进程中的安全事故的诱发机制,并有针对性地制定有效的安全防避决策。在充分利用BIM技术带来的过程可视化、过程全周期监控、技术要点可参数化等功能,再结合相关信息技术,(譬如VR技术)可以使参与项目的施工建造者在施工前观看到用BIM技术制作的三维交互式的桥梁施工建设全过程模拟动画,项目安全决策者更能在这个过程中直观地进行现场施工条件和风险评估,辅助其高效地进行安全预防决策,从而提升决策水平。利用BIM技术在施工过程中可以动态识别现场环境的安全隐患,并及时调整施工方案。本文构建的基于BIM的桥梁施工安全管理应用体系主要由:危险源感知与识别管理、安全措施制定、多维可视化安全交底与安全教育等主要模块构成,其构成框架如图1所示。 1.1 危险源的感知与识别管理 危险源是指可能导致人员伤害或疾病、物质财产损失、工作环境破坏的情况或这些情况组合的根源或状态的因素。所以它是研究施工安全管理的主要对象。 基于BIM技术,我们主要可以从两方面对危险源进行感知与识别管理。一方面,设计阶段在定义各桥梁构件的尺寸、材质等参数信息时可以根据施工工序及工艺对构件进行排序编码,并将相关信息备份上传至云端平台,若构件为预制构件在出厂时就可将构件的相关信息从云端平台导出并通过张贴二维码或条形码方式赋予构件唯一的身份,若为现场施工可利用事先搭建的网页BIM模型进行空间定位与网络电子表格对现场数据信息上传,现场的安全员若发现施工安全问题,便可及时通过扫描早间布置在现场的二维码等信息采集措施查看网页端的BIM模型,并开发与子相关的标注系统,以便通过手机等移动端在模型上进行简单的危险源标注。此外,由于现场网页BIM模型需网络电子表格辅助的局限性。则可用基于网络电子表格的云安全员发现问题后,将具体的问题信息利用移动端APP上传至网络,项目有关人员即可通过移动端登陆云端平台系统进行信息查询和更新。 另一方面,根据桥梁的施工进度安排,将各施工阶段需要的构件在FUZOR平台上进行信息建模,形成4D模型,对于结构清晰,易于操作且具备项目特有信息的模拟项目可以提前让参与者可以更加准确地辨识潜在的安全隐患。 1.2 危险防避决策的制定 根据已有的不同阶段的桥梁4D施工模拟,可以整合出一套桥梁生命周期中各个阶段的模型示意图。并且在施工阶段,结合现有的智能探测和视频监控等技术,施工单位、监理、建设单位以及政府安全部门都可以进行可视化施工安全远程管理。通过理想模型与实时监控之间的对比,直观的从桥梁各阶段的施工进度与构件施工工艺进行监管,特别是那些对桥梁受力体系影响重大的异型构件,进行重点管理,并且以此来制定危险防避决策。如果在实际施工中如果出现了模拟模型与实际施工条件、环境出现较大差异,现场安全人员可通过预先布设的信息反馈装置,如二维码等可将实际问题上传至云端平台,核心决策者可以根据实际情况制定特殊的安全防避决策。 1.3 多维可视化安全交底与安全教育 安全管理的主要倾向于减少施工人员的不安全行为,从组织行为学和工程心理学的角度来看,结合经典的知识-态度-技能(KAP)模型,即安全知识的扩展、安全意识的提高、安全操作技术与意识的积累。都可以通过安全培训来加以控制,而且这种安全教育,能巧妙地摆脱传统的口说手记模式,而过渡到现代化的多维交互式安全交底。 基于BIM的信息完备性和可视化性优势,可通过其进行多维可视化安全交底与安全教育,施工人员可在多维的建筑模型中认识、学习、熟悉桥梁各阶段的施工流程、独特的施工工序以及现场用电安全培训、中大型机械使用安全培训等,BIM的特性将打破此前在桥梁施工安全领域的安全交底主要以文本或者口头形式的安全交底的传统形式,实现有别于传统方式的可视化安全教育。这不但会提高安全教育的成效,对于安全培训的效率也会大大的提高,从而减少了因培训低效所产生的不必要的时间成本和资金成本,又大幅度提升了施工人员的整体素质。安全管理人员也可以根据安全交底模型进行有目的性的安全检查,使安全检查工作有据可依。此过程可以用Navisworks软件为载体,可视化安全交底的步骤主要是用约定的特定方式从不同角度、视场中标注出构件的不同交底信息,再以链接等形式传递此信息,再根据不同的施工精度要求,用BIM相关软件做成动画或漫游形式,压缩成GIF形式上传至网络供相关参与者使用。 2? 基于BP神经网络方法的桥梁施工安全专项设计评价模型 桥梁施工安全专项设计的好坏需要一个详细且科学的安全评价模型,此模型能按照特定指标对于施工安全要素进行评价,并在评价过程中收集设计的缺陷,然后用缺陷去修正设计结果,这样才能够得到更加精确更加安全的安全评价效果。 而BP神经网络方法恰好能满足这一要求,BP神经网络法也叫反向传播方法,它主要传播误差,并在模拟过程中收集系统所产生的误差,与此同时将这些误差作为输出值,之后用这些误差来调整神经元的权重,生成一个可以描述原始问题的人工神经网络系统。具体过程如下: 首先,我们将桥梁施工安全专项设计的评价元素分为以下几点:危险源感知与识别、危险防避决策制定、多维可视化安全交底与安全教育。再使用AHP综合评价方法生产网络训练样本,其步骤为,先使用层次分析法确定指标的权重,一般来说,桥梁施工安全专项设计中最重要的两个指标是安全投入和合理的施工组织设计,在确定这两个指标无误之后就需要对施工现场的安全检查和安全意识做出要求,企业对于这些重要指标进行详细评估,根据实际情况确定适当的预防措施,保证施工能够安全顺利的完成。其次是对于施工现场安全状态进行综合评估。而所谓的安全程度是比较模糊的一个概念,谁也不知道如何对其进行详细的描述,此处我们借助模糊数学工具进行辅佐评估,再按照AHP法所得到的要素权重,建立出符合施工的安全评估模型。本模型主要分为以下几点:①危险源感知与识别评价集合。对于施工现场安全情况,将安全分为五大方面,分别为人员、机械、物料、法规、环境,再根据这五方面的安全评价建立安全程度的集合,按照安全程度的划分可以分为很安全、较安全、合格、较危险、很危险这五个程度。②建立矩阵。将①中得到的相关指标按照设立的标准安全程度登记建立出隶属向量以及隶属矩阵。③计算最终安全评估值。 接着我们可以通过训练人工神经网络,使BP神经网络过度到学习期,人为将网络的连接权修改,使得系统之间输入以及输出之间产生函数关系,从而确保系统的输出为期望输出。也就是我们需要的最优桥梁施工安全专项设计方案。训练完成之后便将各个连接权限固定,待其稳定再对于每个单元的状态变化进行计算。计算出最终的输出值,这一输出值便是通过综合计算以及处理后较为准确的桥梁施工安全专项设计方案。 3? 结语 在桥梁建造中,施工安全问题就是人身安全问题。而基于BIM技术,我们可以将项目的安全要素进行细化,拆分为桥梁施工阶段危险源感知与识别、危险防避决策制定、多维可视化安全交底与安全教育等模块,通过多维布局与信息化的结合,建立一套基于BIM技术的桥梁施工安全管理體系,对桥梁施工安全管理的实际操作提供了一定的理论依据。 参考文献: [1]江帆.基于BIM和RFID技术的建设项目安全管理研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2014. [2]翟越,李楠,艾晓芹,何薇.BIM技术在建筑施工安全管理中的应用研究,2015-06-25. [3]包胜,沈勇,李鹏世,郑荣,欧阳笛帆.基于BIM技术的施工安全管理应用体系. [4]任立娟.浅析BIM技术在土木工程中的应用现状[J].四川水泥,2017(12):167-168. [5]徐平.基于BP神经网络的建筑施工现场安全评价研究[J].江苏建筑,2013(2):63-64. [6]张乐平.基于BP神经网络的计算机网络安全评价模式研究[J].赤峰学院学报(自然科学版),2017,3(18):11-13. |
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