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1.
在对南水北调中线干线渠道工程进行工期索赔分析计算时,采用合理的延误分析方法是顺利协调处理索赔的关键。在分析现行主要延误分析方法的局限性和适用性的基础上,提出了一种新的工期延误分析方法,即沙盘推演计划比较法,给出了该方法的基本原则、分析流程,然后结合进度管理软件P6,以南水北调中线某标段工程为例进行了计算分析,验证了该方法的可行性和有效性。  相似文献   
2.
针对实际土石方工程中弃渣场变更引起的索赔问题,考虑土石方开挖和弃渣场清表合并计量的情况,利用合同变更理论,提出了索赔估价公式和索赔估价判据。根据索赔估价判据和索赔估价公式可确定索赔主体和索赔金额。最后利用工程实例进行了计算验证,为承包商和业主协商处理索赔提供了参考。  相似文献   
3.
模糊物元模型在水库水质评价中的应用   总被引:2,自引:1,他引:1  
以燕山水库水质评价为例,针对水质等级的相对模糊性及单项指标评价结果的不相容性问题,基于模糊物元理论,构建了采用三标度法确定权重、将模糊物元分析与欧氏贴近度相结合的水库水质评价模型,并与其他方法进行比较.实例结果表明,评价结果与实际情况相吻合.  相似文献   
4.
针对煤矿生产中粉尘危害大,不同的地质开采条件,采用不同的降尘技术的特点,充分利用物联网实时数据采集与大数据海量数据存储分析的特性,提出一种全新迭代优化降尘的方法。该方案采用无线星型拓扑结构部署采样点,将海量实时传感器采样数据通过AWS IoT Gateway输入到AWS云平台,应用HADOOP数据处理平台进行存储分析,并与智能管理数据库中输入的我国煤矿粉尘技术规范基准数据进行比对,调整优化煤矿降尘设备,实现最优降尘目的。通过煤矿的实测数据进行测试,较好验证了此方案的可行性。  相似文献   
5.
杨耀红  刘盈  代静 《资源与产业》2022,24(3):114-125
流域是由干流和多个、多级支流组成的相互影响的复杂系统,为了解决流域水污染和水生态环境问题,需要干流和支流各地区的共同治理。然而,现有的研究大多关注上下游水污染治理机制的研究,对于干流与多个支流间治污协作机制的研究较少,因此水污染协同治理机制很难在全流域实施。论文为系统性解决流域跨界水污染问题,形成覆盖整个流域的水污染治理机制,将上下游跨界水污染治理研究拓展到干流和两个支流,研究干流政府和两支流政府决策行为的变化规律和影响因素。基于演化博弈模型,通过构建三方政府博弈收益矩阵并求解复制动态方程,探讨补偿赔偿奖励融合机制下三方政府策略选择的演化稳定路径,并讨论了博弈均衡点策略演化的稳定条件。基于数值仿真分析了污染转移系数、干流政府对支流政府的奖励以及初始治污意愿等参数对三方策略选择的影响规律。研究结果表明:1)支流政府之间的主要影响因素是污染转移系数和初始治污意愿,某一支流污染转移系数越大,其他支流治理意愿越低,当污染转移系数超过某一临界值时,其他支流会选择不治理的策略,同时支流政府的初始治污意愿越高,其稳定于治理策略的速度越快,污染转移系数的临界值越大;2)干支流政府之间的主要影响因素是干流政府对支流政府的补偿和奖励以及支流政府对干流政府的生态赔偿,干流政府对支流政府额外治污减排的奖励越多,越能激励支流政府治污减排。研究结论可为干流和多个支流间形成生态补偿、赔偿和奖励机制以达到治污减排目标提供参考。  相似文献   
6.
工程项目建设监理的业主满意度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据一般顾客满意度模型 ,提出了项目业主对工程项目施工监理的满意度模型 .根据工程项目的具体特点 ,把项目业主满意度分析分为目标和过程 2部分 ,并对如何计算工程项目质量、进度、成本 3大目标的满意度进行了讨论 ,指出在评价过程满意度时要考虑隐变量和测量变量 2项指标  相似文献   
7.
针对多模式时间-费用交换问题,分析了作业模式之间的互斥和相容的关联关系,并同时考虑资源约束,建立了包含作业模式约束和资源约束的多模式时间-费用交换问题模型,并用带修复算子的遗传算法求解该模型.最后,通过算例验证了模型的合理性和算法的有效性.  相似文献   
8.
9.
基于关键链理论构建了资源受限项目群进度优化模型.该模型综合考虑项目之间以及项目活动间的逻辑关系及资源约束等,考虑活动多模式执行与所分配资源数量的关系,把资源作为决策变量,把关键链资源约束项目群进度管理模型拓展到了多执行模式情况.运用该模型对南水北调工程某标段进行实例分析表明,该方法有一定的先进性和适用性.  相似文献   
10.
由于电信、银行等高端用户对平台的高性能、高可用性、高稳定性、高安全性方面提出了严格的要求,一方面要解决信息孤岛问题,真正实现应用软件的热插拔;另一方面解决众多设备的管理监控问题。为此,浪潮携手WebLogic提出了高性能、高可靠性平台解决方案。本刊将分期介绍该方案的优点以及实施措施。  相似文献   
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