基于AHP的桥梁施工风险识别研究.pdf

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1、垡QD地鲤塑§Q!鲤堕女塑道路桥梁基于AHP的桥梁施工风险识别研究叶冬明江苏方洋集团有限公司江苏连云港222000摘要桥梁工程是我国公路交通运输系统中一个非常重要的组成部分，而考虑到桥梁工程本身所处区域的地质环境复杂，在施工中存在着各种各样的风险和隐患，需要管理人员的重视，做好风险识别和应对。本文结合AHP的相关内涵，以斜拉桥为例，对基于AHP的桥梁施工风险识别进行了研究和讨论。关键词AHP；桥梁；风险识别前言最近几年，伴随着经济的快速发展，我国的公路桥梁事业呈现出了前所未有的进步，桥梁工程的数量不断增加，施工环

2、节存在着大量的风险隐患，如果不能对其进行有效识别和应对，则必然会引发相应的安全事故，造成严重的后果。对此，在施工过程中，需要切实做好施工风险的识别和应对工作【1】。1AHP的相关内涵AHP(Anal州cHierarchyProcess)层次分析法，属于一种将定性和定量相互结合起来的一种分析方法，其基本思想为：结合递阶层次结构，针对工程项目建设中存在的各种风险因素进行准确识别，然后结合预测得到风险概率和风险损失，从多个方面针对风险因素进行对比和分析，确定每一个层次中各个因素对于上一层次或者最高层次总目标的相对重要性

3、，然后对其进行合理排列，判断系统中存在的主要的风险因素和风险模式。结合AHP法进行风险识别，主要流程如下：1．1模型构建层次结构模型的构建是利用AHP进行风险识别的首要环节，也是最为基础的环节，通过相应的模型，可以对复杂问题进行分解，分解得到的元素又可以按照各自的属性与关系，形成不同的层次。通常来讲，层次结构可以分为三个，一是目标层，在该层次中一般指含有一个表示风险识别目标的元素，这个目标属于总目标；二是准则层，准则层中包含的是风险模式，即为了实现总目标所涉及的风险识别的子目标；三是指标层，包含了引起准则层中各类

4、风险模式的风险因素。1．2矩阵构造结合层次结构模型，可以明确不同元素之间的相互关系。这里假定存在n个元素x={x1，x2，⋯，xn}，需要确定其在层次中相对于某个目标或者准则所占的比重。为了保证结果的合理性和准确性，采用两两对比的方式，以aij表示Xj相对于重要程度，卸=l／aji。苟安走出的判断矩阵为彳=(吩)⋯(f，／=1，2，⋯，行)1．3层次排序层次的排序包括了单排序和总排序，在排序完成后，还需要做好一致性检验。这里主要针对层次的总排序以及一致性检验进行简单分析。经过计算，可以得到某个层次相对于上一层次中

5、各个元素的单排序数值，然后结合上一层次元素的权加权综合，就可以对某层元素相对于整个层次的重要性权值进行明确，也就是所谓的层次总排序。同时，由于在层次单排序环节，进过了一致性检验，因此已经具备了比较满意的一致性，不过，在进行综合分析时，各个层次中存在的非一致性会持续叠加，最终可能引发结果的非一致性严重。以AHP进行风险的识别分析，主要目的是得到指标层风险因素对于风险识别总目标的优先权重。这里假设准则层中含有m个元素，分别是A1，⋯，Am，其层次总排序权重为wl，⋯，wm。指标层存在n个元素。其层次单排序权重为vli

6、，⋯，Ⅶj，针对指标层中各个元素的层次总排序权重进行求解，则有-三已K2∑吩％，江l，⋯，刀，=l假定指标层B中与准则层中元素Aj相关的元素成对比较判断矩阵在层次单排序过程中经过一致性检验，得到的一致性指标为cI(j)(j=，⋯，m)，相应的平均随机一致性指标为Rj(j)，则指标层B的总排序随机一致性比例为∑a(／)％CR：上L——一∑肼(／)％J=1建筑与装饰2016年12期59如果经过计算，cR的数值不超过O．1，则表明总排序结果具备比较满意的一致性。2基于AHP的桥梁施工风险识别2．1模型构建这里以斜拉桥为

7、例，构建相应的层次结构模型，然后对其施工风险进行识别和分析。参照《公路斜拉桥设计细则》的相关要求，结合斜拉桥本身悬臂施工的受力特点，以及相关工程的施工风险识别经验，对风险模型进行构建，如图l所示。臆t风黢G：塔强度lI主塔失稳ll主黎强凌ll主鬃失稳I陋索强度ll拉絮疲劳酸坏一ll爿2l

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10、破坏月sl酸坏以截蕊尺寸霹l弹性模羹口I：村辩容鬣口3施工活裁挑预应力敲索张拉力珧温度变化口’收缩豫变毋g静风荷霰风图1施工风险识别层次结构模型图2．2矩阵构造结合以往斜拉桥项目的施工经验，以敏感性分析的方式对每

11、一层次的所有元素相对于上一层某个元素的重要性进行分析，构造相应的判断矩阵。一是应该对准则层A中的元素相对于目标层G的重要性进行分析，得到相应的判断矩阵G．A。经过计算，得到最大特征值为6．23，一致性目标cI为0．047，平均随机一致性指标RI的值为6，一致性比例CR=0．0379，不超过0．1，检验通过。二是应该对指标层B中的元素相对于准则层A中元素的重要性进行对比，得