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建设工程施工进度BIM预测方法
  • 作 者:李勇编著
  • 出 版 社:北京:化学工业出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:7122279835
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第1章 绪论 1

1.1 研究背景和意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 3

1.2 国内外研究现状 5

1.2.1 施工进度预测和控制方法研究进展 5

1.2.2 工程可靠性研究趋势 7

1.2.3 BIM技术应用研究热点 8

1.2.4 有待进一步研究的问题 11

1.3 研究内容和方法 12

1.3.1 研究内容 12

1.3.2 研究思路及方法 15

1.3.3 创新点 16

第2章 BIM技术与精益建造分析 18

2.1 BIM技术分析 18

2.1.1 BIM基本概念 18

2.1.2 BIM技术应用方法 19

2.1.3 BIM技术特点分析 36

2.1.4 BIM应用价值 39

2.1.5 BIM应用现状探讨 42

2.1.6 BIM软件 45

2.2 精益建造(LC) 47

2.2.1 LC理论体系与系统结构 47

2.2.2 LC特点分析 52

2.3 BIM和LC协同应用分析 53

2.3.1 LC中PPC关系分析 53

2.3.2 BIM与LC交互关系 55

2.3.3 BIM与LC关键技术集成 56

2.4 小结 58

第3章 施工进度复杂影响因素随机分析 59

3.1 施工工期确定方法 59

3.1.1 施工进度表示类型 59

3.1.2 施工工期确定方法 60

3.1.3 网络计划计算系统改进设计 63

3.1.4 施工进度管理特征 67

3.2 施工进度影响因素分析 68

3.2.1 施工进度的影响因素 68

3.2.2 进度、成本、质量目标关系分析 70

3.2.3 影响因素的概率分布 72

3.3 施工进度影响因素统计方法 73

3.3.1 多维随机变量分布 73

3.3.2 随机变量的数字特征分析 75

3.3.3 随机变量概率分布方法 75

3.3.4 常用随机变量统计方法 78

3.4 小结 82

第4章 施工进度单因素影响的可靠性预测模型 83

4.1 施工进度预测控制模型 83

4.2 单因素进度预测模型 85

4.2.1 Ⅰ类确定性单因素目标进度预测模型 87

4.2.2 Ⅰ类随机性单因素目标进度预测模型 87

4.2.3 Ⅰ类单因素目标进度随机性预测模型 88

4.2.4 工程实例一 90

4.2.5 Ⅱ类确定性单因素目标进度预测模型 94

4.2.6 Ⅱ类随机性单因素目标进度预测模型 95

4.2.7 Ⅱ类单因素目标进度随机性预测模型 96

4.2.8 工程实例二 97

4.3 同类单因素影响进度预测模型 99

4.3.1 同类单因素影响进度预测模型 99

4.3.2 工程实例三 103

4.4 小结 106

第5章 施工进度多因素影响的整体可靠性预测模型 108

5.1 多因素影响整体进度可靠性预测模型 108

5.1.1 随机性因素目标进度预测模型 108

5.1.2 因素目标进度随机性预测模型 115

5.2 进度-成本综合目标预测模型 117

5.2.1 基础关系模型 117

5.2.2 进度-成本综合目标预测模型 120

5.3 工期优化控制方法 122

5.3.1 多因素影响单元网络工期优化 122

5.3.2 多因素影响整体网络工期优化 123

5.4 工程实例 124

5.5 小结 127

第6章 基于BIM技术的施工进度预测集成方法 128

6.1 基于BIM的施工进度管理体系 128

6.1.1 BIM进度管理应用体系 128

6.1.2 BIM信息平台 129

6.1.3 BIM进度管理流程 130

6.1.4 BIM进度管理分析 134

6.2 基于BIM技术的进度预测模型集成方法 139

6.2.1 集成系统 139

6.2.2 基于BIM技术的进度预测模型集成设计 140

6.2.3 基于BIM平台的进度预测集成系统管理 145

6.3 小结 149

第7章 工程案例分析 150

7.1 工程背景 150

7.1.1 工程基本情况 150

7.1.2 工程技术经济指标 150

7.1.3 建筑和结构做法 152

7.2 BIM建模与分析 155

7.2.1 BIM模型简介 155

7.2.2 建筑BIM模型 156

7.2.3 施工进度BIM模型 157

7.2.4 工程造价BIM模型 160

7.3 施工进度预测模型与计算分析 165

7.3.1 预测模型条件分析 165

7.3.2 影响度随机性分析 165

7.3.3 整体进度预测分析 167

7.4 结果评价 169

第8章 结论与展望 170

8.1 结论 170

8.2 展望 171

参考文献 172

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