基于机械故障精细分析的引水隧洞施工进度仿真

现有考虑机械故障的施工进度仿真研究均采用机械的整个故障时长来反映故障影响,忽略了故障机械未能在原单元活动结束前完成维修,且剩余故障处理活动不影响施工进度的情况,因此难以保证施工机械故障分析的准确性.本研究对引水隧洞施工机械因故障退出工作、维修后重新投入使用的全过程进行精细模拟追踪,提出基于机械故障精细分析的引水隧洞施工进度仿真方法.首先,在仿真过程中追踪各施工机械的运行轨迹,并确定机械故障时刻;其次,通过分析故障处理时间与剩余单元活动的关系,确定机械故障类型;再者,推导不同机械故障类型下单元活动延误时间的计算公式,以精细分析机械故障的影响后果;最后,通过施工仿真方法获得机械故障影响下的隧洞开挖进度,并通过敏感性分析获得不同施工机械故障对进度影响的敏感指数.研究结果表明,相较于现有考虑机械故障的施工进度仿真方法,该方法可在精细分析施工机械故障的基础上,获得更符合工程实际的仿真进度.     

基于RBF神经网络算法的连拱隧道围岩变形预测方法研究

利用径向基函数前馈式神经网络的特性，构建了连拱隧洞围岩变形的预测模型，并利用Matlab工具对模型进行求解。最后的工程实例对文章的方法进行了检验，其结果表明，此方法具有求解速度快，结果更为优化、预测效果更好等优点。     

基于遗传算法的工程项目投资综合优化探讨

利用多目标优化理论、多属性效用函数理论建立了工程建设项目工期、成本和质量的综合均衡优化模型，在网络计划技术的基础上，用遗传算法对模型进行求解，可以得到最满意的决策方案和多个近似满意的备选方案，作为工程建设项目投资综合控制的目标。并应用实例对模型的可行性和实用性进行了验证。     

DamVSIS可视化仿真系统在混凝土坝施工中的应用

仿真技术在辅助大坝设计和施工决策中发挥着重要作用,但时仿真计算模型及成果提交的有效性问题始终是研究的两个难点．为此。运用可视化技术,开发了DamVSIS大坝施工可视化仿真系统,能够进行有效的模型验证,确保仿真计算成果真实有效,同时借助可视化技术的信息表达,特别是真三维的地形环境与实体,为决策者直观、快捷地掌握多参数环境的系统信息提供支持,实戢证明其效果是显著的．     

基于随机赋权法的水电项目综合评价方法及其应用

针对大型水电项目建设的特点,提出了水电项目的多目标综合评价方法.该方法采用随机赋权法确定权重,并与Monte-Carlo法模拟相结合,分析权重的变化对综合评价结果的影响,并可进行多方案比较分析.将该方法应用于金沙江乌东德水电站的正常蓄水位选择,结果表明该方法是可行的,可为规划阶段项目方案的选择提供决策依据.     

考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真

传统大坝施工仿真将仓面碾压施工简化为单一的、确定的过程,主要通过调整机械配置以达到较为理想的施工进度.然而实际施工过程受到多种因素影响,例如碾压机的行驶状态和铺料、压实厚度等参数,均难以用设计阶段的施工参数进行仿真过程描述.基于此,本文提出了考虑仓面实时监控厚度影响的堆石坝仓面施工仿真方法.首先,对仓面实时监控获取的碾压机施工参数和仓面铺料厚度进行分析,获得其参数分布规律,作为仿真施工参数,并结合离散时间仿真方法和改进的Monte Carlo随机抽样方法建立了心墙堆石坝仓面施工仿真模型;其次,建立了碾压参数与压实厚度之间的数学关系,并根据仿真中仓面模拟的铺料厚度和碾压情况得出仿真中仓面的压实厚度;最后,建立基于仓面厚度影响的堆石坝仓面施工仿真的数学模型,并以中国西南某在建心墙堆石坝为例,进行施工仿真.仿真结果表明,本方法与实际施工进度偏差为3.59%,,与传统施工仿真偏差为7.90%,,二者相比,本方法能够更加真实地反映现场实际施工进度,通过对比分析,不考虑仓面厚度会对施工进度造成4.90%,的影响,因此仓面厚度对施工进度造成的影响不可忽视.本文提出的优化仿真模型能够为现场施工进度分析、工程决策和施工管理提供技术支持.     

心墙堆石坝仓面施工进度动态控制

联合仓面施工进度仿真模型和仓面施工质量实时监控模型,综合考虑施工现场各项影响因素,提出了心墙堆石坝仓面施工进度动态控制模型,通过对仓面施工方案的优化以及对施工过程的施工进度偏差实时分析和反馈,从而实现仓面施工进度的事前、事中控制。将该施工进度动态控制模型应用到某心墙堆石坝,通过对心墙区某仓面进行多方案优化仿真分析,给出仓面施工事前控制推荐优化方案;当实际施工进度滞后时,仓面施工仿真模型根据当前仓面施工面貌进行动态更新并仿真,给出仓面施工事中控制推荐优化方案,从而保障仓面施工进度。应用结果表明,实际施工方案与仿真推荐方案一致,且二者仅相差23 min,实现了仓面施工进度的有效控制。该反馈模型能够及时给出合理的优化施工方案,从而实现对现场施工进度偏差的有效控制,为心墙堆石坝填筑进度提供保障。     

遗传算法的改进及其在水库优化调度中的应用研究

遗传算法是通过对样本中个体的不断改进来寻找各类问题的最优解。由于标准遗传算法（SGA）存在收敛性及个体适应度求解方面的困难，在研究中，通过对SGA中遗传算子改进，特别是对选择算子的改进，提出了一种改进遗传算法（AGA），并将它应用于水库优化调度中。改变通常以水位变化序列为基础的遗传算法编码方案，通过数组存储水库库容状态，并以各库容状态对应的数组下标为基础进行遗传算法编码，通过实例，表明AGA对水库优化调度问题具有良好的适应性，同时结合数组存储理论的遗传算法编码方法简化了水库优化调度遗传算法的实现过程。     

溪洛渡施工总布置三维动态可视化图形仿真研究

溪洛渡水电站是在金沙江拟建的最大水电站，为直观准确地描述其施工总布置设计所涉及的各施工环节之间复杂的动态空间关系，将施工总布置系统分为若干子系统，对整个设计施工过程进行动态可视化图形仿真研究。设计3维动态图形仿真数据流向，将溪洛渡施工总布置动态图形仿真数据分为空间数据和属性数据，以GIS为平台组织数据结构，构造施工总布置3维动态可视化数字模型；在3维动态可视化数字基础上实现施工总布置3维动态可视化图形仿真演示和动态图形仿真数据可视化查询，给施工总布置设计与决策提供一个科学、直观的可视化分析途径。