桥梁工程运维成本三维非线性智能控制研究

发布时间：2021-07-06 07:50

　　研究目的:本文以张家庄大桥为例,进行关于桥梁工程运维成本三维非线性智能控制实证研究,将三维非线性智能控制技术运用到实际工程中,以提高运维管理的及时性和高效性,有效控制桥梁运维成本。研究结论:（1）本文在收集已完类似工程安全数据资料基础上,采用粒子群优化算法、BP神经网络等人工智能方法建立张家庄大桥运营维护成本预测模型,该模型可以通过输入目标工程的特征值,较准确预测出目标工程的运营维护成本;（2）运用PDCA、EVM、BIM等管理理论与方法加强桥梁运维全过程可视化控制,通过实际数据验证了运维成本管理的效果,降低了运维成本;（3）本文三维非线性智能控制模型可为桥梁工程运维成本控制提供借鉴和参考。 

【文章来源】：铁道工程学报. 2020,37(09)北大核心EI

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

运营维护成本预测方案流程图

PSO粒子群优化算法是相似个体选取的智能算法，本文构建的PSO聚类模型是以类似工程运维基础数据库为基础，运用MATLAB进行相似案例分析，当输入张家庄大桥量化特征值时，该模型能够筛选出与张家庄大桥相似度较高的案例数据，从而达到类似工程数据的收集目的。本文将收集的33组案例进行聚类分析，聚类界面与聚类结果如图2所示。通过模型计算得到，张家庄大桥与第一类聚类中心的相似度为69.3%，与第二类聚类中心相似度为66.7%，最后选取相似度更高的一组作为成本预测数据，共选中25组案例。

利用软件将前23个案例数据进行训练，允许误差为10-10，网络的最大迭代次数为100 000次。BP神经网络训练的收敛过程如图3所示。3.2.2. 3 测试样本

【参考文献】：
期刊论文
[1]道路工程SOM-RBF神经网络估价模型研究[J]. 段晓晨,徐佳.  铁道学报. 2020(01)
[2]基于BIM的南京地铁运营资产管理信息系统[J]. 袁维华,熊自明,褚靖豫,卢浩.  现代隧道技术. 2019(02)
[3]公路隧道养护费用估价模型及评价体系研究[J]. 崔琦,董敏毅,王选仓,晋敏.  筑路机械与施工机械化. 2017(01)
[4]交通工程项目建设三维虚拟动态管理技术研究[J]. 段晓晨,代鹏飞,付朝阳.  公路. 2015(12)
[5]地铁建设安全环保虚拟动态优化控制技术研究[J]. 段晓晨,张新宁,杜慧慧,张增强.  铁道工程学报. 2015(07)
[6]高速公路养护成本预测模型[J]. 于英,王麒麟,田晋跃.  交通运输工程学报. 2007(03)

硕士论文
[1]全寿命周期视角下商业地产项目运营维护阶段成本管理研究[D]. 白佳敏.兰州理工大学 2017



本文编号：3267840