【摘 要】
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线性工程是国家建设的重要元素,包含公路、铁路建设等众多关乎国民经济的重点建筑工程项目。尽管国内线性工程建设如火如荼,目前却未能充分利用已有的大量历史施工案例为设计人员在未来建设项目中提供科学有效的决策支持,国内外对于施工方案智能生成的方法研究也较为欠缺。因此,借助历史案例知识和工艺规范知识,结合新工程的勘测数据,研究如何面向线性工程建设需求以智能化手段生成施工方案具有重要的实践价值和理论意义。线性
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线性工程是国家建设的重要元素,包含公路、铁路建设等众多关乎国民经济的重点建筑工程项目。尽管国内线性工程建设如火如荼,目前却未能充分利用已有的大量历史施工案例为设计人员在未来建设项目中提供科学有效的决策支持,国内外对于施工方案智能生成的方法研究也较为欠缺。因此,借助历史案例知识和工艺规范知识,结合新工程的勘测数据,研究如何面向线性工程建设需求以智能化手段生成施工方案具有重要的实践价值和理论意义。线性工程区别于非线性工程的主要特征是它的空间分布上的线性、施工活动的连续性与重复性。基于这些突出特征,本文提出了施工方案智能生成的总体框架,其中包含工程知识库与主处理模块。工程知识库由工程案例库与施工工艺库两个部分组成。而主处理模块则涵盖工作分解结构生成、进度计划编制与不确定性分析等三个部分。针对工作分解结构生成,本文开发了基于案例推理的工作分解结构生成算法。通过极端随机树算法利用历史工程数据为案例描述选取了合适的特征属性集,并设计了解决方案的工作分解结构数据存储形式;采用6)-最近邻算法进行案例检索;针对工作分解结构的树形结构特征,将树核的概念引入案例学习,以便新案例解决方案与历史案例解决方案的相似性度量,减少案例库的冗余。在实验中同样利用了树核的概念对工作分解结构生成的案例描述、案例检索效果进行了评估。实验结果显示算法在本文所运用的小型案例库中具有较好的检索效果。不确定性分析部分在已有的针对线性工程的进度计划编制方法——线性计划法的基础上,提出了将其进度计划映射到不确定性活动网络的方法。基于此构建不确定性活动网络模型,结合贝叶斯网络理论,开发了关于工期估计的不确定性分析方法。结合两个公路工程项目实例,运用本文提出的方法进行了不确定性分析。实验结果表明,通过不确定性分析,可及时发现现有进度计划所存在的延期风险,并提供计划调整思路,保障施工进度。
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