艰险山区铁路桥梁与四电工程技术接口管理协同度评价研究

时间：2024-07-28

任银龙胡所亭班新林鲍学英王琳洪妍妍

1.兰州交通大学土木工程学院，兰州730070；2.中国铁道科学研究院集团有限公司，北京100081；3.高速铁路轨道技术国家重点实验室，北京100081

艰险山区地形地貌复杂，地质灾害频发，气候极端恶劣，这类地区铁路工程具有桥隧占比高、行车区域跨度大、设施设备维护难度高等特点，建设时面临诸多挑战［1］。铁路工程建设经历多个阶段，涉及众多专业，使得艰险山区铁路工程建设存在许多复杂的技术接口，且接口之间相互影响和制约。桥梁与四电（通信、信号、电力、电气化）工程技术接口数量多，类型复杂且综合性强，技术接口管理难度大。若管理不到位，易造成工程返工、成本增加、工期延迟等问题。

国内外学者对接口管理做了大量研究，文献［2］对工程项目设计过程的管理提出过程-参数-接口（Process-Parameter-Interface）模型，用该模型解决设计管理中的接口问题。文献［3］通过多级接口管理矩阵跟踪解决工程接口问题，并提出了基于多级接口管理矩阵方法的接口管理矩阵信息系统。文献［4］对工程项目不同参与方之间的接口关系进行了探讨，认为接口问题会对项目的进度及质量产生负面影响；并从财务问题、不恰当的合同和规范、环境问题以及其他问题四个方面分析了19个接口问题，评估了这四类问题严重程度与参与方的联系程度。文献［5］通过信息化管理手段规范各参建单位职责，解决了高速铁路四电接口在施工过程中的管理短板和质量问题。文献［6］提出了系统集成接口管理的基本方法、接口管理程序和系统集成接口总图、接口状态显示图等管理工具，并形成一套接口管理程序和技术规范。

目前，现有研究只是整体上对铁路工程接口管理提出理论性的方法和手段，且多为经验总结，缺少对特殊环境、特殊工程的技术接口管理研究，对桥梁与四电工程技术接口管理的相关理论及方法鲜有涉及。

本文以地质条件复杂、环境恶劣的艰险山区铁路桥梁与四电工程为研究对象，利用协同熵模型对其技术接口管理协同度进行评价，通过评价结果找出桥梁与四电工程技术接口管理中的薄弱环节，为艰险山区铁路桥梁与四电工程技术接口的重点管理方向提供指导，也为提高铁路桥梁与四电工程技术接口管理水平提供一种新思路。

1 技术接口管理协同度评价指标体系

为全面识别桥梁与四电工程技术接口，首先利用解释结构模型［7］（Interpretative Structural Model，ISM）对桥梁与四电工程子系统进行划分，根据桥梁与四电工程的施工工艺及特点，并参考相关文献［8］，识别出桥梁与四电工程技术接口（表1）。以技术接口为基础，从技术属性、责任属性、时间属性和空间属性四个方面出发［9］，细化分析影响各技术接口管理属性的管理因素，构建桥梁与四电工程技术接口管理协同度评价指标体系（图1）。桥梁与四电工程技术接口管理属性及具体内容见表2。

表1 桥梁与四电工程技术接口

图1 桥梁与四电工程技术接口管理协同度评价指标体系

表2 桥梁与四电工程技术接口属性及具体内容

2 基于博弈论的组合赋权模型

2.1 IGAHP法确定主观权重

改进的群体层析分析（Improved Group Analytic Hierarchy Process，IGAHP）法是在层次分析法的基础上引入欧式距离［10］。根据各专家的决策值计算欧式距离，并加权得到各专家与其他专家决策相似度，以弱化不同专家之间的分歧对评价结果的影响，最终集结所有专家的决策得到比较合理的权重。

以改进的层次分析法为基础，专家根据各技术接口管理属性协同度及管理因素协同度重要性进行排序，并将排序结果转化为判断矩阵，利用IGAHP法计算各指标的权重。

设a和b为技术接口管理协同度评价指标x和y的重要度排序。若a＞b，则两者的比较值为1∕(a-b+1)；若a＜b，则两者的比较值为(b-a+1)。可用判断矩阵A（l）表示。

式中：n为评价指标的个数；m为专家个数；a(l)ij为第l位专家给出的评价指标xi相对评价指标xj重要度的比较值，a(l)ij越大，表明评价指标xi比评价指标xj越重要。

根据A（l）的最大特征值对应的特征向量λl，可以得到各评价指标的主观权重w（l）：

专家g和专家h评价值差异程度用欧式距离dgh表示，即

式中：w(g)i，w(h)i分别为专家g和专家h对评价指标xi的评价值；w(g)，w(h)分别为专家g和专家h的评价值。

dgh满足：dtt=0，dgh=dhg≥0。dtt为同一专家对同一评价指标评价值的差异程度，dhg和dgh为g、h两位专家对同一评价指标评价值的差异程度，二者数值相等。dgh越小，表明两位专家对同一评价指标的重要度判断越接近。若dgh=0，则表明两位专家对该评价指标的重要度判断完全一致。

第l位专家的评价值与其他所有专家评价值的相近程度用dl表示，则

式中：dlj为第l位专家与第j位专家评价值的差异程度。

由此可得，第l位专家的权重系数λl为

综上可得IGAHP法确定的主观权重W主为

2.2 熵值法确定客观权重

熵值法（Entropy Method，EM）是一种客观赋权法，该方法根据各评价指标所包含信息量大小的差异程度进行赋权。

基于n个评价指标的输出熵计算客观权重［11］，第i项评价指标的输出熵HiE为

式中：q为参与协同指标的个数；fq为第q个评价指标的协同关系链数；f为评价指标协同关系链总数。

由于0＜fq∕f≤1，那么0≤fq∕f（lnfq∕f）≤lnq，则有0＜HiE≤1，得到差异系数γ为

因此，各评价指标客观权重W客为

2.3 基于GT的组合权重

博弈论（Game Theory，GT）考虑了主客观权重之间的冲突性，通过寻找两者之间的最小化偏差寻求折衷值，达到主客观之间互动决策的效果，从而使组合权重达到最优［12］。具体步骤如下。

设α1，α2是主客观权重的加权系数，L为评价指标赋权方法的种类，则组合权重W为

为求解最优权重加权系数，引入对策模型：

根据矩阵微分性质，得到式（11）的最优一阶导数条件为

根据式（12）得到α1、α2并进行归一化处理：

优化后指标的加权组合权重W*为

3 技术接口管理协同度评价模型

熵值的大小反应了系统的有序程度，熵值越大，系统的混乱程度越高，协同度越低；熵值越小，系统的有序度越高，协同度也越高［13］。通过协同度的高低反应技术接口管理的协同情况。

Shannon［14］将系统S内存在多个离散事件S={E1，E2，…，En}中每个事件的随机出现概率P={p1，p2，…pn}的信息熵（即信息总量）Hs定义为

假设fq为桥梁与四电工程技术接口管理中第q个指标的协同关系链数，且共有n个参与协同的指标，则技术接口管理协同关系链数为

若p(fq)=fq∕f，根据信息熵的函数关系，桥梁与四电工程技术接口管理协同熵H为

通过不同指标之间的协同度可以反映其协作关系，可用矩阵表示为

如果评价指标x与y之间或其本身存在协调与匹配关系，即x与y两评价指标能够产生积极的协同效应，将这样的关系记为1，反之记为0。由于x和y之间的协同关系与y和x之间的协同关系是相同的，因此协同矩阵是对称的，用矩阵表示为ε=[Ti，Tj]n×n=(μij)n×n，Ti和Tj均为技术接口管理属性，即

式中：μij或μji表示技术接口管理评价指标xi与xj之间的协同关系，并且μij=μji。

当i=j时，即为矩阵对角线μii，表示评价指标自身协同情况。若μij=1，技术接口管理评价指标xi与xj协同，若μij=0，技术接口管理评价指标xi与xj不协同。

若技术接口管理属性或管理因素之间具有协同关系，h（i，j）为Ti与所有关联Tj协同链的一个节点，所有协同节点总数为k，Ti协同链上的节点集合为h=[(Ti，T1)，(Ti，T2)，…(Ti，Tj)]，j≤n，则各技术接口管理属性及管理因素之间的协同熵为

式中：ku为具有协同效应的协同中心点个数；Tij为影响技术接口管理属性的管理因素。

协同熵既存在于一个系统内部，也存在于不同的系统之间。因此在技术接口管理协同度评价体系中，对于技术接口管理因素，只考虑彼此之间的协同熵，而对于技术接口管理属性，还须考虑其内部协同熵。技术接口管理属性内部协同熵H2(Ti)为

式中：wij为各技术接口管理因素权重。

技术接口管理属性协同总熵H(Ti)为

设H(Tij)max为各技术接口管理因素中的最大协同熵，则技术接口管理因素的协同度C(Tij)为

技术接口管理属性之间的协同度C1(Ti)为

式中：H1(Ti)max为各技术接口管理属性中的最大协同熵。

技术接口管理属性内部协同度C2(Ti)和技术接口管理属性整体协同度C(Ti)分别为

式中：[H1(Ti)+H2(Ti)]max为技术接口管理属性中整体最大协同熵。

根据技术接口管理属性协同度可得桥梁与四电工程技术接口管理整体协同度C(T)为

式中：Wi为各技术接口管理属性综合权重。

根据文献［15］，将系统间的协同度划分为6个等级，见表3。

表3 技术接口管理协同度等级

4 实例分析

4.1 工程概况

选取拉林（拉萨—林芝）铁路绒乡雅鲁藏布江特大桥与其四电工程作为研究对象进行分析。绒乡雅鲁藏布江特大桥位于雅鲁藏布江中游河谷区，桑日县绒乡境内，为跨江大桥，全长4 615.57 m，有26孔48 m简支箱梁，采用节段预制、胶接缝、造桥机拼装施工；另有约300 m地段须涉水施工，施工水深约5～8 m。该区域气候环境恶劣、地质灾害频发，地形地貌复杂，使得该地区桥梁与四电工程的施工难度增加，也为技术接口的实施和管理增加了许多困难。因此，有必要对该桥梁与其四电工程技术接口管理协同度进行分析，有助于提高桥梁与四电工程技术接口管理水平。

4.2 评价指标主观权重的确定

邀请9名铁路桥梁与四电工程方面专家并分3组对各级指标的协同度重要性进行排序，协同度越高，则排序越靠前，反之靠后。排序结果见表4。

表4 各级指标重要性排序

根据排序结果及改进的层次分析法，计算各层指标判断矩阵。以一级指标为例，计算判断矩阵如下：

通过改进的层次分析法法算出各组专家对各技术接口管理协同度一级评价指标的权重后，根据式（1）—式（6），利用MATLAB计算得到各级指标主观权重，见表5。

表5 各级指标主观权重

4.3 评价指标客观权重的确定

根据桥梁与四电工程技术接口管理属性及管理因素的协同情况，建立各级指标之间的协同关系矩阵，设技术接口管理属性T1、T2、T3、T4之间的协同关系矩阵ε=[Ti，Tj]4×4=(μij)4×4。同理，各二级指标之间协同关系矩阵ε1=[T1i，T1j]3×3=(μij)3×3，ε2=[T2i，T2j]4×4=(μij)4×4，ε3=[T3i，T3j]4×4=(μij)4×4，ε4=[T4i，T4j]3×3=(μij)3×3。3组专家通过判断各级指标之间的协同情况得到协同关系矩阵如下：

根据协同关系矩阵计算各技术接口管理因素的协同熵及协同度。如根据式（20）计算得到T12的协同熵H（T12）=-（2∕3）ln（2∕3）=0.270 3，结合式（23）可得C（T12）=1-0.270 3∕0.346 6=0.220 1。二级指标之间协同熵及协同度见表6。

表6 二级指标之间协同熵及协同度

根据式（7）和式（8）计算各二级指标的输出熵及差异系数，见表7。

表7 二级指标输出熵及差异系数

根据以上分析结果，由式（9）计算出各指标的客观权重，见表8。

表8 各级指标客观权重

4.4 评价指标综合权重的确定

根据表5和表8及式（10）—式（14），利用MATLAB计算各指标的组合权重，见表9。

表9 各级指标综合权重

4.5 协同度计算

根据式（20）及式（24）可得一级指标之间的协同熵及协同度，见表10。

表10 一级指标之间协同熵及协同度

根据表6，结合式（21）和式（25）得到一级指标内部的协同熵及协同度，见表11。

表11 一级指标内部协同熵及协同度

根据表10和表11及式（26）可得各一级指标整体协同熵及协同度，并根据整体协同度计算结果，对照表3，得到桥梁与四电工程技术接口管理属性协同度评价等级，见表12。

表12 一级指标整体协同度

根据表12及式（27）可得桥梁与四电技术接口管理整体协同度C（T）=0.686 8，对照表3可知桥梁与四电工程技术接口管理协同等级为基本协同。

综上，绒乡雅鲁藏布江特大桥与四电工程技术接口管理整体处于基本协同状态，其中空间属性协同度最高，处于高度协同状态；技术属性协同度较高，处于良好协同状态；时间属性协同度较低，处于弱协同状态；而责任属性协同度最低，处于极弱协同状态。这说明在艰险山区铁路桥梁与四电工程技术接口管理中，不同参与方之间的责任界定及信息沟通是接口管理中最薄弱的环节。因此，在艰险山区铁路桥梁与四电工程技术接口管理中，须提高对该环节管理的关注度，严格明确各参与方之间及内部各职能部门的责权关系，通过制定严密合理、清晰完整的管理体系及组织结构，保证责任清晰、权责合理分配，消除责任的灰色地带。可以通过构建基于网络的信息化平台，提高各参与方之间的信息沟通效率。另外，不同工作任务之间的时间搭接也是桥梁与四电工程技术接口管理的薄弱环节。因此，在铁路工程总体进度计划的基础上，应尽可能细化桥梁与四电工程技术接口实施的进度计划，并从资源配置、逻辑关系等方面理清子系统间进度计划中的接口冲突，保证总工期目标的实现。