基于BIM的施工现场优化布置的钢筋下料软件研发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.3 文献综述 | 第12-17页 |
| 1.3.1 BIM | 第12页 |
| 1.3.2 切割问题 | 第12-13页 |
| 1.3.3 算法的国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.3.3.1 国外 | 第13-16页 |
| 1.3.3.2 国内 | 第16-17页 |
| 1.4 本文研究的主要内容及存在的问题 | 第17-19页 |
| 第2章 算法基本理论及组合算法思路 | 第19-31页 |
| 2.1 装箱问题 | 第19页 |
| 2.2 启发式算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 启发式算法的分类 | 第20页 |
| 2.2.2 启发式算法的特点 | 第20-21页 |
| 2.3 近似最优解的启发式算法 | 第21-22页 |
| 2.3.1 近似最优解的启发式算法基本理论 | 第21-22页 |
| 2.3.2 近似最优解的启发式算法的特点 | 第22页 |
| 2.4 遗传算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 遗传算法基本概念 | 第22-23页 |
| 2.4.1.1 遗传学概念 | 第22-23页 |
| 2.4.1.2 数学理论 | 第23页 |
| 2.4.2 遗传算法的操作 | 第23-24页 |
| 2.4.3 遗传算法的特点 | 第24-25页 |
| 2.5 线性规划算法 | 第25-27页 |
| 2.5.1 线性规划问题 | 第25页 |
| 2.5.2 线性规划概念 | 第25-26页 |
| 2.5.3 单纯形计算方法 | 第26-27页 |
| 2.5.4 线性规划特点 | 第27页 |
| 2.6 新算法的基本思想 | 第27-29页 |
| 2.6.1 确定初始方案 | 第27-28页 |
| 2.6.2 数据分类 | 第28页 |
| 2.6.3 大数据处理 | 第28-29页 |
| 2.6.4 剩余数据处理 | 第29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 组合算法的程序实现及适应范围 | 第31-49页 |
| 3.1 组合算法的程序实现 | 第31-43页 |
| 3.1.1 启发式算法 | 第32-37页 |
| 3.1.1.1 启发式算法抽取数据 | 第32-35页 |
| 3.1.1.2 启发式算法处理数据 | 第35-37页 |
| 3.1.2 首次适应算法 | 第37-39页 |
| 3.1.3 遗传算法 | 第39-41页 |
| 3.1.4 快速排序算法 | 第41-42页 |
| 3.1.5 组合算法流程 | 第42-43页 |
| 3.2 组合算法的适用范围 | 第43-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-49页 |
| 第4章 数据接口概念及程序实现 | 第49-60页 |
| 4.1 软件简介 | 第49-50页 |
| 4.1.1 钢筋下料软件 | 第49-50页 |
| 4.1.2 钢筋统计软件 | 第50页 |
| 4.2 程序实现 | 第50-59页 |
| 4.2.1 数据接口 | 第50-52页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第52-55页 |
| 4.2.3 钢筋优化流程 | 第55-59页 |
| 4.2.3.1 施工方式 | 第56-58页 |
| 4.2.3.2 选择优化范围 | 第58页 |
| 4.2.3.3 选择原材料定尺长度 | 第58-59页 |
| 4.2.3.4 数据拆分 | 第59页 |
| 4.2.3.5 优化 | 第59页 |
| 4.2.3.6 出表 | 第59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 实例分析 | 第60-70页 |
| 5.1 实际工程界面展示 | 第60-63页 |
| 5.2 实例分析 | 第63-68页 |
| 5.2.1 算例1 | 第63-64页 |
| 5.2.2 算例2 | 第64-66页 |
| 5.2.3 算例3 | 第66-67页 |
| 5.2.4 算例4 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 结论与展望 | 第70-73页 |
| 结论 | 第70页 |
| 展望 | 第70-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
