一、运用EXP进行工程项目的变更管理（论文文献综述）
饶家瑞[1]（2021）在《南昌±800kV换流站建设项目施工风险评价与控制研究》文中研究说明随着新型基础设施建设的大力推进和全国电力需求的快速增长,特高压输电工程等大型电力基础设施的建设数量逐年增多。因此,管控好电力工程项目风险,尤其是施工过程的风险,对于保障项目顺利实施、确保社会稳定用电非常重要。本文以南昌±800k V换流站建设项目的施工过程作为研究对象,识别本项目在施工过程中的风险并筛选关键风险因素,在综合评价的基础上分析施工总体风险状态和风险分布情况,最终提出切实可行的风险控制建议来降低风险,同时也为类似电力工程风险研究提供参考。本文的研究过程分为三个阶段:（一）识别风险。根据南昌±800k V换流站工程的建设内容、施工流程和施工特点,引入WBS-RBS法识别施工风险,通过分解项目工作并细化风险类别,将分解元素交叉组合为风险判别矩阵,从而逐一辨别各项风险,最终得到风险识别清单。（二）评价风险。第一,采用Vague集指标筛选法,剔除风险识别清单中的冗余风险因素,从而建立风险评价指标体系,提高风险评价效率和精度。第二,采用组合赋权的方式,在主观赋权上利用Vague集排序值,在客观赋权上采用熵权法,通过将两者的计算结果相结合来优化权重。第三,构建基于云理论的风险评价模型,通过图像分析和数据量化描述两种方式,从总体风险、风险类别和风险因素三个层面开展风险定量评价,直观地确定了该项目的施工风险状态和风险分布情况。（三）控制风险。第一,基于风险评价结果和工程实际情况,分析风险产生的主要原因,并将风险因素按照重要性和风险来源进行分类,得到风险控制决策矩阵。第二,基于矩阵划分结果,为每一项风险匹配风险控制策略并提出控制措施。第三,再次使用云评价模型对风险控制效果进行预估,探讨风险控制办法的有效性。通过此次研究,主要有以下研究成果:第一,通过风险识别与筛选,建立南昌±800k V换流站工程的施工风险评价指标体系共含有5类23项评价指标。第二,通过风险评价,得出南昌±800k V换流站工程的施工总体风险状态为“较低风险”。第三,通过风险控制,将23项关键风险因素划分为8项内部重要风险因素、9项外部重要风险因素和6项次要风险因素,并分别提出了针对性的风险控制建议。第四,通过预估受控后的风险改善效果,确认了本文风险控制办法的有效性。
陈侃[2]（2020）在《基于云模型的ZHC地下综合管廊施工风险评价研究》文中研究指明近年来,因管线维修对马路反复进行开挖的现象早已司空见惯,也带来了许多不便。综合管廊作为集约化管理的市政管道工程不仅可以避免这种现象,更节约了土地资源,是国家大力扶持发展的项目,建设地下综合管廊势在必行。地下综合管廊的施工更是具有地下空间工程和市政工程的特点,故管廊施工的风险源更多、地下施工环境更加复杂且施工的技术难度较大,更容易造成施工安全事故。因此,本文针对上述问题,基于ZHC管廊施工项目为背景,通过文献资料的阅读和项目的实际施工资料识别出ZHC管廊施工阶段的风险并对其进行风险评价分析。本文首先对综合管廊的概念、施工工艺以及风险管理理论进行基础的理论学习,依托ZHC管廊施工项目为背景,选择了HHM（等级全息模型）的识别风险因素,站在多方的视角,更加全面的系统的做了分析,确定了初步的ZHC管廊施工风险因素的清单。为了更进一步精确的针对风险指标进行研究,使结果更加具有科学合理性,本文采用了Vague理论对风险指标进行筛选,最终得到ZHC管廊施工风险因素的清单,含有8个一级风险的指标,32个二级风险的指标,并以此建立了ZHC施工风险的评价体系。其次,为了使赋权不具有主观性的特点,本文研究采取了改进的OWA算法和G1序关系法相结合的方式对风险指标进行赋权并运用了云模型对风险进行综合评价,得到各风险等级的云模型,在进一步的对其进行分析,最终得到了ZHC管廊施工项目处于“低风险”等级的研究结论。最后依据云模型的运算结果,得出ZHC管廊施工的主要风险因素和次要的风险因素,并且针对每个主要的风险因素进行了分析和提出合理的对策。本文研究的突出意义在于找出了管廊施工过程中最主要的风险影响因素,并将云模型运用在管廊施工评价中得到了直观、科学的评价结果。希望能管廊施工风险评价提供科学的决策依据,降低管廊施工风险,以此推动我国综合管廊工程的建设。
张逢雨[3]（2020）在《基于云模型的EPC装配式混凝土建筑供应链风险评价研究》文中研究表明从总体来看,劳动密集型、粗放型的建筑模式往往会带来工效低、建筑产品质量问题频发,经济效益难以提高等难题。为了解决这一关键难题,加快建筑转型,具备生产效率高、人力需求低等诸多优势的装配式建筑得到了政府部门极力的推荐。国务院和住建部在2016年到2020年的5年间制定了一连串装配式建筑的相关扶持和指导文件,通过订立阶段性目标,规范预制建筑市场,制定产业技术规范,不断加快推进装配式建筑的前进脚步,进而赶上建筑业的时代新浪潮。而随着国家政府层面的大力推广,装配式建筑触及的体量愈加庞大,装配式建筑项目供应链中的风险愈多,不确定性愈强,PC建筑供应链的风险管控也就愈加重要。基于上述问题,本文把研究对象放在EPC总承包的PC建筑项目上来,对其供应链风险进行细致的剖析研讨,创立风险指标体系,采用云模型理论对EPC总承包的PC建筑供应链的风险等级进行细致的评判。首先,综述装配式建筑的发展背景和供应链的国内外研究现状,确定了本文的研究对象与研究意义。参考前人研究描绘的一般供应链结构模型,提出了涵盖6大主体（业主、EPC总包商、设计商、材料设备供应商、部品部件制造商、专业分包商）的EPC总承包的PC建筑供应链结构模型。在传统制造业SCOR模型的基础上,描绘了EPC总承包的PC建筑的供应链运作模型,梳理出运作的5大主要流程,进一步剖析其供应链的风险起源,确定EPC总承包的PC建筑供应链的具体风险因素指标清单。然后,利用AHP和熵权的相对优势,改进固有的指标权重计算方法,通过运算分别取得主观权值及客观权值,求取二者权值的均值（本文认为主客观的结果同等重要）,获得优化后的EPC总承包的PC建筑供应链的各风险指标权值。引入隶属云及其发生器的理论,结合优化后的权重综合值,获得EPC总承包的PC建筑供应链风险的隶属云评估模型。最后,结合标准云与评价云图位置关系及其相似度大小,分析F市装配式建筑示范小区项目实例供应链风险等级,证实基于云模型理论的EPC总承包的PC建筑供应链风险评价模型的有效性和实用性。最后为建筑相关企业和管理者提供了降低供应链不确定性的风险控制方法、对策和措施,期望加强EPC总承包的PC建筑供应链的稳定性。
刘旭堃[4]（2020）在《城市地下综合管廊PPP项目风险识别与评价》文中研究表明我国城镇化的高速发展对城市的承载能力提出了新的要求,而大部分城市基础设施尤其是地下基础设施建设相对城市发展滞后,“城市马路拉链”以及“城市空中蜘蛛网”等问题依然存在。为了推进新型城镇化战略和城市高质量发展,集约高效利用城市资源,改善市容市貌提高居住水平,统筹规划、建设、管理市政管线,城市地下综合管廊应运而生。采用新兴的PPP模式,可以缓解综合管廊巨大的资金压力,平滑政府财政支出,提升公共物品和公共服务的质量。而我国城市地下综合管廊建设和PPP模式的运用仍然处于初级阶段,相关理论和实践经验较为缺乏,其项目风险来源更广、种类更多,城市地下综合管廊PPP项目风险识别和评价是其风险管理的基础。从我国城市地下综合管廊PPP项目的实践出发,首先研读与综合管廊和PPP模式有关的政策文件,结合国内外研究现状和相关理论,整理总结了城市地下综合管廊、PPP模式以及风险识别与评价的研究成果。其次,在研究现有研究成果的基础上,结合我国PPP项目实践和行业专家的意见,初步形成城市地下综合管廊PPP风险清单,再采用两阶段德尔菲法和信度、效度检验进行优化,确定重要风险指标因素,最后得到共3个层次5个一级指标和18个二级指标构成的城市地下综合管廊PPP项目的风险指标评价体系。然后在分析对比风险评价方法的基础上确立了云评价模型,并且采用基于层次分析法和熵权法的组合赋权法进行优化,得到城市地下综合管廊PPP项目风险评价模型。最后以G市城市地下综合管廊PPP项目为例,采用基于层次分析和熵权法组合赋权的云评价模型进行风险评价,并根据评价结果和风险指标权重,针对“建造风险”、“金融风险”以及“运营风险”提出了风险应对措施和建议。将事故致因理论和云模型理论引入城市地下综合管廊PPP项目风险识别和风险评价,拓展了风险识别和评价的研究思路。所选取的风险识别和风险评价方法有着三个辩证统一的思想,风险识别过程中采用基于工程实践和文献分析的研究方法体现了理论和实践的辩证统一,风险评价中组合赋权法体现了主观和客观的辩证统一,风险评价云模型体现了评价的随机性和模糊性的辩证统一。
邹颖[5]（2019）在《海底管线工程风险动态连锁效应研究》文中认为中国经济快速发展并处于经济转型的关键阶段,能源开发与利用安全是保持我国经济和社会稳定的重要因素。由于陆地油气资源开发过度,我国开始重点建设海洋油气开发项目。作为最安全和便捷的输送方式,海底管线能大量持续输送油气。海底管线工程属于大型基础设施项目,其作为开放性复杂系统本身的系统脆弱性程度高,且易于受到复杂海洋环境的影响。与地面大型基础设施工程项目相比,在复杂海洋环境中对项目进行管理的经验尚不足,对复杂环境风险的认知水平和防控能力有待提升。工程项目风险研究主要集中在静态风险的识别与评估领域,对于风险动态变化的研究还处于探索阶段。海底管线工程项目客观条件和环境条件复杂程度高,工程风险因素众多且处于动态变化中,针对海底管线工程项目进行风险管理时要关注工程风险动态连锁效应的影响。本研究探究和明晰了海底管线工程客体系统脆弱性和工程风险扩散机理和动态传导机理。对海底管线工程系统脆弱程度进行评价;以此为基础对海底管线工程风险的形成和发展过程进行研究;从风险动态发展视角,分析海底管线工程风险的扩散与传导过程,并模拟海底管线工程风险传导的连锁效应。本研究主要结论如下:第一,构建了四个层面的18个项目系统脆弱性指标评价体系。选取渤海海域海底管线系统作为评价对象,应用改进的模糊评价方法,分别确定两个层级指标的权重,构造模糊评价矩阵,确定渤海海域海底管线工程系统脆弱性处于Ⅲ级至Ⅳ级,偏向Ⅳ级。第二,对风险扩散和风险传导方式进行归纳,发现海底管线工程风险扩散的方式为:直线式扩散、环形扩散、辐射扩散、以及交叉扩散;将风险传导分为两个层面,一个层面为工程风险向项目客体进行风险传导的过程;另一个层面是项目复杂系统内部风险传导的直线式路径。第三,从风险因素交互作用的角度来理解进度关键风险的因果作用过程,发现影响渤海海底管线工程绩效的风险源主要是自然环境、承包商、和社会环境。承包商经验不足对进度延误的影响程度大于监理单位、设计单位和业主方;并提出9条渤海海底管线工程关键风险传导路径。第四,采用动态贝叶斯网络方法对海底管线工程风险事件的多米诺效应进行分析,从时间和空间两个维度分析复杂随机风险事件的多米诺效应;以渤海海底管线工程为例,检验动态贝叶斯网络方法对空间和时间随机风险事件的多米诺效应的研究适用性。通过海底管线工程风险动态连锁效应分析,掌握海底管线工程风险动态连锁反应的特性和路径,从而截断风险的传递,能够为海底管线工程项目的规划、设计、建设和管理提供理论和实践支持。
鲁倩[6]（2019）在《铁路工程设计变更影响因素分析》文中进行了进一步梳理铁路作为我国国家交通运输系统的骨干力量和主要交通方式之一,其项目建设对我国国民经济持续的快速发展发挥重要作用。铁路工程建设期的设计变更因素多种多样,设计变更的次数增多必然会对建设项目的工期、成本、质量等方面产生负面影响。铁路项目建设具有线路途经区域多、专业分工细致、设备标准严、投资规模大等特点,目前对铁路行业的设计变更管理研究尚处于起步阶段。因此,对铁路工程设计变更影响因素进行识别和分析,为减少或避免铁路项目建设阶段的损失起到关键作用。本文应用AHP-BP方法对铁路工程设计变更影响因素进行了研究,利用近五年发生的118项铁路项目变更资料分析了铁路工程设计变更影响因素的现状,在此基础上,结合历史文献和相关理论,构建了包含15种变更因素的指标体系。运用AHP层次分析法分别对15项变更因素从主、客观两个角度进行评分。将主观评分作为输入,综合评分结果作为输出,通过MATLAB2017b的BP神经网络算法利用AHP软件处理后的数据训练BP神经网络,学习权值、阈值,调整误差,得出准确可靠的铁路工程设计变更影响因素的综合性评价结果。研究结果表明,勘测设计方在铁路建设项目的设计变更中起到最重要的影响作用,其次为业主方。最重要的影响因素为勘测设计方是否及时更新规范,其次是勘测设计单位的专业配合度。本研究为铁路勘察设计企业减少或避免铁路项目建设阶段因设计变更造成的不必要损失提供了一定的参考。
马利利[7]（2019）在《施工企业群体工程成本管理研究 ——以银川HM项目为例》文中提出随着市场竞争越来越激烈,建筑行业已进入微利时代,施工企业面临着巨大的生存压力,且目前由于新型城镇化建设的需要,很多建设项目以“群体工程”的形态出现,这对施工企业提出了更高的要求,在这样的背景下,提高成本管理水平已经成为较迫切的内在需求,因此研究施工企业如何对建筑群体工程进行有效的成本管理及控制,具有十分重要的意义。在工程项目实施过程中,影响工程成本的因素有工期、质量、安全、合同、变更签证、市场等因素,本文从施工单位的角度出发,针对其目前成本管理方面存在的问题以及影响成本的因素,研究施工企业成本管理方法,并在成本计划阶段引入工期-成本-质量优化模型,在施工控制阶段引入赢得值法进行动态分析,已期为施工企业管理者提供成本控制的参考方法,在满足建设单位要求的同时,为施工企业带来更大的利润。本文取得的主要研究成果如下:（1）论文在说明群体工程的特征及施工企业目前成本管理的现状后,针对其存在的问题,从影响因素出发,建立了群体工程成本管理的体系。（2）介绍了传统多目标优化方法和差分进化算法,在分析了工期、质量对成本的影响及三者的内涵和关系之后,进行了优化,建立了三大目标的非线性综合优化模型,并采取差分进化算法对模型进行求解。（3）以银川市HM项目为例,按照成本管理流程对其项目施工过程进行分析,并在成本计划阶段将项目进行分解,引入之前建立的综合优化模型,采用差分进化算法在Matlab编程中求解,从而得到单体工程优化后的工期为221天,比合同工期提前7天,成本为362.4万元,成本降低率为2.07%,整体优化结果较为理想;并在成本控制阶段针对群体工程采取分阶段赢得值法,及时发现施工过程中的问题,提出解决措施。
刘颖[8]（2019）在《建设工程横向合谋投标报价分布研究》文中指出我国于2000年颁布《中华人民共和国招投标法》,标志着招投标市场正式走入法制阶段。近年来,随着全国基础建设投资的不断增大,招投标市场出现越来越多的合谋现象,这当中又以横向合谋为典型。横向合谋接二连三的出现,不仅对业主以及独立投标人产生权益伤害,更危及建筑市场的健康稳定发展。识别合谋信号是治理合谋问题的重要前提与基础。只有正确的识别合谋信号,才能有针对性地提出合谋治理建议。在众多合谋信号中,投标报价是最明显且难以隐蔽的信号。因此,本文研究横向合谋投标报价的分布规律具有实质的理论与现实意义。本研究选用招投标理论、横向合谋理论及系统工程相关理论,以G市3670个电子招投标项目为素材,运用数理统计方法拟合得到独立投标人的投标价下浮率分布函数;提出基于报价规律的蒙特卡洛模拟报价方法,以独立投标人报价分布函数与蒙特卡洛模拟报价方法为基础,构建横向合谋投标报价仿真模型;以模型输出数据与独立投标人报价数据为基础,研究不同工程类别、不同投资规模、不同投标人数下的横向合谋投标报价分布规律。研究最后给出横向合谋现象的识别与治理建议。研究表明,在不同的合谋比例下,不同工程类别、投资规模、投标人数下的横向合谋投标报价分布规律存在显着差异,具有不同的分布特征与拟合函数。本研究提出的不同分类下横向合谋投标报价分布规律,可以为招投标市场中横向合谋现象的识别提供理论依据,可以帮助监管部门有针对性的制定合谋治理策略,确保建筑市场的健康运行。
罗嫦玲[9]（2019）在《EPC模式下BIM应用成熟度评价研究》文中研究表明当前建筑业正向绿色节能、信息化的趋势发展,BIM作为推动其发展的主要途径,成为建筑业的必然选择。EPC项目在建筑业的比例正逐年增加。但从业者对于BIM在EPC项目的应用仍有很多疑问,因此急需一个BIM应用成熟度的评价体系,来指明EPC项目BIM应用水平和下一阶段BIM应用的重点难点,并明确未来发展方向。本文从EPC总承包商的角度,首先从BIM理论、EPC模式及成熟度理论三个方面进行文献综述,为下文分析EPC模式下BIM应用成熟度综合评价提供理论支撑。然后在对EPC模式下BIM应用涉及到的技术和项目管理领域综合分析的基础上,分别按照设计、采购和施工三阶段分析BIM具体应用点:技术领域包括BIM建模软件、BIM工作平台、信息集成、机电方案设计、BIM仿真模拟、碰撞检查、设计协同、能耗分析、采购管理信息系统、BIM采购平台、跟踪管理、现场场地布置、节点可视化、构件预制、工程设计变更;项目管理领域包括组织管理、合同管理、信息管理、进度管理、沟通管理、质量管理、成本管理等,在此基础上构建EPC模式下BIM应用成熟度评价模型,由三个维度组成,第一维是成熟度的5个等级,第二维是评价要素指标,第三维是EPC项目的三阶段,以及EPC模式下BIM应用成熟度评价指标体系;接着建立基于粗糙集-云模型的BIM应用成熟度综合评价模型,运用粗糙集理论确定指标权重,运用云模型完成EPC模式下BIM应用成熟度水平的综合评价。最后以某大学生体育活动中心项目中BIM的应用情况为案例,利用成熟度评价模型对EPC模式下BIM应用成熟度水平分析评价,并对该项目的成熟度仿真分析,得出该项目的BIM应用成熟度为集成级,依据此判定结果给出改进建议。本文对EPC模式下BIM应用成熟度的评价研究能有效地提升EPC项目BIM应用的能力水平,对BIM在国内广泛应用,促进我国建筑业信息化发展有着指导和参考作用。
刘江东[10]（2019）在《BIM在公路工程进度管理中的应用研究》文中研究表明随着信息技术的发展,信息传递的速度越来越快,获取信息更迅速便捷,这也意味着快速信息处理技术将使各大产业进行升级,提高其管理效率增加其收益。建设工程施工管理亦如此,工程项目建设周期长、规模大,其管理中处理的信息颇多,不仅包括工程几何信息,也包括了工程进度、成本、质量、安全等信息。现代公路建设要实现精细化的管理,依靠新的技术手段是趋势,BIM作为建筑工程信息管理的新工具,其在建筑工程的建设管理中提升了管理效率,公路工程是否也能运用BIM进行管理,进而实现公路工程的精细化管理,这是值得探讨的课题。进度目标是公路工程建设中与质量、成本之中三大控制目标之一,整个建设项目周期的关键环节,进度管理的好坏可以影响着整个公路工程的收益,能否及时完成工程建设。本文先剖析现今公路工程施工进度管理中存在的问题,然后分析BIM的特性,分析了 BIM在公路施工进度管理的可能性,应用在进度管理中的优势,怎么应用BIM对公路工程进行施工进度管理,即基于BIM的施工进度管理系统的建立,通过分析如何将BIM建模软件（Civil 3D）构建的公路模型与进度软件project完美的链接。将传统的进度计划的编制与3D模型联动,做到施工进度监控,建立一个4D模型（加入了时间信息的3D模型）,并研究了 BIM进度管理信息平台的构建方案。施工现场的信息包扩工程的完成量、施工人员布置、施工机械使用情况、材料的用量等,通过及时对这些信息的获取,为及时做出决策提供准确依据,提高了公路施工管理效率,节约施工管理成本,大大提升公路工程的效益,本文研究了传统公路施工进度管理模式与BIM的结合形式,研究了 BIM进度管理公路工程进度预测模型的建立,通过进度预测模型施工进度计划中的对关键线路上单元工作的工期预测,快速识别出进度需要加强进度控制的工作,并采取相应的措施施工优化,以确保工程进度计划的完成。最后验证了在实际的工程施工中使用BIM技术可以节省施工时间与施工成本,充分证明BIM在公路工程的施工管理中具有巨大应用价值,也为未来研究BIM在公路工程施工中的全面应用提供了一些思路。
二、运用EXP进行工程项目的变更管理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、运用EXP进行工程项目的变更管理（论文提纲范文）
（1）南昌±800kV换流站建设项目施工风险评价与控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 研究现状评述 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线图 |
| 1.5 本文创新点 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 风险评价与控制理论基础 |
| 2.1 项目风险理论概述 |
| 2.1.1 项目风险的定义 |
| 2.1.2 项目风险的特征 |
| 2.1.3 项目风险的类别 |
| 2.2 换流站工程的施工风险特征 |
| 2.2.1 换流站工程的施工程序 |
| 2.2.2 换流站工程的施工特点 |
| 2.2.3 换流站工程的施工风险 |
| 2.3 风险评价与控制的流程与方法 |
| 2.3.1 风险识别阶段 |
| 2.3.2 风险定性评价阶段 |
| 2.3.3 风险定量评价阶段 |
| 2.3.4 风险控制阶段 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 南昌±800k V换流站工程施工风险识别 |
| 3.1 风险识别的总体思路 |
| 3.2 南昌±800k V换流站工程项目概况 |
| 3.2.1 项目建设背景 |
| 3.2.2 项目建设规模 |
| 3.2.3 项目施工条件 |
| 3.3 基于WBS-RBS法的风险因素识别 |
| 3.3.1 WBS-RBS法的应用原理 |
| 3.3.2 风险因素的识别过程 |
| 3.3.3 风险识别清单的建立 |
| 3.3.4 风险因素的解释 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 南昌±800k V换流站工程施工风险评价 |
| 4.1 风险评价的总体思路 |
| 4.2 基于Vague集理论的关键指标筛选 |
| 4.2.1 建立指标筛选模型 |
| 4.2.2 评价指标筛选过程 |
| 4.2.3 风险评价指标体系的建立 |
| 4.3 基于组合赋权法的指标权重计算 |
| 4.3.1 建立组合赋权模型 |
| 4.3.2 指标赋权过程 |
| 4.3.3 指标赋权结果 |
| 4.4 基于云模型的风险定量评价 |
| 4.4.1 建立风险评价云模型 |
| 4.4.2 云模型风险评价过程 |
| 4.4.3 风险评价结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 南昌±800k V换流站工程施工风险控制 |
| 5.1 风险控制的总体思路 |
| 5.2 风险评价结果分析 |
| 5.2.1 风险产生原因分析 |
| 5.2.2 风险因素来源判别 |
| 5.2.3 基于重要性与来源的风险因素划分 |
| 5.3 风险控制措施策划 |
| 5.3.1 内部重要风险因素的控制措施 |
| 5.3.2 外部重要风险因素的控制措施 |
| 5.3.3 次要风险因素的控制措施 |
| 5.4 风险控制效果预估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 本文调查问卷样表 |
| 附录 B 云评价模型编程代码 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（2）基于云模型的ZHC地下综合管廊施工风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 综合管廊研究现状 |
| 1.3.2 风险评价方法研究现状 |
| 1.3.3 国内外现状总结 |
| 1.4 研究内容和研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 国内外综合管廊发展概述 |
| 2.1.1 国外综合管廊发展进程 |
| 2.1.2 国内综合管廊发展进程 |
| 2.2 综合管廊主要施工方法 |
| 2.3 综合管廊施工风险分析相关理论 |
| 2.3.1 项目风险概述 |
| 2.3.2 风险类别分析 |
| 2.3.3 综合管廊项目风险特征 |
| 2.3.4 风险管理理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 ZHC综合管廊项目的施工风险评价指标体系 |
| 3.1 指标体系构建的原则及思路 |
| 3.1.1 指标体系构建的原则 |
| 3.1.2 指标体系构建的思路 |
| 3.2 ZHC综合管廊施工风险因素的识别 |
| 3.2.1 工程概况 |
| 3.2.2 ZHC管廊特有的风险 |
| 3.2.3 风险识别方法的选择 |
| 3.2.4 等级全息模型 |
| 3.2.5 基于HHM的 ZHC管廊项目风险因素识别 |
| 3.2.6 风险因素初步识别 |
| 3.2.7 初步风险因素清单 |
| 3.3 ZHC管廊项目风险因素过滤分析 |
| 3.3.1 Vague集理论概念 |
| 3.3.2 筛选步骤 |
| 3.4 ZHC综合管廊指标体系的建立 |
| 3.4.1 最终风险因素清单 |
| 3.4.2 评价指标的解释 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于云模型的ZHC综合管廊风险评价模型构建 |
| 4.1 COWA-G1组合赋权方法概述 |
| 4.1.1 组合赋权的应用范围 |
| 4.1.2 COWA算子赋权法基本概述 |
| 4.1.3 COWA确定权重的步骤 |
| 4.1.4 G1法赋权 |
| 4.2 云模型评价方法 |
| 4.2.1 云模型的优势及适用性分析 |
| 4.2.2 云模型基本原理 |
| 4.2.3 云模型的计算步骤 |
| 4.4 基于云模型的ZHC综合管廊项目风险评价步骤 |
| 4.4.1 各级指标赋权 |
| 4.4.2 确定评价集V |
| 4.4.3 确定评价标准云Cv |
| 4.4.4 确定评价指标云Cu |
| 4.4.5 综合评价云C |
| 4.4.6 评价结果的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 ZHC地下综合管廊施工风险评价 |
| 5.1 基于COWA和G1法确定指标权重 |
| 5.1.1 数据收集处理 |
| 5.1.2 基于COWA确定指标权重 |
| 5.1.3 基于G1法确定一级指标权重 |
| 5.1.4 确定综合权重 |
| 5.2 基于云模型的ZHC综合管廊风险评价 |
| 5.2.1 确定评价集及标准云 |
| 5.2.2 确定指标的评价云 |
| 5.2.3 云模型综合评价 |
| 5.3 最终评价结果分析 |
| 5.4 风险对策 |
| 5.4.1 政策法规风险对策 |
| 5.4.2 施工环境风险对策 |
| 5.4.3 勘察规划设计风险对策 |
| 5.4.4 施工人员风险对策 |
| 5.4.5 施工机械风险对策 |
| 5.4.6 施工材料风险对策 |
| 5.4.7 施工技术风险对策 |
| 5.4.8 施工管理风险对策 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（3）基于云模型的EPC装配式混凝土建筑供应链风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 论文的研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 论文的研究内容 |
| 1.3.2 论文的技术路线 |
| 1.3.3 论文的研究方法 |
| 1.3.4 本研究的创新点及难点 |
| 第二章 装配式混凝土建筑供应链相关理论概述 |
| 2.1 EPC总承包概述 |
| 2.1.1 EPC总承包的概念 |
| 2.1.2 EPC总承包的特点 |
| 2.2 装配式混凝土建筑概述 |
| 2.2.1 装配式混凝土建筑的概念 |
| 2.2.2 装配式混凝土建筑的特点 |
| 2.3 装配式混凝土建筑供应链概述 |
| 2.3.1 装配式混凝土建筑供应链的概念 |
| 2.3.2 装配式混凝土建筑供应链的结构 |
| 2.3.3 装配式混凝土建筑供应链的特点 |
| 第三章 EPC装配式混凝土建筑供应链风险识别 |
| 3.1 EPC装配式混凝土建筑供应链风险识别的原则和方法 |
| 3.1.1 风险识别的原则 |
| 3.1.2 风险识别的方法 |
| 3.2 EPC装配式混凝土建筑供应链参考模型的构建 |
| 3.2.1 最高层运作参考模型的构建 |
| 3.2.2 配置层运作参考模型的构建 |
| 3.2.3 流程元素层运作参考模型的构建 |
| 3.3 EPC装配式混凝土建筑供应链风险影响因素分析 |
| 3.3.1 EPC装配式混凝土建筑供应链风险来源分析 |
| 3.3.2 EPC装配式混凝土建筑供应链外部风险分析 |
| 3.3.3 EPC装配式混凝土建筑供应链内部风险分析 |
| 3.4 风险评价指标体系的构建 |
| 第四章 基于云模型的EPC装配式混凝土建筑供应链风险评价 |
| 4.1 云模型理论 |
| 4.1.1 云模型概述 |
| 4.1.2 数字特征值 |
| 4.1.3 云发生器 |
| 4.2 指标权重的确定 |
| 4.2.1 AHP确定主观权重 |
| 4.2.2 熵权法确定客观权重 |
| 4.2.3 综合权重的确定 |
| 4.3 EPC装配式混凝土建筑供应链风险评价模型 |
| 4.3.1 评语集 |
| 4.3.2 计算云模型数值特征值 |
| 4.3.3 评判结果的确定 |
| 4.4 评价模型的实现步骤 |
| 4.5 实例分析 |
| 4.5.1 项目实例 |
| 4.5.2 指标权重的确定 |
| 4.5.3 云模型的供应链风险评价 |
| 第五章 EPC装配式混凝土建筑供应链的风险控制 |
| 5.1 风险控制方法 |
| 5.2 风险控制措施 |
| 5.2.1 外部环境风险控制措施 |
| 5.2.2 计划流程风险控制措施 |
| 5.2.3 采购流程风险控制措施 |
| 5.2.4 制造流程风险控制措施 |
| 5.2.5 装配流程风险控制措施 |
| 5.2.6 交付流程风险控制措施 |
| 5.3 F市装配式建筑示范小区(EPC)项目的风险管理建议 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）城市地下综合管廊PPP项目风险识别与评价（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市地下综合管廊研究现状 |
| 1.2.2 PPP模式研究现状 |
| 1.2.3 风险识别与评价研究现状 |
| 1.2.4 现有研究评述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 相关概念界定与基础理论综述 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 城市地下综合管廊 |
| 2.1.2 PPP模式 |
| 2.1.3 风险 |
| 2.2 项目区分理论 |
| 2.2.1 项目区分理论基本内涵 |
| 2.2.2 项目区分理论判别标准 |
| 2.2.3 项目属性的转化 |
| 2.3 委托代理理论 |
| 2.3.1 委托代理理论内涵 |
| 2.3.2 委托代理理论假设 |
| 2.3.3 委托代理理论在城市地下综合管廊PPP项目中的应用 |
| 2.4 事故致因理论 |
| 2.4.1 事故致因理论的内涵 |
| 2.4.2 事故致因理论的发展 |
| 2.4.3 事故致因思想应用于综合管廊PPP项目风险识别 |
| 2.5 云模型理论 |
| 2.5.1 云模型基本概念 |
| 2.5.2 云模型数字特征 |
| 2.5.3 云模型基本算法 |
| 2.5.4 云模型的特点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 综合管廊PPP项目风险分析与评价指标体系建立 |
| 3.1 城市地下综合管廊PPP项目风险识别 |
| 3.1.1 风险识别方法介绍 |
| 3.1.2 风险识别的依据与原则 |
| 3.1.3 评价指标体系构建流程 |
| 3.2 确定初步风险清单 |
| 3.2.1 基于文献研究的准则层指标确定 |
| 3.2.2 基于实际案例事故致因和头脑风暴法的风险因素分析 |
| 3.2.3 风险清单的初步确定 |
| 3.3 风险清单的优化 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 构建城市地下综合管廊PPP项目风险评价模型 |
| 4.1 风险评价方法选取 |
| 4.1.1 常见风险评价方法 |
| 4.1.2 权重方法的确定 |
| 4.2 基于组合赋权云的评价模型构建 |
| 4.2.1 模型构建流程 |
| 4.2.2 评价模型权重确定 |
| 4.2.3 评价标准云的确定 |
| 4.2.4 评价指标云的确定 |
| 4.2.5 评价指标综合云的确定 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 G市城市地下综合管廊PPP项目风险识别与评价 |
| 5.1 项目基本情况 |
| 5.1.1 参与方简介 |
| 5.1.2 项目概况 |
| 5.1.3 项目运作方案 |
| 5.2 评价指标体系的确定 |
| 5.3 基于AHP-熵权组合赋权云模型的风险评价 |
| 5.3.1 确定G市中心城区地下综合管廊PPP项目风险指标权重 |
| 5.3.2 确定评语集及评价标准云 |
| 5.3.3 确定评价指标云及评价综合云 |
| 5.3.4 确定风险评价等级 |
| 5.4 风险防范的措施与建议 |
| 5.4.1 建造风险 |
| 5.4.2 金融风险 |
| 5.4.3 运营移交风险 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术论文发表情况 |
| 附录 A 城市地下综合管廊PPP项目风险评价指标体系第一轮德尔菲法调查问卷 |
| 附录 B 城市地下综合管廊PPP项目风险评价指标体系第二轮德尔菲法调查问卷 |
| 附录 C G市中心城区地下综合管廊PPP项目风险判断调查问卷 |
| 附录 D 城市地下综合管廊PPP项目风险评价云模型MATLAB代码 |
（5）海底管线工程风险动态连锁效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究的主要内容 |
| 1.3 关键技术路线和主要方法研究 |
| 1.3.1 关键技术路线 |
| 1.3.2 主要研究方法 |
| 2 文献综述与相关理论 |
| 2.1 系统脆弱性的研究综述 |
| 2.1.1 系统复杂性 |
| 2.1.2 系统脆弱性 |
| 2.2 工程风险的研究综述 |
| 2.2.1 工程风险的界定及特征 |
| 2.2.2 工程风险的识别与相关评价 |
| 2.3 项目风险传导的研究综述 |
| 2.3.1 风险传导研究的不同领域 |
| 2.3.2 风险传导实现条件的研究 |
| 2.3.3 风险传导的方式研究 |
| 2.4 相关概念及理论基础 |
| 2.4.1 系统脆弱性的概念模型 |
| 2.4.2 系统脆弱性的形成机理 |
| 2.4.3 风险传导效应理论 |
| 2.4.4 多米诺效应理论 |
| 3 海底管线工程系统脆弱性分析 |
| 3.1 海底管线工程系统脆弱性体系建立 |
| 3.1.1 海底管线工程系统脆弱性因素释义 |
| 3.1.2 渤海海底管线工程系统脆弱性指标结构分析 |
| 3.1.3 渤海海底管线工程系统脆弱性指标体系的构建 |
| 3.2 渤海海底管线工程系统脆弱性模糊评价 |
| 3.2.1 模型指标权重的确定 |
| 3.2.2 系统脆弱度模型的建立 |
| 3.2.3 系统脆弱等级标准确定 |
| 3.3 海底管线工程系统脆弱性作用机理实证研究 |
| 3.3.1 研究对象 |
| 3.3.2 研究方法 |
| 3.3.3 项目系统脆弱性评价过程 |
| 3.3.4 模糊评价结果 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 海底管线工程风险的形成机理 |
| 4.1 工程风险的诱因 |
| 4.1.1 项目系统复杂性作为风险的诱因 |
| 4.1.2 项目系统脆弱性作为风险的诱因 |
| 4.2 工程风险因素集的构建 |
| 4.2.1 工程风险源识别 |
| 4.2.2 工程风险因素分类 |
| 4.2.3 工程风险因素集 |
| 4.3 工程风险的积聚与突发 |
| 4.3.1 工程风险能量的积累 |
| 4.3.2 工程风险的突发作用 |
| 4.3.3 工程风险传导与扩散过程模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 海底管线工程风险的传导机理 |
| 5.1 海底管线工程风险的研究 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 数据收集 |
| 5.2.2 数据分析 |
| 5.3 研究结果 |
| 5.3.1 渤海海底管线工程关键风险 |
| 5.3.2 关键风险的贝叶斯网络模型 |
| 5.4 关键风险因果作用的推理分析 |
| 5.4.1 进度关键风险因果作用的预测推理 |
| 5.4.2 关键风险因果作用的诊断推理 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 海底管线工程风险多米诺效应分析 |
| 6.1 多米诺效应的术语及特性 |
| 6.1.1 多米诺效应的术语和概念 |
| 6.1.2 多米诺效应的特性 |
| 6.2 动态贝叶斯网络方法 |
| 6.2.1 静态贝叶斯网络 |
| 6.2.2 动态贝叶斯网络 |
| 6.3 项目风险多米诺效应模型构建 |
| 6.3.1 多米诺效应模型的构建 |
| 6.3.2 多米诺效应条件概率的确定 |
| 6.3.3 多米诺效应模型检验 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 海底管线工程风险的管理对策 |
| 7.1 项目系统脆弱性改善机制设计 |
| 7.1.1 多层级检测的海底管线工程系统封闭运作模式 |
| 7.1.2 脆弱性检测的多层级建立的起因分析 |
| 7.1.3 脆弱性检测体系的多层级构造要求 |
| 7.1.4 脆弱性检测体系的多层级构建模式 |
| 7.1.5 脆弱性检测体系的多层级构建 |
| 7.2 海底管线工程关于多米诺的效应进行控制的方法 |
| 7.2.1 预防海底管道初始事故发生的策略 |
| 7.2.2 预防多米诺效应扩大化措施 |
| 7.3 国家能源基础设施项目的多层级风险防控机制设计 |
| 7.3.1 项目全过程风险防控策略 |
| 7.3.2 能源基础设施项目投资企业的风险防控策略 |
| 7.3.3 政府制度支撑与协调联动的风险防控策略 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）铁路工程设计变更影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究的意义 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 |
| 1.3.1 变更管理的研究现状 |
| 1.3.2 研究方法的发展过程 |
| 1.3.3 目前研究的不足 |
| 1.4 研究方法与研究内容 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 研究逻辑框架 |
| 第2章 铁路工程设计变更管理概述 |
| 2.1 工程变更的定义 |
| 2.2 铁路工程设计变更管理 |
| 2.2.1 范围及定义 |
| 2.2.2 设计工作主要内容 |
| 2.2.3 铁路工程变更管理特点 |
| 2.2.4 变更管理的意义 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 铁路工程设计变更影响因素的确定 |
| 3.1 影响因素的识别和构建原则 |
| 3.2 识别方法和依据 |
| 3.2.1 历史文献 |
| 3.2.2 相关理论的应用 |
| 3.2.3 项目变更资料 |
| 3.3 因素的识别 |
| 3.3.1 业主方 |
| 3.3.2 运营单位 |
| 3.3.3 勘测设计方 |
| 3.3.4 其他 |
| 3.4 因素的确定 |
| 3.5 因素的频数统计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 铁路工程设计变更影响因素的分析 |
| 4.1 AHP层次分析法研究基础 |
| 4.1.1 方法概述和基本原理 |
| 4.1.2 具体计算 |
| 4.2 设置权重 |
| 4.2.1 确定客观评价的因素权重 |
| 4.2.2 确定主观评价的因素权重 |
| 4.3 客观分析 |
| 4.3.1 分析过程推演 |
| 4.3.2 客观评价结果 |
| 4.4 主观分析 |
| 4.5 BP神经网络法的运用 |
| 4.5.1 方法概述 |
| 4.5.2 基本原理和结构 |
| 4.5.3 方法应用的必要性 |
| 4.6 BP网络计算 |
| 4.6.1 数据利用和参数设置 |
| 4.6.2 训练网络 |
| 4.6.3 综合结论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 铁路工程设计变更影响因素重要性判断专家调查表 |
| 附录B MATLAB_2017b的BP神经网络算法的程序命令源代码 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（7）施工企业群体工程成本管理研究 ——以银川HM项目为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 群体工程成本管理研究相关理论 |
| 2.1 群体工程体工程 |
| 2.1.1 概述 |
| 2.1.2 群体工程的特点 |
| 2.1.3 群体工程施工管理中的难点 |
| 2.2 工程项目成本管理的相关理论 |
| 2.2.1 工程项目成本的含义 |
| 2.2.2 工程项目成本的构成 |
| 2.2.3 工程项目成本管理的定义 |
| 2.2.4 工程项目成本管理的内容 |
| 2.2.5 工程项目成本管理的原则 |
| 2.3 多目标优化理论 |
| 2.3.1 工程项目多目标优化问题 |
| 2.3.2 多目标优化模型 |
| 2.3.3 多目标优化方法 |
| 2.4 差分进化算法 |
| 2.4.1 差分进化算法的实现 |
| 2.4.2 参数的选择 |
| 2.4.3 差分进化算法优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 群体工程成本管理体系构建 |
| 3.1 群体工程成本影响因素分析 |
| 3.1.1 施工企业群体工程成本管理现状 |
| 3.1.2 影响群体工程成本管理的因素 |
| 3.2 群体工程施工项目的工作分解 |
| 3.2.1 成本计划阶段的项目工作分解 |
| 3.2.2 成本控制阶段的项目工作分解 |
| 3.3 群体工程成本管理体系的建立 |
| 3.3.1 群体工程成本管理体系 |
| 3.3.2 群体工程目标动态控制 |
| 3.4 工期-成本-质量综合优化模型构建 |
| 3.4.1 工期模型的建立 |
| 3.4.2 工期-成本模型的建立 |
| 3.4.3 工期-质量模型的建立 |
| 3.4.4 工期-成本-质量综合优化模型的建立 |
| 3.5 成本控制阶段的赢得值法 |
| 3.6 施工企业成本控制的纠偏措施 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 HM项目成本管理体系的构建 |
| 4.1 XX施工企业概况 |
| 4.1.1 公司概况及组织机构 |
| 4.1.2 XX施工企业成本控制存在的问题 |
| 4.2 HM项目简介 |
| 4.2.1 HM项目概况 |
| 4.2.2 HM项目的工作分解 |
| 4.3 HM管理体系的构建 |
| 4.3.1 HM施工项目成本管理概况 |
| 4.3.2 HM施工项目前期成本预测 |
| 4.3.3 HM施工项目成本计划 |
| 4.3.4 HM项目的工期-成本-质量综合目标优化 |
| 4.3.5 HM项目的成本控制阶段 |
| 4.3.6 HM项目其他成本管理阶段 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 HM项目多目标优化模型的计算及赢得值分析 |
| 5.1 基于成本计划阶段的工期-成本-质量优化 |
| 5.1.1 工期-成本-质量综合优化模型的引入 |
| 5.1.2 模型的求解 |
| 5.2 基于成本控制阶段的赢得值分析 |
| 5.2.1 地下工程赢得值法分析(第一阶段) |
| 5.2.2 地上主体工程赢得值法分析(第二阶段) |
| 5.2.3 收尾阶段赢得值法分析(第三阶段) |
| 5.2.4 独立商业赢得值法分析(第四阶段) |
| 5.3 HM工程施工项目成本管理总结 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望与不足 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 差分进化算法MATLAB主程序代码 |
（8）建设工程横向合谋投标报价分布研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 合谋研究 |
| 1.2.2 投标报价研究 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究目的及研究意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法及技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文框架 |
| 2 理论基础与概念界定 |
| 2.1 核心概念界定 |
| 2.1.1 招投标中合谋的定义 |
| 2.1.2 横向合谋概念界定 |
| 2.1.3 横向合谋表现形式界定 |
| 2.1.4 不同投标主体的概念界定 |
| 2.1.5 横向合谋认定标准 |
| 2.2 建设工程招投标基本内涵 |
| 2.2.1 建设工程招投标基本定义 |
| 2.2.2 建设工程招投标发展历程 |
| 2.2.3 建设工程招投标流程 |
| 2.3 系统工程理论 |
| 2.3.1 系统的概念 |
| 2.3.2 系统仿真理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 独立投标人报价分布研究 |
| 3.1 独立投标人报价分布研究思路 |
| 3.2 数据来源与分类 |
| 3.2.1 数据来源 |
| 3.2.2 数据分类 |
| 3.3 指标设计与研究前提 |
| 3.3.1 指标设计 |
| 3.3.2 研究前提 |
| 3.4 数据拟合原理与拟合效果评价 |
| 3.4.1 拟合原理——最小二乘法 |
| 3.4.2 拟合效果评价——拟合优度检验 |
| 3.5 独立投标人报价分布 |
| 3.5.1 按工程类别划分的投标报价分布 |
| 3.5.2 按投资规模划分的投标报价分布 |
| 3.5.3 按投标人数划分的投标报价分布 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 横向合谋投标报价仿真模型构建 |
| 4.1 蒙特卡罗模拟的理论概述 |
| 4.2 基于蒙特卡罗模拟的投标报价方法 |
| 4.2.1 蒙特卡罗模拟报价的基本思想 |
| 4.2.2 蒙特卡罗模拟报价的基本步骤 |
| 4.3 基于横向合谋的投标报价仿真模型构建 |
| 4.3.1 模型构建思路 |
| 4.3.2 建模基础 |
| 4.3.3 独立投标人报价分布函数 |
| 4.3.4 建模过程及模型实现 |
| 4.4 模型输出结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 横向合谋投标报价分布研究 |
| 5.1 不同工程类别的横向合谋投标报价分布研究 |
| 5.1.1 土建类工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.1.2 市政类工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.1.3 咨询类工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.1.4 不同工程类别的横向合谋投标报价分布规律探讨 |
| 5.2 不同投资规模的横向合谋投标报价分布研究 |
| 5.2.1 小规模工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.2.2 中规模工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.2.3 大规模工程的横向合谋投标报价分布 |
| 5.2.4 不同投资规模横向合谋投标报价分布规律探讨 |
| 5.3 不同投标人数的横向合谋投标报价分布规律研究 |
| 30 的横向合谋投标报价分布'>5.3.3 投标人数n>30 的横向合谋投标报价分布 |
| 5.3.4 不同投标人数的横向合谋投标报价分布规律探讨 |
| 5.4 面向治理的其他横向合谋投标报价分布规律研究 |
| 5.4.1 合谋投标人报价分布情况 |
| 5.4.2 关于投标人数与合谋比例的探讨 |
| 5.4.3 横向合谋识别与治理建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 部分案例项目的独立投标人投标报价 |
| B 归一化处理后的独立投标人投标价下浮率及其频率 |
| C MATLAB程序 |
| D 作者在攻读学位期间参与的专着 |
| E 学位论文数据集 |
| 致谢 |
（9）EPC模式下BIM应用成熟度评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外BIM研究现状 |
| 1.2.2 国内外成熟度模型研究现状 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 理论基础 |
| 2.1 BIM相关理论 |
| 2.1.1 BIM的定义 |
| 2.1.2 BIM的特征 |
| 2.1.3 BIM的功能应用 |
| 2.2 EPC工程总承包模式概述 |
| 2.2.1 EPC模式的概念 |
| 2.2.2 EPC模式的特点 |
| 2.3 成熟度模型 |
| 2.3.1 成熟度理论 |
| 2.3.2 常用的BIM应用成熟度模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 EPC模式下BIM应用成熟度评价指标体系构建 |
| 3.1 EPC模式下BIM应用体系分析 |
| 3.1.1 EPC模式下BIM应用的特性分析 |
| 3.1.2 EPC模式下BIM应用体系的基本框架 |
| 3.1.3 EPC模式下技术领域BIM应用分析 |
| 3.1.4 EPC模式下项目管理领域BIM应用分析 |
| 3.2 EPC模式下BIM应用成熟度评价模型结构及特征 |
| 3.2.1 EPC模式下BIM应用成熟度评价模型结构 |
| 3.2.2 EPC模式下BIM应用成熟度等级特征 |
| 3.3 EPC模式下BIM应用成熟度评价指标体系 |
| 3.3.1 EPC模式下BIM应用成熟度评价指标的选取 |
| 3.3.2 基于成熟度等级的指标描述 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 BIM应用成熟度综合评价粗糙集-云模型 |
| 4.1 综合评价的基本流程 |
| 4.1.1 基于粗糙集-云模型的成熟度综合评价适用性分析 |
| 4.1.2 综合评价的步骤 |
| 4.2 基于粗糙集的指标权重确定 |
| 4.2.1 粗糙集理论 |
| 4.2.2 确定指标权重的步骤 |
| 4.2.3 指标权重的确定 |
| 4.3 基于云模型的BIM应用成熟度综合评价 |
| 4.3.1 云模型理论 |
| 4.3.2 成熟度综合评价 |
| 4.3.3 成熟度评价仿真过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 案例分析 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 BIM应用情况 |
| 5.2.1 技术领域BIM应用情况 |
| 5.2.2 项目管理领域BIM应用情况 |
| 5.3 BIM应用成熟度评价 |
| 5.3.1 确定指标层的评价矩阵 |
| 5.3.2 确定要素层的评价矩阵和成熟度等级 |
| 5.3.3 确定目标层的成熟度等级 |
| 5.4 BIM应用成熟度仿真分析 |
| 5.4.1 确定指标的评价云模型 |
| 5.4.2 成熟度等级仿真显示与结果分析 |
| 5.4.3 BIM应用改进建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间发表论文目录) |
| 附录B |
（10）BIM在公路工程进度管理中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 BIM概念与公路进度管理理论 |
| 2.1 BIM基本概念 |
| 2.2 BIM的应用 |
| 2.2.1 设计中的应用 |
| 2.2.2 施工中的应用 |
| 2.2.3 运营阶段中的应用 |
| 2.3 BIM在公路工程应用中的困难 |
| 2.4 公路工程进度管理理论 |
| 2.4.1 公路进度管理流程 |
| 2.4.2 传统进度管理中的缺陷 |
| 2.4.3 公路工程进度管理中引入BIM技术的优势 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 公路工程基于BIM的进度管理模式 |
| 3.1 BIM进度管理体系 |
| 3.1.1 BIM进度管理信息平台 |
| 3.1.2 公路4D模型建立 |
| 3.2 基于BIM的进度管理内容 |
| 3.2.1 基于BIM的进度计划的编制 |
| 3.2.2 基于BIM进度计划的优化分析 |
| 3.2.3 基于BIM的进度监测 |
| 3.2.4 基于BIM技术的进度偏差分析 |
| 3.2.5 进度调纠偏与调整 |
| 3.3 BIM进度控制的技术措施 |
| 3.3.1 碰撞检测 |
| 3.3.2 漫游视距分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 公路BIM进度预测模型建立 |
| 4.1 进度影响因素概率理论 |
| 4.2 单因素进度预测模型 |
| 4.1.1 确定性单因素目标进度预测模型 |
| 4.1.2 随机性单影响因素进度预测模型 |
| 4.1.3 同类多因素影响进度预测模型 |
| 4.3 多因素影响整体进度预测模型 |
| 4.4 进度预测模型随机性分析 |
| 4.5 施工工期优化方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 公路工程案例分析 |
| 5.1 工程项目概况 |
| 5.2 工程项目特点 |
| 5.3 施工进度预测模型分析 |
| 5.3.1 影响度分布计算 |
| 5.3.2 整体进度预测 |
| 5.4 BIM进度管理控制措施 |
| 5.5 BIM进度预测模型的集成 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文目录 |
| 附录B 攻读学位期间参加的科研项目 |
四、运用EXP进行工程项目的变更管理（论文参考文献）
- [1]南昌±800kV换流站建设项目施工风险评价与控制研究[D]. 饶家瑞. 江西理工大学, 2021(01)
- [2]基于云模型的ZHC地下综合管廊施工风险评价研究[D]. 陈侃. 江西理工大学, 2020(01)
- [3]基于云模型的EPC装配式混凝土建筑供应链风险评价研究[D]. 张逢雨. 江西理工大学, 2020(01)
- [4]城市地下综合管廊PPP项目风险识别与评价[D]. 刘旭堃. 武汉理工大学, 2020(08)
- [5]海底管线工程风险动态连锁效应研究[D]. 邹颖. 大连理工大学, 2019(08)
- [6]铁路工程设计变更影响因素分析[D]. 鲁倩. 天津大学, 2019(01)
- [7]施工企业群体工程成本管理研究 ——以银川HM项目为例[D]. 马利利. 西安理工大学, 2019(01)
- [8]建设工程横向合谋投标报价分布研究[D]. 刘颖. 重庆大学, 2019(01)
- [9]EPC模式下BIM应用成熟度评价研究[D]. 罗嫦玲. 长沙理工大学, 2019(07)
- [10]BIM在公路工程进度管理中的应用研究[D]. 刘江东. 长沙理工大学, 2019(07)