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施工期间一种基于模糊逻辑的桥梁风险评估方法外文翻译资料

 2021-12-21 22:32:41  

英语原文共 10 页

施工期间一种基于模糊逻辑的

桥梁风险评估方法

( 1. State Key Laboratory for Disaster Reduction in Civil Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China; 2. Department of Bridge Engineering,Tongji University,Shanghai 200092,China)

摘要:在桥梁施工过程中, 潜在的风险来源很多, 可能造成桥梁故障, 造成大量经济和人员损失, 因此, 应严格对桥梁施工过程中的风险进行评估, 以避免桥梁本文提出了一种基于模糊逻辑的模糊逻辑分析方法, 将基于3点尺度、模糊逻辑和模糊集理论的模糊层次分析法 (FAHP) 方法集成到一个单一的综合方法中。采用基于3点尺度的方法对各种危险因素进行识别和排序, 采用模糊逻辑和模糊集理论对包括非统计信息在内的不准确数据集进行处理. 在基于 3----的 FAHP 方法的概念和程序之后, 采用模糊逻辑和模糊集理论。论证了点标, 采用模糊逻辑为基础的方法对我国主跨长度为 1 176 米的爱寨悬索桥进行了风险评估, 结果表明, 该方法能更有效地进行风险处理桥梁施工过程中的评估。

关键词: 层次分析法、风险评估、模糊逻辑、模糊一致性矩阵、桥梁施工

CLC number: U44 Document code: A Article ID: 1005-9113( 2019) 01-0001-10

1. 介绍

桥梁是交通网络的重要组成部分, 由于各种风险因素的存在, 桥梁结构可能会发生不可避免的损坏, 导致巨大的经济损失和伤亡, 因此, 有必要严格实施风险避免事故的评估. 风险评估是评估与特定案件有关的风险的过程. 施工期间桥梁风险评估的目的是帮助决策者提出 1) 合理的安全管理方法和 2) 适当的安全组织管理[1]与其他阶段相比, 桥梁的施工阶段更容易受到与施工技术、自然灾害和人为因素有关的各种风险因素的困扰, 这些因素往往会产生额外的成本、时间[2]。然而,文献表明, 在设计、运营或维修阶段, 桥梁在施工过程中的风险分析没有像桥梁那样被考虑在内[3]

风险识别是桥梁施工过程中风险评估的第一步, 是一个极其复杂的问题, 对随后风险分析和控制的有效性有重要影响, 事实上, 找出更多可能的风险因素 '在众多的风险因素中, 可以看作是一个多标准决策 (MCDM) 问题, 其中的标准应该满足各种要求. 层次分析法 (AHP) 已成为解决这些问题最常用的方法之一这种方法背后的原则是, 通过将 MCDM 问题的关键因素组织成一个等级结构, 分析人员能够在一套简单的基础上做出最好的决定因此, AHP 方法可用于桥梁风险识别. 自 Saaty[4] 在1970年代中期提出 AHP 方法以来, 为改进该方法并扩大其适用范围作出了一些努力。到目前为止, AHP 方法在各种领域都取得了迅速的进展[15-16]

然而, AHP 方法无法处理从将自己的立场转变为精确数字所产生的内在不准确和模糊. 为了解决这个问题, FAHP方法被开发。现有的 AHP 方法和 FAHP 解决 MCDM 问题的方法大多基于词 (i-th 标准) 和 Cj (j-th 准则) 之间相对重要的9点尺度, 这些尺度可以参考到表1。使用的传统 AHP 方法和 FAHP 方法有以下缺点: 1) 模糊比较矩阵在使用9分制进行风险识别的过程中几乎不一致, 因此, 需要重复对等比较过程, 这就是可能会消耗大量的时间; 2) 在实践中, 决策者通常发现很难使用9分制来进行精确的对等比较判断。

为避免上述弊端, 本文提出了一种基于三分制 (见表 2)、模糊集理论和模糊逻辑的 FAHP 方法相结合的风险评估方法, 采用 '逻辑检查', 仅包含三种情况: 1) 'Ci '与 'Cj' 同等重要;2) 'Ci' 比 'Cj' 重要, 3) 'Ci' 不如 'Cj' 重要, 构造比较矩阵的过程大大简化, 在该方法中, 模糊集理论和模糊逻辑可以处理由非数值组成的不准确数据集。除了这一特点外, 与其他方法相比, 模糊集理论最有价值的方面是它可以用语言变量来操作, 因为并不是每个事件都可以用数字表示[17-19], 文献表明, 从风险评估的角度来看在桥梁施工过程中, 该方法的应用还没有研究过。

本文的组织结构如下: 第二部分提出了基于模糊逻辑的风险评估理论框架, 第三节介绍了基于模糊逻辑的方法, 描述了基于三点尺度的 FAHP 方法, 并简要介绍了所提出的基于模糊逻辑的方法的主要步骤, 第四部分通过桥梁风险评估的数值实例对该方法进行了数值分析, 验证了该方法的有效性, 最后在第5节得出了主要结论。

2. 基于模糊逻辑的风险评估理论框架

如图1所示, 拟议的基于模糊逻辑的桥梁施工风险评估方法的分层结构框架是基于中国现行规范[20]。基于模糊逻辑的方法的第一步是风险识别, 即识别所有潜在风险及其可能破坏施工阶段结构安全的具体情况。风险排名在风险评估中发挥着至关重要的作用, 并根据专家的主观立场实施. 下一步是风险分析, 即评估已确定的风险因素的影响风险是风险评估全过程中的关键步骤, 由两部分组成: 1) 发生概率 (概率分析);2) 风险损失 (损失分析). 通过概率分析可以获得桥梁施工过程中发生风险的概率, 并根据风险对社区、环境和人的影响进行损失分析。风险因素, 包括发生的概率和风险损失, 可以通过定量和定性的方法得到, 定量方法使用数学模型来识别潜在的风险及其可能影响项目的具体情况。德尔菲技术等定性方法根据专家的经验和专门知识, 根据专家的主观判断估计风险[21]。风险分析是参照专家的主观判断进行的, 并通过如图1所示, 本研究中的模糊化和聚合过程。

Fig. 1 Framework of fuzzy logic-based theory for risk assessment

风险评估, 包括聚合和去模糊化过程是框架的最后一步, 从数学上讲, 桥梁在施工过程中的最终风险值可以通过以下公式得出:

(1)

其中, P-风险发生的概率, L-风险损失。

3.提出的桥梁施工风险评估的模糊逻辑方法

在本研究中, 提出的基于模糊逻辑的方法集成了基于3点尺度、模糊逻辑和模糊集理论的 FAHP 方法, 并采用了上述风险评估框架的相同基本概念。利用点标度对桥梁在施工过程中的各种风险因素进行了构造和排序, 然后利用提出的模糊逻辑理论, 得出了桥梁的最终风险水平。

3.1 基于3点规模的风险识别和风险排名的 FAHP 方法

为了进行风险识别和确定风险因素的优先权重, 在注释 [22] 中开发了一种基于基于三点尺度的基于模糊一致矩阵 (FCM) 方法和 AHP 的 FAHP 方法。采用 FCM 方法转换为 FCM c. 由于 FCM 是一致的, 因此不需要重复一致性检查. 本文没有介绍基于3点刻度的 FAHP 方法. 更详细的介绍请参考参考参考。

3.2 基于模糊逻辑的风险分析和风险评估理论

在提出的基于模糊逻辑的方法中, 利用模糊逻辑和模糊集理论进行了风险分析和风险评估, 可以处理由非数值信息组成的不准确数据集。分析和风险评估概述如下, 更多细节可在 Andic 和 Lu[1]中找到.

步骤1 选择语言尺度: 一般来说, 我们使用语言变量来描述一个特定的问题. 例如, 对风险发生的概率进行排名。桥, 如非常频繁 (VF)、频繁 (F)、中等 (M)、罕见 (r) 和非常罕见 (VR) 等一组语言变量, 可以使用. 同样, 为了描述风险损失的程度, 像非常大 (VB)、大 (b)、中等 (m)、小 (s)、ad 可以使用非常小的 (VS). 像这样的一组语言变量被称为语言量表. 从数学上讲, 语言尺度代表一组模糊数字. 梯形和三角形模糊数是最常用的模糊数字, 及其成员函数分别定义为:

(1)

(2)

为了简单起见, 梯形和三角形模糊数一般表示为 (a、b、c、d) 和 (a、b、d)[24]. 语言量表是根据适合表示特定语言变量的模糊数的特征选择的。

步骤2 收集语言数据: 在此步骤中, 不同专家对上一步中选定的语言变量作出主观判断. 风险发生和风险损失的概率由专家在通过对每个风险子因素的问卷调查进行桥梁工程。

步骤3 对收集到的数据进行模糊处理: 将收集到的每个风险子因素的语言数据转换为在这一步中选择的步骤1中选择的匹配模糊数字。

步骤4专家意见: 每个专家对每一个风险子因素都有自己的判断, 要整合不同专家做出的这些判断, 就需要进行模糊汇总的过程, 这个过程可以用以下公式来表示, 专家判断是在这项研究中加权相等。

(3)

(4)

(5)

(6)

其中, n- 是专家的数量;j 反驳 jth 专家;并对风险因素进行了重构;FLi 是模糊风险损失的风险因素;FPi 是风险因子发生的模糊概率

步骤5 计算模糊风险因子: 根据风险因子将 FPi 乘以 FPi, 通过

(7)

步骤6 模糊风险指数: 可通过以下方式获得积分模糊风险指数 FR:

(8)

其中, m 重构已识别的风险子因子的数量, 而 Wi 重均为使用第 3 FR 节中介绍的 FAHP 方法得出的风险因子的权重, 是模糊风险。

步骤7 消除聚合模糊风险: 由于前一步计算的模糊风险指数是一个模糊数, 因此有必要进行模糊化过程, 将模糊风险转换为清脆的风险值. 在此步骤中, 隶属度为首先得到属于步骤1中选择的模糊数的模糊风险, 然后通过以下公式将模糊风险转化为清晰的风险值:

(9)

在这种情况下, Yi 重构了模糊集的中心, mu; (Yi) 重构了模糊集匹配集的隶属函数, 并对语言尺度中模糊集的总数进行了重构。

步骤8 对桥梁风险进行分类: 根据使用 Eq. (8) 计算的模糊风险评级的不同清晰风险值, 可以将桥梁风险分为几个级别, 从而得出桥梁的最终风险水平。

4.一个例子: 湖南的一座桥

以湖南中部跨度 1 176 米的 矮寨悬索桥为例进行了研究, 该桥的跨度布置为 (242 1 176 116) 米. 桥面横截面为宽27米、高度7.5 米的钢桁架梁。两条电缆之间为27米, 吊架间距为14.5 米, 该桥的高程视图如图2所示。

Fig. 2 Elevation of Aizhai Suspension Bridge ( unit: cm)

4.1 矮寨悬索桥的风险识别和风险排名

利用德尔菲法提出的专家建议, 建立了爱寨悬索桥的风险识别等级结构。如图3所示, 将所有已确定的标准分为四个层次. 等级结构的最高和最低层次分别表示总体目标和子风险因素。二层包括由道路开挖、护坡施工、锚杆施工、塔施工、电缆施工、梁施工、桥面铺装、配套设施施工组成的悬索桥。质量、安全、进度和财务四个主要标准分别在第三个层次, 此外, 四个主要标准分为几个次级标准。

Fig. 3 Hierarchical structure for risk identification and ranking during construction of Aizhai Suspension Bridge

然后, 在第3节所述的三点尺度的基础上, 采用 FAHP 方法对该桥进行风险识别和风险排名, 本文未详细说明, 表3-5 显示了权重向量和风险排名 f行为者: 从表3-5 可以看出, 1) 锚定施工风险是 B 类风险组最重要的风险因素, 质量风险是 C 类风险组最重要的风险因素, 排水措施在 D 组具有最高优先价值;2) 采用 FAHP 方法的3点刻度, 可在施工过程中完成桥梁的综合风险识别和排序。

表3基于该方法的 b 类风险组的权重向量和对比较矩阵的排序

表4基于该方法的 c 型风险组权重向量和对比较矩阵的排序

表5基于该方法的 d 型风险组的权重向量和对比较矩阵的排序

4.2 矮寨悬索桥的风险分析与风险评估

遵循第3节所述方法的分析过程总结如下: 步骤1选择语言尺度: 选择一组三角形模糊数字来描述语言变量, 如表6所示。

表 6. 风险因素等级的语言分类

第2步收集语言数据: 通过问卷从五名有经验的专家 (E1-e5) 中收集了两个关于风险损失和风险发生概率的语言数据集. 表7-8 显示了收集到的数据。数据: 表7-8 中的语言数据集通过利用表6和图4中的语言尺度转化为模糊集. 第4步汇总专家意见: 从以前

资料编号:[4011]

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