场界内噪声烦恼度与绿色施工平面优化布置内在机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71501029
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    18.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0115.工程管理和项目管理
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Noise annoyance played an important part in improving construction working efficiency and safety level in construction site, while, the previous study focused on noise annoyance to the residence near to the construction site. Construction site layout planning is an important part of construction planning. The Green concept will be turned into reality in construction site management, if noise annoyance reduction in construction site layout is taken into consideration. Construction site layout plan is determined by the interaction relationship between the site facilities. In order to describe the interaction relationship, the research described it using complex network. Thus, noise propagation path can be derived from it. In order to evaluate noise annoyance of complex network, strong component model and linear regression model was used to combine multiple single source noise annoyance. In order to design a green site layout plan, objective functions of noise annoyance was determined and then pareto-based hybrid genetic algorithm and ant colony optimization algorithm was presented to find the feasible solution.
施工噪声烦恼度的研究不应局限于对场界外居民的影响,应该拓展到场界内对施工人员的影响,避免工作效率的降低和安全事故的发生。施工平面布置是施工组织计划的重要组成部分,研究施工平面优化布置和噪声烦恼度的内在机理,在施工设计阶段考虑噪声烦恼度的降低,打造健康和谐的生产环境,有利于深化和落实绿色概念在施工现场管理中的应用。研究中将施工现场抽象成由建筑设施和设施之间相互关联的建筑活动组成的复杂网络,通过噪声发声源和噪声接收点的识别,在此复杂网络中探索噪声的传播路径。为了在复杂网络耦合噪声环境下,对多源噪声烦恼度进行评价,在单源噪声烦恼度社会调查的基础上,选择最强成分模型和线性回归模型进行分析。在多源噪声烦恼度的评价基础上,结合优化布置问题的实质和复杂网络的属性,根据二次分配问题的原理,建立了噪声烦恼度目标函数,在此目标约束下,通过进化和群智算法对复杂网络进行重构,获得施工平面布置的设计方案。

结项摘要

绿色施工现场管理要为建筑生产活动提供与自然和谐统一的施工环境,减少资源与能源的消耗,控制建筑污染的排放,保证施工人员的职业健康与安全,促进建筑业的健康发展。本课题为了深入拓展可持续概念在施工现场中的应用,结合绿色施工的定义,给出了绿色施工平面布置的定义和内涵,为了详细阐述绿色的含义,确定了绿色施工平面布置的指标体系,该指标体系从经济效益、社会效益和环境效益三方面明确了绿色的内涵。确定的是个关键性指标是物料的有效流动,安全性,与外部交通系统的顺畅联系,易于场地变化和扩展,人员的有效流动,良好的空间利用和分配,潜在故障的频率和严重性,有利于高效便捷的施工作业,易于监管和控制,现场安全保卫。为了将绿色概念落实到施工平面布置设计中去,本课题将噪声控制引入到施工平面布置优化中去。施工现场平面布置中设施的布置影响着噪声的发生和接收、传播路径,二者之间是存在着必然联系的,探索噪声控制与施工平面布置之间的内在机理,从施工平面布置的角度降低噪声,不但降低了噪声给现场施工人员带来的伤害,也实现了绿色施工现场管理。施工平面布置常被视为二次分配问题,可以通过数学建模的方法进行解决。在数学模型中,建立了三个相互矛盾的目标即为减小噪声、提高施工现场安全水平、降低施工成本。为了找到满足多目标的施工场地平面布置,模型中采用混合帕累托蚁群遗传算法进行求解。研究结果表明,提出的该混合算法对于求解多目标问题是可行的,且产生的施工平面总布置方案能够满足在降低施工成本的同时,提高现场的安全水平,减小噪声给人带来的危害。该课题的研究能够帮助场地规划人员在计划阶段设计出贯彻可持续概念的施工平面布置方案,且该算法能够有效解决多目标优化问题。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Health impacts of construction noise on workers: A quantitative assessment model based on exposure measurement
建筑噪声对工人健康的影响:基于暴露测量的定量评估模型
  • DOI:
    10.1016/j.jclepro.2016.06.100
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of Cleaner Production
  • 影响因子:
    11.1
  • 作者:
    Li Xiaodong;Song Ziyang;Zheng Yu;Wang Tao;Ning Xin;Wang T
  • 通讯作者:
    Wang T
A multi-attribute model for construction site layout using intuitionistic fuzzy logic
使用直观模糊逻辑的建筑工地布局多属性模型
  • DOI:
    10.1016/j.autcon.2016.09.008
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Automation in Construction
  • 影响因子:
    10.3
  • 作者:
    Ning Xin;Ding L. Y.;Luo H. B.;Ning Xin;Qi S. J.;Ding LY
  • 通讯作者:
    Ding LY
A tri-objective ant colony optimization based model for planning safe construction site layout
基于三目标蚁群优化的施工场地安全布局规划模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Automation in Constructino
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ning Xin;Qi Jingyan;Wu Chunlin;Wang Wenjuan
  • 通讯作者:
    Wang Wenjuan
A quantitative safety risk assessment model for construction site layout planning
施工场地布局规划定量安全风险评估模型
  • DOI:
    10.1016/j.ssci.2018.01.016
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Safety Science
  • 影响因子:
    6.1
  • 作者:
    Ning Xin;Qi Jingyan;Wu Chunlin
  • 通讯作者:
    Wu Chunlin
An E-Commerce Platform for Industrialized Construction Procurement Based on BIM and Linked Data
基于BIM和关联数据的工业化建设采购电子商务平台
  • DOI:
    10.3390/su10082613
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    sustainability
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    D;an He;Zhongfu Li;Chunlin wu;Xin Ning
  • 通讯作者:
    Xin Ning

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    李卫军
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    --
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    --
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  • 通讯作者:
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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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