一、工期—成本优化的网络分析方法（论文文献综述）
孙肖坤[1]（2021）在《复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计》文中提出随着全球范围内经济形势的动态稳定发展,复杂大型建设项目在国内外均呈持续增长的态势,国际工程项目市场的竞争愈发激烈。复杂大型建设项目事关民生和经济效益,其开发建设会对国家和社会产生广泛而深远的影响。在工程建设领域,许多投资主体拥有雄厚的资金实力和丰富的开发建设经验,并开始涉足复杂大型建设项目的开发建设,项目投资规模越来越大,建设周期越来越长,参与建设的单位越来越多,不确定性带来的项目风险也愈发复杂。随着时代的发展,复杂大型建设项目逐渐成为项目管理领域的研究热点。然而,在项目建设过程中,投资效率低下、费用超支等现象屡见不鲜,项目执行情况在各层面上不尽如人意,传统的项目管理理论已经不能适应现阶段管理实践的需求。因此,从复杂性视角出发对项目管理领域进行研究就成为一种新的解决思路。如何对项目复杂性进行科学、系统以及深入的分析,如何在项目建设过程中动态、全面地掌握项目费用状态,如何判断工程费用实际状态与计划的偏差严重程度,如何对项目费用偏差做出科学的警报和预测,如何有依据地对工程项目的费用偏差进行有效纠偏控制,就成为摆在管理者面前的一个理论和实践问题。为了更加科学有效地针对复杂大型建设项目费用实施监控管理,本文运用系统动力学相关理论和方法,建立了基于复杂性视角的建设项目费用偏差影响因素的系统动力学模型,构建了项目费用偏差的警报及预测模型,梳理了项目全生命周期不同费用偏差程度下的纠偏流程,进而分析并设计了以理论模型为基础的复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统。具体研究内容包括以下四个部分:（1）基于系统动力学的费用偏差关键影响因素识别研究。首先,对复杂大型建设项目的费用监控模式进行概述;在此基础上,对系统动力学相关基础理论及其应用在建设项目费用偏差控制领域的可行性进行分析;然后,将复杂大型建设项目作为一个整体系统,对项目建设各阶段内费用偏差影响因素之间的关系进行分析识别,构建系统动力学反馈图模型,确定主要变量,内生变量、外生变量,建立各变量之间方程关系;最后,通过Vensim软件模拟仿真,建立动态控制模型并验证其可行性和有效性,识别出费用偏差关键影响因素及其影响程度,并对模拟结果进行分析。（2）复杂大型建设项目费用偏差警报及预测模型研究。首先对复杂大型建设项目不同阶段费用偏差计算的需求及特点进行分析,据此选取适用于复杂大型建设项目费用偏差警报的方法模型;然后对K-Means聚类算法进行缺陷分析,引入贴近度概念,并将边界均值算子作为主要方法对经典K-means聚类进行改进,有效克服了主观随意性和警情区间不连续的问题;最后通过算例分析证实了本模型的有效性。复杂大型建设项目费用偏差预测模型是偏差警报模型的后续研究。首先,全面论述了神经网络模型的相关原理,对其在复杂大型建设项目费用偏差预测研究中的可行性和适用性进行了分析;然后,利用仿生算法对传统BP神经网络进行改进,优化神经网络模型中的初始网络权值和阈值,并将历史数据输入模型中进行训练获得成熟模型;同时,将现阶段的费用偏差进行子目费用分析,将总偏差最终分摊至每一个子目费用的扰动因素,深度分析复杂大型建设项目中不同活动对费用偏差的影响,在当前费用偏差情况已知的情况下,研究其对未来费用偏差的影响程度并予以量化,判定即将发生的项目警情及其位置,有效辅助项目费用管理方采取措施进行处理,实现真正意义上的项目费用事前控制。（3）复杂大型建设项目费用偏差控制策略及效果评价研究。首先,针对复杂大型建设项目费用偏差控制策略,挖掘了流程再造和协同理论与之相适应的契合点,梳理了费用偏差控制中流程再造和协同的目标和原则;其次,针对复杂大型建设项目在前期决策阶段、中期实施阶段、后期运维阶段所面临的不同费用偏差警情,明确各阶段责任方,梳理并总结出具体的纠偏操作流程和控制策略;为了增强该纠偏流程的适用性,本节首次提出了纠偏效果评价,从控制能力、控制效果、经济和社会效果等角度构建指标体系,构建了基于支撑度理论的模糊群决策模型,对纠偏效果进行评价,给出反馈结果,推动纠偏策略的持续改进。（4）复杂大型建设项目费用偏差控制系统设计研究。把研究的理论和构建的模型拓展到实际的项目费用管理中,提出了复杂大型建设项目费用偏差控制信息系统设计。首先,对复杂大型建设项目费用偏差控制系统进行了定义,对系统建设目标、系统用户和系统需求进行分析,确定了系统的非功能需求和功能需求;然后构建费用偏差控制系统的总体设计框架结构,从系统开发方法、系统开发平台、系统功能模块、系统数据库四个角度对系统进行详细深入的设计;在涉及到系统关键的实施技术方面,对开发技术选型进行了结构性论述,并对数据仓库的核心设计理念进行了详细介绍,设计了系统模型管理模块的结构和重点功能。该系统包括费用偏差警报、费用偏差预测、费用偏差控制、纠偏效果评价等功能。
刘颖聪[2]（2021）在《面向安全管理的工程项目施工期多目标优化研究》文中研究指明随着工程领域安全问题的不断出现,工程项目多目标管理体系拓展到了工期、成本、质量、安全的统筹管理,从而产生了面向安全管理的工程项目多目标优化问题。为了更好的开展工程项目管理工作,本文从工期、成本、质量、安全这四个管理目标出发,以取得工程项目效益最大化为研究宗旨,运用系统可靠性理论、遗传算法理论和多目标优化理论,构建了工期-成本-质量-安全多目标优化模型,利用基于Pareto排序适应度分配理论和遗传算法原理进行求解,并结合QD住宅项目16#住宅楼单位项目对所构建的多目标优化模型进行应用。本文的主要研究成果包括以下几个部分:（1）构建了基于激励因素的工期-成本关系的函数模型。首先对工程项目工期-成本的关系进行定性分析。其次考虑工程实际中,以合同工期为标准提前完工减少间接成本及延期完工增加间接成本,明确工程项目间接成本-工期之间存在折线型的关系曲线进行定量化分析。最后建立了间接成本的分段线性函数模型,从而建立了基于激励因素的工期-成本关系的函数模型。（2）基于系统可靠性理论分别构建了工程项目质量、安全量化体系。首先通过对单个工序的工期-质量、安全-成本关系进行定性、定量的分析,分别建立工期-质量的函数关系和安全-成本的函数关系。其次,采用层次分析法和专家评估法进行工序质量、安全参数的估量和计算,刻画各个工序相应的质量、安全水平。在此基础上,依据系统可靠性理论进行工程项目质量、安全水平的量化,最终建立了工程项目质量、安全量化模型。（3）构建工期-成本-质量-安全多目标优化模型。在前两部分研究内容的基础上,以工期为决策变量,以工程项目整体效益最优为宗旨,建立由成本-工期关系函数、质量-工期关系函数、成本-安全关系函数综合而成的工期-成本-质量-安全多目标优化模型。（4）以实际工程QD住宅项目16#住宅楼单位项目为例进行模型应用。通过整理该工程实例的相关参数,明确了该项目的工期、成本、质量、安全目标,并构建了基于QD住宅项目16#住宅楼单位项目的工期-成本-质量-安全的多目标优化模型。运用基于Pareto排序的多目标遗传算法进行优化模型求解。模型求解思路简化为:假定安全目标不变,探讨工期-成本-质量三者之间的关系进行图形求解;假定质量目标不变,探讨工期-成本-安全三者之间的关系进行图形求解,最终将结果进行统一分析,根据工程项目实际需求取得了合理的最优解:工期合理缩减、成本合理减少、质量水平和安全水平分别有所提升。
李荆[3]（2021）在《具有复杂搭接关系的网络优化及其在项目调度中的应用》文中提出
李伟[4]（2021）在《基于Lyapunov Drift-Plus-Penalty技术的施工队列多目标决策优化模型分析》文中提出当前建设项目施工管理正随着前沿科技战略的发展和生态能源政策的覆盖发生多元化的改变,既是技术更新所带来的新机遇,亦是面临生态能源约束所带来的新挑战。目前人工智能技术正处于热化期,其主要用途是通过计算机结合智能算法实现对社会、工作和生活中所遇问题的决策,其中施工期多目标策略优化是重点研究的方向之一。施工期能耗和工期长久以来是业内专家学者关注的热点问题,由能耗和工期优化后所产生的收益更是业内管理者长期追求的目标,然而施工期难以避免的突发事件对能耗、工期及其收益会产生不同程度的影响。因此,在考虑施工期随机性事件发生的前提下,将施工过程作业转化为数据传输队列,并且基于Lyapunov优化理论设计了一种处理施工期多目标的寻优模型。首先,基于本文的研究方向,查阅国内外文献并进行系统性对比分析,重点研究施工期多目标之间的权衡关系;学习Lyapunov Drift-Plus-Penalty算法的适用环境、工作机理和参数调配;掌握计算模型的仿真流程、相关软件的操作环境和研究数据的预处理等前提基础。其次,构建施工期队列网络多目标优化模型的理论框架和过程指示性参数,描述施工期过程机理,以此构造施工期随机性事件的影响参数bi（t）,并定义其影响等级,随后构建施工期能耗、工期和收益数学模型,将施工期数据以单位t内的施工阶段为载体进行处理。在上述过程的基础上引入Lyapunov二次函数,经过漂移过程后进入惩罚阶段,引入非负惩罚参数V,构造虚拟施工队列,得到加权和最小化的目标函数。最后,本研究以秦皇岛市北戴河区某施工项目为试验对象,根据施工队列模型的内容进行案例仿真,为了清楚地表达施工期随机性的建模思想,以施工期天气因素为例进行分析,利用MATLAB和Python等软件进行计算机端的编程和运算,并且根据仿真结果进行详细的分析。
江媛静[5]（2021）在《基于BIM的装配式建筑施工工期-成本优化研究》文中指出近年来,装配式建筑成为国家大力推广的建造形式,从适应可持续发展要求讲,装配式建筑建造方式改变了传统的粗放的建造方式,具有建造速度快、对环境影响小、施工安全的优点。工期和成本是建筑工程项目管理中重要的控制指标,工程项目相关方希望在完成质量等要求的基础上追求最大化的经济效益。为顺应“十四五”规划的建议,促进装配式建筑持续高速高质量发展,在其成本控制、工期优化方面的研究十分重要。随着信息技术和智能算法在建筑业领域的广泛应用,利用建筑信息模型（Building Information Model,BIM）技术控制装配式建筑成本、智能优化算法优化施工工期-成本有重要的意义。本文对基于BIM的装配式建筑施工工期-成本优化展开研究,主要研究内容与成果如下:1.在文献研究的基础上,基于相关规范条例与标准构建了基于BIM的构件级装配式建筑计量计价的框架。首先,利用模块化计价规则将装配式建筑模型细化到构件级别;其次,研究了建筑信息模型的数据结构,在研究预制构件与造价定额数据关系的基础上,利用Revit应用程序接口（Application Programming Interface,API）提取预制构件工程量,把装配式计价定额内容用编程写入到计价程序中,使工程量与定额子目中的价格相映射;最后,生成预制构件综合单价。2.构建了基于BIM和带精英策略的快速非支配遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-II,NSGA-Ⅱ）的工期-成本优化模型。在研究工期与直接成本和间接成本关系基础上,建立工期-成本函数模型;设计并编程实现基于NSGA-Ⅱ算法多目标优化函数界面;针对优化后的多个结果提供选择结果的策略。3.将BIM技术与多目标优化平台结合,优化结果能够通过可视化界面直观显示并用于指导实际施工。4.通过实例验证上述研究方法的有效性和可行性。本文细化了装配式建筑的成本组成,能够直观的了解装配式建筑的建造成本,设计了通用的NSGA-Ⅱ算法工期-成本优化界面,并与BIM技术结合,可控制装配式建筑成本,优化施工工期。
王瑞睿[6]（2020）在《基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法》文中提出隧道全断面岩石掘进机（Tunnel Boring Machine,TBM）以其掘进效率高、对围岩扰动小、成洞质量高、安全性强等优势,已成为隧道与地下工程施工主要装备。然而,以往的TBM掘进控制参数的选择和调整主要依靠人为经验,难以根据岩体地质条件变化及时合理调整和应对,时常出现TBM控制参数与岩体条件不匹配、不适应的问题,进而导致掘进速度慢、掘进成本剧增、刀盘刀具异常磨损甚至卡机、机器损毁、工程事故等严重后果。因此,开展TBM掘进控制参数优化与决策方法研究,对于保障TBM安全、高效掘进具有重要意义,已成为国际TBM施工领域的研究热点。当前TBM领域已有部分掘进优化决策方法或TBM辅助施工软件,主要原理是对历史掘进数据和经验挖掘、学习与提炼,进而指导TBM掘进参数的选择,推动了 TBM掘进智能控制和决策技术的发展和进步。近年来,以TBM掘进效率、能耗、成本等主要性能指标提升为目标,通过映射模型构建和多目标动态寻优,实现刀盘转速与贯入度等掘进主控参数的优化决策,成为TBM掘进智能控制和决策领域的新方向。其优势在于,可综合考虑大样本历史数据规律和TBM掘进的物理力学特性,明确构建TBM掘进控制参数与性能指标的映射关系模型和优化目标函数,进而实现映射模型和优化目标控制下的优化决策,可从原理上提高TBM掘进控制参数优化决策的科学性和可靠性。基于上述认识,本文提出了基于多元约束和目标优化的TBM掘进控制参数优化思想及其实现方法。其创新原理在于,引入了岩体强度、完整性、磨蚀性等参数以及岩渣几何形状、刀盘振动信号等影响TBM掘进性能的多元信息,通过破岩规律研究和大样本数据挖掘构建TBM岩-机映射模型,进而以刀盘推力、扭矩、皮带机输送量等参数为约束条件,以掘进成本最低为优化目标,实现刀盘转速与贯入度等控制参数的优化决策,并在实际工程上得到成功验证。本文的主要研究工作及成果如下:（1）基于破岩数值模拟和试验的TBM岩-机映射关系研究。采用数值模拟与线性切割试验等理论分析方法,分析了不同单轴抗压强度岩石条件下的岩石破坏情况与滚刀荷载。进而对数值模拟与切割试验结果采用回归分析方法,提取了岩体强度与贯入度、刀间距、滚刀荷载等切割参数之间的变化规律,分别构建了以贯入度、刀盘推力、刀盘扭矩为目标的岩-机映射关系。所得映射关系将作为重要的先验信息与约束条件用于TBM掘进岩-机映射与控制参数优化模型的构建过程中。（2）基于物理规律与数据挖掘双驱动的岩-机映射关系构建方法。双驱动岩机映射相比纯数据挖掘映射而言,所获结果受数据质量影响小,过拟合风险低,普适性更高。通过试验和模拟所得物理规律作为约束条件引入深度神经网络当中,建立了包含物理规律约束的双驱动岩-机映射。该映射可依据已知的岩-机参数以及岩渣、振动信息计算刀具寿命、推力、扭矩、皮带机输送量等关键掘进指标。该映射将被作为目标函数与约束条件用于构建TBM控制参数优化模型。（3）基于多元约束与目标的TBM控制参数优化方法。首先结合已建立的双驱动岩-机映射与TBM多个机械结构的安全工作条件,建立了对贯入度、推力、扭矩、皮带机输送量、岩渣粒径及刀盘振动等指标的约束,得到了控制参数优化可行域;同时以TBM掘进成本最优为优化目标,构建了包含掘进速度与刀具寿命在内的掘进成本映射,作为优化模型的目标函数;利用掘进成本映射及控制参数优化可行域,可搜索得到可行域内掘进成本达到最低的控制参数组合。（4）TBM控制参数优化方法的工程验证。采用实测数据推演与现场掘进试验两种方式对控制参数优化模型进行验证。首先依托杭州市第二水源输水通道工程,对50组实测数据样本进行控制参数优化,.优化后掘进总成本相下降11.1%。进而选取400米长的试验段开展掘进试验,对比模型优化与司机控制段落的掘进成本发现,优化后总成本下降10%,模型优化段落未出现施工事故。证明了基于多元约束与目标的TBM控制参数优化方法合理有效。
宫泽峰[7]（2020）在《XX热电厂建设项目进度管理优化研究》文中提出随着城镇化程度的不断推进,我国北方城市将电厂赋予供热功能,既可以补充地区电力不足的问题,也可以为工业和家庭提供廉价的取暖用热,提高利用效率。而在电厂建设这种大规模工程项目实施过程中,如何通过科学合理的有效手段,在保证工程质量、安全的情况下,达到有效管理工程项目进度的目的,需要对工程项目进度管理方法进行深入的探索和研究,向科学精细化的管理模式转变,这对电厂建设的良性发展有着重要的意义。本文以渭南某热电厂工程项目为研究对象,首先对该电厂工程项目进度计划,项目建设进展及工期影响因素现状进行分析,明确了电厂工程项目进度管理中存在的进度管理流程不明确、管理人员专业程度不高、参建单位进度管理力度不够、工程建设期间监理单位管理意识不足及工程建设预判性不够等诸多问题。针对上述问题,通过关键路径优化方法,尽可能缩短工程项目一级网络进度计划工期;通过对工程项目进度管理流程、管理人员、参建单位等方面的优化,减少因过程中的意外事件进而影响工工程工期;通过优化奖惩措施,一方面提高合同双方对工程项目进度管理的重视程度,另一方面为各方优化资源配置保证工程项目工期提供良好的激励措施。研究结果有助不断完善该电厂工程建设项目的进度管理方法,缩短工程项目建设周期,减少工程建设的本支出,提升工程项目管理效率。
李云璐[8]（2020）在《基于BIM技术的WK广场项目成本管理研究》文中指出工程造价管理与控制是提高建筑业盈利能力的重要途径。当前建设工程领域存在的成本管理和控制问题,严重影响了建筑业的长远发展能力。建筑行业竞争日趋激烈,迫使建筑企业把成本管理作为项目管理的基础工作,成本管理方式创新已经在建筑行业领域显示出了极大的优越性,对于提高建筑施工企业资源配置效率,提高建筑企业的利润率具有重要作用。进入新世纪,随着电子计算机的不断更新换代,建设项目管理也从多方面利用信息技术的创新成果。建筑信息模型（BIM）是信息技术创新成果在项目管理中应用的典型代表。无论是学术界还是实务界,都在BIM技术的应用方面取得了一定的成果,尤其是BIM技术在具体建筑领域的实际应用方面。本文正是引入了目前建筑施工工程领域的创新成果BIM技术,通过对BIM技术以及相关软件运用的基础理论模型分析,研究了BIM模型运用于成本管理的可行性和前提条件,通过构建BIM成本管理模型的路径,优化建筑施工工程领域成本管理模式,实现资源优化配置,提高企业创造利润能力的目标。本文采用案例研究和文献研究相结合的方法。首先,梳理了国内外学者对BIM研究的文献成果,深入阐述了BIM的概念和BIM技术的软件条件,并阐述了BIM技术在工程项目设计阶段、施工阶段和运营阶段的具体方法。分析了工程项目成本管理的现状,分析了工程项目成本管理中存在的劳动力配置、材料配置、机械设备配置等问题,分析了产生这些问题的原因,探讨了BIM技术应用于工程项目成本管理的可能性,最后建立了基于BIM模型的工程造价控制优化模型,并在评析运用BIM技术的基础上提出了相应的对策建议,具体包括优化劳动力资源配置、加强材料分类管理、加大BIM技术投入、细化费用分摊以及建立统一的模型。
周达[9]（2020）在《基于BIM 5D的综合管廊工程施工进度与成本优化管理研究》文中指出施工进度与成本管理是综合管廊工程项目管理的重要内容,也是实现工程项目建设目标的决定性工作。随着建筑业信息共享化的快速发展,将BIM技术逐渐应用于施工进度、成本、质量等方面是必然趋势,但是仅仅依靠BIM模型的单项业务并不能对综合管廊工程项目施工进度与成本进行有效控制。在此背景下,探索构建基于BIM 5D的施工进度与成本管理平台,然后提出优化施工进度与成本管理的方法,并以贡北路地下综合管廊工程为例加以实证。本文首先结合综合管廊项目,分析比较了 BIM 5D方案下建筑方法管理与传统方法之间的区别;提出管廊建设进度和成本管理的实施框架,为下一步研究基于BIM 5D的综合管廊的施工进度和成本管理技术的实施奠定了理论基础。然后根据地下综合管廊工程项目的特点和要求,确定施工模型细度等级,梳理各专业模块的图元信息。选择Autodeck Revit和鲁班BIM系列软件为主要应用软件,提出5D施工模型构建流程和协同方法,建立贡北路地下综合管廊BIM 5D施工模型。其次依据BIM 5D施工模型,从施工角度出发,梳理施工进度与成本优化问题中工期、资源、费用之间的关系,构建工期-资源优化模型、工期-成本优化的数学模型,提出了借助BIM 5D技术求解基于遗传算法的进度与成本优化模型的集成方法和流程。又结合PDCA循环原理从实际进度与成本累计投入实时检测、偏差分析以及动态模拟调整等方面,提出BIM 5D施工进度与成本动态控制的具体实施流程和方法。最后以贡北路地下综合管廊为例,应用基于BIM 5D的施工进度成本管理优化和进度与成本控制方法,不仅可以缩短工期和有效节约项目成本,还可以提高进度与成本管理水平。本文针对地下综合管廊工程项目进行基于BIM 5D的施工进度与成本管理优化研究,融合了先进的信息技术与传统的进度与成本管理理论,丰富了 BIM 5D施工管理应用理论,同时为施工企业对BIM 5D进度与成本管理的实践应用中提供一定的参考依据,具有较好的理论价值和实际应用价值。
张高峰[10]（2020）在《S社区建设项目进度计划与控制研究》文中研究表明建筑行业是影响国家经济与社会的重要行业之一,它带动了很多相关产业、提供了大量就业机会、解决了居民的住房问题,无论在哪个国家都有举足轻重的地位。近年来,受我国经济宏观调控的影响,建筑行业增长有所放缓,但仍然有发展空间。面对行业压力,建筑企业亟待提高自身项目管理水平,尤其是需要加强进度管理,才能在激烈的市场竞争中占据优势。首先,本文对国内外进度计划与控制的研究现状做了总结,对相关理论进行了简要说明。进度管理主要包括进度计划的制定与进度控制两方面,企业只有科学编制进度计划,合理分配与调度资源,制定系统的保障措施,不断检查和调整项目进度,才能保证项目在预算范围内按时完成。其次,以S社区建设项目作为研究对象,在查阅相关工程数据、了解施工流程的基础上,从施工总包的角度进行了任务划分。项目任务主要划分为五个施工阶段,一些工程量大、工序多的工作采取了穿插施工的方式,如实反映了承包商各项工作之间的关系。之后,根据任务分解情况,分类合并各项工程量,采用定额计算法计算工作时间,有针对性的确定人力资源及机械投入量,利用软件绘制了项目双代号网络图,并确定了关键线路。由于编制的进度计划工期大于合同工期,结合项目实际情况,在资源投入总量基本不变的基础上,利用关键线路法对进度计划进行了优化。优化后的工期提前了70天,满足了建设单位对进度的要求。最后,基于进度控制原理,归纳了S社区建设项目进度控制的主要过程及影响施工总包项目进度的因素,对影响本项目工期的不可抗力进行了分析,从组织、经济、技术、管理四方面对进度控制的经验与措施进行了总结。希望本文能对施工总包提升进度管理水平有所帮助,为其他建筑项目进度管理提供借鉴。
二、工期—成本优化的网络分析方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、工期—成本优化的网络分析方法（论文提纲范文）
（1）复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 复杂大型建设项目研究现状 |
| 1.2.2 项目费用控制研究现状 |
| 1.2.3 预警方法研究现状 |
| 1.2.4 纠偏策略研究现状 |
| 1.2.5 信息系统应用研究现状 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.4 主要创新点 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 复杂大型建设项目特点及费用控制分析 |
| 2.1.1 复杂大型建设项目特点分析 |
| 2.1.2 复杂大型建设项目费用偏差控制参与主体 |
| 2.1.3 复杂大型建设项目费用控制复杂性分析 |
| 2.2 费用偏差控制相关理论研究 |
| 2.2.1 费用偏差控制内涵 |
| 2.2.2 费用偏差影响因素分析 |
| 2.2.3 费用偏差控制基本原则 |
| 2.3 费用偏差控制模型及方法研究 |
| 2.3.1 偏差特征系统动力学理论 |
| 2.3.2 神经网络模型 |
| 2.3.3 费用偏差预警聚类方法 |
| 2.3.4 费用偏差控制策略及评价理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于系统动力学的费用偏差影响因素识别研究 |
| 3.1 复杂大型建设项目费用监控模式 |
| 3.1.1 费用监控模式特征分析 |
| 3.1.2 费用监控模式构建 |
| 3.1.3 费用监控模式运行流程 |
| 3.2 费用偏差影响因素的系统动力学模型构建 |
| 3.2.1 系统动力学的基本理论 |
| 3.2.2 基于系统动力学的费用偏差控制的可行性分析 |
| 3.2.3 系统动力学模型构建 |
| 3.3 费用偏差影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.3.1 系统动力学建模中涉及到的数学方法 |
| 3.3.2 影响因素的子系统方程式建立 |
| 3.4 系统动力学模型仿真和分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于改进神经网络模型的费用偏差控制方法研究 |
| 4.1 工程建设项目费用偏差计算需求及特点分析 |
| 4.2 基于K-means算法的费用偏差警情计算模型研究 |
| 4.2.1 K-means聚类理论及缺陷分析 |
| 4.2.2 K-means聚类方法改进及适用性研究 |
| 4.2.3 基于改进K-means算法的费用偏差计算模型构建 |
| 4.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型研究 |
| 4.3.1 神经网络模型原理分析 |
| 4.3.2 神经网络模型的改进及适用性研究 |
| 4.3.3 基于改进神经网络模型的费用偏差计算模型构建 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于流程再造的费用偏差控制策略及效果评价 |
| 5.1 复杂大型建设项目费用偏差控制中的流程再造与协同 |
| 5.1.1 费用偏差控制中流程再造与协同的目标 |
| 5.1.2 费用偏差控制中流程再造与协同的原则 |
| 5.2 复杂大型建设项目各阶段费用偏差控制策略 |
| 5.2.1 前期决策阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.2 中期实施阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.2.3 后期运维阶段的费用偏差控制策略 |
| 5.3 复杂大型建设项目费用偏差控制效果评价 |
| 5.3.1 费用偏差控制效果评价指标体系 |
| 5.3.2 基于支撑度理论的纠偏控制效果评价群决策模型 |
| 5.3.3 算例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 复杂大型项目费用偏差控制信息系统分析与设计 |
| 6.1 复杂大型建设项目CDMIS分析 |
| 6.1.1 复杂大型建设项目CDMIS的定义 |
| 6.1.2 复杂大型建设项目CDMIS的建设目标 |
| 6.1.3 复杂大型建设项目CDMIS的用户分析 |
| 6.1.4 复杂大型建设项目CDMIS的需求分析 |
| 6.2 复杂大型建设项目CDMIS设计 |
| 6.2.1 系统的总体设计原则及开发方法 |
| 6.2.2 系统的平台整体设计 |
| 6.2.3 复杂大型建设项目CDMIS的功能及模块设计 |
| 6.2.4 复杂大型建设项目CDMIS的数据库设计 |
| 6.3 复杂大型建设项目CDMIS关键技术 |
| 6.3.1 复杂大型建设项目CDMIS的开发技术选型 |
| 6.3.2 复杂大型建设项目CDMIS的数据仓库设计 |
| 6.3.3 复杂大型建设项目CDMIS的模型管理模块设计 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）面向安全管理的工程项目施工期多目标优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 工程项目多目标优化 |
| 1.2.2 多目标模型求解方法 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线 |
| 2 相关理论基础 |
| 2.1 工程项目多目标管理 |
| 2.1.1 工程项目施工工期管理 |
| 2.1.2 工程项目施工成本管理 |
| 2.1.3 工程项目施工质量管理 |
| 2.1.4 工程项目施工安全管理 |
| 2.2 系统可靠性理论 |
| 2.2.1 系统可靠性概念 |
| 2.2.2 系统可靠性模型分类 |
| 2.2.3 系统可靠性进行质量、安全量化的可行性分析 |
| 2.3 多目标优化理论 |
| 2.3.1 多目标优化的基本理论 |
| 2.3.2 多目标问题求解方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 工期-成本-质量-安全多目标优化模型的构建 |
| 3.1 基本假设 |
| 3.2 成本-工期关系模型 |
| 3.2.1 成本-工期关系分析 |
| 3.2.2 成本-工期关系模型的建立 |
| 3.3 质量-工期关系模型 |
| 3.3.1 质量-工期关系分析 |
| 3.3.2 质量-工期关系模型的建立 |
| 3.4 质量-成本关系模型 |
| 3.4.1 质量-成本关系分析 |
| 3.4.2 质量-成本关系模型的建立 |
| 3.5 安全-成本关系模型 |
| 3.5.1 安全-成本关系分析 |
| 3.5.2 安全-成本关系模型的建立 |
| 3.6 质量目标量化方法 |
| 3.6.1 质量影响因素的选取 |
| 3.6.2 层次分析法确定权重 |
| 3.6.3 工序质量目标参数评价与计算 |
| 3.7 安全目标量化方法 |
| 3.7.1 安全影响因素的选取 |
| 3.7.2 工序安全目标参数评价与计算 |
| 3.8 多目标优化模型的构建和求解思路 |
| 3.8.1 多目标优化模型的构建 |
| 3.8.2 多目标优化模型的求解思路 |
| 3.9 本章小结 |
| 4 工程项目实例各目标的确定 |
| 4.1 项目简介 |
| 4.2 工期目标分析 |
| 4.3 成本目标分析 |
| 4.4 质量目标分析 |
| 4.4.1 质量影响因素权重的确定 |
| 4.4.2 各工序单元质量参数的收集与计算 |
| 4.4.3 质量目标的确定 |
| 4.5 安全目标分析 |
| 4.5.1 安全影响因素权重的确定 |
| 4.5.2 各工序单元安全参数的收集与计算 |
| 4.5.3 安全目标的确定 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 工程项目实例多目标优化研究 |
| 5.1 优化模型的建立 |
| 5.1.1 相关参数的确定 |
| 5.1.2 优化模型的建立 |
| 5.2 模型求解与结果分析 |
| 5.2.1 模型求解算法思路 |
| 5.2.2 工期-成本-质量多目标求解 |
| 5.2.3 工期-成本-安全多目标求解 |
| 5.2.4 优化结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 多目标优化问题MATLAB源代码 |
| 附录2 调查问卷样表 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（4）基于Lyapunov Drift-Plus-Penalty技术的施工队列多目标决策优化模型分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.2.1 国外的研究现状 |
| 1.2.2 国内的研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 课题来源 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 相关概念和理论综述 |
| 2.1 施工期多目标优化理论 |
| 2.1.1 系统多目标优化理论 |
| 2.1.2 施工期多目标优化问题 |
| 2.2 施工期系统随机性 |
| 2.2.1 系统的随机性定义与特征 |
| 2.2.2 施工期随机性分类与数学模型 |
| 2.3 Lyapunov优化理论 |
| 2.3.1 动态系统与排队网络 |
| 2.3.2 Lyapunov漂移加惩罚理论 |
| 2.3.3 Lyapunov Optimization理论综述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 施工队列多目标优化模型 |
| 3.1 施工队列数学模型 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 相关规定与假设 |
| 3.1.3 施工队列模型 |
| 3.2 工期模型 |
| 3.2.1 过程工期T_i |
| 3.2.2 流水间歇时间T_z |
| 3.2.3 验收工期T_s |
| 3.3 能耗模型 |
| 3.3.1 施工过程能耗E_1 |
| 3.3.2 生活及办公区的能耗E_2 |
| 3.3.3 施工后期废弃物处理能耗E_3 |
| 3.4 施工队列多目标优化模型 |
| 3.4.1 T(t)与E(t)标准化 |
| 3.4.2 考虑随机性下的施工期能耗、工期和收益函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 工程案例仿真 |
| 4.1 工程概况与数据 |
| 4.2 算法仿真设计 |
| 4.2.1 仿真流程 |
| 4.2.2 仿真参数设计 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.3.1 施工队列模型中惩罚参数 V和随机性参数 b_i(t)的分析 |
| 4.3.2 天气因素影响下施工队列模型中目标的权衡 |
| 4.3.3 权重参数α对施工队列模型中收益的影响 |
| 4.4 相关问题讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
（5）基于BIM的装配式建筑施工工期-成本优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 建筑行业新发展要求 |
| 1.1.2 工期-成本优化新要求 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 BIM技术在装配式建筑中的应用研究 |
| 1.3.2 装配式建筑成本计价模式 |
| 1.3.3 工期-成本优化问题 |
| 1.3.4 国内外研究现状评述 |
| 1.4 研究方案 |
| 1.4.1 研究内容与方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 论文结构组织 |
| 1.4.4 本研究创新点 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 装配式建筑的BIM技术应用和多目标优化研究 |
| 2.1 BIM技术 |
| 2.1.1 BIM的概念 |
| 2.1.2 BIM相关软件和技术标准 |
| 2.1.3 BIM技术用于装配式建筑的价值 |
| 2.2 装配式建筑 |
| 2.2.1 装配式建筑概述 |
| 2.2.2 装配式建筑与传统建筑建造模式比较分析 |
| 2.3 装配式建筑成本 |
| 2.3.1 预制构件成本组成 |
| 2.3.2 装配式建筑与现浇建筑成本比较 |
| 2.4 工期-成本目标优化 |
| 2.4.1 多目标优化理论 |
| 2.4.2 工期-成本目标优化原理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于BIM的构件级装配式建筑计量计价研究 |
| 3.1 装配式建筑计价模块化划分 |
| 3.1.1 模块化计价模式 |
| 3.1.2 装配式建筑计价模块化划分 |
| 3.2 建筑信息模型架构 |
| 3.2.1 BIM模型的图元组成 |
| 3.2.2 BIM模型的数据结构 |
| 3.3 基于计价定额的建筑信息模型体系研究 |
| 3.3.1 装配式混凝土建筑工程定额 |
| 3.3.2 预制构件与造价定额的关联 |
| 3.4 基于Revit平台的预制构件工程量提取和综合单价计算研究 |
| 3.4.1 基于BIM的预制构件计价的方法 |
| 3.4.2 Revit二次开发 |
| 3.4.3 模型构件资源工程量提取 |
| 3.4.4 预制构件综合单价计算 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 工期-成本模型建立和优化研究 |
| 4.1 工程项目工期-成本函数模型 |
| 4.1.1 工期-成本优化问题描述 |
| 4.1.2 工期函数 |
| 4.1.3 成本函数 |
| 4.1.4 工期-成本函数模型 |
| 4.2 基于BIM和NSGA-Ⅱ算法的多目标优化 |
| 4.2.1 遗传算法 |
| 4.2.2 NSGA-Ⅱ算法设计 |
| 4.2.3 多目标优化算法平台实现 |
| 4.2.4 Navisworks与NSGA-Ⅱ集成设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 实验验证与分析 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 预制构件计量与计价 |
| 5.2.1 提取预制构件工程量 |
| 5.2.2 核算预制构件综合单价 |
| 5.3 工期-成本多目标优化 |
| 5.3.1 基本问题 |
| 5.3.2 优化工期-成本 |
| 5.3.3 Navisworks施工进度模拟分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究成果 |
| 6.2 不足和展望 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参与的科研项目 |
| 参考文献 |
（6）基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 TBM岩体信息感知与岩-机映射关系研究现状 |
| 1.2.2 TBM施工优化方法研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的关键问题 |
| 1.4 主要研究内容、创新点和技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第二章 基于滚刀破岩物理规律的TBM岩机映射关系 |
| 2.1 TBM滚刀破岩数值模拟 |
| 2.1.1 颗粒离散元法基本原理 |
| 2.1.2 滚刀破岩数值模拟模型 |
| 2.1.3 岩体参数标定 |
| 2.1.4 数值模拟结果 |
| 2.2 TBM滚刀破岩线性切割试验 |
| 2.2.1 线性切割试验装备与方案 |
| 2.2.2 线性切割试验结果 |
| 2.3 基于数值模拟和线性切割试验的TBM岩-机映射模型构建 |
| 2.3.1 考虑切片形成条件的TBM岩-机映射关系 |
| 2.3.2 考虑滚刀荷载规律的TBM岩-机映射关系 |
| 2.4 TBM岩-机映射关系模型的验证与对比 |
| 2.4.1 TBM岩-机映射关系模型验证 |
| 2.4.2 TBM岩-机映射关系模型对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于物理规律与数据挖掘双驱动的TBM岩-机映射关系 |
| 3.1 TBM岩渣与振动等关键信息感知 |
| 3.1.1 TBM岩渣信息感知 |
| 3.1.2 TBM刀盘振动信息感知 |
| 3.1.3 TBM岩体与掘进参数感知 |
| 3.2 物理规律与数据挖掘双驱动的TBM岩-机映射思想及实现方法 |
| 3.2.1 双驱动岩-机映射的优势与构建流程 |
| 3.2.2 输入参数与输出变量选择 |
| 3.2.3 深度神经网络基本原理与构建方法 |
| 3.2.4 物理规律约束的施加方法 |
| 3.3 TBM掘进双驱动岩-机映射模型 |
| 3.3.1 双驱动岩-机映射模型构建 |
| 3.3.2 双驱动岩-机映射模型计算结果及分析 |
| 3.3.3 双驱动岩-机映射模型验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法 |
| 4.1 TBM控制参数决策方法总体思路与体系 |
| 4.2 TBM控制参数决策约束条件与可行域 |
| 4.2.1 TBM控制参数决策约束条件选取 |
| 4.2.2 TBM控制参数决策可行域计算方法 |
| 4.3 TBM控制参数决策目标函数与优化方法 |
| 4.3.1 TBM控制参数决策目标函数 |
| 4.3.2 TBM控制参数优化方法 |
| 4.4 TBM控制参数决策模型验证 |
| 4.5 典型工况下控制参数决策规律分析 |
| 4.5.1 岩体条件对最优控制参数的影响分析 |
| 4.5.2 岩体条件对掘进成本优化结果的影响分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 TBM控制参数决策方法与模型的工程验证 |
| 5.1 杭州市第二水源输水通道(江南线)山岭段工程概况 |
| 5.2 基于现场数据推演的控制参数优化方法验证 |
| 5.3 基于现场掘进试验的控制参数优化方法验证 |
| 5.3.1 现场验证方案设计 |
| 5.3.2 TBM控制参数优化结果 |
| 5.3.3 TBM控制参数优化效果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的科研成果、参与项目及所获奖励 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（7）XX热电厂建设项目进度管理优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 研究思路与框架 |
| 2 工程项目进度计划的理论基础 |
| 2.1 工程项目管理概述 |
| 2.1.1 工程项目管理的定义 |
| 2.1.2 工程项目管理的内容 |
| 2.1.3 工程项目管理的特点 |
| 2.2 项目进度计划 |
| 2.2.1 项目进度计划的方法 |
| 2.2.2 项目进度计划的目的 |
| 2.2.3 项目进度计划的执行 |
| 2.3 网络计划技术 |
| 2.3.1 网络计划技术的原理 |
| 2.3.2 网络计划技术的优点 |
| 2.3.3 网络计划技术的实施 |
| 2.4 工期影响因素及关系 |
| 2.4.1 工程质量与工期的关系 |
| 2.4.2 工程成本与工期的关系 |
| 2.4.3 设计和变更与工期的关系 |
| 2.4.4 施工管理与工期的关系 |
| 2.4.5 施工环境与工期的关系 |
| 2.5 工程项目进度计划的优化 |
| 2.5.1 网络计划优化的必要性 |
| 2.5.2 网络计划优化的种类 |
| 2.5.3 工期优化 |
| 2.5.4 资源优化 |
| 2.5.5 费用优化 |
| 3 渭南某热电厂工程项目进度管理现状及存在问题 |
| 3.1 渭南某热电厂工程项目概况 |
| 3.2 渭南某热电厂工程项目进度计划 |
| 3.2.1 工程项目进度计划的编制 |
| 3.2.2 项目工作持续时间的估算 |
| 3.2.3 工程项目进度计划的确定 |
| 3.3 工程项目进度管理现状分析 |
| 3.4 工程项目进度管理问题及成因分析 |
| 4 渭南某热电厂工程项目进度管理改进方案 |
| 4.1 优化思路 |
| 4.2 关键路径工期的优化 |
| 4.3 工程进度控制流程的优化 |
| 4.4 管理人员的优化 |
| 4.5 参建单位进度管理的优化 |
| 4.5.1 设计单位管理的优化 |
| 4.5.2 物资部门管理的优化 |
| 4.5.3 施工单位进度管理的优化 |
| 4.6 监理单位进度管理的优化 |
| 4.7 进度管理奖惩的优化 |
| 5 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于BIM技术的WK广场项目成本管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究的内容、方法及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 第2章 相关基础理论研究 |
| 2.1 BIM技术概述 |
| 2.1.1 BIM技术的概念 |
| 2.1.2 BIM技术的软件条件 |
| 2.1.3 BIM技术应用价值分析 |
| 2.2 工程项目全过程成本管理 |
| 2.2.1 决策阶段成本管理 |
| 2.2.2 设计阶段成本管理 |
| 2.2.3 施工阶段成本管理 |
| 2.2.4 竣工阶段成本管理 |
| 2.2.5 运营阶段成本管理 |
| 2.3 基于BIM技术的成本信息管理系统框架分析 |
| 2.3.1 基于BIM技术模型的成本信息集成 |
| 2.3.2 BIM技术成本信息系统的业务流程和系统流程 |
| 2.3.3 BIM技术平台的数据交互分析和功能分析 |
| 第3章 WK广场概况及目前成本管理现状与分析 |
| 3.1 WK广场项目概况 |
| 3.2 WK广场项目成本管理存在的问题 |
| 3.2.1 劳动力之间配置不够合理 |
| 3.2.2 材料间的配置不够合理 |
| 3.2.3 机械设备配置不够合理 |
| 3.3 WK广场项目成本管理存在问题的原因分析 |
| 3.4 WK广场项目应用BIM技术的具体分析 |
| 第4章 基于BIM技术的WK广场项目成本优化 |
| 4.1 WK广场项目“工期-成本”BIM技术建模 |
| 4.1.1 BIM技术建模在成本管理中的作用 |
| 4.1.2 “工期-成本”优化模型选择 |
| 4.1.3 BIM技术模型建立步骤 |
| 4.1.4 BIM技术模型的参数设置 |
| 4.1.5 模型求解步骤 |
| 4.2 WK广场项目“工期-成本”管理优化方案及效果 |
| 4.2.1 优化技术路径 |
| 4.2.2 BIM技术模型“工期-成本”优化过程 |
| 4.3 BIM技术在WK广场项目设计阶段的应用 |
| 4.3.1 辅助图纸会审 |
| 4.3.2 优化工程量统计 |
| 4.3.3 优化场地布置 |
| 4.3.4 进行虚拟仿真漫游 |
| 4.3.5 辅助管线综合及碰撞修正 |
| 4.4 改进建议 |
| 第5章 研究结论与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于BIM 5D的综合管廊工程施工进度与成本优化管理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 变量注释表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 2 相关概念、理论及研究框架 |
| 2.1 综合管廊工程概述 |
| 2.2 BIM 5D的内涵 |
| 2.3 施工进度与成本管理理论 |
| 2.4 综合管廊工程BIM 5D施工进度与成本管理研究框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 综合管廊工程BIM 5D施工模型构建过程研究 |
| 3.1 构建流程与平台选择 |
| 3.2 综合管廊工程BIM 3D施工模型的建立 |
| 3.3 基于BIM 3D施工模型的工作结构分解 |
| 3.4 基于BIM 3D+Project+Luban平台的5D模型实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于BIM 5D与遗传算法的施工进度与成本优化 |
| 4.1 施工进度与成本优化的理论分析 |
| 4.2 进度、成本及资源间的相互联系 |
| 4.3 基于遗传算法的优化模型构建 |
| 4.4 基于BIM 5D的优化模型集成 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于BIM 5D的施工进度与成本动态控制 |
| 5.1 施工进度与成本控制原理及流程 |
| 5.2 基于BIM 5D的实际进度与成本跟踪 |
| 5.3 基于BIM 5D的进度与成本偏差分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 工程实证—以青岛市贡北路地下综合管廊工程为例 |
| 6.1 项目概况及实施方案 |
| 6.2 BIM 5D施工模型构建 |
| 6.3 BIM 5D施工进度与成本管理应用 |
| 6.4 BIM 5D应用分析与总结 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论及展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（10）S社区建设项目进度计划与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.2.1 研究的目的 |
| 1.2.2 研究的意义 |
| 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 国内外研究述评 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 研究的创新点 |
| 2 相关理论 |
| 2.1 项目施工进度计划 |
| 2.1.1 项目施工进度计划的含义 |
| 2.1.2 施工进度计划编制的原则与步骤 |
| 2.1.3 项目施工进度计划的优化 |
| 2.2 项目施工进度控制 |
| 2.2.1 项目施工进度控制的含义 |
| 2.2.2 项目施工进度控制的原理 |
| 2.2.3 项目施工进度控制的方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 项目简介 |
| 3.1 项目概况 |
| 3.1.1 S社区建设项目概况 |
| 3.1.2 施工总包企业概况 |
| 3.2 项目管理目标和组织架构 |
| 3.2.1 管理目标 |
| 3.2.2 组织架构 |
| 3.3 施工难点与管理重点 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 S社区建设项目施工进度计划的编制与优化 |
| 4.1 工作任务分解 |
| 4.1.1 施工过程的划分 |
| 4.1.2 逻辑顺序的安排 |
| 4.2 计算工作持续时间 |
| 4.3 网络计划图的绘制 |
| 4.4 时间参数的计算及关键线路的确定 |
| 4.4.1 时间参数的计算 |
| 4.4.2 关键线路的确定 |
| 4.5 进度计划的优化 |
| 4.5.1 优化思路 |
| 4.5.2 优化过程与效果 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 S社区建设项目进度控制 |
| 5.1 S社区建设项目进度控制主要过程 |
| 5.2 S社区建设项目进度计划控制体系 |
| 5.3 S社区建设项目施工进度影响因素分析 |
| 5.3.1 影响施工总包项目进度的因素 |
| 5.3.2 影响本项目工期的不可抗力 |
| 5.4 S社区建设项目施工进度计划的保障 |
| 5.4.1 组织措施 |
| 5.4.2 经济措施 |
| 5.4.3 技术措施 |
| 5.4.4 管理措施 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 研究结论 |
| 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
四、工期—成本优化的网络分析方法（论文参考文献）
- [1]复杂大型建设项目费用偏差控制方法及信息系统设计[D]. 孙肖坤. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [2]面向安全管理的工程项目施工期多目标优化研究[D]. 刘颖聪. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]具有复杂搭接关系的网络优化及其在项目调度中的应用[D]. 李荆. 华北电力大学, 2021
- [4]基于Lyapunov Drift-Plus-Penalty技术的施工队列多目标决策优化模型分析[D]. 李伟. 燕山大学, 2021(01)
- [5]基于BIM的装配式建筑施工工期-成本优化研究[D]. 江媛静. 南京林业大学, 2021(02)
- [6]基于多元约束与目标优化的TBM控制参数决策方法[D]. 王瑞睿. 山东大学, 2020(04)
- [7]XX热电厂建设项目进度管理优化研究[D]. 宫泽峰. 西安理工大学, 2020(01)
- [8]基于BIM技术的WK广场项目成本管理研究[D]. 李云璐. 青岛大学, 2020(01)
- [9]基于BIM 5D的综合管廊工程施工进度与成本优化管理研究[D]. 周达. 山东科技大学, 2020
- [10]S社区建设项目进度计划与控制研究[D]. 张高峰. 青岛科技大学, 2020(01)