预测工程建成后的质量等级,根据预测结果来判断事前控制是否充分做好并采取改进措施。论文主要研究工作如下:综述了建筑工程施工质量控制的研究现状,重点分析了目前我国高层建筑施工质量控制存在的问题。介绍了施工质量控制的基本概念、相关理论以及基本原则。阐述了高层建筑施工的特点,对高层建筑施工质量控制的重点进行了探讨,施工员
并着重分析了影响施工质量的五大因素(人、材料、机械、方法、环境),结合指标体系构建的原则,建立了高层建筑施工质量预测指标体系。介绍了人工神经网络的基本理论和BP神经网络的基本原理,分析了BP神经网络用于解决施工质量控制问题的可行性,采用BP神经网络确定各指标权重,并借助于MATLAB软件建立了BP神经网络模型,然后以收集到的25组已建高层建筑案例的实际数据作为训练样本和测试样本,对所建立的模型进行了训练与测试。
阐述了拟建建筑物事前质量控制措施,利用已经训练好的BP神经网络模型预测建筑物建成后的施工质量等级,根据所预测的结果,可以提前判断施工过程参数是否符合质量目标,并且在不满足质量目标的情况下通过BP神经网络模型调整过程参数,找出问题所在,然后采取改进措施,以达到对施工质量进行事前控制。在建筑行业,层层转包,分包牟利,施工人员资质不全等乱象经常存在,这就导致出现包工头、农民工这些名词,这也反映建筑行业中具代表性的乱象,即建设单位将工程发包给承包单位,而承包单位不进行具体施工,而是将工程整体或拆解转包或者违法分包给具体的施工单位,而该施工单位一般是不具备用工主体资格的自然人,该自然人实际招揽工人施工,即出现上面所述的包工头与农民工。
