基于贝叶斯网络的高层住宅改造工程进度风险因素研究

作者:蔡志立 张凯 李波 王宇豪 陈兆荣 过民龙
单位:中建五局第三工程有限公司 广东省建筑科学研究院集团股份有限公司 深圳市建筑工程质量安全监督总站 华南理工大学土木与交通学院
摘要:为了定量研究高层住宅改造工程进度影响因素的相互关系,采用贝叶斯网络建模分析。通过贝叶斯网络的逆向推理功能,得到高层住宅旧改工程进度延误的最大可能因素和最大可能致因链。
关键词:高层建筑改造工程进度风险贝叶斯网络
作者简介:蔡志立,高级工程师,主要从事土木工程建设和研究工作。;*陈兆荣,工程师,主要从事多层建筑结构分析与设计工作。;
基金:广东省科技计划项目“城镇老旧小区改造安全评估、预警与性能提升成套技术研究”(2021B1111610009);
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参考文献[1] 武乾,孙俊娜,王力,等.旧工业厂房改造施工安全风险研究[J].建筑经济,2020(4):70-75.

[2] 于光玉,李慧民.旧工业建筑改造施工安全影响机制研究[J].中国安全科学学报,2021(7):120-129.

[3] 蒋红妍,张芳.基于熵权物元法的旧工业建筑再生利用施工安全风险评价[J].安全与环境学报,2021(6):2378-2385.

[4] 蔡小青,孔亮.老旧小区改造项目工程进度影响因素研究[J].建筑经济,2021(7):63-66.

[5] 衣洪建,王兴龙,彭书凝,等.我国既有居住建筑改造现状研究与发展建议[J].建筑科学,2021(1):121-127.

[6] Tang Z,McCabe B.Construction of Beyesian belief networks for decision making in engineering[C]// 6th Construction Specially Conference,Toronto:[s.n],2005:1-10.

[7] 汪涛,廖彬超,马昕,等.基于贝叶斯网络的施工安全风险概率评估方法[J].土木工程学报,2010(S2):384-391.

[8] 卢鑫月,许成顺,侯本伟,等.基于动态贝叶斯网络的地铁隧道施工风险评估[J].岩土工程学报,2022(3):492-501.

[9] 谢洪涛,陈帆.基于贝叶斯网络的土质边坡垮塌事故诊断方法[J].中国安全科学学报,2012(9):127-132.

[10] 刘嘉濛,马波,江志农.基于Noisy-Max模型和邻、对缸振动信号的柴油机失火故障概率诊断[J].内燃机学报,2020(6):560-568.

[11] 高欣,陈琳彦,皮宗婕,等.装配式混凝土结构施工风险管控机制[J].同济大学学报(自然科版),2019(11):1676-1682.
Research on Schedule Risk Management in the Renovation of Old Residential High-rise Buildings Based on Bayesian Network
CAI Zhili ZHANG Kai LI Bo WANG Yuhao CHEN Zhaong GUO Minlong
(China Construction Fifth Engineering Bureau the Third Construction Co.,Ltd Guangdong Provincial Academy of Building Research Group Co.,Ltd Shenzhen Construction Engineering Quality and Safety Supervision Station School of Civil and Transportation Engineering,South China University of Technology)
Abstract: The paper conducts bayesian network modeling analysis to quantitatively study the influencing factors of the schedule risk in the renovation of old residential high-rise buildings.Through the reverse reasoning of the network,obtaines the most probable factors and most probable cause chain of the schedule delay in the renovation project of old residential high-rise buildings.
Keywords: high-rise buildings; renovation projects; schedule risk; bayesian network;
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