在我国大规模的城市地铁建设过程中存在多种不确定性风险因素，使得地铁施工安全事故频发。尤其是盾构刀盘作为盾构机的关键核心部件，其可靠性关系到整个盾构施工能否顺利进行。因此，研究地铁施工风险管理及盾构刀盘失效风险诊断具有重要的工程应用价值。　　本文基于贝叶斯网络（Bayesian network，BN）理论提出一种地铁施工风险管理的新方法。该方法基于专家群决策确定地铁施工过程中存在的主要风险因素及其相互间的影响关系拓扑图，同时结合 noisy-or gate模型和专家法指定网络条件概率表，然后运用贝叶斯推理进行地铁施工风险发生概率及成因机理分析，最后基于互信息指数法进行敏感性分析确定影响最突出的致险因素。同时，本文对盾构刀盘失效的形式与故障机理进行了系统性的梳理与分析，然后借助贝叶斯网络在事件多态性、逻辑关系不确定性定量表达及多态变量推理方面的优势，构建了基于多态贝叶斯网络的土压盾构刀盘失效故障诊断模型，并以武汉地铁七号线东方马城站～长丰站区间盾构隧道为例，预测出该工程盾构刀盘失效风险事故的风险等级，基于反向诊断推理得到关键致险路径及关键致险因素，并提出了针对性的风险应对策略。　　研究结果表明：贝叶斯网络能够有效表达复杂系统中风险事件的多态性、逻辑关系的不确性以及风险信息的不确定性等特点，本文将其应用于地铁施工风险管理以及盾构刀盘失效风险故障诊断是可行的且具备较大的工程应用价值。