大型水电工程施工现场平面布置优化研究

摘要

水电工程在工程建设领域一直处于非常重要的位置，其特点在于工期长、工程量大，在工程实践中较为粗放，对工程的监督和管理大都聚焦在进度和质量上，缺乏在经济效益和施工效率上的思考。但随着工程建设相关制度的逐步完善，科技的不断进步以及水电工程形式多样化，科学化、精细化和严谨化将成为水电工程建设新阶段的更高目标。 水电工程施工现场布置指的是在提供的施工现场中分配不同临建设施的位置以求找到最优的施工现场布置方案，为施工组织设计重要组成部分。布置的合理与否，将对成本、进度、质量等各个方面产生影响。随着土地的日益稀缺，各方对于环保的重视程度日益提高，水电工程的施工现场布置也越来越要求科学、合理地进行方案排布。但在目前的施工现场布置方面，仍较多的依赖施工管理人员的经验，缺乏系统性和科学性。文本拟从施工现场平面布置入手，对大型水电工程主体施工阶段的现场平面布置展开研究与优化。 工程施工现场平面布置优化问题本质上是一个设施规划问题。从数学角度而言，该问题可以抽象为一个二次分配问题。除了存在于建筑工程施工计划中，该类问题也普遍出现在制造业物流系统中。考虑到制造业在该领域有较为完善的理论基础以及较为深刻的实证研究，基于此，本文将制造业中系统布置设计理论引入建筑业，通过物流分析和非物流分析得出设施间的综合相互关系图，并设定约束条件和目标函数，构建施工现场平面布置优化模型。考虑到仿生算法在该类问题中的优良表现，本文结合运用了效率较高的蚁群算法和遗传算法来改善算法的运算性能和求解速度，借助蚁群算法来提升遗传算法初始解的质量，从而获得较优的可行解。除此之外，根据Pareto最优理论，结合蚁群遗传算法来求解多目标优化问题，形成了Pareto蚁群遗传算法。 最后通过实际案例进行应用分析，通过对全国第一个大型水电站重建工程——丰满水电站全面治理工程的模拟来验证模型及算法的可行性和有效性。算法的运行结果显示，Pareto解集中优化解的目标函数值均优于原方案，且优化后的方案从平面布置角度来讲，更加合理，更符合施工实际情况。体现了系统布置设计方法和仿生优化算法在辅助施工现场布置方案优化方面的适用性和可行性。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的和意义

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 国外研究现状

1.3.2 国内研究现状

1.3.3 国内外文献综述简析

1.4 研究内容及技术路线

1.4.1 研究内容

1.4.2 技术路线

2 水电工程施工现场布置相关理论及模型

2.1 水电工程施工现场布置范围和内容

2.1.1 施工现场布置范围

2.1.2 施工现场布置内容

2.2 水电工程施工现场设施布置基本理论

2.2.1 施工现场布置的理论要求

2.2.2 施工现场总平面布置的理论要求

2.2.3 临建设施的设置

2.3 施工现场临建设施布置方法

2.3.1 系统布置设计的基本元素

2.3.2 系统布置设计的基本理论

2.3.3 系统布置设计的步骤

2.4 施工现场平面布置模型构建

2.4.1 问题的实质

2.4.2 设定多目标函数

2.4.3 确定约束条件

3 Pareto蚁群遗传优化算法

3.1 遗传算法

3.1.1 遗传算法的特点

3.1.2 遗传算法的基本步骤

3.2 蚁群算法

3.2.1 蚁群算法的特点

3.2.2 蚁群算法的基本步骤

3.3 多目标优化中的Pareto最优理论

3.4 Pareto蚁群遗传优化算法

4 实例分析

4.1 项目概况

（1）项目地理位置

（2）项目指标信息

（3）项目工程特点

（4）项目气象状况

4.2 施工现场平面布置模型构建

4.2.1 确定布置范围和内容

4.2.2 确定设施间相互关系

4.3 算法的参数设定和优化分析

4.3.1 蚁群算法的参数设定

4.3.2 遗传算法的参数设定

4.3.3 实例优化结果分析

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参 考 文 献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢

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