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

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51578144
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E08.建筑与土木工程
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

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。

结项摘要

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。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
A new approach to understand metro operation safety by exploring metro operation hazard network (MOHN)
通过探索地铁运营危险网络(MOHN)了解地铁运营安全的新方法
  • DOI:
    10.1016/j.ssci.2016.10.010
  • 发表时间:
    2017-03-01
  • 期刊:
    SAFETY SCIENCE
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Li, Qiming;Song, Liangliang;Liu, Ping
  • 通讯作者:
    Liu, Ping
Exploring the Driving Factors of Construction Industrialization Development in China.
探究我国建筑工业化发展的驱动因素
  • DOI:
    10.3390/ijerph15030442
  • 发表时间:
    2018-03-03
  • 期刊:
    International journal of environmental research and public health
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Xiahou X;Yuan J;Liu Y;Tang Y;Li Q
  • 通讯作者:
    Li Q
中国地铁工程安全风险管理研究综述
  • DOI:
    10.13991/j.cnki.jem.2018.06.013
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    工程管理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    汤育春;夏侯遐迩;陆莹;李启明
  • 通讯作者:
    李启明
2002--2016年我国地铁施工安全事故规律性的统计分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    都市快轨交通
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李皓燃;李启明;陆莹
  • 通讯作者:
    陆莹
Accident prevention through design (PtD): Integration of building information modeling and PtD knowledge base
通过设计预防事故 (PtD):建筑信息模型和 PtD 知识库的集成
  • DOI:
    10.1016/j.autcon.2019.02.015
  • 发表时间:
    2019-06
  • 期刊:
    Automation in Construction
  • 影响因子:
    10.3
  • 作者:
    Jingfeng Yuan;Xuewei Li;Xiaer Xiahou;Nicholas Tymvios;Zhipeng Zhou;Qiming Li
  • 通讯作者:
    Qiming Li

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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    李启明

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设计驱动视域下城市地铁系统的韧性收益研究:形成机理、动态测度及智能优化
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知道了

AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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