建筑工程中缺陷产生的复杂机制分析外文翻译资料

 2022-11-10 14:29:19

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建筑工程中缺陷产生的复杂机制分析

Hamad Aljassmi1 ; Sangwon Han, M.ASCE2 ; and Steve Davis3

摘要:已经进行了许多研究努力以最小化构造缺陷,并且提供了各种建议。 然而,尽管所有这些建议都是有价值的,并且具有防止缺陷的潜力,但由于财务和实际限制,建筑公司可能难以采用它们。 因此,这需要识别和表征最有影响的缺陷原因,以便优先考虑缺陷预防策略。 为了解决这一必要性,本文旨在确定在频率,量级和致病性方面的缺陷的最重要的原因。为了这个目标,对106名行业专业人士进行了问卷调查,以检查通过大量文献综述收集的30个缺陷原因。确定了高频和高幅度原因,并追溯到其起始原因。因此,发现五个最致病原因是(1)组织文化,(2)时间压力和约束,(3)工作场所质量系统,(4)业务费用的财务约束,以及(5)员工培训或学习不足机会。本文对于研究人员开发理论基础以分析和可视化建筑中缺陷产生的复杂机制是有价值的。此外,本文对从业人员提供一个有效的工具,设置缺陷预防策略和优先投资领域的质量改进是有价值的。 DOI:10.1061 /(ASCE)CO。1943-7862.0001042。 copy;2015美国土木工程师协会。

作者关键词:缺陷;质量;失败;风险;社会网络分析;项目病原体网络;项目规划和设计。

引言

术语“缺陷”定义为“建筑物的功能,性能,法定或用户要求的缺陷或缺陷,并且可能在受影响建筑物的结构,结构,服务或其他设施中显现”(Watt 1999)。它有时与术语质量失效互换使用(Josephson和Hammarlund 1999)。虽然质量的概念很难表达(Hardie和Walsh,1994),并且对不同的利益相关者有不同的标准和意义(Harvey和Green 1993),其中一个显而易见的措施是不存在缺陷。因此,已经进行了广泛的研究努力以防止建筑工业中的缺陷。识别和表征缺陷原因的能力是其预防和消除的重要先决条件(Aljassmi和Han 2013)。基于这些前提,Aljassmi和Han(2013)介绍了一个理论框架,利用故障树分析来确定最有影响的原因在频率(即最常见)和幅度(即,最可能导致缺陷)。作为扩展,Aljassmi et al。 (2014)引入了一种称为项目病原体网络(PPN)的补充方法,其捕获缺陷原因的相互关系,并且量化在致病性方面最有影响力(即最有可能通过中间体引起缺陷)的那些。虽然这些努力为建筑项目中的缺陷识别和预防提供了坚实的理论框架,但仍有必要根据实践审查这一理论框架。基于这一认识,本文解决了这种方法面临的实际问题,包括数据收集,这是分析缺陷生成的复杂机制的最关键的要求之一。此外,本文最终提供了基于频率,幅度和病原性标准显示的实际缺陷管理建议,为施工经理提供了优先考虑系统改进的手段,其中预期最高的质量结果。

文献回顾

根据珍珠(2000),因果关系需要承认X是Y的原因,如果我们可以通过操纵X来改变Y的规则。这种概念化有助于解释我们的实质性研究动机,其集中于发现什么操纵, 以便将项目对缺陷的敏感性改变到最小。 为了将这个概念与Reason(1990)的瑞士奶酪模型(图1)相结合,我们认为,缺陷预防所需的操作本质上是去除了Reason(1990)称为“孔”的风险条件和行为。 与系统的四个层次中的任何一个相关:(1)组织影响,(2)有缺陷的监督,(3)有缺陷的行为的前提条件,和(4)有缺陷的行为(Reason 1990)[Aljassmi和Han 术语不安全到缺陷]。 在这些防御层中刺穿的孔越多,为缺陷通路穿透提供了越多的通路(即可能性),因此,项目越容易受到缺陷的影响。

Reasons(1990)模型区分了直接和根本原因。 在缺陷动作层中发现的孔代表缺陷的直接原因。 这些包括错误和直接链接到缺陷实例的任务操作者(即,通常是工人)所犯的违规。另一方面,在其他三层发现的洞(即组织影响,缺陷监督和缺陷行为的前提条件)代表根本原因。这些也被称为潜在条件,由组织中的高层产生,由于危险的决策,做法或情况(Reason 1995)。他们是潜伏的,因为他们的坏结果不一定立即显现,如有缺陷的行为的情况(reason1995年)。潜在条件也可以被描述为病原体,因为它们具有触发其他危险条件的能力,并因此作为传播性病菌传播到项目的系统,使其更容易出现缺陷(Busby和Hughes 2004; Lee et al.2005 ; Love et al。2009b)。

消除根本原因是我们需要防止缺陷的大多数(如果不是全部的话)。基于这种认识,一些作者努力识别构造缺陷的根本原因(例如,Burati等人1992; Willis和Willis 1996; Barber等人2000; Love和Smith 2003)。然而,潜在条件的一般识别不提供对缺陷因果性的解释性理解(Aljassmi和Han 2012),因此,没有阐明缺陷预防的多种可能性。只有在揭示哪些潜在条件是最重要的,为什么,我们可以制定有效的策略,以预防缺陷。

测量缺陷原因的重要性

确定缺陷的最重要原因涉及面临几个困难。一个主要的困难在于单个原因对触发缺陷的贡献可能不同,不仅在一个项目与另一个项目之间,而且在两个相同的缺陷实例之间,发生在同一个项目中(Aljassmi和Han 2013)。也就是说,每个缺陷实例可以由不同的因果配方产生,由潜在条件的独特组成组成。一个因果关系的例子是工人缺乏技能的联合影响,以及负责的现场工程师不能检测工人的错误的不充分的监督。虽然工人缺乏技能和监督不足是示例性食谱的一部分,但它们不一定具有相同的效果。类似地,存在可导致缺陷的潜在条件的多种组合,其中每一种具有其独特的效应分布。因此,为了概括潜在条件所施加的各种风险,需要考虑两个标准:(1)参与的因果配方的数量(即频率),以及(2) (即,幅度),他们对这些食谱的形成(Aljassmi和韩2013)。这两个标准在Aljassmi和Han(2013)提出的方法中得到解决。该方法利用故障树来聚集从许多缺陷实例获得的数据,以便在统一的风险模型中制定各种缺陷配方。 一旦建立了模型,分析人员可以通过观察总体风险模型(设置在R = 1的参考点)如何改变来量化原因的频率和幅度,这是由于包括或排除了检查的潜在条件(Aljassmi和Han 2013 )。 这需要观察两个极值:(1)包括潜在条件(Li)时的总体风险指数(R Li)(即,故障树中的概率设置为1),和(2)总体风险指数 - 当排除潜在条件(Li)时(即,概率设置为0)。 随后,使用Fussell和Vesely(1972)重要性测量计算频率。

此外,使用Birnbaum的(1969)重要性度量计算幅度。在缺陷管理方面,去除高频率(即,最常见的)原因允许通路数量的减少,其中可以制定缺陷。另一方面,去除大量(即,最可能导致缺陷)导致允许加强系统的“深度防御”(Birnbaum 1969; Aven和Nłkland2010)。幅度测量在图1中图示。 1,这意味着较大的孔为缺陷提供更多的通道以穿透系统的防御,从而增加项目对缺陷的敏感性。

尽管存在这些影响,Aljassmi和Han(2013)提出的频率和幅度测量仅限于表征一个因素的直接能力产生缺陷,但不适应某些原因间接说明其他因素存在的事实。考虑一个遭受财务限制的项目。这是通常位于组织影响层(图1)的非瞬时潜在条件的示例。当项目受到财政限制时,可能会导致许多其他风险状况,例如工人缺乏技能,监督不足,材料供应不足等。在这种情况下,财务约束不仅是缺陷的直接原因,而且是触发上述有问题条件的传播的病原体。因此,Aljassmi et al。 (2014)认为,潜在条件不仅应在频率和幅度方面,而且在致病性方面。病原体定义为病原体触发其他危险病症的能力(Aljassmi et al。2014)。它也可以被视为通过中介减弱系统深度防御的非近期能力。坚持这个概念化,Aljassmi et al。 (2014)提出,定量致病性需要测量两个维度:(1)病原体对所有其他潜在条件的可达性,这意味着它导致所有其他潜在条件的能力,以及(2)风险的程度(即,削弱了每个人所施加的深度防御的这些可达潜伏条件。由于幅度测量由Aljassmi和Han(2013)早先定义,因此需要一种后续方法来量化可达性,从而补充前者在致病性测量的发展中。因此,Aljassmi et al。 (2014)提出利用社会网络分析(SNA)来制定缺陷产生的机制,并审查SNA指标以量化可达性。这形成了PPN方法的发展的基础,以量化致病性。因此,SNA用于建立缺陷原因的胞间因素,其中基于因果条件概率可以加权链接网络内的每对原因的弧。例如,使用表1中的质间数据构建的图2示出了导致L5的L3的条件概率(即因果强度)高于导致L6的L3的条件概率(即,Probability_L5jL3_gt; Probability_L6jL3_]。在识别因果强度之后,可以以社交网络的形式来制定缺陷生成机制。这允许使用概率可达性查询(Zhu et al。2011)的概念来量化焦点病原体(i)对网络图内任何特定潜在条件(k)的可达性(Aljassmi et al。2014) 。根据Borgatti等人(2002)的算法,可达性可以正式表示为。

这意味着L4比L1更致病,因为尽管事实上L1可以达到比L4更多的潜在条件,但是它强烈地附着于具有高度风险的潜在条件。 。 2,高致病性由深色圆圈描绘。 Aljassmi et al。 (2014)进一步提出使用内部度量来确定病原体在因果链中的位置。例如,L1和L4都具有0.0的正确度值,因为它们没有进一步的根。作为相反的例子,L3需要1.1的准确度值(即,L1-L3的0.3和L2-L3的0.8)。为了决定是否将病原体追溯到更根本的原因,必须确定这些入度值以及前面讨论的致病性措施。在下面的章节中,我们利用本节介绍的方法来分析从问卷调查中获得的缺陷因果关系数据。

图1

图2

表1

数据收集

作为使用上述措施的先决条件,应该检查三个关键问题:(1)通过广泛的文献综述提取的潜在条件列表的全面性(参见表2); (2)这些潜在条件对缺陷发生的影响;和(3)它们的因果关系(即因果矩阵)。在Aljassmi et al。 (2014),这些数据是从与项目从业人员的访谈中提取的,以分析一小部分缺陷样本。然而,面试方法的主要缺点是需要分析师推断和评估受访者的众多因果关系。如果面试旨在收集大量的缺陷实例,那将会变得更加困难和耗时。在这个阶段,挑战是减少数据制定工作。接下来,我们描述了一个电子问卷的设计,其被编程为涉及研究从业者在集体数据制定过程中,这导致更大和更可靠的更大数据集的收集。在清楚地解释了缺陷的定义之后,问卷调查了受访者选择他们最熟悉的最近经历的缺陷实例,从而提出了关于其原因的问题。实质上,受访者确定的每个项目都被视为一个单独的数据点。在进行试点调查之后,修订和改进了初始的纸问卷,其中挑选了15名来自不同专业背景的项目经理和工程师,他们都获得了10年以上的经验。他们被要求批判性地审查调查的设计和结构,然后根据他们的建议制定了一个改进的版本。此外,改进版本是由两个经验丰富的项目经理的积极反馈和小建议开发的,这些建议与提问风格和术语有关。来自初步研究的所有反应从最终数据集中排除。

主要调查是作为电子版本构建的,包括两个主要部分;第一部分询问缺陷原因及其影响,第二部分询问其原因。回答第一部分的人可以选择如果他们不打算回答冗长的问卷,则继续进行第二部分或提交答复。这种灵活性被认为降低了撤退率,同时提高了第一部分的答复率。此外,主要调查通过电子邮件随机分发给国际上的行业从业人员。因为我们采用了雪球抽样方法,很难确定收到电子邮件邀请的从业人员的确切数量。因此,从网站访问者的数量中大致估计接收,表明有400个访问者访问了问卷。其中,第一节收到106份有效答复,第二节收到71份有效答复(反应率分别为26.50%和17.75%)。 这些响应率是调查研究的典型特征,被认为是可接受的(Alreck和Settle 1985),特别是与建筑业其他调查中获得的比率相比(Arditi et al。1985)。

根据Oppenheim(1992年),数据可靠性涉及数据来源和问卷调查者所持有的职位的确定。因此,参与调查的人必须具有足够的知识和经验,有关缺陷的组织和项目因素。此外,重要的是包括各种项目方,工作在各种项目大小和类型,以避免片面的意见。此外,调查问卷第一和第二部分的受访者包括承包商(分别为32%和32%);设计师(分别为38%和32%);客户(分别为21%和20%);和其他从事各种项目的专业公司(分别为9%和16%)。两个部分的项目规模分别来自大型项目,成本为2,000万澳元及以上(分别为48%和52%);中型项目,成本为300万至2000万美元(分别为32%和30%);到小型项目,成本为300万澳元或更少(分别为20%和18%)。此外,79%和77%的受访者在建筑行业拥有五年或以上的经验,因为大多数受访者是项目经理(分别为39%和34%);现场工程师(分别为18%和21%);或来自不同学科的高级工程师(分别为41%和43%)。

表2

研究方法

问卷包括两个主要部分。第一部分重点是确认和评价从文献综述中提取的30个潜在条件的列表。受访者被要求使用0-6 Likert量表来指示这些条件对其选择的缺陷实例的发生的程度。标度从不相关(即,额定0),对于不存在或不具有潜在的潜在条件,到极端相关(即,额定6)。此外,还为受访者提供了一个机会,以确定和评价他们认为在提供的列表中缺失的其他潜在条件。然而,受访者没有提供额外的因素,证实了30个预先确定的潜在条件的全面性。因此,使用由Aljassmi等人描述的方法,使用因素列表和他们的Likert评级评估来量化由每个潜在条件施加

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