电缆隧道工程泥水平衡盾构分体始发与端头加固技术研究

依托某电缆隧道工程,提出适用于该工程的泥水平衡盾构分体始发技术。采用数值模拟对始发端头土体加固进行分析。研究结果表明,在不采取任何加固措施时,洞门前方土体发生全局失稳破坏,整体向洞门处滑移,上方土体呈沙漏形向下垮塌;当加固强度超过10GPa后,认为土体处于稳定状态。考虑工程实际,建议采用C20及以上强度等级混凝土旋喷桩加固方案。

基于边缘计算的输变电工程全环节单元确认的精准造价智能管控技术研究

为进一步提高输变电工程造价管理的精细化水平,对输变电工程全环节单元确认的精准造价管控技术进行了深入研究。首先,针对缺乏精准计量方式、缺乏成熟管控技术以及各环节单元口径协调难等现存问题进行了细致分析。然后,构建了基于边缘计算的输变电工程全环节单元确认的精准造价智能管控模型,并且采用基于混合策略的免疫粒子群算法对其模型进行优化求解。使用边缘计算搭建输变电工程各环节的造价计算模型极大地缩短了计算延迟时间,降低了数据冗余成本。最后,采用免疫粒子群算法对模型进行优化,摆脱了传统优化算法易陷于局部最优的缺点,使得模型数据处理更高效性、更精准,进一步实现了边缘计算协同的高可靠性优势,实现了高精度的全环节各单元的造价管控体系。

基于LM-CNN的输变电工程造价自动计算模型

输变电工程造价计算作为造价管控技术的核心环节,其计算模型的好坏直接影响输变电工程造价管控效能。然而现有模型往往不能兼顾计算速度、精确性与稳定性。为解决上述问题,首先,针对输变电工程造价中的实际需求确定模型的输入与输出,构建卷积神经网络模型;然后,将历史造价数据作为样本输入网络模型,得到网络输出;最后,针对期望输出与实际输出相差较大的问题,利用列文伯格-马夸尔特算法对卷积神经网络的权重参数进行优化,完成模型训练。该模型结合列文伯格-马夸尔特算法与卷积神经网络模型的优点,相比于反向传播(BP)神经网络与梯度下降法-卷积神经网络(GD-CNN)具有更高的预测精度与稳定性,提高了输变电工程造价的计算效果。

杆塔结构两种主斜材连接节点研究

当斜材两个螺栓直接打在主材上不满足构造要求时,常用两种连接形式:把内侧斜材伸入主材与拉出主材。依托实际工程,选取代表性节点,采用ABAQUS有限元软件对两种不同的节点进行非线性力学性能分析,同时也对比了两种节点的钢材用量及施工便捷性。分析结果表明,斜材直接打在主材上的节点力学性能优于斜材拉出主材的节点连接,两种节点用钢量基本相当,斜材拉出主材的节点施工便捷性明显优于斜材伸入主材内部的节点连接。

电网建设工程施工工程造价问题探讨

电网建设工程具有施工环节多,投资额大,回报周期长等特点。做好造价工作,关系工程建设顺利进行以及施工成本有效控制。通过准确科学造价预测,利用计划内较少投资,获得电网建设高质量和运行高效益,对于十四五期间保障社会生产和人民生活具有重要意义。《电网建筑工程》一书通过对建筑工程中常用建筑材料、工程设计与施工工艺、工程预算与编制,工程计量与计价等内容介绍,详细讲解电网建筑工程各个环节注意事项与施工流程。随着我国经济发展方式转变,效益优化成为企业的重要目标。在电网建设工程各阶段,过于重视竣工结算环节,忽略工程设计、项目决策以及施工过程造价管理对于工程整体预算设计与控制作用,出现竣工结算比预算超出很多的状况,造成投资和资源不同程度浪费。