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低碳目标下的大型地下空间施工方案智能优化方法

宋天帅 俞财照 秦彦龙 史国梁 刘占省 周恩恺

宋天帅, 俞财照, 秦彦龙, 史国梁, 刘占省, 周恩恺. 低碳目标下的大型地下空间施工方案智能优化方法[J]. 工业建筑, 2024, 54(5): 25-32. doi: 10.3724/j.gyjzG23111317
引用本文: 宋天帅, 俞财照, 秦彦龙, 史国梁, 刘占省, 周恩恺. 低碳目标下的大型地下空间施工方案智能优化方法[J]. 工业建筑, 2024, 54(5): 25-32. doi: 10.3724/j.gyjzG23111317
SONG Tianshuai, YU Caizhao, QIN Yanlong, SHI Guoliang, LIU Zhansheng, ZHOU Enkai. An Intelligent Optimization Method for Large Underground Space Construction Scheme Under Low Carbon Target[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(5): 25-32. doi: 10.3724/j.gyjzG23111317
Citation: SONG Tianshuai, YU Caizhao, QIN Yanlong, SHI Guoliang, LIU Zhansheng, ZHOU Enkai. An Intelligent Optimization Method for Large Underground Space Construction Scheme Under Low Carbon Target[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2024, 54(5): 25-32. doi: 10.3724/j.gyjzG23111317

低碳目标下的大型地下空间施工方案智能优化方法

doi: 10.3724/j.gyjzG23111317
基金项目: 

北京市科技计划项目(Z211100004321010)。

详细信息
    作者简介:

    宋天帅,高级工程师,主要从事智能建造及施工管理工作,sts909@163.com。

    通讯作者:

    刘占省,博士,教授,主要从事智能建造及数字孪生方法研究,lzs4216@163.com。

An Intelligent Optimization Method for Large Underground Space Construction Scheme Under Low Carbon Target

  • 摘要: 大型地下空间的建设是建筑行业转型升级的重要领域。在大型地下空间的施工过程中,如何获取最优化的施工方案,到达绿色环保的目标是亟待解决的问题。以低碳为目标,本研究提出了大型地下空间施工智能优化方法。根据碳排放量的计算方法形成了施工方案优化架构,获取了影响施工能耗的关键因素。基于关键因素的分析,明确了各类构件和施工路径对碳排放的影响机制。在改进的Dijkstra算法的驱动下形成了施工路径的智能优化方法。在此基础上,基于遗传算法优化的BP神经网络形成了碳排放与施工方案的耦合关系。在低碳目标下精准获取最优化的施工方案。以城市副中心三大建筑共享配套设施项目施工现场为例进行案例分析,验证所提出方法的可行性。并通过分析施工碳排放,形成了最佳施工路径。
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  • 收稿日期:  2023-11-13
  • 网络出版日期:  2024-06-22

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