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本项目主要利用透射电镜对不同成因的火山—次火山杂岩体中碱性长石的出溶微结构进行了系统研究,结果表明:从火山岩→次火山岩→超浅成岩体,随着冷却速率的变慢,碱性长石三个主切面上出溶叶片周期均变小,即出溶叶片周期与冷却速率呈正相关关系,而非前人由实验研究所获得的负相关关系,其原因主要是因为实验获得的碱性长石样品,其出溶叶片均是由拐点分解形成的,而自然产出的碱性长石因所经历的冷却速率变化幅度大,它们还可能通过均匀成核等作用出溶。项目研究中通过对样品的选择,避免了成分及地温等因素对碱性长石出溶的影响,杂岩体中碱性长石叶片周期随冷却速率的变慢而减少的现象,是由岩体的冷却速率及碱性长石的出溶机制决定的。 2100433B
批准号 |
59408013 |
项目名称 |
面向对象技术在集成化建筑施工CAD系统中的应用研究 |
项目类别 |
青年科学基金项目 |
申请代码 |
E08 |
项目负责人 |
马智亮 |
负责人职称 |
教授 |
依托单位 |
清华大学 |
研究期限 |
1995-01-01 至 1997-12-31 |
支持经费 |
7.5(万元) |
我来个你举个例子比如和楼上一样的 盖房子所谓结构化的盖法 就是把你要盖的房子拆成房间、大厅、厕所、厨房,然后分别交给4个人去设计,4个人设计好了,你在吧4个部分组合起来,成为你的房子如果是面向对象的...
化粪池也很好几种,比如集成式或简易型化粪池,但对于家用,不会超过五千块的
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面向对象技术在水利工程CAD中的应用研究
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数据集成管理在集成化公路CAD系统中的应用
从数据集成组织与管理方面,通过对如何构造公路模型数据库的描述,详细分析了平纵横三大数据模块的各自特点,对公路CAD系统的集成方法进行了探讨。
《集成化人工智能技术及其在石油工程中的应用》综合集成化人工智能技术已经成为人工智能发展的历史性的发展趋势。应用综合集成化人工智能技术来解决石油工程复杂大系统课题,在理论和实际应用上具有重要的意义。《集成化人工智能技术及其在石油工程中的应用》系统介绍了人工智能技术的基本原理与方法,分析论述了综合集成化人工智能技术的基本理论、研究方法和技术,并将综合集成化人工智能技术应用于油气田勘探工程、油气井工程、油气田开发工程和油气集输系统中的智能优化决策中,给出了集成化人工智能技术在石油工程系统中的模式识别、参数优选、系统优化及效果预测等方面的大量应用实例,汇集了综合集成化人工智能技术的最新进展和成果。
《集成化人工智能技术及其在石油工程中的应用》理论与实践相结合,介绍了一系列的新理论、新技术和新方法,可作为从事人工智能、石油工程系统等相关领域并具有一定理论基础的科研人员、工程技术人员以及高校师生学习、借鉴和参考。
本文分析了钢结构桥梁工程项目管理的问题出发,发现钢结构桥梁工程在深化设计、信息传递以及现场管理方面存在问题。
1钢结构桥梁工程面临的问题
(1)钢结构桥梁工程的制造工艺和连接节点复杂,深化设计出现误差概率大。钢结构深化设计是指依据桥梁设计和结构设计施工图绘制用于加工和安装施工的图纸资料,保证业主方、承包方、设计方以及分包商的设计思想的一致性,使得钢结构构件的制造变得简易和具操作性。深化设计人员需要把每个构件的详细信息在图纸上表达,包括材质、截面、数量、重量、形状、主次零件相对位置、开孔位置以及焊缝位置等,以求图纸简单易懂。
深化设计的主要步骤是:根据结构设计施工图进行放样,以确定钢构件之间是否有碰撞;若在放样中发现碰撞、节点施工难以实现等问题,应与设计院及甲方沟通,对设计进行调整;确定结束后进行图纸的绘制,一般顺序是柱、梁、支撑、系杆、檩条、围护以及其他钢构件。
钢结构深化设计中,放样的工作量是巨大的。目前,许多使用AutoCAD进行放样,工作效率低,劳动强度大。而且,对于比较复杂的空间曲线和曲面,使用Auto-CAD难以完成任务,必须借助于先进的三维软件方可实施。而在深化设计的过程中或者完成后遇到设计变更时,深化设计人员需要校对大量的信息,以确定修改的部位,再进行重复的步骤,大大增加了工作量。除此以外,钢结构的连接节点复杂,节点的零件较多,单凭二维AutoCAD软件以及设计师的空间想象能力,容易导致深化设计的错漏,也不利于材料清单等信息的传递。
(2)钢结构桥梁工程的寿命周期较短,信息传递不够及时。在安装钢结构构件前,项目场地的基础工程必须先完成。钢结构的制造工期与工地的项目进程紧密联系。需要有足够的时间让其可以完成深化设计、制造以及包装运输等工作,否则项目工地上就会出现停工等延误工期的情况。
通常钢结构企业生产的旺季是5~12月份。钢结构制造工厂的产能是固定的,车间的机械也需要定期维修以保证产能。一些工期较紧的项目完成的时间可能只有几个月。由此可见,当市场需求量大于钢结构企业的常规产能时,企业需要通过加班和减少机械的维修以满足需求。这可能导致机械折旧的成本大大提高,而且会降低工人的情绪及工作热情,导致工作效率下降。
因此,钢结构桥梁工程工期和成本的控制与信息传递效率的高低有密切的联系。然而,现今钢结构桥梁工程的信息传递方式还是依赖于二维图纸等文本资料。比如,深化设计的主要依据是设计院的结构施工图纸;技术工人向一线工人进行技术交底时依赖加工图纸。
这使得深化设计人员以及一线工人都需要在脑海里重构钢结构工程的感官认识,同时也花费大量的时间才能开展工作。项目管理人员对材料、质量以及成本的管理依赖于设计阶段和深化设计阶段积累下来的图纸以及报表,这些资料量大而且不容易处理,造成钢结构企业不能及时准备好材料的购置,控制质量以及成本需要做大量重复的工作。在这种情况下,当钢结构工程项目遇到设计变更的时候,项目管理人员需要更多的时间处理需要变更的构件,工作强度也会大幅增加。
(3)现场安装管理不确定因素多,管理效率低,钢结构桥梁工程的构件数量大。钢结构企业根据承包方的工期计划完成钢结构构件的制造并运输至现场进行安装。这与项目的资源管理、技术管理、成本管理有关,同时也受气候条件、施工环境等因素影响。然而这些因素都存在一定的不确定性,遇到特殊天气必须停工或者设计变更时,承包方项目管理人员若不能第一时间掌握施工进度信息以及构件进场的信息,则不能作出及时的调整,最后会导致工程进度的失控。除此以外,为了节省钢结构的运输成本,钢结构的构件每次的运输数量是比较大的,而施工现场通常采用人工的方式采集数据效率低,出错率高。
2钢结构桥梁中实施BIM技术的必要性
BIM在桥梁工程中使用得越来越多,已经成为建筑业最关注的技术和概念之一,也是工程信息化的重要举措。现阶段一些企业正尝试应用BIM,努力发掘BIM的价值。
但由于软件功能还没成熟等问题,建立BIM模型后还需要绘制或者导出CAD图纸供实际工程项目的管理人员使用。这有悖于BIM的理念,也没有起到提高效率的作用。钢结构工程的深化设计、加工制造以及安装等关键步骤之间的联系密切,而且其软件的功能比较成熟,可以作为BIM应用于工程项目生命周期的试点。
另一方面,从上述的研究可以看出,钢结构工程管理的问题主要在工程各项信息的传递效率的问题。而利用BIM技术,复杂的建筑外观以及节点都可以以三维的视觉呈现,深化设计以及制造过程中的巨量信息可以被自动地处理,也有助于解决现场管理的问题。而在钢结构桥梁工程中,通常作为分包商的钢结构企业承担了钢结构工程的深化设计以及构件制造工作,钢结构企业有时也作为承包商承担现场的安装工作。深化设计和构件的制造对钢结构工程来说是非常重要的。钢结构企业要承接桥梁设计以及结构设计的信息以完成这两项工作,而运输和现场安装的工作也要在这两项工作的基础下才能完成,钢结构工程的整体质量和能否实现都依靠准确的深化设计以及高精度的加工制造。因此,钢结构企业应用BIM是作为BIM应用于钢结构工程中的重要驱动方式。
为了进一步落实BIM技术在钢结构工程中的应用,以解决钢结构工程中存在的问题,以下将探讨BIM在钢结构工程项目管理中的应用。
3BIM技术在钢结构桥梁工程中的具体应用
(1)系统,所谓面向对象,即是将桥梁工程中常涉及到的结构部位提取出来,形成固定形式的构件对象。这个在Revit系列软件里就是族的概念。就基于族的概念,下面展开参数化设计在桥梁设计阶段的应用。Revit系列软件里面族的概念既是参数化构件。Revit系列软件由于主要针对建筑结构行业,所以软件的设置跟内置族基本是建筑结构方面的构件。但是族是可以自己制作的,而且国际工程同行中有趋势把族进行免费共享化。
其实在桥梁设计行业里面,早己有桥梁通、桥梁设计师这种参数化设计出图软件,但是可扩展性较差,而且软件之间的互通性较差,只能实现本身软件设置下的图纸输出。该类软件在桥型较为复杂的工程中就无能为力了。在模型的建立时,实现可参数化驱动模型,对后期的方案修改、调整等工作极为有利。这类设计软件在机械行业就有典型的代表,如Solidworks,Pro/Engineer等。
不同构件有各自的数据信息模型。这些构件数据模型通过输入不同的参数,可快速建立这些构件的3D模型用于该桥梁工程。
同时,由于桥梁复杂异型构件多,通用性差,“族”构件缺少,要实现参数化往往需要自己具体构件进行参数化建模。
(2)模型计算。桥梁工程的计算主要包括两大块内容:整体模型计算和局部模型计算。得益于设计阶段的数据模型的建立,做整体计算时可以从桥梁整体数据模型中提取很多有用的数据包括图形等,当然由于桥梁计算的特殊性,整体模型计算时往往要把桥梁结构做一定的简化,当然这个基于现阶段计算理论及计算机能力的基础上的,如果互联性做的足够好的话,模型信息数据传递成功率高,这样也节省了计算模型建立的时间,大大提高效率。当然BIM技术发展最高境界就是一个数据模型里面解决所有计算问题。在Autodesk公司的RevitStructure软件里己经集成计算模块,当然这部分功能有待于完善与强化。局部计算时,则能充分的利用前期的建模成果,例如鄂东长江大桥中钢箱梁的局部分析,此时信息模型的箱梁构件可以直接输出计算软件的所能读取的格式文件,转换形式如图1所示,这样能省去在有限元计算软件里面建模的时间。
图1基于BIM的模型计算模式
在这一阶段我们必须面对的是:当前在桥梁工程相关软件没有统一信息交互标准,导致信息传递交互性差,往往无法实现模型信息数据公用互导,导致计算模型需独自建立。
(3)图纸输出。3D设计能够精确表达复杂造型桥梁的几何特征,相对于传统的CAD平面绘图,3D设计不存在几何表达障碍,对任意复杂的造型均能准确表现。3D将成为高端设计领域的必由之路。
4结语
钢结构作为一种新时代被广泛应用的结构形式,其构件制造过程具有制造业的特点,同时具有效率好、强度高、对环境破坏少等特点,是建筑行业里的热门领域之一。钢结构桥梁工程制造工艺复杂,对信息管理的要求比较高。BIM技术适合在钢结构桥梁项目中的应用,可以看出BIM技术对降低钢结构工程项目的深化设计费用、缩短工期、准确预算工程量等方面有实质性的效果,而且在提高对项目的管控能力、改善安装现场环境、减少项目信息的流失和错误方面有巨大的潜在效益。
参考文献:
[1]何清华,钱丽丽,段运峰,等.BIM在国内外应用的现状及障碍研究.工程管理学报,2012(1).
[2]张树捷.BIM在工程造价管理中的应用研究.建筑经济,2012(2).
[3]刘志强.西堠门大桥结构监测系统的设计.中国公路学会桥梁和结构工程分会2008年全国桥梁学术会议,2008.
[4]孙卫泉.自锚式悬索桥结构健康监测系统总体设计研宄.四川省土木建筑学会第33届学术年会,2008.
[5]许宏亮,等.西堠门大桥及金塘大桥结构运营监测综合管理系统总体设计.公路,2008.
1 绪论
1.1 人工智能及其发展
1.2 人工智能技术现状与发展趋势
1.3 人工智能技术在石油工程中的应用概述
参考文献
2 集成化人工智能技术
2.1 集成化人工智能技术与石油工程系统
2.2 模糊神经网络
2.3 神经网络专家系统
2.4 遗传神经网络
2.5 灰色系统与神经网络
2.6 粗神经网络
2.7 混沌神经网络
2.8 混沌遗传算法
2.9 基于支持向量机的集成化智能技术
2.10 基于人工免疫系统的集成化智能技术
参考文献
3 集成化智能技术在油气勘探中的应用
3.1 地震解释中的集成化智能技术
3.2 沉积相识别中的集成化智能技术
3.3 基于灰色理论和cP网络的储层评价技术
3.4 油气水层识别中的集成化智能技术
3.5 基于遗传神经网络的测井储层参数预测
3.6 基于神经网络和模糊逻辑的裂缝识别技术
参考文献
4 集成化智能技术在钻井工程中的应用
4.1 智能化钻井工程系统发展及应用
4.2 基于模糊自适应Hamming网络钻井过程岩性识别
4.3 基于神经网络的混合决策树及造斜点位置确定
4.4 钻柱系统故障智能诊断方法及应用
4.5 集成化智能钻井安全监控系统原理及应用
4.6 套管柱强度设计的遗传算法应用
参考文献
5 集成化智能技术在油气田开发工程中的应用
5.1 油藏工程中的集成化智能技术及应用
5.2 智能抽油机综合采油控制系统
5.3 注水系统决策中的集成化智能技术
5.4 油气田增产稳产决策中的智能技术
5.5 水淹层识别与剩余油挖潜的智能决策
5.6 提高采收率中的集成化智能技术及其应用
5.7 试井解释中的集成化智能技术及应用
5.8 储层伤害预测与改造方案智能决策
5.9 稠油开采方式决策神经网络专家系统
5.10 基于混合遗传算法的新型防砂筛管优化设计
参考文献
6 集成化智能技术在油气集输系统的应用
6.1 天然气负荷预测的集成化人工智能技术
6.2 油气集输系统优化设计的集成化智能技术
6.3 油气管道安全保障中的集成化人工智能技术
参考文献
2100433B