水电工程施工进度优化及控制方法研究

【摘要】：大型水电工程由于工期长、投资大、工序多、施工条件复杂,且极易受自然条件影响,因而制定其施工进度计划是一项庞大的系统工程,而这也是施工组织设计的难点。同时,缺少切实有效的施工进度优化理论与方法也制约着施工管理水平的提高。本文针对水电工程施工进度的优化及控制方法进行了理论分析与应用研究,主要工作和成果如下: 1.提出了基于仿真的施工进度S型曲线管理方法。本文将系统仿真技术与体现完成工程百分比的施工进度S型曲线相结合,以多次对施工系统仿真所得结果绘制出一组S型曲线簇,即非确定型S型曲线,并与实际施工进度进行比较分析,以此进行施工进度管理。同时,针对此方法在堆石坝施工管理中的应用,还对以下三个方面进行了研究: (1)土石方动态调配规划。规划中充分而细致地考虑了调配中所受到的约束条件及人为干预因素,建立了土石方调配问题的数学模型,并采用线性规划单纯形法进行求解,同时编制了较为通用的土石方平衡调配软件。 (2)提出了施工有效天数的权马尔可夫(Markov)预测方法。此方法基于现有的历史降雨资料,经统计分析出各月中降雨影响下的施工无效天数,考虑各统计年相邻月间降雨的相关性,采用权马尔可夫和随机模拟的方法预测出未来年内各月的施工无效天数,并最终转化为各月的施工有效天数。 (3)堆石坝施工过程一体化仿真。以循环网络模拟技术为基础,并对模型进行改进,首次将运输上坝和坝面填筑两个子系统有机结合起来进行一体化仿真。通过仿真得出的施工参数绘制出基于仿真的堆石坝施工进度S型曲线,以此辅助进行大坝施工进度的管理与控制。 2.考虑资金时间价值影响下的资源均衡优化。为了有效地利用建设资金,需要考虑资金的时间价值及资金的均衡投入。本文在分别建立各自优化数学模型基础上,首次将考虑资金时间价值的动态投资和资源的均衡优化结合起来,建立了综合优化的数学模型,并采用遗传算法进行优化求解。 3.提出了水电工程建设工期-费用-质量的遗传算法综合优化。将各活动质量进行量化处理,整个水电工程的质量表征为各活动质量的某种函数,连同工期、费用一起建立了三者综合优化的数学模型。同时,为寻找出成本低、工期短、质量高这样的一个平衡点,结合遗传算法的智能搜索寻优技术,提出了三者综合优化的定量方法。 【关键词】：施工进度 S型曲线 土石方调配 Markov预测 资源均衡 质量 优化
【学位授予单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：F224
【目录】：

• 第一章 绪论9-25
• 1.1 施工进度计划管理概述9-13
• 1.1.1 施工进度计划的分类9-10
• 1.1.2 施工进度计划管理与控制方法10-13
• 1.2 本文研究内容13-21
• 1.2.1 S 型管理曲线13-16
• 1.2.2 网络计划优化16-19
• 1.2.3 施工系统仿真技术19-21
• 1.3 本文研究思路21-25
• 第二章 基于仿真的施工进度 S 型曲线管理方法25-42
• 2.1 S 型曲线概述25-28
• 2.1.1 S 型曲线的一般数学模型25-27
• 2.1.2 S 型曲线作图27-28
• 2.2 确定型S 型曲线28-31
• 2.2.1 时间、费用与进度集成的S 型曲线28-29
• 2.2.2 赢得值曲线29-31
• 2.3 基于仿真的施工进度S 型曲线管理方法31-37
• 2.3.1 进度S 型曲线31-33
• 2.3.2 基于仿真的施工进度S 型曲线33-34
• 2.3.3 基于仿真的施工进度S 型曲线预测34-36
• 2.3.4 与“香蕉”曲线的异同36-37
• 2.4 实例研究37-41
• 2.4.1 实例概述37-38
• 2.4.2 基于仿真的施工进度S 型曲线的生成38-41
• 2.5 本章小结41-42
• 第三章 土石方动态调配规划研究42-57
• 3.1 概述42-43
• 3.2 土石方动态调配数学模型43-49
• 3.2.1 模型准备43-44
• 3.2.2 数学模型44-47
• 3.2.3 土石方动态调配原则47-48
• 3.2.4 土石方动态调配流程48-49
• 3.3 工程实例49-52
• 3.3.1 土石方调配分析50-51
• 3.3.2 土石方调配数据准备51-52
• 3.3.3 土石方调配成果52
• 3.4 本章小结52-57
• 第四章 基于仿真的堆石坝施工进度 S 型曲线管理方法57-81
• 4.1 堆石坝施工过程仿真57-59
• 4.1.1 改进的循环网络模型58
• 4.1.2 一体化仿真程序设计58-59
• 4.2 堆石坝施工可视化仿真系统59-62
• 4.2.1 基于GIS 的可视化技术59-60
• 4.2.2 基于GIS 的三维动态演示方法60-61
• 4.2.3 堆石坝施工可视化仿真系统的构成61-62
• 4.3 施工有效天数的MARKOV 预测62-69
• 4.3.1 MARKOV 过程简介63-64
• 4.3.2 施工有效天数的权MARKOV 预测64-65
• 4.3.3 实例分析65-68
• 4.3.4 施工有效天数的月分布处理68-69
• 4.4 工程实例研究69-80
• 4.4.1 实例概况69
• 4.4.2 仿真成果分析69-71
• 4.4.3 基于仿真的堆石坝施工进度S 型曲线71-80
• 4.5 本章小结80-81
• 第五章 考虑资金时间价值影响下的资源均衡优化81-92
• 5.1 引言81-82
• 5.2 考虑资金时间价值影响下的资源均衡优化模型82-85
• 5.2.1 考虑资金时间价值的资源优化模型82-83
• 5.2.2 资源均衡优化模型83-84
• 5.2.3 考虑资金时间价值影响的资源均衡优化模型84-85
• 5.3 模型求解的遗传算法85-88
• 5.3.1 遗传算法概述85-87
• 5.3.2 模型的遗传算法求解87-88
• 5.4 实例分析88-90
• 5.4.1 单个寻优结果88-89
• 5.4.2 综合优化分析89-90
• 5.5 本章小结90-92
• 第六章 水电工程建设工期-费用-质量综合优化92-110
• 6.1 前言92-97
• 6.1.1 问题的提出92-93
• 6.1.2 基本概念93-94
• 6.1.3 工期与成本的关系94-96
• 6.1.4 工期与质量的关系96-97
• 6.2 工期-费用-质量综合优化的遗传算法97-101
• 6.2.1 工期-费用-质量综合优化的数学模型97-99
• 6.2.2 问题的遗传算法求解99-101
• 6.3 实例研究101-109
• 6.3.1 实例参数101-102
• 6.3.2 计算结果分析102-107
• 6.3.3 算法分析107-109
• 6.4 本章小结109-110
• 第七章 结束语110-113
• 参考文献113-119
• 发表论文和参加科研情况说明119-121
• 致谢121-123

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