由于经济的高速发展,我国已成为世界上升降机保有、需求、制造和使用的大国。施工升降机作为直接为人服务的特种设备,其使用数量不断增多,升降机重大安全事故也呈上升趋势。本文主要针对建筑用施工升降机的以上特点对施工升降机进行安全评价,开展的主要工作如下。本文从升降机的属性和安全要求出发进行危险源识别,利用鱼刺图分析法、LEC评价法评价出升降机重大危险源,并提出可行性的控制方案。采用THEBP法对升降机人机系统中人员的可靠性进行分析,并提出了减少人为差错发生的方法。通过事故树分析、事件树分析、模糊数学综合评判法、BP神经网络方法等多种评价方法的比较发现,BP神经网络方法是更为简便、科学的方法。首先,本文将施工升降机安全的相关影响因素作为因素集,然后,应用BP(Back Propagation)人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)模型,利用MATLAB神经网络工具箱,对样本数据进行仿真,接着采用训练好的网络对施工升降机的安全情况进行评价。风险控制是安全评价的基本初衷和最终目的,本文主要从对事故的事前、事中、事后对于施工升降机的风险控制进行分析,保证风险控制的有效性。提出了降低风险的安全措施,并分析了升降机安全投资的合理度。基于MATLAB的BP人工神经网络方法应用于建筑用升降机施工安全评价取得了良好的效果,该方法具有运算速度快,不需要传统繁琐编程,只需了解学习训练函数的调用方法,提高了安全评价的效率。实际应用证明,利用BP神经网络进行施工安全评价预测,能协助广大的安全人员对普遍使用的施工升降机做好全面安全评价。因此,将BP神经网络用于施工升降机安全评价具有良好的评价效果和重要的实用价值。