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【摘 要】针对高支模板施工过程中安全事故居高不下的现状，找出影响安全的各种因素。高支模板施工中对荷载变化、构造、安装、管理及初始缺陷五个方面的安全隐患信息把握不全面是造成高支模安全事故发生的主要原因。本文采用多源信息融合技术的D-S证据理论法对高支模施工中各方面的工程数据信息进行融合、分析及预测，由此判断施工项目是否处于安全状态，及时矫正安全事故隐患，确保施工安全。
【关键词】高支模板施工；安全隐患信息；信息融合技术；D-S证据理论方法
1. 引言
1.1 随着城市现代化的发展和建筑体型的扩大和复杂化，高大模板支撑的需求越来越多，由于高支模体系施工的工程经验不足，近年来我国模板支撑坍塌的重大事故时有发生，高支模施工发生坍塌事故后，大多都会造成相当严重的后果。因此，我们都必须高度重视模板支架安全性，特别是加强对保证高大模板支撑系统安全性的研究，并相应采取预警和管理措施，预防和杜绝模板支架坍塌事故的发生。
1.2 经过对历次事故进行分析后得出高支模扣件脚手架安全事故原因主要包括：
（1）架体或其杆件、节点实际受到的荷载作用超过了其实际具有的承载能力、特别是稳定承载能力，架体受到不应有的荷载作用（不合理堆载等），架体发生了不应有的设置与工作状态变化，导致非原设计受力状态的破坏，称作荷载变化因素。
（2）支架立杆伸出长度过大，顶托工作长度过大，没有设扫地杆或设置过高，缺少横杆、斜杆或剪刀撑等，称作构造措施缺陷。
（3）支架搭设质量差，扣件扭紧力矩过小，立杆垂直度或横杆水平度存在较大偏差，造成支撑体系局部承载力严重下降或者受力过大，称作安装缺陷。
（4）支架中使用的钢管杆件、扣件、木方、模板等材料存在质量缺陷，扣件或钢管存在弯曲、锈蚀等，称作初始缺陷。
（5）支架施工方案编制，安全人员配置，安全防护措施，施工人员教育，日常安全检查，支架验收等管理环节中存在的问题，我们称作管理缺陷。
1.3 本文将采用多源信息融合技术的D-S证据理论法对高支模施工中的各方面诸多的工程数据信息进行融合、分析、预测，由此判断施工项目是否处于安全状态，从而及时矫正安全隐患，确保安全施工。
2. D-S证据理论法在高支模板脚手架施工安全预警中的可行性
D-S证据理论是对概率论的进一步扩充，适合于专家系统、模式识别和系统决策等领域的实际问题。D-S法可以依靠证据的积累不断地缩小假设集，能很好地解决因传感器的多样性以及观测手段、观测方法的不同而采集的数据的随机性、不确定性和模糊性，D-S法是解决不确定性问题的很好的工具之一。鉴于D-S证据理论方法的优点，本文主要采用多源信息融合技术的D-S证据理论法建立一个完善的预警模型，对高支模板施工中荷载变化、构造、安装、管理及初始缺陷五个方面的工程数据信息通过定性定量分析和融合；用融合的最终结果判断该施工项目是否处于“安全”施工状态，并说明该施工项目发生危险的可能性及其危害程度；进而针对具体情况及时采取防范措施，消除安全事故隐患。
3. 多源信息融合技术和D-S证据理论融合原理
多源信息融合（Information Fusion）即多传感器信息融合，是一种多层次、多方面处理信息的过程，主要是利用计算机对来自多个传感器的多源信息进行检测、关联、估计和综合处理，它把多渠道、多方位的局部不完整的信息进行综合，使信息加以互补并降低信息的不确定性，从而得到直观明确的融合信息。
3.1 D-S证据理论。D-S证据理论用于多传感器信息融合时，由各传感器获得信息，并产生对命题的度量，构成该理论中的证据，利用这些证据通过构造相应的基本概率分配函数（mass函数），对所有的命题（包括鉴别框架）赋予一个可信度。
变化因素安全状态预测流程图4. 高支模施工安全预警模型构建
分别对高支模板施工中荷载变化、构造、安装、管理及初始缺陷五个方面的影响因素进行分析，确定相应的子项目（见图1）。
4.1 传感器输出数据的分析。
4.1.1 第一步，依据各项多个传感器的输出数据与预先设定的状态（安全，临界，警戒）区间（允许范围）比较得出各杆件的安全状态隶属度，这一步得出的是最基本的数据级融合信息。
4.1.2 第二步，利用式（1）求出各隶属度对应的基本概率分配mass函数。
4.1.3 第三步，每个传感器就是一个证据体，利用D-S证据组合独立证据的能力合成来自不同传感器（证据体）的信息。利用证据理论的合成法则公式，即式（3），将不同证据体得出的基本可信度分配合并产生一个总体基本可信度分配，即一个新的证据体，从而根据置信度得出最后的识别结果。
4.1.4 以荷载变化因素为例，近似把每种杆件（横杆，立杆，剪刀撑）传感器隶属度看作一个证据体，基本概率分配mass函数的辨识框架由3种状态构成：Ⅰ（安全）、Ⅱ（临界）、Ⅲ（警戒），由式（3）得出该影响因素的安全状态的预测结果。图2为以5个传感器的项目为例作出的安全状态预测流程图。
4.2 高支模施工项目各影响因素施工安全状态的预测。根据4.1节的步骤依次得出此施工项目中构造因素、安装因素、初始缺陷、管理因素的“安全”状态。
4.3 高支模施工项目安全状态的预测。通过4.2节的融合结果找出低于Ⅰ（安全）状态的因素，在该方面加强防范措施，或者改进。为保证绝对安全，取各子项目安全状态的最大级别作为整个因素的安全状态（高支模施工项目安全状态预测流程图见图3）。
5. 结语
本文用D-S证据理论法构建高支模施工安全事故信息融合、预警模型，可通过预警模型的预测结果得到项目的施工安全状态，从而能够防范事故的发生。将信息融合技术应用到预测高支模施工安全能起到很好的风险防范效果，将信息融合技术应用到高支模安全状态预测有很好的现实意义和发展前景。
参考文献
[1] 赵平，裴晓丽，薛剑.基于信息融合的建筑施工安全预警管理研究[J]中国安全科学学报.2009，19（10）：106～110.
[2] 孙辉，赵峰等.多传感器信息融合技术及其应用[J].海洋测绘.2009，29（5）：77～81.
[3] 梁仁钟，谢楠.当前我国模板支架安全性现状分析[J].工业安全与环保.2010，36（8）：36～40.
[4] 罗书满.探讨高支模大梁模板支撑施工技术[J].四川建材.2009，35（3）：250～251.
[文章编号]1006-7619（2012）10-18-987
【关键词】高支模板施工；安全隐患信息；信息融合技术；D-S证据理论方法
1. 引言
1.1 随着城市现代化的发展和建筑体型的扩大和复杂化，高大模板支撑的需求越来越多，由于高支模体系施工的工程经验不足，近年来我国模板支撑坍塌的重大事故时有发生，高支模施工发生坍塌事故后，大多都会造成相当严重的后果。因此，我们都必须高度重视模板支架安全性，特别是加强对保证高大模板支撑系统安全性的研究，并相应采取预警和管理措施，预防和杜绝模板支架坍塌事故的发生。
1.2 经过对历次事故进行分析后得出高支模扣件脚手架安全事故原因主要包括：
（1）架体或其杆件、节点实际受到的荷载作用超过了其实际具有的承载能力、特别是稳定承载能力，架体受到不应有的荷载作用（不合理堆载等），架体发生了不应有的设置与工作状态变化，导致非原设计受力状态的破坏，称作荷载变化因素。
（2）支架立杆伸出长度过大，顶托工作长度过大，没有设扫地杆或设置过高，缺少横杆、斜杆或剪刀撑等，称作构造措施缺陷。
（3）支架搭设质量差，扣件扭紧力矩过小，立杆垂直度或横杆水平度存在较大偏差，造成支撑体系局部承载力严重下降或者受力过大，称作安装缺陷。
（4）支架中使用的钢管杆件、扣件、木方、模板等材料存在质量缺陷，扣件或钢管存在弯曲、锈蚀等，称作初始缺陷。
（5）支架施工方案编制，安全人员配置，安全防护措施，施工人员教育，日常安全检查，支架验收等管理环节中存在的问题，我们称作管理缺陷。
1.3 本文将采用多源信息融合技术的D-S证据理论法对高支模施工中的各方面诸多的工程数据信息进行融合、分析、预测，由此判断施工项目是否处于安全状态，从而及时矫正安全隐患，确保安全施工。
2. D-S证据理论法在高支模板脚手架施工安全预警中的可行性
D-S证据理论是对概率论的进一步扩充，适合于专家系统、模式识别和系统决策等领域的实际问题。D-S法可以依靠证据的积累不断地缩小假设集，能很好地解决因传感器的多样性以及观测手段、观测方法的不同而采集的数据的随机性、不确定性和模糊性，D-S法是解决不确定性问题的很好的工具之一。鉴于D-S证据理论方法的优点，本文主要采用多源信息融合技术的D-S证据理论法建立一个完善的预警模型，对高支模板施工中荷载变化、构造、安装、管理及初始缺陷五个方面的工程数据信息通过定性定量分析和融合；用融合的最终结果判断该施工项目是否处于“安全”施工状态，并说明该施工项目发生危险的可能性及其危害程度；进而针对具体情况及时采取防范措施，消除安全事故隐患。
3. 多源信息融合技术和D-S证据理论融合原理
多源信息融合（Information Fusion）即多传感器信息融合，是一种多层次、多方面处理信息的过程，主要是利用计算机对来自多个传感器的多源信息进行检测、关联、估计和综合处理，它把多渠道、多方位的局部不完整的信息进行综合，使信息加以互补并降低信息的不确定性，从而得到直观明确的融合信息。
3.1 D-S证据理论。D-S证据理论用于多传感器信息融合时，由各传感器获得信息，并产生对命题的度量，构成该理论中的证据，利用这些证据通过构造相应的基本概率分配函数（mass函数），对所有的命题（包括鉴别框架）赋予一个可信度。
变化因素安全状态预测流程图4. 高支模施工安全预警模型构建
分别对高支模板施工中荷载变化、构造、安装、管理及初始缺陷五个方面的影响因素进行分析，确定相应的子项目（见图1）。
4.1 传感器输出数据的分析。
4.1.1 第一步，依据各项多个传感器的输出数据与预先设定的状态（安全，临界，警戒）区间（允许范围）比较得出各杆件的安全状态隶属度，这一步得出的是最基本的数据级融合信息。
4.1.2 第二步，利用式（1）求出各隶属度对应的基本概率分配mass函数。
4.1.3 第三步，每个传感器就是一个证据体，利用D-S证据组合独立证据的能力合成来自不同传感器（证据体）的信息。利用证据理论的合成法则公式，即式（3），将不同证据体得出的基本可信度分配合并产生一个总体基本可信度分配，即一个新的证据体，从而根据置信度得出最后的识别结果。
4.1.4 以荷载变化因素为例，近似把每种杆件（横杆，立杆，剪刀撑）传感器隶属度看作一个证据体，基本概率分配mass函数的辨识框架由3种状态构成：Ⅰ（安全）、Ⅱ（临界）、Ⅲ（警戒），由式（3）得出该影响因素的安全状态的预测结果。图2为以5个传感器的项目为例作出的安全状态预测流程图。
4.2 高支模施工项目各影响因素施工安全状态的预测。根据4.1节的步骤依次得出此施工项目中构造因素、安装因素、初始缺陷、管理因素的“安全”状态。
4.3 高支模施工项目安全状态的预测。通过4.2节的融合结果找出低于Ⅰ（安全）状态的因素，在该方面加强防范措施，或者改进。为保证绝对安全，取各子项目安全状态的最大级别作为整个因素的安全状态（高支模施工项目安全状态预测流程图见图3）。
5. 结语
本文用D-S证据理论法构建高支模施工安全事故信息融合、预警模型，可通过预警模型的预测结果得到项目的施工安全状态，从而能够防范事故的发生。将信息融合技术应用到预测高支模施工安全能起到很好的风险防范效果，将信息融合技术应用到高支模安全状态预测有很好的现实意义和发展前景。
参考文献
[1] 赵平，裴晓丽，薛剑.基于信息融合的建筑施工安全预警管理研究[J]中国安全科学学报.2009，19（10）：106～110.
[2] 孙辉，赵峰等.多传感器信息融合技术及其应用[J].海洋测绘.2009，29（5）：77～81.
[3] 梁仁钟，谢楠.当前我国模板支架安全性现状分析[J].工业安全与环保.2010，36（8）：36～40.
[4] 罗书满.探讨高支模大梁模板支撑施工技术[J].四川建材.2009，35（3）：250～251.
[文章编号]1006-7619（2012）10-18-987