中国科技核心期刊
中国建筑科学领域高质量科技期刊分级目录T2级期刊
RCCSE中国核心学术期刊
美国化学文摘社(CAS)数据库 收录期刊
日本JST China 收录期刊
世界期刊影响力指数(WJCI)报告 收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

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
Ji Guangyao. STUDY ON SOME KEY ISSUES RELATING TO USE OF RECYCLED AGGREGATE CONCRETE AS A STRUCTURAL MATERIAL[J]. INDUSTRIAL CONSTRUCTION, 2010, 40(3): 98-101. doi: 10.13204/j.gyjz201003022
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。
  • [1] 刘占省,史国梁,孙佳佳.数字孪生技术及其在智能建造中的应用[J].工业建筑,2021,51(3):184-192.
    [2] 陈鑫磊,张学民,陈进,等.基于碳排放评价的超小净距隧道绿色施工优化研究[J].中国公路学报,2022,35(1):59-70.
    [3] 肖建庄,夏冰,肖绪文.工程结构可持续性设计理论架构[J].土木工程学报,2020,53(6):1-12.
    [4] 王卫东,姚激,岳建勇,等.软土地基文物建筑地下空间开发的关键技术与应用[J].建筑结构学报,2023,44(12):92-99.
    [5] 满庆鹏,郑慕华,常远,等.基于动态仿真技术的装配式建筑施工人员配置优化:以流水施工模式为例[J].土木工程学报,2023,56(9):178-188.
    [6] BESANA D, TIRELLI D. Reuse and retrofitting strategies for a net zero carbon building in milan: an analytic evaluation[J/OL]. Sustainability, 2022, 14[2022-11-02].https://https://doi.org/10.3390/su142316115.
    [7] GUSTAVSSON L,JOELSSON A,SATHRE R.Life cycle primary energy use and carbon emission of an eight-storey wood-framed apartment building [J].Energy and Buildings,2010,42 (2):230-242.
    [8] ZABALZA B I,ARANDA U A,SCARPELLINI S.Life cycle assessment in buildings:state-of-the-art and simplified LCA methodology as a complement for building certification[J].Building and Environment,2009,44 (12):2510-2520.
    [9] GUO C,XU J,YANG L,et al.Life cycle evaluation of greenhouse gas emissions of a highway tunnel:a case study in China [J].Journal of Cleaner Production,2019,211:972-980.
    [10] BOYOUNG P,SEBEOM P,YOSOON C,et al.Calculation of a diesel vehicle’s carbon dioxide emissions during haulage operations in an underground mine using GIS [J].Tunnel and Underground Space,2015,25 (4):373-382.
    [11] 鲍学英,许锟.考虑碳排放的铁路隧道施工机械配置优化模型[J].铁道学报,2020,42(9):157-164.
    [12] 陈湘生,付艳斌,陈曦,等.地下空间施工技术进展及数智化技术现状[J].中国公路学报,2022,35(1):1-12.
    [13] 李小雪,雷可,谭忠盛,等.城市地下空间施工风险因素耦合效应研究[J].土木工程学报,2021,54(增刊1):76-86.
    [14] LIU Z S, SHI G L, QIN J, et al. Prestressed steel material-allocation path and construction using intelligent digital twins[J/OL]. Metals, 2022, 12[2022-04-06].https://doi.org/10.3390/met12040631.
    [15] ZHU A M, ZHANG Z Q, PAN W. Crane-lift path planning for high-rise modular integrated construction through metaheuristic optimization and virtual prototyping[J/OL]. Automation in Construction, 2022,141[2022-04-06]. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104434.
    [16] SOLTANI A R, TAWFIK H, FERNANDO T. Path planning in construction sites: performance evaluation of the Dijkstra, A*, and GA search algorithms[J]. Advanced Engineering Informatics, 2002,16(4): 291-303.
    [17] KIM M, HAM Y, KOO C, et al. Simulating travel paths of construction site workers via deep reinforcement learning considering their spatial cognition and wayfinding behavior[J/OL]. Automation in Construction, 2023,147[2022-11-23].https://doi.org/10.1016/j.autcon.2022.104715.
    [18] 贾兆琪,杨璐,及炜煜,等.基于生命周期评价的钢结构碳排放计算模型研究[J].工业建筑,2023,53(增刊1):301-308,319.
    [19] 秦林,郝欣,汪林.顶管技术在地下空间中小型管道施工中的应用[J].现代隧道技术,2022,59(增刊2):228-233.
    [20] 左松涛,毛占利,范传刚,等.基于地铁站场景的改进型Dijkstra算法疏散路径规划研究[J].铁道科学与工程学报,2023,20(5):1624-1635.
    [21] 谢新连,刘毅,何傲.海上施工水域船舶航线规划数学建模及求解[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2019,38(9):7-12.
    [22] 戴益民,李怿歆,徐瑛,等.基于GA-BP神经网络的风雹耦合所致冰雹冲击力预测[J/OL].工程力学,2024[2024-04-23].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.

    2595.o3.20230928.1755.018.html.
    [23] 丁建文,魏霞,高鹏举,等.基于GA-BP神经网络的软土路基运营期沉降预测[J].东南大学学报(自然科学版),2023,53(4):585-591.
    [24] 冷晟,付有为,马万太,等.基于GA-BP神经网络的喷射成形锭坯形貌调控技术[J].华南理工大学学报(自然科学版),2023,51(2):27-34.
    [25] DENG Y, YANG X, HUANG Y, et al. Calculation method of intermediate bearing displacement value for multisupported shafting based on neural network[J]. Journal of Ship Research, 2020,65(4):286-292.
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  93
  • HTML全文浏览量:  11
  • PDF下载量:  3
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2023-11-13
  • 网络出版日期:  2024-06-22

目录

    /

    返回文章
    返回