论文推荐 | 北工大刘占省教授团队：面向智能建造场景的多设备协同优化调度

Multi-equipment collaborative optimization scheduling for intelligent construction scene

Zhansheng Liu ^a,b, Guoliang Shi ^a,b, Dechun Lu ^a,b, Xiuli Du ^a,b, Qingwen Zhang ^a,b

a  Faculty of Architecture, Civil and Transportation Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

b  The Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of the Ministry of Education, Beijing University of Technology, Beijing 100124, China

Abstract

How to realize the efficient scheduling of construction equipment and ensure the construction quality is the key problem that restricts the development of intelligent construction technology. This paper proposes a multi-equipment collaborative optimization scheduling method for intelligent construction scene. Firstly, a logical model of intelligent construction scene is proposed, and the characteristics and requirements of construction in intelligent construction scene are clarified. Considering the relationship between construction processes and the control requirements of construction quality, an intelligent planning model of multi-equipment collaborative scheduling scheme is established. Aiming at the problem of equipment scheduling analysis, an improved non-dominant classification genetic algorithm (NSGA-II) is proposed. According to the solution results of the improved NSGA-II, the data mapping relationship between the scheduling scheme and the construction completion time and construction energy consumption is established. The verification and application of the proposed method are carried out by a cable truss structure experimental model.

Keynote

Intelligent construction scene, Multi-equipment collaboration, Optimized scheduling, Deep learning, Experimental verification

摘要

如何实现施工设备的高效调度并确保施工质量，是制约智能建造技术发展的关键问题。本文针对智能建造场景，提出了一种多设备协同优化调度方法。首先，构建了智能建造场景的逻辑模型，并明确了智能建造场景中施工的特点和要求。在考虑施工工序间关系及施工质量控制要求的基础上，建立了多设备协同调度方案的智能规划模型。针对设备调度分析问题，提出了一种改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）。根据改进NSGA-II的求解结果，建立了调度方案与施工完成时间和施工能耗之间的数据映射关系。通过索桁架结构试验模型对所提方法进行了验证与应用。

关键词

智能建造场景，多设备协同，优化调度，深度学习，试验验证

Fig. 1. Multi-dimensional and multi-scale intelligent construction scene logic model.

Fig. 2. Logical model-driven multi-equipment cooperative scheduling

研究背景

1. 智能建造场景下的多设备协同优化调度方法：本文提出了一种智能建造场景下的多设备协同优化调度方法，旨在解决智能建造技术发展中设备高效调度和保证施工质量的关键问题。

2. 智能建造场景的逻辑模型：建立了智能建造场景的逻辑模型，明确了施工过程与施工质量控制要求之间的关系，并建立了多设备协同调度的智能规划模型。

3. 研究方法：提出了改进的非支配排序遗传算法（NSGA-II）和基于遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络的数据映射关系，以实现设备调度方案与施工完成时间和能耗之间的关系。

4. 试验验证：通过索桁架结构试验模型验证了所提方法的可行性，并进行了应用示范。

研究方法

1. 多设备协同优化调度问题的定义：定义了施工过程中的基本概念，包括组件、过程、设备数量、操作次数等，并建立了数学模型。

2. 优化目标与约束：确定了最小化施工完成时间和能耗的优化目标，并提出了相应的约束条件。

3. 算法设计：设计了基于改进NSGA-II算法的设备调度分析方法，并利用GA-BP神经网络建立了调度方案与施工完成时间和能耗之间的数据映射关系。

试验设计

1. 试验模型：设计了基于智能建造场景的索桁架结构试验模型，包括结构参数、施工过程和设备配置。

2. 调度方案分析：分析了不同设备数量对施工完成时间和能耗的影响，并通过控制变量法获得了最佳设备调度方案。

结果分析

1. 优化效果：与未优化方案相比，优化后的施工进度提高了27.8%，能耗降低了25.3%。

2. 数据映射关系：建立了施工调度方案与施工完成时间和能耗之间的数据映射关系，通过GA-BP神经网络快速准确地输出了相应的施工性能参数。

3. 计算效率：与传统计算搜索算法相比，本研究提出的计算方法节省了42.6%的计算时间。

研究结论

1. 智能建造场景逻辑模型的建立：通过整合物理空间、信息空间和业务空间，提高了整个施工过程的效率和准确性。

2. 多设备协同优化调度模型的建立：考虑了施工过程的时间相关性和质量控制要求，建立了多设备协同调度的数学模型。

3. 算法设计与应用：提出了基于改进NSGA-II和GA-BP神经网络的“两步”计算方法，实现了设备调度方案的优化，并通过试验模型验证了理论方法的可行性。

关注公众号，后台回复“论文75”即可下载原文

博士，北京工业大学科发院副院长，教授，博士生导师。从事数字孪生、智能建造与预应力钢结构研究。在国家自然科学基金、国家重点研发计划子课题、北京市自然科学基金和北京市科技计划项目等 10 项国家、省市纵向课题和 32 项企业委托技术开发项目的持续资助下，开展了基于数字孪生的智能建造理论与方法、BIM 技术研发及创新应用、预应力钢结构施工与安全评估等研究。

北京工业大学建筑工程学院土木工程专业博士研究生。从事数字孪生、智能建造与预应力钢结构研究。已在《Automation in Construction》、《Thin-Walled Structures》、《Journal of Construction Engineering and Management》、《建筑结构学报》等国内外重要期刊发表20余篇学术论文。

博士，北京工业大学教授，博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者、北京市学术创新团队带头人。现任城市建设学部副主任、岩土与地下工程研究所所长，主要从事岩土与城市地下工程领域的研究，兼任中国岩石力学与工程学会青年工作委员会副主任委员等。作为负责人主持完成国家自然科学基金重点项目、集成项目重点课题、重点研发计划课题等国家级重点项目3项。近5年，以第一作者或通讯作者在Géotechnique、JMPS、CMAME、JEM等本领域权威期刊发表SCIE论文30余篇；授权国家发明专利12项；获2017年度国家科技进步二等奖(排名2/10)、第十五届中国青年科技奖等。

博士，北京工业大学教授，博士生导师，中国工程院院士、国家杰出青年科学基金获得者、国家自然科学基金创新群体带头人。长期从事大型工程结构抗震研究，在结构-地基动力耦合分析理论与方法及试验技术，城市地下工程、桥梁和高坝等大型结构-地基耦合抗震设计理论与方法，以及相关规范编制、工程应用等方面做出了突出贡献。特别是建立了地下结构抗震减震设计理论、方法和技术；解决了弯、坡、斜等典型的非规则桥梁抗震减震设计中的一些关键技术难题；在自复位摇摆桥梁、装配式地铁车站和区间隧道等在强震区的工程示范应用方面做出了重要贡献。获国家科技进步二等奖5项，省部级科技进步奖10项，以第一或通讯作者发表论文300余篇，其中SCI收录论文80余篇，出版著作6部，授权发明专利50余项，参编国家和行业规范4部。主持完成两项国家级重大项目，正在主持国家重点研发计划项目1项。已培养博士、硕士研究生140余人，博士后20余人。

博士，北京工业大学讲师，从事数字孪生及智能建造研究。获国家资助博士后研究人员计划。