CN113656975A - 用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法和装置和设备 - Google Patents
用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法和装置和设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，包括：获取气象参数和现场施工参数，将气象参数和现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；获取施工进度计划和约束条件，并根据施工进度计划、约束条件、气象参数和现场施工参数，构建施工进度仿真模型；基于施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对仿真施工进度与施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。本发明能够获知气象参数对于面板堆石坝施工功效的影响，并基于气象参数得到施工进度仿真模型，得到仿真施工进度和计划施工进度的偏差预警，从而为现场施工进度的反馈控制提供数据支持。
Description
技术领域
本发明属于施工进度分析技术领域，具体涉及一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法、装置和设备。
背景技术
作为一种重要坝型，面板堆石坝由于具有工程量相对较小和施工效率高等优点，在我国水利水电工程中得到了广泛应用，例如玛尔挡、羊曲、锅浪翘和金川等水利工程。同时随着我国水利水电工程的发展，当前工程建设的核心正逐步向高寒高海拔地区发展。高寒高海拔地区施工环境恶劣且气候条件复杂，设备和机械降效明显，如何针对高寒高海拔地区面板堆石坝施工进度进行实时分析，为现场施工资源分析与控制提供基础，是当前众多工程面临的重要考验。
为了能实现高寒高海拔地区面板堆石坝施工进度的有效分析，目前已有较多的施工进度仿真分析方法，主要包括施工全过程仿真、基于实时监控的施工进度仿真以及施工进度分期优化等。然而以上方法主要是根据施工规范或工程经验进行分析，部分研究以现场实测数据为基础，通过数据分析手段建立施工仿真参数进行分析。然而高寒高海拔地区的气候条件复杂，天气变化多端，不同的气象条件对于机械的运行状况和道路的运输速率都有很大影响，上述方法无法适用于高寒高海拔地区的施工进度分析。
发明内容
本发明的目的是提供一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法、装置和设备，用于解决现有技术中的面板堆石坝施工进度分析方法无法适用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进行分析的问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
第一方面，本发明提供一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，包括：
获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
在一种可能的设计中，还包括：
根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
在一种可能的设计中，还包括：
将所述气象参数、所述现场施工参数、所述施工进度计划和所述约束条件存储在基础数据库中。
在一种可能的设计中，获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型，包括：
获取气象参数和现场坝料运输速度；
将所述气象参数和所述现场坝料运输速度作为训练集，输入到所述神经网络训练模型中进行训练，得到基于气象因素的坝料运输速度预测模型。
在一种可能的设计中，获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型，包括：
获取后续资源配置计划、施工强度计划、现场实际施工资源配置以及道路运输能力约束；
以面板堆石坝的实时形象面貌作为仿真初始条件，并将所述后续资源配置计划、现场实际资源配置、所述道路运输能力约束、实际施工功效以及气象参数作为仿真参数，构建施工进度仿真模型；
其中，所述施工进度仿真模型的计算公式如下：
其中，Ii为i区施工强度，
为i区机械j的施工功效，
为施工机械数量，n为机械种类，Ni为近期i区施工强度，R为道路最大运输功效，
为i区机械j的数量，w为气象预测参数。
在一种可能的设计中，基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型，包括：
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度分级预警模型；
其中，所述施工进度分析预警模型的计算公式如下：
其中，Is为仿真施工进度，Ir为计划施工进度，A为预警强度，
为第一预警等级。
在一种可能的设计中，根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型，包括：
根据计划施工功效、实际施工机械功效、计划施工资源配置以及实际施工配置，构建施工资源匹配预警模型；
其中，所述施工资源匹配预警模型的计算公式如下：
其中，
为施工对象i的计划施工工效，
为在施工对象i中进行作业的j实际施工机械工效，
为计划施工资源配置，
为实际施工资源配置，
为预警强度，
为第二预警等级。
第二方面，本发明提供一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析装置，包括：
第一模型构建模块，用于获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
第二模型构建模型，用于获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
第三模型构建模块，用于基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
在一种可能的设计中，还包括：
第四模型构建模块，用于根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
第五方面，本发明提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
有益效果：
本发明通过获取气象参数和现场施工参数，将气象参数和现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型，从而获知气象参数对于面板堆石坝施工功效的影响；通过获取施工进度计划和约束条件，并根据施工进度计划、约束条件、气象参数和现场施工参数，构建施工进度仿真模型，从而可以实现对施工进度的仿真模拟，通过施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型，从而为现场施工进度的反馈控制提供数据支持。
本发明通过施工进度计划和现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型，从而针对现场施工机械不足进行预警，进而实现施工方案的反馈控制。
附图说明
图1为本实施例中的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法的流程图。
具体实施方式
为使本说明书实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
第一方面，本发明提供一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，包括但不限于由步骤S101～S103实现：
步骤S101.获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
其中，需要说明的是，所述气象参数包括但不限于降雪量、降雨量、温度、湿度和风速等；所述现场施工参数包括但不限于大坝实时填筑形象面貌与强度、料场实时开挖进度与强度、施工资源数据、实际施工功效、现场实际施工资源配置、各类机械设备的型号和性能参数、坝料运输速度、装载机装料时间、自卸汽车重运速度、自卸汽车空返速度、坝块碾压层厚度和体积以及坝面综合施工效率等。
作为步骤S101一种可能的实施方式，获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型，包括：
获取气象参数和现场坝料运输速度；
步骤S1011.其中，需要说明的是，由于高寒高海拔地区的气象条件复杂，气象参数的不同会直接影响现场坝料的运输过程，因此，作为本实施例中的施工功效预测模型的一种具体应用，可基于气象参数对现场坝料运输速率进行预测。其中，需要说明的是，通过获取现场获取的历史监测数据，可以得到不同降雪量、降雨量、温度、湿度和风速条件下的坝料匀速速度数据。
步骤S1012.将所述气象参数和所述现场坝料运输速度作为训练集，输入到所述神经网络训练模型中进行训练，得到基于气象因素的坝料运输速度预测模型。
其中，需要说明的是，根据预测得到的坝料运输速度，可以得到单辆运输车的单位循环运输时长，并结合现场运输设备的数量，能够得到坝料运输的效率。
步骤S102.获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
其中，需要说明的是，所述施工进度计划包括但不限于施工强度计划和施工资源配置计划，所述约束条件包括但不限于道路运输能力约束、坝块日上升约束和坝块相邻高差约束等。
在步骤S102一种可选的实施方式中，获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型，包括：
步骤S1021.获取后续资源配置计划、施工强度计划、现场实际施工资源配置以及道路运输能力约束；
步骤S1022.以面板堆石坝的实时形象面貌作为仿真初始条件，并将所述后续资源配置计划、现场实际资源配置、所述道路运输能力约束、实际施工功效以及气象参数作为仿真参数，构建施工进度仿真模型；
其中，所述施工进度仿真模型的计算公式如下：
其中，Ii为i区施工强度，
为i区机械j的施工功效，
为施工机械数量，n为机械种类，Ni为近期i区施工强度，R为道路最大运输功效，
为i区机械j的数量，w为气象预测参数。
步骤S103.基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
在步骤S103一种可选的实施方式中，基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型，包括：
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度分级预警模型；
其中，所述施工进度分析预警模型的计算公式如下：
其中，Is为仿真施工进度，Ir为计划施工进度，A为预警强度，
为第一预警等级。
其中，需要说明的是，如果所述施工进度仿真模型得到的施工进度与计划的施工进度的比例小于80％，则为一级预警状态，表明当前的施工进度严重滞后，应当及时采取措施加快施工进度；如果所述施工进度仿真模型得到的施工进度与计划的施工进度的比例大于等于80％且小于90％，则为二级预警状态，表明当前施工进度相对滞后，可以根据实际施工情况进行进度调整；如果所述施工进度仿真模型得到的施工进度与计划的施工进度的比例大于等于90％且小于100％，则为三级预警状态，表明当前施工进度些许落后，可根据实际施工情况判断是否需要进行进度调整。
其中，需要说明的是，所述施工进度分级预警模型在得到预警等级后，可向施工监管人员进行信息推送，以提醒施工监管人员及时采取应对措施。
在本实施例一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
步骤S104.根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
在步骤S104一种可选的实施方式中，根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型，包括：
根据计划施工功效、实际施工机械功效、计划施工资源配置以及实际施工配置，构建施工资源匹配预警模型；
其中，所述施工资源匹配预警模型的计算公式如下：
其中，
为施工对象i的计划施工工效，
为在施工对象i中进行作业的j实际施工机械工效，
为计划施工资源配置，
为实际施工资源配置，
为预警强度，
为第二预警等级。
其中，需要说明的是，如果现场实际施工资源配置与应当配置的施工资源的比例为60％以下，则为一级预警状态，说明现场施工资源，主要是施工机械严重缺乏，应及时提供对应数量的施工机械，满足施工需求；如果现场实际施工资源配置与应当配置的施工资源的比例为大于等于60％且小于0.8，则为二级预警状态，说明现场施工资源，主要是施工机械资源相对匮乏，应及时补充对应数量的施工机械，满足施工需求；如果现场实际施工资源与应当配置的施工资源的比例大于等于0.8且小于1，则为三级预警状态，说明现场施工资源些许缺乏，可根据具体施工情况判断是否需要补充相应的施工资源。
其中，需要说明的是，所述施工资源匹配预警模型在得到预警等级后，可向施工监管人员进行信息推送，以提醒施工监管人员及时采取应对措施。
在本实施例一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
将所述气象参数、所述现场施工参数、所述施工进度计划和所述约束条件存储在基础数据库中。
其中，需要说明的是，构建所述基础数据库，主要用于为施工进度仿真模型和施工进度分级预警模型等提供数据基础，避免繁琐的数据采集或获取过程。
基于上述公开的内容，通过获取气象参数和现场施工参数，将气象参数和现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型，从而获知气象参数对于面板堆石坝施工功效的影响；通过获取施工进度计划和约束条件，并根据施工进度计划、约束条件、气象参数和现场施工参数，构建施工进度仿真模型，从而可以实现对施工进度的仿真模拟，通过施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型，从而为现场施工进度的反馈控制提供数据支持。通过施工进度计划和现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型，从而针对现场施工机械不足进行预警，进而实现施工方案的反馈控制。
实施例二
第二方面，本发明提供一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析装置，包括：
第一模型构建模块，用于获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
第二模型构建模型，用于获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
第三模型构建模块，用于基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
在一种可能的设计中，还包括：
第四模型构建模块，用于根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
在一种可能的设计中，还包括：
存储模块，用于将所述气象参数、所述现场施工参数、所述施工进度计划和所述约束条件存储在基础数据库中。
在一种可能的设计中，在获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型时，所述第一模型构建模块具体用于：
获取气象参数和现场坝料运输速度；
将所述气象参数和所述现场坝料运输速度作为训练集，输入到所述神经网络训练模型中进行训练，得到基于气象因素的坝料运输速度预测模型。
在一种可能的设计中，在获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型，所述第二模型构建模块具体用于：
获取后续资源配置计划、施工强度计划、现场实际施工资源配置以及道路运输能力约束；
以面板堆石坝的实时形象面貌作为仿真初始条件，并将所述后续资源配置计划、现场实际资源配置、所述道路运输能力约束、实际施工功效以及气象参数作为仿真参数，构建施工进度仿真模型；
其中，所述施工进度仿真模型的计算公式如下：
其中，Ii为i区施工强度，
为i区机械j的施工功效，
为施工机械数量，n为机械种类，Ni为近期i区施工强度，R为道路最大运输功效，
为i区机械j的数量，w为气象预测参数。
在一种可能的设计中，在基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型时，所述第三模型构建模块具体用于：
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度分级预警模型；
其中，所述施工进度分析预警模型的计算公式如下：
其中，Is为仿真施工进度，Ir为计划施工进度，A为预警强度，
为第一预警等级。
在一种可能的设计中，在根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型时，所述第四模型构建模块具体用于：
根据计划施工功效、实际施工机械功效、计划施工资源配置以及实际施工配置，构建施工资源匹配预警模型；
其中，所述施工资源匹配预警模型的计算公式如下：
其中，
为施工对象i的计划施工工效，
为在施工对象i中进行作业的j实际施工机械工效，
为计划施工资源配置，
为实际施工资源配置，
为预警强度，
为第二预警等级。
第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
第五方面，本发明提供一种包含指令的计算机程序产品，当所述指令在计算机上运行时，使所述计算机执行如第一方面任意一种可能的设计中所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，包括：
获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
2.根据权利要求1所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，还包括：
根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
3.根据权利要求1所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，还包括：
将所述气象参数、所述现场施工参数、所述施工进度计划和所述约束条件存储在基础数据库中。
4.根据权利要求1所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型，包括：
获取气象参数和现场坝料运输速度；
将所述气象参数和所述现场坝料运输速度作为训练集，输入到所述神经网络训练模型中进行训练，得到基于气象因素的坝料运输速度预测模型。
5.根据权利要求1所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型，包括：
获取后续资源配置计划、施工强度计划、现场实际施工资源配置以及道路运输能力约束；
以面板堆石坝的实时形象面貌作为仿真初始条件，并将所述后续资源配置计划、现场实际资源配置、所述道路运输能力约束、实际施工功效以及气象参数作为仿真参数，构建施工进度仿真模型；
其中，所述施工进度仿真模型的计算公式如下：
其中，Ii为i区施工强度，
为i区机械j的施工功效，
为施工机械数量，n为机械种类，Ni为近期i区施工强度，R为道路最大运输功效，
为i区机械j的数量，w为气象预测参数。
6.根据权利要求1所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型，包括：
基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度分级预警模型；
其中，所述施工进度分析预警模型的计算公式如下：
其中，Is为仿真施工进度，Ir为计划施工进度，A为预警强度，
为第一预警等级。
7.根据权利要求2所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法，其特征在于，根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型，包括：
根据计划施工功效、实际施工机械功效、计划施工资源配置以及实际施工配置，构建施工资源匹配预警模型；
其中，所述施工资源匹配预警模型的计算公式如下：
其中，
为施工对象i的计划施工工效，
为在施工对象i中进行作业的j实际施工机械工效，
为计划施工资源配置，
为实际施工资源配置，
为预警强度，
为第二预警等级。
8.一种用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析装置，其特征在于，包括：
第一模型构建模块，用于获取气象参数和现场施工参数，将所述气象参数和所述现场施工参数输入至神经网络模型中，训练得到基于气象因素的施工功效预测模型；
第二模型构建模型，用于获取施工进度计划和约束条件，并根据所述施工进度计划、所述约束条件、所述气象参数和所述现场施工参数，构建施工进度仿真模型；
第三模型构建模块，用于基于所述施工进度仿真模型得到仿真施工进度，对所述仿真施工进度与所述施工进度计划进行偏差分析，并根据偏差情况构建施工进度预警模型。
9.根据权利要求8所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析装置，其特征在于，还包括：
第四模型构建模块，用于根据所述施工进度计划和所述现场施工参数，构建施工资源匹配预警模型。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括依次通信相连的存储器、处理器和收发器，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述收发器用于收发消息，所述处理器用于读取所述计算机程序，执行如权利要求1-7任意一项所述的用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法。
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|---|---|---|---|
| CN202110970003.8A CN113656975A (zh) | 2021-08-23 | 2021-08-23 | 用于高寒高海拔地区的面板堆石坝施工进度分析方法和装置和设备 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114331066A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-12 | 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 | 一种铁路工程施工工期进度预警管理方法、系统及存储介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012099061A (ja) * | 2010-11-05 | 2012-05-24 | Hitachi Ltd | 作業進捗予測装置 |
| CN104143023A (zh) * | 2014-07-28 | 2014-11-12 | 天津大学 | 基于参数分析与实时监控的面板堆石坝施工进度仿真方法 |
| CN106484977A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-03-08 | 天津大学 | 高拱坝施工进度自适应仿真分析方法 |
| KR20170094731A (ko) * | 2016-02-11 | 2017-08-21 | 유하상 | 정밀 파랑예보 시스템을 이용한 해상공사 관리 |
| CN107480370A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-12-15 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 | 一种基于bim模型的施工进度预测方法及系统 |
| CN113065184A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-02 | 中国三峡建设管理有限公司 | 一种拱坝施工区风场预测方法及装置 |
-
2021
- 2021-08-23 CN CN202110970003.8A patent/CN113656975A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012099061A (ja) * | 2010-11-05 | 2012-05-24 | Hitachi Ltd | 作業進捗予測装置 |
| CN104143023A (zh) * | 2014-07-28 | 2014-11-12 | 天津大学 | 基于参数分析与实时监控的面板堆石坝施工进度仿真方法 |
| KR20170094731A (ko) * | 2016-02-11 | 2017-08-21 | 유하상 | 정밀 파랑예보 시스템을 이용한 해상공사 관리 |
| CN106484977A (zh) * | 2016-09-28 | 2017-03-08 | 天津大学 | 高拱坝施工进度自适应仿真分析方法 |
| CN107480370A (zh) * | 2017-08-10 | 2017-12-15 | 嘉兴恒创电力设计研究院有限公司 | 一种基于bim模型的施工进度预测方法及系统 |
| CN113065184A (zh) * | 2021-03-09 | 2021-07-02 | 中国三峡建设管理有限公司 | 一种拱坝施工区风场预测方法及装置 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 燕乔;张利雷;骆祚森;李晓威;: "面板堆石坝堆石体施工进度实时仿真系统研究及应用", 水电能源科学, no. 05, 25 May 2015 (2015-05-25) * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114331066A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-12 | 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所 | 一种铁路工程施工工期进度预警管理方法、系统及存储介质 |
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