摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5页 |
1 绪论 | 第8-17页 |
1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第8-11页 |
1.1.2 研究意义 | 第11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第13-15页 |
1.3 主要研究内容及技术路线 | 第15-17页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
1.3.2 技术路线 | 第16-17页 |
2 理论综述 | 第17-26页 |
2.1 HSE管理体系 | 第17-21页 |
2.1.1 HSE管理理念 | 第17-18页 |
2.1.2 HSE风险管理 | 第18-20页 |
2.1.3 高铁桥梁工程施工HSE风险管理 | 第20-21页 |
2.2 BP神经网络理论 | 第21-26页 |
2.2.1 BP神经网络概述 | 第21-22页 |
2.2.2 BP神经网络的算法原理 | 第22-25页 |
2.2.3 BP神经网络评价的步骤 | 第25-26页 |
3 高速铁路桥梁施工HSE危险源辨识 | 第26-44页 |
3.1 危险源相关术语 | 第26-29页 |
3.1.1 危险源的涵义及构成要素 | 第26-27页 |
3.1.2 危险源的分类 | 第27-29页 |
3.2 桥梁工程与HSE风险 | 第29-35页 |
3.2.1 桥梁施工伤亡事故统计分析 | 第29-32页 |
3.2.2 桥梁施工作业HSE风险来源分析 | 第32-34页 |
3.2.3 高速铁路桥梁施工HSE风险特点 | 第34-35页 |
3.3 高速铁路桥梁施工HSE危险源的系统辨识 | 第35-44页 |
3.3.1 高速铁路桥梁施工HSE危险源辨识依据 | 第35-36页 |
3.3.2 高速铁路桥梁施工HSE危险源引发机理 | 第36-40页 |
3.3.3 高速铁路桥梁施工HSE危险源辨识要素 | 第40-42页 |
3.3.4 高速铁路桥梁施工HSE评价指标确定 | 第42-44页 |
4 高速铁路桥梁施工HSE评价模型构建 | 第44-60页 |
4.1 样本数据的确定 | 第44-52页 |
4.1.1 单因素隶属度的确定 | 第44-47页 |
4.1.2 单个专家评价数据的确定 | 第47-48页 |
4.1.3 样本数据的确定 | 第48-52页 |
4.2 样本桥梁整体HSE得分的确定 | 第52-54页 |
4.2.1 指标权重的确定 | 第52-53页 |
4.2.2 桥梁整体HSE得分的确定 | 第53-54页 |
4.3 BP神经网络HSE评价模型建立 | 第54-60页 |
4.3.1 BP神经网络模型设计 | 第54-56页 |
4.3.2 BP神经网络HSE评价模型建立 | 第56-60页 |
5 高速铁路桥梁施工HSE评价模型应用 | 第60-65页 |
5.1 工程概况 | 第60-61页 |
5.2 基于BP神经网络的桥梁施工HSE评价 | 第61-62页 |
5.3 基于模糊综合桥梁施工HSE评价 | 第62-63页 |
5.3.1 指标权重确定 | 第62页 |
5.3.2 隶属度矩阵确定 | 第62页 |
5.3.3 模糊综合评价 | 第62-63页 |
5.4 两种评价方法的对比分析 | 第63-65页 |
6 结论与展望 | 第65-67页 |
6.1 结论 | 第65页 |
6.2 不足之处及展望 | 第65-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
参考文献 | 第68-71页 |
附录A 高速铁路桥梁施工HSE调查问卷 | 第71-72页 |
附录B 高速铁路桥梁施工HSE评价指标权重分配专家调查问卷 | 第72-74页 |
附录C BP神经网络程序源码 | 第74-77页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |