高温工况燃气爆炸下限工程预测方法探讨

获得特定工况下燃气的爆炸下限,是开展爆炸风险评估及爆炸防治的基础。现有研究已经基本理解了温度对燃气爆炸下限的影响规律,但还缺少可便捷用于预测高温下不同类型燃气爆炸下限的工程方法。基于文献中给出的常压时不同类型燃气在不同温度时的爆炸下限测试数据,提出由参考温度T0时的爆炸下限LELT0预测高温T时爆炸下限LELT的关系式:(LEL_(T)/LEL_(T0))=1.3~0.3(T/T_(0)),适用范围为1≤T/T0≤2、T≤723 K。将预测结果与文献实验结果对比发现,预测结果均低于实验结果,在工程应用时偏于安全。当T/T0在1~1.5范围内时,预测结果相对误差均在-6%以内,具有较好精度。当T/T0在1.5~2范围内时,预测结果相对误差几乎均在-16%以内,仍具有较好可靠性。该公式可用于预测常压高温下NH_(3)、H_(2)、CO、CH_(4)、C_(2)H_(4)、C_(2)H_(2)气体在空气中的爆炸下限。

面向BIM工程精细化造价预测的量子蜂群优化算法研究

为提升工程资金使用的合理性,实现经济效益最优化,提出基于量子蜂群优化的BIM工程精细化造价预测算法。通过CATIA软件建立工程的参数化BIM模型,获取工程数据信息;将其作为输入,通过支持向量机(SVM)模型输出工程精细化造价预测结果;将SVM模型的惩罚参数和核函数参数作为人工蜂群算法中的蜂源,利用细粒度方式通过寻找最优适应度蜜源,对SVM工程造价预测模型参数进行优化;通过量子编码方式,在寻优最佳蜜蜂个体过程中编码个体位置,增强搜索精度,利用具备最佳参数的SVM获取最佳工程精细化造价预测结果。实验结果表明,该方法可以真实地构建工程BIM模型,获取工程数据信息;工程精细化造价预测精度高、误差小;在很强的外界干扰情况下,始终保持较高的工程造价预测精度。

大数据在建筑工程造价预测中的应用与优化

建筑工程造价预测作为项目管理核心环节,对项目效益与资源配置至关重要。传统预测方法受限于数据量,导致结果存在偏差。大数据时代的来临为造价预测带来新机遇。本研究运用大数据技术,整合多方数据源,构建全周期大数据模型,并通过深度学习算法进行训练,实现预测结果的精准与实时。此方法不仅提升了预测准确率,更为建筑工程造价管理提供了有力支持,有助于优化资源配置,提升项目效益。实验结果显示,大数据技术并具有可靠的预测精度与效率, 对建筑工程造价预测具有明显的优势。同时还提出了一些大数据在建筑工程造价预测中的优化措施,如数据清洗、特征选择、优化建模等方法,有效提升了预测精度和效率。本项研究的结果能够为建筑工程管理者提供更高效准确的管理决策依据,优化资源配置,提高工程效益。

基于BIM技术的工程造价预测与控制研究

工程造价预测与控制是建筑工程管理的重要组成部分,对于保证工程质量和效益具有重要作用。建筑信息模型(BIM)技术是近年来建筑行业发展的热点,可以实现对建筑全生命周期的数字化管理,在工程造价预测和控制方面有着广阔的应用前景。本文以BIM技术为研究对象,对其在项目成本预测和控制中的应用进行了探讨。首先,以BIM技术为基础,建立工程造价预测模型,并对其进行实证检验。结果表明,BIM技术可以有效提高工程造价预测的准确性,降低了预测误差。其次,利用BIM技术对工程造价进行实时监控和控制,能及时发现并解决项目费用超支问题,保证项目按预算完成。在实践中,BIM技术不但能更准确地对工程造价进行预测,还可以辅助工程项目管理者进行决策,实现工程造价的有效控制,最终保证工程项目的质量和效益。综上所述,基于BIM技术的工程造价预测与控制研究具有重要的理论和实践意义。

论在预测型工程建设项目中应用敏捷项目管理的必要性

传统的瀑布式项目管理方法在预测型工程建设项目中仍然占主导地位,近三年整个市场变幻莫测,项目的需求和环境随时可能发生变化,强调计划为主的预测型项目管理模式已出现明显的不适应,强行执行原定计划最终可能会导致项目失败。敏捷项目管理作为一种灵活、高效的项目管理方法,已被广泛应用于软件开发等领域。本文主要探讨如何将敏捷项目管理的理念和实践应用于预测型工程建设项目中,以提高项目的执行效率和成功率。

军工固定资产投资项目的工程造价预测与控制研究

本文旨在探讨工程造价预测与控制的关键因素,尤其聚焦于军工固定资产投资项目。工程造价预测是为项目决策和控制提供准确、可靠成本估计的过程,涉及项目特征分析、数据分析与模型构建,以及参数估计和模型运算等步骤。常用的预测方法包括参数估计法、类比法、参数调整法和经验法。军工项目具有特殊军事要求、技术创新和保密性要求,以及风险管理和预算控制等挑战。工程造价控制的关键因素包括工程进度和时间压力、变更管理和风险控制、供应链管理和合同管理,以及资源利用效率和成本效益等。本文提供了具体的专业分析和相关数据,强调了军工固定资产投资项目中需要关注的特殊因素和挑战,以帮助实现工程造价的准确预测和有效控制,满足项目目标和国家安全需求。

建筑工程造价技术侧重下的成本控制策略研究

本文针对建筑工程造价技术侧重下的成本控制策略进行了深入研究。研究发现,技术侧重的成本控制更注重预先的技术设计和施工方案的选择,以实现在工程实施前就对造价进行有效控制。研究设计的成本控制策略包括:根据施工方案和工程量预测工程成本;对施工过程中的可能出现的风险事项进行储备金设置;根据实际支付的工程款项制定相应的成本控制措施等。实践证明,这些策略能够提高成本预测的准确度,从而保证建筑工程的利润水平,为企业决策提供依据。这些结果对于建筑企业在市场竞争中提升竞争力,提高项目投资回报率都有重要的实际意义。

疲劳裂纹的工程预测方法

应用腐蚀疲劳裂纹试验数据验证了文献 [1]中疲劳裂纹扩展尺寸的通用计算公式 ;建立了用三组实测数据预测疲劳裂纹扩展尺寸的实用方法 ;并将通用计算公式推广用于预测工程构件中疲劳裂纹形状的变化 。

基于Chaos和CS理论的工程投资预测方法研究

文章针对当前工程投资预测领域存在的投资目标预测方法不科学、预测方法工作量大、准确性低等问题及原因,在借鉴了国内外相关理论和方法的基础上,运用显著性投资(Cost-signifi-cant,CS)理论寻找显著性项目,简化工程投资估算的操作难度,从而解决了投资预测工作量大的问题;运用混沌理论通过使用自相关法、G-P算法、计算Lyapunov指数等方法,在大量历史时序数据基础上,建立了混沌预测模型并进行了实证验证。实证分析结果证明,混沌预测模型适合于工程投资近期预测,预测精度较高。

基于软计算的电力线路工程造价预测模型

采用软计算和数据挖掘技术来解决电力线路工程造价问题,提出了一种工程造价的智能预测模型。首先根据工程造价的专业要求对搜集的实际历史数据进行预处理,并应用包装算法优选属性使数据结构符合建模要求,然后采用基于神经网络集成的模糊系统构建工程造价的预测模型,在建模过程中,利用实验对比方法对模型参数进行了优选。最后在Matlab平台上对该模型进行了仿真,实验结果说明该模型在预测准确性及泛化能力上优于BP网络。模型对于工程建设业主方控制初期的投资规模具有一定的指导意义,也能为电力部门在历史工程的基础上形成客观全面的工程造价经验提供辅助手段。

基于最小二乘支持向量机的公路工程造价预测模型

由于公路工程造价的影响因素错综复杂,且历史数据非常有限,使公路工程造价预测成为典型的小样本条件下非线性回归问题。针对传统的回归方法解决这类问题的不足,该文提出一种新型的公路工程造价预测模型。该模型基于最小二乘支持向量机的基本原理,结合公路工程的具体特征,实现了公路工程造价的智能化预测。新模型充分发挥了最小二乘支持向量机在解决有限样本及非线性回归问题中的优势,建立了较准确的预测模型,且训练速度较普通支持向量机更快。实证数据分析验证了本模型的有效性。

开采覆岩破坏工程地质预测的理论与实践

煤层开采造成的覆岩破坏范围和高度是水体下采煤留设防水煤岩柱和老采空区基岩稳定性评价的重要依据，本文以岩体工程地质力学为理论依据，对覆岩破坏机理和判据等进行了研究，详细分析了覆岩工程地质类型及其组合、岩体结构特征、地层倾角、地质构造、地应力、地下水及开采条件对覆岩破坏高度及发育规律的影响。文中提出了覆岩破坏预测的工程地质学方法，并给出了应用实例。

基于PCA与NARX的市政工程造价组合预测

针对工程造价影响因素多,预测困难且周期长等问题,通过将主成分分析和NARX(Non-linear Auto-Regressive with Exogenous inputs)神经网络相结合,提出一种新型基于混合算法的市政工程造价预测方法。利用主成分分析对影响市政工程造价的主要影响因素进行原始数据处理,消除其相关性,可有效降低数据冗余,也降低神经网络运算易出现局部极小点概率。以主成分分析数据作为输入,单位面积工程造价作为输出,采用贝叶斯正则化算法构建的NARX网络神经模型进行市政工程造价预测。算例结果表明,基于PCA与NARX进行市政工程造价快速、准确,证明预测有效可行。

基于蚁群优化和模糊Petri网的建筑工程成本预测研究（英文）

为了有效提高建筑工程成本动态控制的精确度,提出将蚁群优化算法和模糊Petri网理论应用于建筑工程成本预测。首先,通过模糊产生式规则选择样本工程并确定工程之间的相似度,以便建立工程成本预测模型,其权值和阈值等参数由BP神经网络训练得出。然后,利用蚁群优化对模型各参数进行优化,从而进一步提高工程成本预测的精确度。实际建筑工程实例分析结果表明:相比传统的BP神经网络预测方法,提出的方法具有更高的准确度,能够有效应用于企业建筑工程成本的科学管理。

空天飞机气动力特性的工程预测方法

本文首先叙述了在空天飞机概念研究和初步设计阶段进行气动力特性工程预测的必要性,然后介绍了美国超声速和高超声速任意物体程序(S/HABP)中的计算无粘压力的方法,重点介绍了选择方法的原则。在这基础上,介绍了一种在超声速和高超声速均一致适用的方法,它是采用 Dahlem-Buck 经验公式,并对修正牛顿公式中的修正因子 K,绐出了对飞行器各部分各不相同的计算公式。最后对今后的工作提出了建议。

飞机噪声的工程预测

本文将飞机在飞行过程中发出声辐射的动态问题,按准稳态方法分解为航迹,观察点与声源的几何关系,声源特性、大气衰减与地面效应等单元过程。并以涡扇飞机和螺旋桨飞机等计算实例,阐明飞机噪声的组成,时间历程、频谱,指向性及地面等值线等同公共噪声和声疲劳有密切关系的问题。

电网基建工程造价预测模型构建方法

本文主要探索电网基建工程造价预测模型的构建方法,运用历史项目造价数据预测未来项目造价,辅助电网基建投资精准决策、支撑投资过程精益管控与事后精准评价,助力电网企业精准投资。

基于RBF人工神经网络的房屋建筑工程造价预测研究

将设计阶段的消耗量限额指标作为影响因素,寻求消耗量指标与房屋建筑工程造价之间的非线性关系,采用RBF人工神经网络模型预测工程造价。文章调查收集了兰州市房屋建筑领域比较典型的20幢建筑物的单方造价指标和消耗量指标,运用主成分分析法进行KMO和Bartlett检验,计算变量的初始特征值和提取平方和载入,对样本数据进行筛选,挑选出影响工程造价的主要指标。在MATLAB环境下,将所筛选的造价影响因素作为模型训练样本集的输入向量,将主要造价指标作为输出向量,对样本集数据归一化后,调用RBF人工神经网络对数据进行训练,构建预测工程造价的广义RBF人工神经网络模型。最后通过四个实际样本对模型进行验证,造价指标预测值和实际值的对比分析表明,所建模型的预测精度是可靠的。

SCGMmv（1，1）模型研究及其在工程测量预测中的应用

分析了均值生成时序，按SCGGM（1，h）建模原理构造了基于均值生成时序的SCGMmv（1，1）模型。该模型的计算量少，预测精度较高，适应于动态过程快速建模。对工程测量的预测表明：SCGMmv（1，1）的拟合、预测效果是令人满意的。

投影向量机在工程单方造价预测中的应用

针对目前工程单方造价预测速度慢、时效性差的问题,提出一种基于投影向量机的快速预测方法,该方法通过对数据降维获得神经网络的输入权和隐含层节点的数目,通过广义逆获得神经网络的输出权。因为整个训练过程不需要迭代调整,所以具有高效的训练速度。在真实单方造价数据上的实验显示,新的预测方法比传统方法速度提高18倍,且精度提高40%,时效性与预测精度都得到显著提高,能够更好地满足造价预测的需要。