一种施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法与流程

1.本发明涉及施工质量检查评价领域，具体涉及一种施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法。


背景技术：

[0002]“三检制”是指施工单位在各个工序实施过程中和实施后进行施工班组自检、施工员或技术员互检以及质检员专检。能够有效解决施工单位“重结算、轻质量”，监理单位检查不主动，且监督检查工作量大，抽检、检查不足而容易存在质量隐患未纠正的施工质量检查不到位问题。
[0003]
传统的施工整改不能清晰辨别影响工程的关键要素，调整工作重点，不利于有效保障工程质量。引入“三检制”后，监理单位定期或不定期的巡视检查“三检制”落实情况与质量情况。“三检制”影响因素包括检查过程中的人员配置情况、设备配置情况、审查频率，能针对性地对其动态评价。


技术实现要素：

[0004]
针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法解决了现有技术三检制工作重点偏移速度不能满足工程建设准确性和及时性的要求，存在安全隐患的问题。
[0005]
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
[0006]
提供一种施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法，其包括以下步骤：
[0007]
三检制各审查阶段审查数据获取模块、三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块、三检制过程关键指标数据获取模块、综合关联度矩阵建模块、净原因水平和核心水平计算模块、直接影响关联矩阵构建模块、层级关系划分模块、重要性分布优化模块；
[0008]
三检制各审查阶段审查数据获取模块，用于获取三检制各审查阶段审查数据；
[0009]
三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块，用于将三检制各审查阶段审查数据转换成三检制各审查阶段所需资源的期望值，并实现三检制实施过程的第一次最优资源配置；
[0010]
三检制过程关键指标数据确定模块，用于获取三检制过程关键指标数据；
[0011]
综合关联度矩阵建模块，用于构建弹性系数并将三检制过程关键指标数据建成综合关联度矩阵；
[0012]
净原因水平和核心水平计算模块，用于通过综合关联度矩阵计算三检制过程关键指标数据的净原因水平和核心水平；
[0013]
直接影响关联矩阵构建模块，用于将综合关联度矩阵与一个单位矩阵相加，并设置阈值将相加后的矩阵元素数值转化为0或1的表示方式，得到直接影响关联矩阵；
[0014]
层级关系划分模块，用于根据直接影响关联矩阵对三检制过程关键指标数据进行层次划分，得到三检制过程关键指标数据之间的层级关系；
[0015]
重要性分布优化模块，用于根据三检制过程关键指标数据之间的层级关系，分析三检制过程关键指标数据之间的重要程度，并实现三检制实施过程的第二次最优资源配置，完成三检制质量检查动态评价。
[0016]
进一步地，三检制各审查阶段审查数据包括：各审查阶段的审查次数、各审查阶段的实际合格率和规定合格率、各审查阶段实际配置的检查人员数量和最大可配置的检查人员数量、各审查阶段配置的检查人员的人均费用、各审查阶段实际投入的设备数量和最大可投入的设备数量、各审查阶段投入设备的平均费用、各审查阶段投入的非人员且非设备方面的费用。
[0017]
进一步地，三检制过程关键指标数据包括：自检、互检、专检、监理验收、人员配置、设备特征、审查频率。
[0018]
提供一种施工过程三检制质量检查动态评价方法，其包括以下步骤：
[0019]
s1、通过三检制各审查阶段审查数据获取模块，获取三检制各审查阶段审查数据；
[0020]
s2、通过三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块，将三检制各审查阶段审查数据转换成三检制各审查阶段所需资源的期望值，并实现三检制实施过程的第一次最优资源配置；
[0021]
s3、通过三检制过程关键指标数据确定模块，获取三检制过程关键指标数据；
[0022]
s4、通过综合关联度矩阵建模块，构建弹性系数并将三检制过程关键指标数据建成综合关联度矩阵；
[0023]
s5、基于综合关联度矩阵，通过净原因水平和核心水平计算模块，计算三检制过程关键指标数据的净原因水平和核心水平；
[0024]
s6、通过直接影响关联矩阵构建模块将综合关联度矩阵与一个单位矩阵相加，并设置阈值将相加后的矩阵元素数值转化为0或1的表示方式，得到直接影响关联矩阵；
[0025]
s7、基于直接影响关联矩阵，通过层级关系划分模块，对三检制过程关键指标数据进行层次划分，得到三检制过程关键指标数据之间的层级关系；
[0026]
s8、基于三检制过程关键指标数据之间的层级关系，通过重要性分布优化模块分析三检制过程关键指标数据之间的重要程度，并实现三检制实施过程的第二次最优资源配置，完成三检制质量检查动态评价。
[0027]
进一步地，步骤s2的具体方法包括以下子步骤：
[0028]
s2-1、根据公式：
[0029][0030]
得到三检制第i个审查环节第j次审查的资源期望q；其中min表示取最小值，p
i(j)
为第i个审查环节第j次审查所配置的检查人员数量，为第i个审查环节第j次审查配置的检查人员的人均费用，为第i个审查环节第j次审查投入设备数量，为第i个审查环节第j次审查投入设备平均费用，为第i个审查环节第j次审查非人员且非设备的投入费用，为第i个审查环节第j次审查的实际合格率；q为审查总次数；
[0031]
s2-2、在满足0《p
i(j)
《p
imax
,0《i《4,0《j《q,的条件下，循
环求解三检制资源期望值，直到得到资源期望最小解；其中为的最大值，p
imax
为p
i(j)
的最大值；
[0032]
s2-3、基于资源期望最小解对应的三检制各审查阶段审查数据，通过小数点进位方式去除冗余，得到优化后的三检制各审查阶段审查数据。
[0033]
进一步地，步骤s4的具体方法包括以下子步骤：
[0034]
s4-1、根据三检制过程关键指标数据构建一个初始指标序列；
[0035]
s4-2、根据公式：
[0036][0037][0038][0039]
构建指标m和指标n之间的弹性系数e
mn
；其中为t2时刻初始指标序列第n个指标的值，为t1时刻初始指标矩阵第n个指标的值，为t2时刻初始指标序列第m个指标的值，为t1时刻初始指标矩阵第m个指标的值；
[0040]
s4-3、利用弹性系数的变化进行关联度取值，得到第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
，并构建初始关联矩阵a；
[0041]
其中关联度取值过程为：
[0042]
当0《|e
mn
|《1时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联小于第n个指标对于第m个指标的影响关联，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为a
nm
的倒数；其中a
nm
的计算过程与a
mn
相同；
[0043]
当|e
mn
|＝1时，表示指标变化程度一致，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为1；
[0044]
当1《|e
mn
|《α时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联大于第n个指标对于第m个指标的影响关联，且未超出临界值α，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为2；
[0045]
当|e
mn
|≥α时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联大于第n个指标对于第m个指标的影响关联，且超出临界值α，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为3；
[0046]
当m＝n时，表示无弹性，对应的元素取值为0，即对角线上的元素取值为0；
[0047]
得到第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
∈{1/3,1/2,0,1,2,3}；
[0048]
s4-4、根据公式：
[0049][0050]
得到规范化的初始综合关联度矩阵b；其中max为取最大值函数，a
mn
为初始关联矩阵a中第m行第n列的元素；
[0051]
s4-5、根据公式：
[0052]
c＝b(1-b)-1
[0053]
得到综合关联度矩阵c。
[0054]
进一步地，步骤s5的具体方法包括以下子步骤：
[0055]
s5-1、根据公式：
[0056][0057][0058]
得到第m个指标的原因水平fm和结果水平gm；其中c
mn
为综合关联度矩阵c中第m行第n列的元素；
[0059]
s5-2、根据公式：
[0060]
nm＝f
m-gm,(m＝1,2,
…
,)
[0061]
得到第m个指标的净原因水平nm；
[0062]
s5-3、根据公式：
[0063]mm
＝fm gm,(m＝1,2,
…
,)
[0064]
得到第m个指标的核心水平mm。
[0065]
进一步地，步骤s6的具体方法包括以下子步骤：
[0066]
s6-1、根据公式：
[0067]
h＝c i
[0068]
得到整体影响矩阵h；其中i为单位矩阵；
[0069]
s6-2、根据公式：
[0070]kmn
＝1 h
mn
≥ω (m,n＝1,2,
…
,)
[0071]kmn
＝0 h
mn
《ω (m,n＝1,2,
…
,)
[0072]
对相加后的矩阵进行数值转换，并得到直接影响关联矩阵k；其中h
mn
为整体影响矩阵h中第m行第n列的元素，k
mn
为直接影响关联矩阵k中第m行第n列的元素。
[0073]
进一步地，步骤s7的具体方法包括以下子步骤：
[0074]
s7-1、选取直接影响关联矩阵k第g行中所有1元素构建集合rg，并选取直接影响关联矩阵k第g列中所有1元素构建集合sg；
[0075]
s7-2、判断rg＝rg∩sg是否成立，若是则判定集合rg中的元素为高层级致因维度，并划除该元素对应的第g行和第g列，直到完成每一行和每一列集合的判定，否则进行下一行集合的判定，直到完成每一行和每一列集合的判定；完成层级划分。
[0076]
进一步地，步骤s8的具体方法为：
[0077]
将某个指标的原因水平作为该指标对其它指标的综合影响程度；将某个指标的结果水平作为其它不同指标对该指标的综合影响程度；将某个指标的净原因水平作为该指标对其它指标的净影响程度，原因水平和净原因水平值越大，表示该某个指标对其它指标的综合影响程度越大；将某个指标的核心水平值作为该指标对其它指标的影响和其它指标对该指标的影响的综合程度，核心水平值越大，表示该指标重要程度越高。
[0078]
本发明的有益效果为：
[0079]
1、针对“三检制”实时工作场景与审查作业效果的因素，以及工地数字化、智慧化带来的动态分析优势，结合各轮次过程审查和施工质量检查轮次数据特点，能够对“三检
制”实施后指标进行统计，确定人员配置和设备特征，动态开展施工过程中影响质量的主要因素评价，确定整改工作，解决质量工作重点认定中不确定、不及时的问题。
[0080]
2、引入三检制并依托实时数据建立规划模型并通过致因分析进行优化的方法，提高质量工作水平认定的及时性与准确性，减少施工过程中的质量安全隐患，以便实现高品质工程建设的目标。
附图说明
[0081]
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
[0082]
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
[0083]
如图1所示，该施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法，包括以下步骤：
[0084]
该施工过程三检制质量检查动态评价系统及方法，包括以下步骤：
[0085]
三检制各审查阶段审查数据获取模块、三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块、三检制过程关键指标数据获取模块、综合关联度矩阵建模块、净原因水平和核心水平计算模块、直接影响关联矩阵构建模块、层级关系划分模块、重要性分布优化模块；
[0086]
三检制各审查阶段审查数据获取模块，用于获取三检制各审查阶段审查数据；
[0087]
三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块，用于将三检制各审查阶段审查数据转换成三检制各审查阶段所需资源的期望值，并实现三检制实施过程的第一次最优资源配置；
[0088]
三检制过程关键指标数据确定模块，用于获取三检制过程关键指标数据；
[0089]
综合关联度矩阵建模块，用于构建弹性系数并将三检制过程关键指标数据建成综合关联度矩阵；
[0090]
净原因水平和核心水平计算模块，用于通过综合关联度矩阵计算三检制过程关键指标数据的净原因水平和核心水平；
[0091]
直接影响关联矩阵构建模块，用于将综合关联度矩阵与一个单位矩阵相加，并设置阈值将相加后的矩阵元素数值转化为0或1的表示方式，得到直接影响关联矩阵；
[0092]
层级关系划分模块，用于根据直接影响关联矩阵对三检制过程关键指标数据进行层次划分，得到三检制过程关键指标数据之间的层级关系；
[0093]
重要性分布优化模块，用于根据三检制过程关键指标数据之间的层级关系，分析三检制过程关键指标数据之间的重要程度，并实现三检制实施过程的第二次最优资源配置，完成三检制质量检查动态评价。
[0094]
三检制各审查阶段审查数据包括：各审查阶段的审查次数、各审查阶段的实际合格率和规定合格率、各审查阶段实际配置的检查人员数量和最大可配置的检查人员数量、各审查阶段配置的检查人员的人均费用、各审查阶段实际投入的设备数量和最大可投入的设备数量、各审查阶段投入设备的平均费用、各审查阶段投入的非人员且非设备方面的费
用。
[0095]
三检制过程关键指标数据包括：自检、互检、专检、监理验收、人员配置、设备特征、审查频率。
[0096]
该施工过程三检制质量检查动态评价方法，包括以下步骤：
[0097]
s1、通过三检制各审查阶段审查数据获取模块，获取三检制各审查阶段审查数据；
[0098]
s2、通过三检制各审查阶段资源期望获取及优化模块，将三检制各审查阶段审查数据转换成三检制各审查阶段所需资源的期望值，并实现三检制实施过程的第一次最优资源配置；
[0099]
s3、通过三检制过程关键指标数据确定模块，获取三检制过程关键指标数据；
[0100]
s4、通过综合关联度矩阵建模块，构建弹性系数并将三检制过程关键指标数据建成综合关联度矩阵；
[0101]
s5、基于综合关联度矩阵，通过净原因水平和核心水平计算模块，计算三检制过程关键指标数据的净原因水平和核心水平；
[0102]
s6、通过直接影响关联矩阵构建模块将综合关联度矩阵与一个单位矩阵相加，并设置阈值将相加后的矩阵元素数值转化为0或1的表示方式，得到直接影响关联矩阵；
[0103]
s7、基于直接影响关联矩阵，通过层级关系划分模块，对三检制过程关键指标数据进行层次划分，得到三检制过程关键指标数据之间的层级关系；
[0104]
s8、基于三检制过程关键指标数据之间的层级关系，通过重要性分布优化模块分析三检制过程关键指标数据之间的重要程度，并实现三检制实施过程的第二次最优资源配置，完成三检制质量检查动态评价。
[0105]
步骤s2的具体方法包括以下子步骤：
[0106]
s2-1、根据公式：
[0107][0108]
得到三检制第i个审查环节第j次审查的资源期望q；其中min表示取最小值，p
i(j)
为第i个审查环节第j次审查所配置的检查人员数量，为第i个审查环节第j次审查配置的检查人员的人均费用，为第i个审查环节第j次审查投入设备数量，为第i个审查环节第j次审查投入设备平均费用，为第i个审查环节第j次审查非人员且非设备的投入费用，为第i个审查环节第j次审查的实际合格率；q为审查总次数；
[0109]
s2-2、在满足0《p
i(j)
《p
imax
,0《i《4,0《j《q,的条件下，循环求解三检制资源期望值，直到得到资源期望最小解；其中e
imax
为的最大值，p
imax
为p
i(j)
的最大值；
[0110]
s2-3、基于资源期望最小解对应的三检制各审查阶段审查数据，通过小数点进位方式去除冗余，得到优化后的三检制各审查阶段审查数据。
[0111]
步骤s4的具体方法包括以下子步骤：
[0112]
s4-1、根据三检制过程关键指标数据构建一个初始指标序列；
[0113]
s4-2、根据公式：
[0114][0115][0116][0117]
构建指标m和指标n之间的弹性系数e
mn
；其中为t2时刻初始指标序列第n个指标的值，为t1时刻初始指标矩阵第n个指标的值，为t2时刻初始指标序列第m个指标的值，为t1时刻初始指标矩阵第m个指标的值；
[0118]
s4-3、利用弹性系数的变化进行关联度取值，得到第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
，并构建初始关联矩阵a；
[0119]
其中关联度取值过程为：
[0120]
当0《|e
mn
|《1时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联小于第n个指标对于第m个指标的影响关联，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为a
nm
的倒数；其中a
nm
的计算过程与a
mn
相同(与步骤s4-1到步骤s4-3计算方法相同，在求解a
mn
之前需要求解a
nm
，是因为其值受到下标m和n的具体取值的影响)；
[0121]
当|e
mn
|＝1时，表示指标变化程度一致，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为1；
[0122]
当1《|e
mn
|《α时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联大于第n个指标对于第m个指标的影响关联，且未超出临界值α，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为2；
[0123]
当|e
mn
|≥α时，表示第m个指标对于第n个指标的影响关联大于第n个指标对于第m个指标的影响关联，且超出临界值α，第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
取值为3；
[0124]
当m＝n时，表示无弹性，对应的元素取值为0，即对角线上的元素取值为0；
[0125]
得到第m个指标与第n个指标的关联度a
mn
∈{1/3,1/2,0,1,2,3}；
[0126]
s4-4、根据公式：
[0127][0128]
得到规范化的初始综合关联度矩阵b；其中max为取最大值函数，a
mn
为初始关联矩阵a中第m行第n列的元素；
[0129]
s4-5、根据公式：
[0130]
c＝b(1-b)-1
[0131]
得到综合关联度矩阵c。
[0132]
步骤s5的具体方法包括以下子步骤：
[0133]
s5-1、根据公式：
[0134]
[0135][0136]
得到第m个指标的原因水平fm和结果水平gm；其中c
mn
为综合关联度矩阵c中第m行第n列的元素；
[0137]
s5-2、根据公式：
[0138]
nm＝f
m-gm,(m＝1,2,
…
,)
[0139]
得到第m个指标的净原因水平nm；
[0140]
s5-3、根据公式：
[0141]mm
＝fm gm,(m＝1,2,
…
,)
[0142]
得到第m个指标的核心水平mm。
[0143]
步骤s6的具体方法包括以下子步骤：
[0144]
s6-1、根据公式：
[0145]
h＝c i
[0146]
得到整体影响矩阵h；其中i为单位矩阵；
[0147]
s6-2、根据公式：
[0148]kmn
＝1 h
mn
≥ω (m,n＝1,2,
…
,)
[0149]kmn
＝0 h
mn
《ω (m,n＝1,2,
…
,)
[0150]
对相加后的矩阵进行数值转换，并得到直接影响关联矩阵k；其中h
mn
为整体影响矩阵h中第m行第n列的元素，k
mn
为直接影响关联矩阵k中第m行第n列的元素。
[0151]
步骤s7的具体方法包括以下子步骤：
[0152]
s7-1、选取直接影响关联矩阵k第g行中所有1元素构建集合rg，并选取直接影响关联矩阵k第g列中所有1元素构建集合sg；
[0153]
s7-2、判断rg＝rg∩sg是否成立，若是则判定集合rg中的元素为高层级致因维度，并划除该元素对应的第g行和第g列，直到完成每一行和每一列集合的判定，否则进行下一行集合的判定，直到完成每一行和每一列集合的判定；完成层级划分。
[0154]
步骤s8的具体方法为：
[0155]
将某个指标的原因水平作为该指标对其它指标的综合影响程度；将某个指标的结果水平作为其它不同指标对该指标的综合影响程度；将某个指标的净原因水平作为该指标对其它指标的净影响程度，原因水平和净原因水平值越大，表示该某个指标对其它指标的综合影响程度越大；将某个指标的核心水平值作为该指标对其它指标的影响和其它指标对该指标的影响的综合程度，核心水平值越大，表示该指标重要程度越高。
[0156]
当e
mn
＝0时，表示无弹性，基于专家系统，根据实际指标情况取值(或许是第m个指标对第n个指标没有影响关联，或许是第n个指标无变化)；此时a
mn
可能为任意值；
[0157]
当e
mn
＝∞时，基于专家系统，根据实际指标情况取值(或许是第m个指标对第n个指标没有影响关联，或许是第n个指标无变化)，此时a
mn
可能为任意值。
[0158]
在本发明的一个实施例中，构建一个“三检制”指标表，如表1所示：
[0159]
表1“三检制”指标表
[0160][0161]
得到初始关联矩阵a，如表2所示：
[0162]
表2初始关联矩阵a
[0163][0164][0165]
得到初始关联矩阵b，如表3所示：
[0166]
表3初始关联矩阵b
[0167][0168]
得到综合关联度矩阵c，如表4所示：
[0169]
表4综合关联度矩阵c
[0170][0171]
得到指标关联度计算表，如表5所示：
[0172]
表5指标关联度计算表
[0173]
[0174][0175]
得到整体影响矩阵h，如表6所示：
[0176]
表6整体影响矩阵h
[0177][0178]
当ω＝0.2时，得到直接影响关联矩阵k，如表7所示：
[0179]
表7直接影响关联矩阵k
[0180]
[0181][0182]
通过表5与表7分析可得，专检人员配置与监理审查频率这两个指标的重要程度最高。自检审查频率对其他指标的影响比较深。
[0183]
本实例中，高层次致因指标为专检人员配置a7和监理审查频率a
12
，对应的致因水平为：
[0184]
m7＝3.574，m
12
＝8.497
[0185]
对应权重为：
[0186][0187]
根据致因因素，制定相关的措施集，由专家制定各措施相对权重，确定各措施的综合权重。
[0188]
制定专检人员配置和监理审查频率措施集及权重，如表8所示：
[0189]
表8各因素对应优化方案表
[0190][0191]
以综合权重为依据，综合权重越高，优化级别越高，确定优化措施次序。
[0192]
结合综合权重，应该按照制定合适的监理审查计划、强化专检人员准入机制、制定合适的考核指标、对各岗位人员进行差异性培训、加强班组管理、采用合适的奖惩措施的顺序考虑优化。
[0193]
本发明针对“三检制”实时工作场景与审查作业效果的因素，以及工地数字化、智慧化带来的动态分析优势，结合各轮次过程审查和施工质量检查轮次数据特点，能够对“三检制”实施后指标进行统计，确定人员配置和设备特征，动态开展施工过程中影响质量的主要因素评价，确定整改工作，解决质量工作重点认定中不确定、不及时的问题。
[0194]
引入三检制并依托实时数据建立规划模型并通过致因分析进行优化的方法，提高质量工作水平认定的及时性与准确性，减少施工过程中的质量安全隐患，以便实现高品质工程建设的目标。