基于DFS的地铁工程全生命期安全风险智能化预控方法研究

This study is focusing on the reducing safety risks during lifecycle of subway engineering through DFS (Design for Safety)-based intelligent pre-control methodologies. Firstly, the critical factors related to safety risks in construction and operation in design works are identified, based on which the formation mechanism for safety risks in construction, operation , and emergency due to different design works will be further explored. An ontology-based knowledge base will be established, which can be used to mine the knowledge of DFS to obtain rules for DFS. Focusing on the different safety risks in construction, operation , and emergency, 4D/3D BIM model will be established, based on which Smart Geometry method is used to automatically identify and evaluate the safety risks in construction and operation and multi-agent mehos is used to identify the vunerability of subway in emergency. Furthermore, intelligent resoning and multiobjective optimization will adopted to optimize the design plan. Meanwhile, the visual similation method also will be used to verify the feasibility of optimized design paln to realize the pre-control of safety risks during lifecycle of subway engineering, which would provide theoretical direction and application guide to improve safety performance of subway egineering.

本课题以地铁工程全生命期安全风险为研究对象,以DFS（Design for Safety）和BIM智能化信息技术为主要思想和工具。针对地铁工程设计方案，识别与设计相关的安全风险影响因素；探究不同设计方案下地铁工程施工、运营阶段和应急状态下的安全风险形成机理；基于本体技术构建地铁工程全生命期安全风险知识库，深度挖掘安全设计知识，为提取安全规则提供支持；针对施工安全、运营安全和公共安全等不同安全风险，基于BIM技术构建全生命期4D/3D模型，采用智慧几何方法自动识别、诊断施工和运营阶段安全隐患，采用多智能体动态仿真方法模拟不同情景的安全风险并识别突发状态下的地铁工程脆弱性；针对不同类型安全风险的不同特点，利用智能推理、多目标优化等方法对设计方案进行优化改进，利用可视化仿真验证优化方案，实现地铁工程全生命期安全风险预控，为地铁工程安全设计及优化工作提供理论指导和应用指南，提升地铁工程安全绩效。

本课题以地铁工程全生命期安全风险为研究对象，以DFS(Design for Safety)和BIM（Building Information Modeling）为主要思想和工具，通过理论研究和实证分析相结合，挖掘地铁工程全生命期显性与隐性的安全知识，建立DFS领域本体和DFS知识库，构建地铁工程全生命期安全风险的识别与评估方法，并提出智能预测和预控措施，为制定科学、合理的地铁安全风险预控措施提供强有力的理论和技术支撑。本研究在梳理国内外相关文献和分析大量地铁工程全生命期安全事故案例的基础上，界定并丰富DFS的理论内涵；通过对国内外现有的管理标准、规范和文献分析，识别与设计相关的安全风险影响因素；运用事故因果连锁理论和轨迹交叉理论等分析设计与安全事故的关联性，揭示地铁工程施工、运营和应急状态下的安全风险形成机理；基于本体理论构建了设计方案DFS本体，实现了设计安全知识统一、系统的表示，并利用数据库管理工具实现DFS安全知识库的搜集、分析、存储、查询等功能，为提取安全规则提供支持；针对施工安全及公共安全等不同安全风险，基于BIM技术构建全生命期3D模型，结合BIM软件Revit的二次开发技术，通过将BIM软件导出的设计信息与设计安全知识库中的安全知识进行智能匹配，实现设计方案中安全风险的智能识别和诊断；基于模糊认知图（Fuzzy Cognitive Map，FCM），构建地铁工程设计方案安全风险评估模型，并利用非线性Hebbian学习模型（Nonelinear Hebbian Learning, NHL）对FCM评估模型进行修正；针对不同类型安全风险的不同特点，利用CBR(Cased-Based Reasoning)-RBR(Rule-Based Reasoning)智能推理、驾驭式计算等方法对设计方案进行优化改进。