CN108898314A - 一种基于bim和质量多源信息融合施工风险评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，克服了现阶段风险评价主观性大，实践应用不强，风险指标体系林林总总，评价结果往往难以复制和重复的问题，实现了施工质量控制与风险管理的整合，以4M1E为纽带，以BIM为支撑，根据多源信息融合理论和分层融合思路，构建了基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估模型，结合采集的4M1E质量信息，通过模糊物元和D‑S证据理论，实现施工目标风险状态的实时动态评价，通过BIM实时可视化，调整4M1E质量信息，实现质量控制与风险管理的整合，整个模型有着科学完整的理论基础，为加强工程风险管理客观性，提高风险管理效率具有重要意义。
Description
技术领域
本发明涉工程施工质量控制与风险管理领域，具体涉及一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法。
背景技术
我国正处于工程建设高峰时期，施工风险研究从工程实践和未来建设需要来看，非常迫切和必要。现在的工程风险评价有层次分析法、模糊综合评价法、贝叶斯网络，但这类方法依赖专家打分，主观性大。同时，还有可拓法、D-S证据理论等风险评价方法，依赖工程数据，比较客观，但这类方法还没有形成统一的风险评价指标体系。
在风险管理领域，风险评价由于依赖于主观方法，停留在理论研究，实践应用不强。风险指标体系林林总总，评价结果往往难以复制和重复，因而，无法验证，降低了风险评价的准确性和可信度。模糊物元能够从定性、定量等角度客观、准确地描述事物的状态，D-S证据理论能很好地处理具有模糊和不确定性的多个可能冲突的数据融合问题。
工程施工具有确定的多源的质量信息，已有很多专家学者研究质量与风险的关系，用确定的质量信息去评价具有不确定性的风险。许多学者都运用4M1E指标分别评价工程质量和风险，同时，BIM能够为工程质量大数据提供一个存储平台。
因此，发明一种科学、有效的以4M1E质量因素为纽带，基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，具有重要的工程意义和现实价值。
发明内容
本发明的主要目的在于克服现有技术中的上述缺陷，提供了一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法。该方法以4M1E质量因素为纽带，BIM为平台，构建了基于质量多源信息融合的施工风险评估模型，结合4M1E质量信息，通过模糊物元和D-S证据理论，实现工程施工的风险评价，并通过专家群决策，及时改善工程4M1E质量，使工程风险得到实时动态的控制和管理。
本发明采用如下技术方案：
一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将施工对象按照工程项目的具体施工顺序进行WBS分解，被分解为若干子单元；
2)通过传感器、RFID、视频监测、激光扫描、智能手环、无人机并结合物联网对各子单元的人员、材料、机械设备、工艺技术和环境进行实时感知传输，感知的4M1E质量数据存储在BIM模型的质量信息仓库中；
3)基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，利用模糊物元构建D-S证据理论模型的基本可信度分配，运用D-S证据理论模型的融合规则对4M1E质量信息进行融合，得到各施工阶段的风险状态，并在BIM模型上进行可视化呈现；
4)基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策对4M1E质量因素进行调节和改善和不断优化，直到项目风险等级满足工程项目要求的水平，达到质量控制和风险管理的效果。
优选的，在步骤3)中，所述基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，包括
3.1a)基于4M1E质量信息来量化风险指标，通过文献、安全专项方案、工程经验以及专家知识，进行风险指标分级，并进行归一化处理得到4M1E风险指标体系，其至少包括人员、材料、工艺技术、机械设备和环境五类指标；
3.2a)计算模糊物元的隶属度函数，模糊物元的隶属度函数为：
其中：xi表示第i个特征的实际，xij(L)和xij(R)是第i个特征在第j个状态下的左边界值和右边界值，aij和bij是构造的模糊物元函数的常数。
优选的，在步骤3)中，利用模糊物元的构建D-S证据理论模型的基本可信度分配包括：
3.1b)根据4M1E指标，给定辨识框架Θ；
3.2b)依据所述模糊物元的隶属度函数建立证据体的基本信度分配，具体公式如下：
m(A)表示对象A的mass函数或基本可信数，m(Θ)为不确定大小的基本信度分配值，Aj表示对象A的第j个状态，N表示对象A总的状态数；
3.2b)根据4M1E风险指标体系，计算所有风险指标的基本信度分配。
优选的，在步骤3)中，运用混和证据融合规则对4M1E质量信息进行融合，具体为：
3.1c)计算冲突因子，其表述证据体之间冲突的大小，证据体包含4M1E风险指标体系的各指标的具体信息，公式如下：
K为冲突因子，n表示对象A风险指标总量，即证据体总量；
3.2c)判断证据体之间是否有冲突，若无冲突，直接用传统Dempster规则进行融合，反之进入到下一步；
3.3c)在冲突情境下，采用加权平均规则进行证据融合，加权平均规则公式如下：
3.4c)：对证据体不断融合，直到所有证据体全部融合。
优选的，所述传统Dempster规则如下：
m(A)是证据体对对象A的基本概率赋值或基本可信数。
优选的，步骤4)具体操作步骤如下：
4.1)基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策途径，对4M1E质量因素进行调节和改善；
4.2)对改善的质量数据再次进行证据融合，评价决策后的工程风险状态，如果项目风险等级满足工程项目要求的水平，则结束；如果不满足要求，则进入步骤4.3)；
4.3)再次进行质量控制和风险管理，如此循环，直到项目风险等级满足要求。
由上述对本发明的描述可知，与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明提出的基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，克服了现阶段风险评价主观性大，实践应用不强，风险指标体系林林总总，评价结果往往难以复制和重复的问题，实现了施工质量控制与风险管理的整合，以4M1E为纽带，BIM为支撑，根据多源信息融合理论和分层融合思路，构建了基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估模型，结合采集的4M1E质量信息，通过模糊物元和D-S证据理论，实现施工目标风险状态的实时动态评价，通过BIM实时可视化，调整4M1E质量信息，实现质量控制与风险管理的整合，整个模型有着科学完整的理论基础，为加强工程风险管理客观性，提高风险管理效率具有重要意义。
附图说明
图1为本发明方法的施工风险评估模型示意图，以地铁盾构法施工为例，W1、W2、W3可以分别表示为盾构机掘进、管片拼装、管片变形监测等阶段。
具体实施方式
以下通过具体实施方式对本发明作进一步的描述。
参照图1，本实施例提供一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，包括以下步骤：
1)WBS分解：
将施工对象按照工程项目的具体施工顺序进行WBS分解，被分解为若干子单元，以施工各过程作为质量控制与风险管理整合的单元，为后续4M1E质量因素信息的采集和基于BIM的管控打下基础。如地铁盾构法施工可以被分为盾构机掘进、管片拼装、管片变形监测等阶段。
2)质量数据获取
对子单元的人员(Man)、材料(Material)、机械设备(Machine)、工艺技术(Method)和环境(Environment)等4M1E质量数据的获取；质量数据可以通过传感器、RFID、视频监测、激光扫描、智能手环、无人机等途径并结合物联网进行实时感知传输；感知的工程大数据被存储在BIM系统的质量信息仓库中。
3)施工风险管理
基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，利用模糊物元构建D-S证据理论模型的基本可信度分配，运用D-S证据理论模型的融合规则对4M1E质量信息进行融合，得到各施工阶段的风险状态，并在BIM模型上进行可视化呈现。
所述基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，包括
3.1a)基于4M1E质量信息来量化风险指标，通过文献、安全专项方案、工程经验以及专家知识，进行风险指标分级，并进行归一化处理得到4M1E风险指标体系，具体包括人员(Man)、材料(Material)、工艺技术(Method)、机械设备(Machine)、环境(Environment)等五类指标；
3.2a)计算模糊物元的隶属度函数，模糊物元的隶属度函数为：
其中：xi表示第i个特征的实际值，xij(L)和xij(R)是第i个特征第j个状态下的左边界值和右边界值，aij和bij是构造的模糊物元函数的常数利用模糊物元构建D-S证据理论基本可信度分配包括：
3.1b)根据4M1E指标，给定辨识框架Θ；
3.2b)依据所述模糊物元的隶属度函数建立证据体的基本信度分配，具体公式如下：
m(A)表示对象A的mass函数或基本可信数，m(Θ)为不确定大小的基本信度分配值，Aj表示对象A的第j个状态，N表示对象A总的状态数；
3.2b)根据步骤3.1a的4M1E风险指标体系，计算所有风险指标的基本信度分配。
运用混和证据融合规则对4M1E质量信息进行融合，具体为：
3.1c)计算冲突因子，其表述证据体之间冲突的大小，证据体包含各指标的具体信息，公式如下：
K为冲突因子，，n表示对象A风险指标总量，即证据体总量；
3.2c)判断证据体之间是否有冲突，若无冲突，直接用传统Dempster规则进行融合，反之进入到下一步；
3.3c)在冲突情境下，采用加权平均规则进行证据融合；
3.4c)：对证据体不断融合，直到所有证据体全部融合。
所述传统Dempster规则如下：
m(A)是证据体对对象A的基本概率赋值或基本可信数。
4)施工质量控制
基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策对4M1E质量因素进行调节和改善和不断优化，直到项目风险等级满足工程项目要求的水平，达到质量控制和风险管理的效果。具体如下：
4.1)基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策途径，对4M1E质量因素进行调节和改善；
4.2)对改善的质量数据再次进行证据融合，评价决策后的工程风险状态，如果项目风险等级满足工程项目要求的水平，则结束；如果不满足要求，则进入步骤4.3)；
4.3)再次进行质量控制和风险管理，如此循环，直到项目风险等级满足要求。
上述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护范围的行为。
Claims (6)
1.一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)将施工对象按照工程项目的具体施工顺序进行WBS分解，被分解为若干子单元；
2)通过传感器、RFID、视频监测、激光扫描、智能手环、无人机并结合物联网对各子单元的人员、材料、机械设备、工艺技术和环境进行实时感知传输，感知的4M1E质量数据存储在BIM模型的质量信息仓库中；
3)基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，利用模糊物元构建D-S证据理论模型的基本可信度分配，运用D-S证据理论模型的融合规则对4M1E质量信息进行融合，得到各施工阶段的风险状态，并在BIM模型上进行可视化呈现；
4)基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策对4M1E质量因素进行调节和改善和不断优化，直到项目风险等级满足工程项目要求的水平，达到质量控制和风险管理的效果。
2.如权利要求1所述的一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，在步骤3)中，所述基于4M1E质量信息构建模糊元的数学模型，包括
3.1a)基于4M1E质量信息来量化风险指标，通过文献、安全专项方案、工程经验以及专家知识，进行风险指标分级，并进行归一化处理得到4M1E风险指标体系，其至少包括人员、材料、工艺技术、机械设备和环境五类指标；
3.2a)计算模糊物元的隶属度函数，模糊物元的隶属度函数为：
其中：xi表示第i个特征的实际，xij(L)和xij(R)是第i个特征在第j个状态下的左边界值和右边界值，aij和bij是构造的模糊物元函数的常数。
3.如权利要求2所述的一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，在步骤3)中，利用模糊物元的构建D-S证据理论模型的基本可信度分配包括：
3.1b)根据4M1E指标，给定辨识框架Θ；
3.2b)依据所述模糊物元的隶属度函数建立证据体的基本信度分配，具体公式如下：
m(A)表示对象A的mass函数或基本可信数，m(Θ)为不确定大小的基本信度分配值，Aj表示对象A的第j个状态，N表示对象A总的状态数；
3.2b)根据4M1E风险指标体系，计算所有风险指标的基本信度分配。
4.如权利要求3所述的一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，在步骤3)中，运用混和证据融合规则对4M1E质量信息进行融合，具体为：
3.1c)计算冲突因子，其表述证据体之间冲突的大小，证据体包含4M1E风险指标体系的各指标的具体信息，公式如下：
K为冲突因子，n表示对象A风险指标总量，即证据体总量；
3.2c)判断证据体之间是否有冲突，若无冲突，直接用传统Dempster规则进行融合，反之进入到下一步；
3.3c)在冲突情境下，采用加权平均规则进行证据融合，加权平均规则公式如下：
3.4c)：对证据体不断融合，直到所有证据体全部融合。
5.如权利要求4所述的一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于：所述传统Dempster规则如下：
m(A)是证据体对对象A的基本概率赋值或基本可信数。
6.如权利要求1所述的一种基于BIM和质量多源信息融合的施工风险评估方法，其特征在于，步骤4)的具体操作步骤如下：
4.1)基于BIM模型上呈现的风险状态，通过专家群决策途径，对4M1E质量因素进行调节和改善；
4.2)对改善的质量数据再次进行证据融合，评价决策后的工程风险状态，如果项目风险等级满足工程项目要求的水平，则结束；如果不满足要求，则进入步骤4.3)；
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