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| 編輯推薦： |
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本书每一章都围绕地铁安全风险分析诊断的不同方面展开，相互之间联系紧密，形成一个完整的理论和实践框架。
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| 內容簡介： |
本书基于国家数字建造技术创新中心逾十年来的研究与实践，从安全风险的角度，结合智能化方法，系统地阐述了地铁工程建设项目全寿命周期中存在的风险特征、影响因素、分析方法和演化规律，并结合理论模型给出了管理方法和应对策略。本书详细介绍了地铁工程全寿命周期安全风险智能管理的相关内容，主要包括绪论、地铁工程全寿命周期安全风险特点与智能分析方法、设计阶段的安全风险智能识别、施工阶段的安全风险智能分析、运营阶段的安全风险智能诊断、地铁工程全寿命周期安全风险分析诊断实践及总结与展望。
本书可作为普通高等学校工程管理、智能建造、土木工程和交通工程等相关专业本科生或研究生的参考书，也可供相关科研与工程技术人员使用。
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| 目錄：
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前言
第1章绪论1
11地铁建设项目发展1
111地铁建设现状1
112地铁建设安全事故及原因3
113地铁建设安全风险分析诊断的意义7
12安全风险分析理论发展进程8
121第一代：规范性理论与模型8
122第二代：基于系统状态偏离标准程度的描述性理论与模型9
123第三代：基于系统实际行为的描述性理论与模型11
124从第二代到第三代：现状、动机与挑战16
13安全风险分析诊断智能化发展趋势18
131当前地铁安全风险分析诊断中的问题和挑战18
132地铁全寿命周期安全风险分析诊断智能化工具19
14本书研究内容与结构20
参考文献21
第2章地铁工程全寿命周期安全风险特点与智能分析方法24
21风险的基本概念24
211风险的定义24
212风险分析25
213风险诊断25
22地铁工程全寿命周期风险的特点、成因及分析手段25
221不同阶段主要风险的特点及成因26
222不同阶段主要风险的分析手段28
23地铁工程全寿命周期风险模型的特点31
231复杂性31
232动态性31
233系统性32
24风险模型的智能化分析方法33
241基于规则推理的方法33
242人工神经网络33
243支持向量机与相关向量机34
244模糊集理论与贝叶斯网络35
参考文献36
第3章设计阶段的安全风险智能识别39
31地铁工程安全风险识别的理论方法39
311安全风险识别的内容与过程39
312安全风险识别的方法41
313安全风险识别的成果43
314安全风险及致险因素知识的获取途径44
315基于工程图样的地铁车站施工安全风险识别48
32设计阶段风险要素的智能识别算法50
321安全风险与工程图样的关联50
322工程图样计算机智能识别的过程和方法54
323施工图典型图元识别算法60
324风险识别知识库的构建62
33设计阶段风险的智能推理机制63
331RBR的风险识别方法63
332CBR的风险识别方法65
333CBR和RBR混合模型的风险识别方法68
34设计阶段风险的智能识别系统71
341系统总体设计71
342系统数据库结构设计71
343风险识别过程设计73
参考文献77
第4章施工阶段的安全风险智能分析79
41地铁施工阶段的安全风险建模基础79
411建模的问题与目标79
412建模的基本原则80
413建模的思路与框架88
42地铁施工过程仿真模型90
421沉降分析与预测的算法90
422地表沉降智能预测模型93
423施工参数的前馈控制模型101
43地铁施工安全组织管理模型101
431组织安全绩效模型的建立102
432组织管理绩效系统动力学建模109
44地铁施工风险智能分析模型118
441施工阶段的风险表征118
442施工阶段风险分析与评估方法123
443基于系统论的安全风险智能分析模型136
参考文献142
第5章运营阶段的安全风险智能诊断149
51地铁运营安全风险概述149
511地铁运营安全风险的内容与分类149
512地铁运营安全风险的形成152
513地铁运营安全风险的预测与建模分析方法153
514地铁运营安全风险识别技术与分析诊断体系156
52地铁运营隧道结构安全风险智能诊断模型158
521地铁运营隧道结构安全影响因素与成因159
522地铁运营隧道结构安全影响因素相依性分析161
523基于Vine Copula模型的地铁运营隧道结构安全可靠性分析164
53基于RAMS的地铁信号系统运营维护管理模型172
531地铁信号系统运营维护RAMS理论173
532地铁信号系统的可靠性分析176
533地铁信号系统的动态安全风险评估183
534基于RAMS的地铁信号系统运营维护管理策略187
参考文献193
第6章地铁工程全寿命周期安全风险分析诊断实践196
61用于设计阶段/施工前期风险源识别196
611工程背景196
612案例分析196
62用于施工阶段安全风险智能分析202
621工程背景202
622案例分析203
63用于运营阶段设施维护207
631工程背景207
632案例分析208
第7章总结与展望218
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| 內容試閱：
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近年来，我国地铁新线路的建设和运营规模均保持了较高的增长速度。地铁建设快速发展的同时也带来了一系列安全挑战，主要包括复杂的地质条件、高度密集的城市布局以及庞大的乘客流量等。这些因素相互作用，不但显著增加了地铁工程的安全风险，而且加剧了风险分析诊断的复杂性和不确定性。因此，有效的安全风险分析诊断成为确保地铁工程顺利实施的关键环节。通过系统地识别和分析潜在风险，并采取相应的预防和缓解措施，不仅能有效降低安全风险，还为地铁工程的安全运行和广大乘客的安全提供坚实保障。在当前地铁建设快速发展的背景下，高效风险分析诊断显得尤为重要，它确保了地铁工程的顺利进行，为城市交通的稳定运行提供了坚固基础。
在地铁工程设计阶段，主要安全挑战源于对设计方案中潜在安全风险的识别能力不足，包括专业人才短缺、安全知识积累与共享不充分。在针对设计方案进行风险识别的过程中，传统方法由于具有较大工作量与人工易出错的特点，往往难以达到理想的效果。施工阶段所面临的挑战更为严峻，既包括地下工程的高难度、复杂的水文地质条件和较差的城市施工环境等客观物理因素，又包括从业人员文化水平较低、安全意识不足及技术经验缺失等人为管理因素。这些相互交织的因素共同加剧了施工阶段发生事故的可能性。运营阶段面临的挑战则包括设备老化、维护保养不到位、周边环境和自然因素的影响、技术更新带来的问题、人为操作失误以及管理体系的缺陷等。
信息技术的快速发展，特别是人工智能、大数据分析、物联网等技术的应用，为地铁安全风险分析诊断提供了新的工具和方法。这些技术不仅提升了风险识别的准确性和效率，还为风险预防和应对提供了更有效的手段。在地铁工程的复杂性面前，传统的管理模式逐渐显露出其局限性，迫切需要探索和应用新的风险识别与管理工具。智能化工具的应用不仅改变了地铁工程的传统管理方式，还为全寿命周期安全风险的智能化管理提供了更全面、深入的解决方案。因此，整合各种智能工具和分析模型对提升地铁安全风险管控水平至关重要。
本书每一章都围绕地铁安全风险分析诊断的不同方面展开，相互之间联系紧密，形成一个完整的理论和实践框架。
第1章为绪论，概述了地铁建设的现状、安全事故及原因，并强调了安全风险分析诊断的意义，同时探讨了安全风险分析理论发展进程和诊断智能化发展趋势。
第2章着重于介绍地铁工程全寿命周期安全风险特点与智能分析方法，包括风险的基本概念和风险模型的智能化分析方法。
第3章深入分析设计阶段的安全风险智能识别，讨论了理论方法、智能识别算法、智能推理机制及智能识别系统。
第4章聚焦于施工阶段的安全风险智能分析，包括风险建模基础、仿真模型、安全组织管理模型和智能分析模型。
第5章关注运营阶段的安全风险智能诊断，涉及地铁运营安全风险、隧道结构安全风险智能诊断模型以及信号系统运营维护管理模型。
第6章通过实际案例展现地铁工程全寿命周期安全风险分析诊断的实践过程。
第7章总结全书，并展望未来研究的方向和发展趋势。
本书系统地分析了地铁安全风险分析诊断的理论和方法，但还存在一些不足之处。例如，部分理论可能需要更多的实证研究来进一步巩固和扩展其应用范围，新兴智能技术的应用可能需要考虑实际操作中的成本和实施难度等。未来的研究可以聚焦于这些不足之处，进一步优化地铁安全风险分析诊断的理论框架和实践方法，同时探索新的技术和策略，以应对不断变化的挑战。
本书中的案例资料多数来自所在章节执笔人主持或参与的实际项目，在此对所有资料提供者和原创者表示感谢。同时，特别感谢岳清瑞院士对本书的精心审阅；感谢马舒凡、高明、王天一、滕哲、吴浩在相关资料收集、整理、校对等方面提供的大力帮助；特别感谢机械工业出版社为本书所做的大量策划与组织工作。
本书出版得到了国家自然科学基金重大项目课题“结构服役性能演化机理与寿命智能预测方法”（项目批准号52192664）、面上项目“考虑地质空间随机变异特征的盾构推拼同步协同优化”（项目批准号72271105）以及“工程安全风险误警致因机理与智能预警方法研究”（项目批准号72171092）的支持！
期望本书能对地铁全寿命周期中的安全风险问题提供智能化的解决方案，为地铁风险的及时预警、有效管理和预防提供理论和实践帮助。由于编者水平有限，书中难免存在不当之处，衷心希望各位读者给予批评指正。
编者
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