Abstract:
امروزه صنعت ساختمان سهم قابلتوجهی در اقتصاد دارد و بهعنوان صنعت پیشران و اشتغالزا محسوب میشود. با توجه به فعالیتهای متنوع و گاهی خطرآفرین در طول انجام عملیات ساختمانی، احتمال وقوع خطرات و آسیبهایی جانی و مالی وجود دارد که کنترل و کاهش این خطرات میتواند در موفقیت پروژه بسیار تأثیرگذار باشد. در پژوهش حاضر، مدلی جهت ارزیابی ریسکهای ایمنی پروژههای ساختمانی ارائه گردیده و از ابزارهای نو و قدرتمندی همچون سیستم خبره فازی بهبود یافته با الگوریتم ژنتیک بهره گرفته شده است. ازاینرو در ابتدا عوامل اصلی تأثیرگذار در ایمنی پروژههای ساختمانی با مطالعه پیشینة موضوع و مشاوره با افراد خبره به دست آمد. سپس پرسشنامهای جهت کسب نظرات خبرگان و جهت ارزیابی میزان شدت اثر ریسک و احتمال وقوع هر یک از ریسکها در اختیار خبرگان قرار گرفت. بر اساس نظرات خبرگان، سیستم خبرهای جهت ارزیابی ریسکها به دست آمد که بهجای استفاده از منطق صفر و یکی حاکم بر سیستمهای خبره، از منطق فازی استفاده گردیده است. در مدل پیشنهادی جهت بهبود عملکرد سیستم خبره فازی، از الگوریتم ژنتیک بهعنوان یک بهینهساز استفادهشده است. نتایج تحقیق حاکی از کارایی مطلوب مدل پیشنهادی در ارزیابی ریسکهای ایمنی پروژههای ساختمانی بوده، بهنحویکه میزان خطای مدل قابل قبول است. همچنین مدل میتواند ابزاری کارآمد برای مدیران پروژه در ارزیابی و پالایش وضعیت ایمنی در کارگاه ساختمانی را ارائه نماید. با افزایش ایمنی و سازماندهی آن، ریسک تعطیلی کارگاهها به علت فقدان ایمنی کم شده و مدیریت بهرهوری در کارگاههای ساختمانی افزایش مییابد.
Today, the construction industry has a significant share of the economy and is considered as a leading and employment-generating industry. Due to various and sometimes risky activities during construction, there is a possibility of risks and personal and financial injuries, the control of which can be very effective in the success of the project. In the present study, a model for evaluating the safety risks of construction projects has been presented and new powerful tools such as fuzzy expert system improved with genetic algorithm have been used. Therefore, at first, the main factors influencing the safety of construction projects were identified by studying the literature and consulting with experts. Then, a questionnaire was provided to the experts to obtain their views and assess the severity of the risk effect and the probability of the occurrence of each risk. Then, based on the experts’ views, an expert system was obtained to assess the risks, which instead of using zero and one logic, governing expert systems, fuzzy logic was used. In the proposed model, to improve the performance of the fuzzy expert system, the genetic algorithm was employed as an optimizer. The research results indicated the optimal performance of the proposed model in assessing the safety risks of construction projects, so that the error rate of the model was acceptable. The model can also provide an effective tool for project managers in assessing and refining the safety situation in the construction site.