Лингуанг Сонг

"Вестник
Томского государственного
архитектурно-строительного университета"
N 2 2013 г.

ТЕХНОЛОГИЯ И ОРГАНИЗАЦИЯ СТРОИТЕЛЬСТВА

УДК 621.397:69

ЛИНГУАНГ СОНГ (LINGGUANG SONG),

lsong5@uh.edu

Хьюстонскийуниверситет, 375Технический корпус,

каф. управления строительством,

США, Texac 77204-4020, Хьюстон

НЕЙЛН. ЭЛДИН (NEIL N. ELDIN),

neldin@uh.edu

Хьюстонский университет, 110G Технический корпус,

каф. управления строительством,

США, Texac 77204-4020, Хьюстон

АДАПТИВНОЕ  СЛЕЖЕНИЕ  И  МОДЕЛИРОВАНИЕ  В  РЕЖИМЕ  РЕАЛЬНОГО  ВРЕМЕНИ  ТРУДОЕМКИХ  СТРОИТЕЛЬНЫХ  РАБОТ  ДЛЯ  УПРЕЖДАЮЩЕГО  ПЛАНИРОВАНИЯ

В статье предложено адаптивное слежение и моделирование в режиме реального времени трудоемких строительных работдля упреждающего планирования. Предложенный метод заключается в постоянном фиксировании информации о строительных работах с помощью датчиков слежения, которая затем подаётся в имитационную модель для ее автоматического обновления. Такая адаптационная возможность позволяет постоянно корректировать заданную имитационную модель с целью отображения изменений в среде проекта для составления более точного графика упреждающего планирования. По сравнению с традиционным автономным моделированием, которое использует стационарные входящие потоки, способность предложенного моделирования в реальном времени к динамичному объединению новых данных проекта и адаптации к изменениям в полевых работах может повысить точность упреждающего планирования проекта. В работе представлены пилотная система и конкретные ситуации с целью доказательства осуществимости предложенной концепции.

Ключевые слова: в реальном времени; моделирование; слежение; строительные работы; упреждающее планирование.

* Статья переведена и опубликована в «Вестнике ТГАСУ» согласно Лицензионному соглашению с издательством Elsevier от 24 марта 2013 г. № 3115671094877.

Представленная статья рассматривает актуальные проблемы имитационного моделирования процессов при производстве трудоёмких строительных работ в полевых условиях в целях оперативного (упреждающего) планирования на примере дорожного строительства. Поиску решения данной проблемы в отечественных научных исследованиях уделяется недостаточно внимания. Авторы статьи Lingguang Song и Neil N. Eldin из Хьюстонского университета предлагают решение данной проблемы в условиях Соединённых Штатов Америки на примере конкретных строительных объектов с учётом уровня развития информационных технологий и технологического уровня дорожно-строительной отрасли, природно-климатических особенностей и т. д. В связи с этим адаптация предлагаемых моделей и алгоритмов для условий России представляется научной задачей, требующей отдельных исследований.

Библиографический список

  1. R.L. Peurifoy, C.J. Schexnayder, A. Shapira, Construction Planning and Equipment and Methods [Планированиестроительстваистроительноеоборудованиеиметоды], 7th ed. McGraw Hill, New York, 2006.
  2. J. Hinze, Construction Planning and Scheduling [Планированиестроительстваисоставлениеграфика], Prentice Hall, New York, 2007.
  3. D.W. Halpin, L.S. Riggs, Planning and Analysis of Construction Operations [Планированиеи анализстроительныхработ], John Wiley & Sons, New York, 1992.
  4. S.M. AbouRizk, Role of simulation in construction engineering and management [Рольмоделированиявстроительствеименеджменте], Journal of Construction Engineering and Management 136 (10) (2010) 1140–1153.
  5. J. Banks, Handbook of Simulation [Руководствопомоделированию], John Wiley & Sons, New York, 1998.
  6. W.J. Davis, Online simulation: need and evolving research requirements [Онлайнмоделирование: необходимостьитребованияксоответствующимнаучнымисследованиям], in: J. Banks (Ed.), Handbook of Simulation, John Wiley & Sons, New York, 1998, pp. 465–518.
  7. H.J. Yoon, W. Shen, Simulation-based real-time decision making for manufacturing automation systems: a review [Принятиерешенийвреальномвременинаосновемоделированиядлясистемавтоматизациипроизводства], International Journal of Manufacturing Technology and Management 8 (2006) 188–202.
  8. F. Darema, Dynamic data driven applications systems: a new paradigm for application simulations and measurements [Динамическиеданныесуправлениемданными: новаяпарадигмадлямоделированияиизмерений], Proceeding of International Conference on Computational Science, Krakow, Poland, 2004.
  9. FIATECH, Capital Project Technology Road Mapping Initiative [Проекткапитальногостроительствасоставлениякарт-схемавтомобильныхдорог], FIATECH, Austin, Texas, 2011.
  10. R. Navon, Y. Shpatnitsky, A model for automated monitoring of road construction [Модельдляавтоматизированногомониторингастроительствадорог], Construction Management and Economics 23 (9) (2005) 941–951.
  11. T.H. Chung, Y. Mohamed, S.M. AbouRizk, Bayesian updating application into simulation in the North Edmonton sanitary trunk tunnel project [ПриложениедлябайесовскойкорректировкивмоделированиисанитарногомагистральноготоннелявСеверномЭдмонтоне], Journal of Construction Engineering and Management 132 (8) (2006) 882–894.
  12. M. Lu, F. Dai, W. Chen, Real-time decision support for planning concrete plant operations enabled by integrating vehicle tracking technology, simulation, and optimization algorithm [Поддержкапринятиярешенийвреальномвремениприпланированииработнабетонномзаводе, запущенномпутемобъединениятехнологииконтролязатранспортом, моделированияиоптимизационногоалгоритма], Canadian Journal of Civil Engineering 34 (2007) 912–922.
  13. N. Ackroyd, Earthworks scheduling and monitoring using GPS [Составленияпланаземляныхработимониторингсиспользованием GPS], Proceeding of Trimble Users Conference, San Jose, California, 1998, pp. 1–6.
  14. L. Song, S.M. AbouRizk, Virtual shop model for experimental planning of steel fabrication projects [Виртуальнаямодельцехадляэкспериментальногопланированияпроектовпопроизводствустали], Journal of Computing in Civil Engineering 20 (5) (2006) 308–316.
  15. A.M. Law, W.D. Kelton, Simulation Modeling & Analysis [Имитационноемоделированиеианализ], 3rd ed. McGraw-Hill, New York, 2000.
  16. S.M. AbouRizk, A. Sawhney, Subjective and interactive duration estimation [Субъективнаяоценкапродолжительностивзаимодействия], Canadian Journal of Civil Engineering 20 (3) (1993) 457–470.
  17. R.J. Wales, S.M. AbouRizk, An integrated simulation model for construction [Модельинтегрированногомоделированиядлястроительства], Simulation Practice and Theory 3 (1996) 401–420.
  18. H. Zhang, C.M. Tam, J.J. Shi, Application of fuzzy logic to simulation for construction operations [Применениенечеткойлогикивмоделированиистроительныхопераций], Journal of Computing in Civil Engineering 17 (1) (2003) 38–45.
  19. D.J. Wheeler, D.S. Chambers, Understanding Statistical Process Control [Пониманиесистемыстатистическогоконтроля], 2nd ed. SPC Press, Knoxville, TN, 2003.
  20. BestFit, BestFit User Manual [Руководствопользователя BestFit], Palisade Corporation, New York, 2003.
  21. J. Martinez, Methodology for conducting discrete-event simulation studies in construction engineering and management [Методикапроведенияисследованийдискретногомоделированиявстроительствеиуправлении], Journal of Construction Engineering and Management 136 (1) (2010) 3–16.
  22. HCSS, The Dispatcher User Guide [Программапоруководствупользователя], Heavy Construction Systems Specialists, Inc., Houston, Texas, 2008.
  23. Simio, Simio User Help [В помощь пользователю Simio], Simio LLC, Sewickley, PA, 2010.

Статья | (1.08 Mб)