一、并行工程系统集成方法的比较与应用研究（论文文献综述）
朱光辉[1]（2020）在《分布式与自动化大数据智能分析算法与编程计算平台》文中提出与传统小规模数据场景下的智能化分析应用不同,大数据场景下的智能化分析应用,不再是单一的单机AI算法模型问题,而是大数据、大模型、大计算的融合,需要同时考虑算法模型设计、大数据处理以及高效的分布并行计算问题,这对大数据智能分析基础理论方法与关键技术研究,带来了一系列新的挑战和问题。首先,现实世界大规模数据场景下的复杂数据挖掘与机器学习,存在突出的计算效率问题。大数据动摇了传统计算复杂性理论和方法。在大数据场景下,传统的多项式复杂度算法难以完成大数据、大模型计算问题,因此,需要研究设计大规模数据场景下高效的分布式并行化方法与算法,以此提升大数据智能分析计算效率。然而,高效的分布式数据挖掘和机器学习方法与算法设计,面临一系列复杂的基础理论方法与关键技术问题,不仅需要考虑单机串行算法固有的计算复杂性,还需要考虑并研究解决在分布并行环境下,大数据分布式算法的可并行度、存储、I/O和网络通信等系统复杂性,以及分布式算法性能的深度优化问题。除了计算效率问题外,现有的大数据智能分析技术和平台还存在突出的易用性问题。一方面,现有大数据智能建模方法技术门槛高、大量依赖专家经验,为此,需要研究高效的自动化机器学习（Auto ML）建模方法,以此降低AI建模技术门槛,大幅提升AI建模效率。但Auto ML自动化机器学习面临着搜索与建模方法的有效性、搜索计算效率优化等诸多基础理论方法与难点技术问题。另一方面,如前所述,大数据场景下的智能化分析应用开发,不仅仅是算法模型设计问题,还是一个大数据和大计算问题,这就需要研究解决大数据智能化分析建模与分布并行计算系统交叉融合的关键技术问题,以此构建一个融算法模型设计与大数据编程计算能力于一体的统一大数据智能分析编程计算支撑平台。围绕以上关键科学问题,本文在大数据分布式数据挖掘与机器学习、自动化机器学习以及大数据编程计算方法等基础理论与方法研究基础上,结合算法本身的重要性和技术挑战性以及业界的实际应用需求背景,首先选取了一系列基础常用、复杂性高、计算效率问题突出、且分布式算法设计难度大的数据挖掘与机器学习算法,开展了高效大规模分布式并行化数据挖掘与机器学习方法与算法研究;其次,开展了面向不同任务场景的高效Auto ML自动化机器学习方法与算法研究;最后,在融合分布式数据挖掘与机器学习以及Auto ML自动化机器学习关键技术方法与算法的基础上,研究构建了高效易用的统一大数据智能分析编程计算方法与系统平台,并进行了实际应用验证。具体而言,本文工作包括以下主要研究内容和创新:（1）研究实现了基于属性重排序的大规模分布式函数依赖发现算法。函数依赖是数据挖掘中基础常用的数据结构,但是函数依赖发现任务计算复杂度与内存复杂度高,尤其在大规模数据场景下,算法运行时间和内存开销巨大。为此,本文研究提出了基于属性重排序的大规模分布式函数依赖发现算法Smart FD。在数据预处理阶段,研究提出了一种高效的基于倾斜度和基数的属性重排序方法;在函数依赖发现阶段,研究提出了一种基于快采样早聚合机制的分布式采样方法、基于索引的验证方法以及采样验证自适应切换方法。实验结果表明,与已有算法相比,Smart FD可以实现一到两个数量级的性能提升,且具有良好的数据可扩展性与系统可扩展性。（2）研究实现了基于分布式数据并行的大规模并行化谱聚类算法。谱聚类算法聚类效果优于传统聚类算法,但其存在计算流程复杂、计算复杂度高以及计算耗时长等问题,尤其在大规模数据场景下,计算效率问题更为突出。为此,本文研究提出了基于分布式数据并行模式的大规模并行化谱聚类算法SCo S,实现了谱聚类算法中相似度矩阵构建与稀疏过程并行化、Laplacian矩阵构建与正规化过程并行化、正规化Laplacian矩阵特征向量计算并行化以及k-means聚类并行化。实验结果表明,SCo S算法在大规模数据场景下表现出了良好的数据及系统可扩展性。（3）研究实现了基于子森林均匀划分的分布式任务并行深度森林训练方法与算法。近年来,研究人员提出了可与深度神经网络相媲美的深度森林模型。但已有的深度森林训练算法是单机串行的,计算效率低、可扩展性差,难以满足大数据场景下深度森林训练的应用需求。为此,本文研究提出了基于细粒度子森林均匀划分、任务并行的分布式深度森林训练方法与算法Forest Layer,在提升计算并发度的同时,优化和降低网络通信开销。另外,进一步实现了延迟扫描、预池化以及部分传输三种系统层优化方法。实验结果表明,与已有深度森林训练算法相比,Forest Layer能够实现7到20倍的加速比,并具有近线性的可扩展性及良好的负载均衡。（4）研究实现了面向不同任务场景的Auto ML大数据自动化机器学习方法与算法。首先,针对全流程化大数据分析场景,研究提出了基于强化学习和贝叶斯优化的机器学习流水线自动化设计算法Robo ML,实现交替的流水线结构自动搜索和超参数优化。针对资源受限场景,研究提出了一种基于自适应连续过滤的Auto ML算法BOASF,将Auto ML问题统一抽象为多臂赌博机问题,通过自适应快速过滤以及自适应资源分配等方法加速Auto ML搜索过程。最后,针对终生学习场景的概念漂移问题,研究提出了基于自适应加权集成学习的自动化终生学习算法Auto LLE,集成了全局增量模型和局部集成模型,并基于时间窗口和误差度量自适应调整各模型权重,有效捕捉概念漂移,大幅提高模型的准确性。（5）研究实现了高效的Auto DL大数据自动化深度学习方法与算法。为了提升深度神经网络超参数优化的计算效率,研究提出了一种结合渐进多保真度优化和Successive Halving优化的超参数优化方法Fast HO,通过尽早过滤掉表现较差的超参数配置,并为剩余超参数配置分配更多的资源,从而提升超参数优化的效率。其次,为了提升深度神经网络架构搜索效率,研究提出了基于最小化离散性能偏差的可微分架构搜索算法MGDARTS,通过设计更容易饱和的权重函数以及对超网络每条边的权重之和做整体性约束,尽量减少超网络离散化后的性能损失。实验结果表明,所提出的算法优于现有算法的性能。（6）研究实现了高效易用的统一大数据智能分析编程计算方法与平台。为了有效支持大数据智能化分析应用的开发,在融合上述分布式数据挖掘与机器学习以及Auto ML自动化机器学习关键技术方法与算法的基础上,研究设计并实现了一个支持多计算模式、高效易用的跨平台统一大数据智能分析编程模型与计算平台。首先研究提出了覆盖表模型、矩阵模型、张量模型、图模型、流式数据模型等多种计算模型的跨平台统一大数据智能分析编程计算模型。在此基础上,研究设计了基于计算流图的大数据智能分析编程方法。其次,研究实现了统一大数据智能分析平台集成框架以及跨平台统一的作业调度方法。最后,基于统一大数据智能分析与可视化编程系统平台,进行了实际的应用验证。本文工作发表第一作者研究论文7篇（其中CCF A类期刊/会议论文2篇,B类期刊/会议2篇,中文CCF A类期刊论文1篇）。此外,在Auto ML自动化机器学习方面的研究工作,在Neur IPS、KDD、PAKDD等国际顶级人工智能会议上举办的Auto ML大赛中,共计荣获9项大奖,并在教育部主办的第五届中国“互联网+”大学生创新创业大赛中,荣获全国金奖。另外,大规模分布式数据挖掘与机器学习以及Auto ML自动化机器学习等相关技术研究成果已转让给国内华为、360等多个大型IT企业落地应用。
李龙[2]（2020）在《SI住宅工业化建造及更新的可持续性实现机理研究》文中提出住宅可持续建设对促进国民经济增长,保护自然与生活环境,推动社会健康发展,实现相关产业的转型升级具有重要意义。然而,新型城镇化和城市更新进程中的住宅短寿、维修困难、大拆大建和建造方式粗放落后等问题给我国住宅建设可持续发展带来了严峻的挑战,迫切需要从发展可持续性住宅和运用可持续性建造方法两个维度来探索新的住宅建设与发展方式。为完成上述历史使命,我国引入SI住宅（Skeleton-Infill Building,SIBuilding）,并在新型建筑工业化进程中将SI住宅与工业化建造方法相结合,以期实现住宅功能可持续性与建造方法可持续性的有机统一。由于SI住宅在我国尚处于发展研究的初级阶段,工业化建造方法与SI住宅体系划分及功能之间的支撑关系尚不明确,各利益相关方之间协调程度及建造过程集成程度较低,严重制约了可持续性目标的实现。在此情况下,SI住宅工业化建造及更新的可持续性实现机理研究具有重要的现实意义。为厘清可持续性实现机理,本研究从可持续性系统分析、网络化协同和过程集成优化等方面进行了系统探索,主要的研究工作包括以下几个方面:（1）通过综述现有相关研究文献,梳理了 SI住宅理论思想源流及其在欧美、日本和中国的研究发展现状,分析了 SI住宅的技术方法、建设管理模式及可持续性作用,借助文献计量分析系统综述了工业化建造管理研究的整体现状、研究主题及发展趋势;在文献研究基础上阐述了将SI住宅可持续性与工业化建造可持续性相结合的必要性与可行性,界定了本研究的研究问题,明确了研究目标,论述了研究意义。（2）在SI住宅体系划分及工业化建造内涵分析的基础上,从可持续性概念发展脉络出发,辨析了可持续性、可持续发展及可持续建设之间的联系和区别,界定了住宅建设可持续性的概念;分析了 SI住宅可持续性表现及其与不同可持续性住宅的对比,论述了 SI住宅工业化建造及更新可持续性实现机理的内涵;概述了本研究相关研究理论基础,分析了整体研究方案、研究框架以及研究方法对研究内容的支撑作用。（3）根据可持续性的三重基线,通过文献研究和因素过滤确定了 SI住宅工业化建造及更新可持续性的可持续性系统构成要素,界定了各可持续性要素的内容;运用名义小组法确定各可持续性要素间的作用关系,用解释结构模型研究了可持续性系统层次结构和各可持续性维度之间的交互关系,运用矩阵实验室法对各可持续性要素分类,分析了各要素在系统中的作用;在上述分析基础上,从整体系统层次、基线维度层次和可持续性要素层次对SI住宅工业化建造及更新的可持续性进行了系统分析。（4）根据协同理论和利益相关者理论分析了可持续性目标、工业化建造方法与利益相关方之间的协同关系及网络化特征,运用元网络分析模型构建了可持续性-工业化建造-利益相关方元网络协同模型;根据元网络模型确定了多类型工业化建造方法及其对实现可持续性目标的支撑作用,分析了各利益相关方及其对工业化建造方法集成的推动作用;运用二模网分析模型进行中心性分析和核心-边缘结构分析,识别了核心工业化方法和核心利益相关者,分析了核心块之间及核心块与边缘块之间的对应关系;根据元网络协同关系进行二模转一模,确定了集成程度较高的工业化建造方法和利益相关者;在上述分析基础上,系统阐述了可持续性网络协同机理,提出了面向可持续性的SI建造模式。（5）根据精益建造理论和并行工程理论分析了 SI住宅建造更新过程的离散性过程属性,提出了基于精益和并行的过程集成优化框架;运用IDEFO功能模型分析了建造与更新系统过程内的核心工作流程及工作间逻辑关系,结合设计结构矩阵模型进行过程集成,构建了过程集成优化模型,优化了系统过程中的迭代、并行与耦合工作关系;分析了过程集成的具体实施方案,结合住宅产业化理论提出了宏观过程集成的全产业链模式,结合精益建造与并行工程理论提出了支撑体与填充体并行建造方案;选取具体的SI住宅建设案例,通过工业化建造方案分析和过程优化效果分析,验证了过程集成模型,探讨了过程集成对实现可持续性目标的支撑作用。本研究从中国住宅建设的可持续性问题出发,结合SI住宅功能可持续性与工业化建造方法可持续性,从可持续性系统分析、网络协同机理和过程集成机理三个部分系统研究了 SI住宅工业化建造及更新的可持续性实现机理。研究工作对拓展SI住宅与工业化建造管理的理论研究具有一定贡献,同时为中国SI住宅的工业化建造及更新实践提供了可实施操作的依据。
杨帆[3]（2020）在《LS研究所系统级产品开发流程改进研究》文中认为航天型号任务的研制能力是航天单位核心竞争力的主要体现,面对产业结构调整带来的激烈市场竞争,以及技术迭代的日新月异,LS研究所研制类项目由于受军工产品生产成本核算观念不强的影响,存在系统及产品开发流程冗余、设计不合理的现象,造成产品成本居高不下,高成本使军工企业新产品的竞争力越来越低,并造成恶性循环。因此,如何从管理上寻找破解之策,军工科研生产单位寻求管理创新方法,提升自身管理水平以应对日益激烈的市场环境,实现系统级产品开发流程的优化设计,成为LS研究所迫切需要解决的问题。首先,本文系统梳理集成产品开发（IPD）的理论和应用,其中重点介绍了 IPD主要思想、IPD的整体框架及其结构化流程和管道管理、共用基础模块等方面的理论,以及在国内外的实践。其次,在对LS研究所系统级产品研制管理体系、特别是系统级产品研制流程的通用性及专用性分析的基础上,找出当前研制流程各阶段管理中存在的问题。第三,基于IPD流程和总体结构框架,对系统级产品三阶段开发流程,以及多项目并行下的IPD管道管理流程进行改进设计。最后,给出改进方案顺利实施的保障措施以及实施效果。本文认为,要完成产品开发流程的设计改进,其一,在产品开发流程的概念阶段,需提前进行相关质量保证策划;计划阶段,需引入全级次管理供应商;开发阶段,需各方协同精准设计。其二,通过提出实施管道入口评审,IPMT调配平衡管道内外部资源等措施,实施多项目并行下的IPD管道管理本文研究的意义,一方面,对于LS研究所系统及产品开发中的流程优化、多项目并行开发等方面,实现本单位型号产品研制管理的追赶超越。另一方面,在IPD管理模式在型号产品中的应用方面,为同行业提供可供借鉴的经验。
李宏益[4]（2019）在《全球多源遥感数据集成处理平台建设关键技术研究》文中提出随着对地观测技术的发展,遥感数据的获取途径和方式也越来越多,遥感数据呈现出多源、多尺度、结构复杂、格式多样、体量大等特点,遥感进入了大数据时代。在现有数据资源的条件下,为了进一步增强全球尺度遥感观测频度和精度,需要以多源遥感数据协同的方式来生产遥感产品,为此需要构建全球多源遥感数据集成处理平台。不考虑遥感产品反演算法层面,全球多源遥感数据集成处理平台建设需要解决的问题主要有四个方面:（1）数据存储访问层面:由于每一个传感器数据具有不同的存储结构,需要对应的读写函数;而且各遥感卫星数据中心和应用部门根据应用的需求按各自的标准进行数据的存储组织管理,以及数据的重复拷贝,导致了数据无序的增长。这需要一个通用透明的统一数据存储及访问模式。（2）数据组织协同层面:不同投影下跨尺度数据很难有效组织和检索,给大规模的多源遥感产品生产带来困难,因此需要构建一种适合于多源数据协同的数据立方体作为数据生产单元。（3）算法集成层面:全球遥感算法的多层嵌套、输入参数可变可缺省、时空属性约束等多方面的原因,使得遥感算法的处理架构及大规模集成处理难度增大。因此,需要对各类遥感产品生产流程进行建模,构建自动化生产流程,并在流程中实现对各类算法高效、扩展性强的集成,能应对和处理生产过程中出现的多种不确定性情况。（4）并行处理方面:由于遥感算法专业性强、数据分布情况多样,并行处理方式选择有限,需要构建一种适合于多源数据协同遥感产品生产的高性能处理框架。本文针对上述问题,研究全球多源遥感数据集成处理关键技术并以此为基础构建实现相应的系统平台。研究成果及创新点如下:（1）针对遥感数据格式多样性和多源遥感数据协同使用的需求,抽象出各种数据格式及格式库都遵循的数据格式层级结构,设计了一种统一的数据结构和格式抽象库,实现了不同数据格式的统一IO操作和多源遥感数据的无差别访问。（2）针对多尺度数据的协同使用,构建了结合数据尺度和产品类型的多源多尺度遥感数据协同剖分体系,并在此基础上设计生成一种多维度遥感数据立方体结构,实时在内存中组织数据立方体,为集群环境下协同遥感产品生产奠定了基础。（3）针对多类全球遥感协同产品大规模生产的需求和多源协同遥感产品递归嵌套调用、处理算法复杂和处理平台异构等多方面的特性,建立了遥感产品生产架构、产品生产工作流和产品生产算法服务化集成方法,并制定了对生产过程中出现的多种不确定性问题的处理策略,实现了多领域算法的综合集成和协同生产。（4）针对集成系统无法对算法代码进行修改的状况和遥感数据处理属于数据密集型计算的特点,设计实现了集群环境下双层高性能处理框架,该框架上层采用粗粒度任务并行模式,包括计算并行模式和与之相适应的并行存储文件系统;下层采用基于内存数据链表的图像加速处理框架,为遥感产品的高效生产提供了技术基础。
李祯[5]（2019）在《高效能仿真云平台关键技术研究》文中研究说明随着仿真应用领域的不断拓展,仿真对象规模日益扩大、结构日益复杂,以提升平台按需协同与可定制的建模仿真能力为目标,构建高效能建模仿真平台的需求日益凸显。云仿真技术作为一种新兴的网络化建模仿真手段,极大地改变了建模仿真应用模式,为构建高效能建模仿真平台提供了方法与架构支撑。然而当前云仿真理论和技术研究尚不完善,难以应对多领域多用户按需协同与可定制的建模仿真需求。从效能优化角度看,也未能充分发挥云计算平台的资源整合与按需供给的特点和优势,难以为用户提供更加敏捷高效的建模仿真服务。针对上述问题,论文以高效能仿真云平台建设为目标,提出了用户中心式云仿真服务架构及其应用模式,解决了多领域多用户按需协同与可定制的建模仿真需求。同时从建模开发、仿真运行以及作业调度三个方面,提出了仿真云平台效能优化框架和方法。论文的主要工作和贡献总结如下:1.提出了高效能用户中心式的云仿真服务架构及应用模式,设计了用户中心式仿真云平台架构。用户中心式云仿真服务架构以提升仿真云平台效能为目标,以面向服务架构为基础,根据用户需求的语义特征,通过一个虚拟协同建模环境,将领域相关的仿真资源、技术人员和用户等动态关联在一起,提供资源按需发现、组合、协同建模和仿真等能力。仿真云平台架构则分别从用户管理层、领域仿真服务层、仿真部署和调度管理层以及基础架构层等四个方面,设计了实现高效能用户中心式云仿真服务架构所需的关键模块。2.提出了仿真云效能度量框架。以高性能计算领域中效能概念为基础,提出并阐述了仿真云平台效能的概念与内涵,设计了仿真云平台效能量化模型。该模型定量化地描述了影响仿真云平台效能的关键因素,为设计高效能云仿真服务架构和效能优化方法提供了理论依据。3.提出了基于云平台的面向特征领域建模仿真框架Clou Fo DSim。Clou Fo DSim的核心是构建了面向特征的领域资产追踪、管理和组合集成方法,一方面实现了仿真云平台下领域仿真资产的虚拟化管理,提供了资源的按需发现和动态聚合的能力;另一方面,基于特征的模型管理和集成框架,解决了传统组合式仿真中需求与已有资源难以匹配的问题。因而,Clou Fo DSim从建模开发效能优化角度,实现了面向多领域多用户按需协同与可定制的建模仿真能力。4.提出了面向带宽保障的并行仿真作业管理和调度框架及相应的优化算法。该框架从作业调度效能优化角度,采用基于虚拟集群的方式部署并行仿真作业,以保障虚拟机间的带宽性能,解决仿真云中面临的网络带宽竞争以及网络性能不确性等问题。针对虚拟集群的分配问题,提出了自适应带宽感知的虚拟集群部署算法Ada Ba。进而,在Ada Ba算法基础上,提出了面向带宽保障的并行仿真作业调度算法Bg MBF以及其改进算法Bg MBFSDF。在保证带宽需求前提下,获得了最优的虚拟资源分配和作业调度性能。5.提出了通信感知的自适应仿真运行优化框架及相应的优化算法。该框架从仿真运行效能优化角度,分别从虚拟机间网络通信消耗及模型在分布式虚拟节点上的分割部署策略两个方面,提出了高效的自适应优化算法。针对自适应模型分割部署问题,论文以大规模人工社会仿真运行优化为例,提出了基于统计迁移图分割的负载分割方法,在负载均衡约束下,减小了模型在分布式虚拟机节点间的通信量。针对虚拟机间网络通信消耗问题,论文提出了通信感知的虚拟机自适应迁移调度算法,在考虑迁移代价情况下,减小了数据中心内虚拟机间的通信消耗。本文从理论框架和关键技术两个方面,对高效能仿真云平台进行了研究。在理论框架上,面向仿真云效能优化需求,提出了用户中心式云仿真服务架构及其应用模式,并从建模开发、作业调度以及仿真运行三个方面,提出了基于仿真云的效能优化框架。在关键技术方面,面向建模开发效能优化需求,提出了基于Clou Fo DSim的云端高效能仿真应用构建方法;面向作业调度效能优化需求,提出了面向带宽保障的并行仿真作业调度优化方法;面向仿真运行优化需求,提出了通信感知的自适应仿真运行优化方法。论文研究成果对云仿真理论研究和仿真云平台建设具有借鉴和指导意义。
金东[6]（2019）在《并行工程在A公司智能工厂建设项目进度管理的应用研究》文中认为中国家电行业前景广阔,受格力、美的、海尔三大巨头“大鱼吃小鱼”的规模效应影响,唯有“快鱼吃慢鱼”,才能立于不败之地。作者在目前企业做项目推进时,发现进度严重滞后,采用串行工程管理项目进度的做法,根本无法满足企业战略需要,作者反思上家在A公司的进度管控做法,觉得有必要对该项目进行复盘和研究。本论文以A公司集团新建项目工厂建设项目为研究对象,以项目管理中的进度管理为抓手,分析和总结当时的经验教训。该项目也是A公司第一个工厂新建工程项目,缺乏有效的管理手段和经验,尤其是进度的控制技术。本论文详细剖析了并行工程在该项目中的必要性、紧迫性、合理性以及在项目运用中的策略。接着对并行工程在项目实施阶段的进度管理应用做了分析,对并行过程运用双代号网络图进行了关键路线分析,总结出组织架构的重组、项目过程与流程的重组、利用IT搭建高效、快捷、有效的沟通平台,实现问题暴露,快速决策的解决办法,还介绍分析了并行工程在运用中的主要障碍。最后展示和总结了并行工程以及改进后的“并行工程2.0”在实际项目应用中的效果。总结出并行工程是缩短项目周期的一大利器。本论文运用鲜活的案例,分析和总结了并行工程在项目运用的三大策略。创造性的提出结合实际,动态地、弹性地改进组织架构,项目育人,激发员工积极性;结合推进计划,抓关键路径,分离非关键路径上的任务包,同步跟进流程变更,协同实物流、信息流并行作业;搭建高效、快捷、有效的沟通平台,实现问题暴露,快速决策。
王丹[7]（2019）在《工期约束下项目群资源并行管理资源调配研究》文中进行了进一步梳理随着经济社会的不断发展和城市化的不断推进,越来越多的建筑施工企业开始不断地寻求从单项目管理向项目群高效管理的过渡,以期通过提升综合管理水平来增强企业的市场竞争力,使企业在并驱争先的市场中处于不败之地。资源作为建筑产品不可或缺的生产要素,是项目群管理的首要对象。项目群高效管理的关键就在于加强对项目群资源的统筹协调管理,只有协调好项目群内各子项目对资源的需求,及时调整资源配置,才能充分发挥资源效用,提升项目群整体建设效益。本文以工程项目群资源管理为研究对象,通过将并行工程理论引入项目群资源管理,优化项目群资源并行管理模式;同时,考虑项目群建设成本、工期等影响因素,构建时限约束下的项目群资源调配模型,在项目群资源并行管理模式下协调配置项目群资源,实现在不影响施工工期前提下资源高效配置的目的。首先,梳理了并行工程和项目群资源管理的国内外研究现状。在此基础上,系统阐述了并行工程和项目群资源管理的相关理论,包括并行工程的起源与发展、概念分析、应用体系等以及项目群资源管理的概念、特点、管理的要点及资源调配的相关理论等。此外,分析了并行工程应用于项目群资源管理的适用性,为后续的研究提供了扎实的理论基础。其次,为了加强项目群资源的统筹协调管理,引入并行工程理论来优化项目群资源管理模式,具体包括重组项目群资源管理组织机构、重构项目群资源管理过程,并在此基础上提出了资源管理过程控制的要点以及信息集成平台的构建思路,为加强项目群资源的协调管理提供组织、平台支持。最后,以工程项目群资源并行管理模式为基础,对时间约束下的资源调配问题进行机理分析,使用数学规划法构建时限约束下的项目群资源调配模型,并选用费用差算法对其求解,结合实际案例对其进行演示,验证了模型的有效性。时限约束下的项目群资源调配模型充分展示了资源并行管理模式存在的必要性和重要性,其不仅为项目群资源配置不均衡问题提供一种解决方案,还使项目群资源管理更加贴近于工程实践,为施工企业提高项目群综合管理水平提供理论支持。
曾帆[8]（2017）在《基于系统论的震后重建规划理论模型及关键技术研究》文中研究指明中国是全球地震灾害最严重的国家之一,地震震害长期威胁着我国城乡人居安全,也阻碍着城乡发展建设。然而当前我国在应急城乡规划领域研究基础薄弱,现实状况亟待改善。因此,从城乡规划学科领域进行震害防御和城乡安全建设研究成为我国需要长期进行的一项非常迫切的工作。四川5.12汶川地震和4.20芦山地震两次震后重建过程积累了丰富的应急城乡规划实践经验,首创了大量符合灾区各地重建规律的规划技术,但由于缺乏系统的总结,尚未形成针对震后重建的规划理论方法。理论研究的缺乏会导致实践的困惑,反映在我国当前应急城乡规划组织管理机制不健全、规划编制体系不完善、法律法规和技术标准配套滞后等诸多方面。论文以四川两次地震震后重建规划实践过程及其经验为研究基础,从系统理论及方法角度对震后重建规划进行研究,建立了“问题提出——研究综述——系统分析——理论模型——案例实证”的技术路线。论文综合运用系统科学方法、文献调查法、田野调查法、定性和定量相结合等方法进行研究,初步构建了震后重建的规划理论方法和实施路径,主要研究内容及结论如下。（1）论文从系统论角度回顾了震后重建规划全过程,认识到震后重建规划是在特定时空范畴内诸多要素的协同配合,是一个典型的系统问题。而震后特定时空环境的复杂性决定了该系统并非一个简单系统,而是一个复杂系统或称体系。而震后重建环境的动态变化性,使得要素与环境、系统与环境以及要素和系统之间都无时不刻发生着物质和能量的交互,这就决定了该系统并非一个封闭系统,而是开放系统。因此,论文将震后重建规划过程视为一个开放复杂巨系统进行研究。从系统性特征初步分析震后重建规划过程的构成要素,可发现组织管理和工程技术是其两大主要系统,属于典型的系统工程问题,需要运用系统工程方法论进行研究。而系统工程至今已经发展到了体系工程的高级阶段,因此需要运用体系工程方法论进行研究。（论文第一章、第二章）（2）论文运用全面系统干预（Total Systems Intervention,TSI）方法论的系统隐喻工具（System Metaphor）构建了震后重建规划的系统隐喻判识模型。目的是通过该模型获得对体系内部构成及其特征属性的认识,以此围绕其隐喻及特征匹配相应的体系工程方法论及方法工具。本研究通过系统隐喻模型进一步解析了震后重建规划体系,认识到震后重建体系的两个核心组成系统——组织系统和技术系统,以及其子系统和要素构成,兼具硬系统和软系统的双重特征,需要以硬系统结合软系统的方法来进行研究。因此,论文以体系工程为主导,建立了软硬系统整合的多元方法论来进行震后重建规划体系研究。（论文第三章）（3）在整合系统方法论的基础上,论文建立了震后重建规划体系集成的理论模型。首先,本研究基于霍尔三维结构的硬系统工程方法论重构了震后重建规划体系,形成了震后重建规划体系的三维结构,据此建立了震后重建规划系统集成的概念模型。其次,本研究进一步对概念模型中的组织集成和技术集成两个主要维度进行逻辑细化,形成了震后重建规划的逻辑模型。在此基础上,论文进一步聚焦研究震后重建规划逻辑模型中的技术集成维度,系统梳理了生命周期、学科支撑和规划体系三类因素之间的逻辑关系,构建了震后重建规划体系的思维模型（ERTPM）,提供了技术集成操作层面的基本思路和技术集成框架。而对于组织集成维度,论文借鉴了并行工程（CE）的原理及方法路径,建立了应急并行城乡规划管理模型（ECUPMM）。组织管理集成模型提供了技术集成的组织管理环境,是技术集成实现的组织路径。组织管理集成的结果是震后重建规划的组织系统构建,技术集成的结果是震后重建规划的技术系统,据此论文通过震后重建规划的逻辑步骤构筑了两者之间的相关关系并建立了震后重建规划体系集成的综合集成框架。（论文第四章）（4）论文以四川汶川和芦山两次震后重建规划过程中的规划技术应用为实证研究基础,从实践中剥离出震后重建规划中涉及的专业技术,以我国学科分类标准为依据进行凝练表达,初步遴选出21项规划技术。本研究进一步通过Delphi法对规划关键技术进行重要性和相关性的统计分析,将震后重建规划的关键技术分为了震后重建规划的通用技术和专用技术两大类,其中专用技术又依据震后重建规划的编制类型,分为了安置规划专用技术、总体规划专用技术、专项规划专用技术和详细规划专用技术4类,提供了技术集成的模块单元。在此基础上,结合震后重建规划体系综合集成框架,论文对关键技术进行了技术集成,建立了震后重建规划关键技术集成的操作模型。具体到应用层面,则将技术操作模型细化为了安置规划技术集成方案,总体规划技术集成方案,专项规划技术集成方案,详细规划技术集成方案的具体指导应用。（论文第五章、第六章）本研究首次初步构建了震后重建规划的系统理论框架,形成了一系列方法模型和实施路径,希望能够为今后可能发生地震的灾区灾后重建所有效应用,为震后重建规划实践提供理论和方法的指导。
马立[9]（2016）在《基于并行工程的当代建筑建造流程研究》文中进行了进一步梳理将并行工程理论与方法、数字制造领域的技术成果引入当代建筑建造系统,回溯与反思传统建造方式与传统建筑运作模式的基础上,探讨适宜于当下及未来人居模式的建筑建造方式及运行流程。课题从三个层面进行研究:信息集成层面,应用数字制造中工艺规程规划方法、数据标准与接口技术,结合建筑学科已有的数字设计及数字建造领域的研究成果,建立从数字设计到数字建造的集成体系,使得传统意义上、基于普适层面的设计与建造分离现状得以改观,从而运行建筑“设计-制造”一体化流程;材料集成层面,应用可再生能源提供动力、借助制造业中的叠层实体制造法、三维打印技术完成材料集成过程,形成低碳材料集成体系,以改观传统化石能源供能模式下的分层砌筑现象;组织模式层面,利用质量功能配置方法完成设计因素从定性到定量的转变、应用模糊聚类分析方法划分及拆解三维数字化模型,使集成建筑信息模型从传统意义上的生成阶段拓展到拆解、制造阶段,并利用Solidworks系统进行可装配性评价验证,在划分建筑结构的跨学科团队、数据管理系统建立的基础上,进行并行化操作。在此基础上,并行化操作模式下、应用集成数字技术体系、低碳材料集成体系,从而构建划分建筑结构的装配式建造模式。论文创新性成果主要体现在如下三个方面:首先,借助数字制造领域的工艺规程与数据交换技术,优化了数字设计系统中几何模型到数控设备中加工生产模型转变的集成路径,完成划分建筑模块及层级拆解,从而运行“设计-制造”一体化流程;其次,利用跨学科团队以集成建筑信息模型平台协同工作为基础,借助质量功能配置方法、过程建模技术、数据管理系统技术,整合了并行化建筑运作模式;第三,利用模糊聚类分析方法及Solidworks系统进行模块划分与可装配性验证,结合建筑学学科内的研究基础,综合集成化建造流程与并行化操作模式,构建了分布式环境下装配式建造方式。
丛勐[10]（2016）在《建造与设计 ——可移动建筑产品研发设计及过程管理方法研究》文中研究表明建筑设计最终通过建造加以实现。可移动建筑产品研发面向建造过程,将传统建筑学对设计的关注转变为聚焦于建造,将传统的建筑作品模式转变为工业化的建筑产品模式。可移动建筑产品研发学习借鉴制造业的产品研发理论、方法与技术,为建筑产品向制造业方向的转变提供了方法与路径。本文主要对可移动建筑产品研发设计及过程管理方法展开研究。首先对可移动建筑的相关概念、发展历程、应用领域、价值特性等进行基础性阐述。然后从理论研究层面,基于并行工程与产品总体设计理论,对可移动建筑产品研发过程系统要素的构成及系统结构的构建进行研究,提出了由执行域、支撑域和管理域构成的可移动建筑产品研发过程三域系统结构。接下来从方法研究层面,提出了产品研发设计与研发过程管理的具体方法与技术。在建立可移动建筑产品研发过程分解结构基础上,明确了产品研发活动的具体内容及相关研发设计方法。基于设计结构矩阵技术,提出了可移动建筑产品研发流程设计方法。基于集成多视图过程建模技术,提出了可移动建筑产品集成多视图研发过程管理建模方法。最后通过可移动铝合金建筑产品研发实例,对可移动建筑产品研发设计与过程管理方法进行了实践。
二、并行工程系统集成方法的比较与应用研究（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、并行工程系统集成方法的比较与应用研究（论文提纲范文）
（1）分布式与自动化大数据智能分析算法与编程计算平台（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与概况 |
| 1.1.1 研究背景与基本问题 |
| 1.1.2 难点技术与关键科学问题 |
| 1.1.3 国内外发展概况 |
| 1.2 国内外研究现状与趋势 |
| 1.2.1 大数据分析挖掘和机器学习并行化算法 |
| 1.2.2 大数据自动化机器学习技术 |
| 1.2.3 大数据智能分析编程计算方法与平台 |
| 1.3 现有研究工作和技术存在的不足 |
| 1.4 本文组织架构 |
| 1.5 本文的研究内容和主要工作 |
| 1.5.1 总体研究目标与研究内容 |
| 1.5.2 本文主要研究内容 |
| 第二章 高效的大规模分布式函数依赖发现算法 |
| 2.1 研究背景与问题 |
| 2.2 背景知识与相关工作 |
| 2.2.1 函数依赖基本定义 |
| 2.2.2 基于采样-验证的函数依赖发现 |
| 2.2.3 已有函数依赖发现算法 |
| 2.3 基于属性重排序的算法框架 |
| 2.4 数据预处理 |
| 2.4.1 属性信息统计 |
| 2.4.2 属性重排序 |
| 2.4.3 记录编码 |
| 2.5 AFDD算法 |
| 2.5.1 总体流程 |
| 2.5.2 分布式成对采样 |
| 2.5.3 属性并行的剪枝-生成 |
| 2.5.4 分布式基于索引的验证 |
| 2.5.5 自适应的采样-验证切换 |
| 2.5.6 复杂度分析 |
| 2.6 Batch AFDD算法 |
| 2.7 性能评估 |
| 2.7.1 实验环境 |
| 2.7.2 性能比较 |
| 2.7.3 扩展性评估 |
| 2.7.4 属性重排序评估 |
| 2.7.5 分布式探测评估 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 高效的大规模分布式并行化谱聚类算法 |
| 3.1 研究背景与问题 |
| 3.2 背景知识与相关工作 |
| 3.2.1 谱聚类算法基本原理 |
| 3.2.2 样本间相似性度量方法 |
| 3.2.3 谱聚类算法主要流程 |
| 3.3 相似度矩阵构建及稀疏化并行化 |
| 3.3.1 相似度并行计算 |
| 3.3.2 相似度矩阵稀疏化 |
| 3.4 Laplacian矩阵构建及正规化并行化 |
| 3.4.1 Laplacian矩阵构建 |
| 3.4.2 Laplacian矩阵正规化 |
| 3.5 特征向量计算并行化 |
| 3.5.1 精确特征向量并行化求解 |
| 3.5.2 近似特征向量并行化求解 |
| 3.6 k-means聚类并行化 |
| 3.6.1 k-means聚类算法描述 |
| 3.6.2 k-means聚类并行化 |
| 3.6.3 距离计算优化 |
| 3.7 性能评估 |
| 3.7.1 实验环境及数据 |
| 3.7.2 聚类效果评估 |
| 3.7.3 算法性能评估 |
| 3.7.4 数据可扩展性评估 |
| 3.7.5 节点可扩展性评估 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 高效的分布式深度森林训练方法与算法 |
| 4.1 研究背景与问题 |
| 4.2 背景知识与相关工作 |
| 4.2.1 深度森林 |
| 4.2.2 Ray |
| 4.2.3 多层表征学习 |
| 4.2.4 机器学习框架与声明式编程模型 |
| 4.3 基于子森林划分的任务并行训练算法 |
| 4.3.1 设计动机 |
| 4.3.2 划分和合并 |
| 4.3.3 复杂度分析 |
| 4.4 系统设计与优化 |
| 4.4.1 系统概述 |
| 4.4.2 高层编程API |
| 4.4.3 系统层优化 |
| 4.5 性能评估 |
| 4.5.1 实验环境及数据 |
| 4.5.2 模型配置 |
| 4.5.3 性能对比 |
| 4.5.4 扩展性评估 |
| 4.5.5 负载均衡评估 |
| 4.5.6 系统层优化评估 |
| 4.5.7 划分粒度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 大数据AutoML自动化机器学习方法与算法 |
| 5.1 研究背景与内容概述 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.3 基于强化学习和贝叶斯优化的机器学习流水线自动化设计 |
| 5.3.1 研究背景与问题 |
| 5.3.2 基于强化学习的结构搜索 |
| 5.3.3 基于贝叶斯优化的算法超参优化 |
| 5.3.4 分布式并行的流水线设计 |
| 5.3.5 性能评估 |
| 5.3.6 小结 |
| 5.4 资源受限场景下基于自适应连续过滤的自动化机器学习 |
| 5.4.1 研究背景与问题 |
| 5.4.2 自适应连续过滤算法BOASF |
| 5.4.3 基于BOASF的模型选择 |
| 5.4.4 基于BOASF的超参数优化 |
| 5.4.5 性能评估 |
| 5.4.6 小结 |
| 5.5 终生学习场景下基于加权集成的自动化机器学习 |
| 5.5.1 研究背景与问题 |
| 5.5.2 自动化终生学习问题定义 |
| 5.5.3 基于加权集成学习的算法框架 |
| 5.5.4 针对概念漂移的自适应权重设计 |
| 5.5.5 性能评估 |
| 5.5.6 小结 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 大数据AutoDL自动化深度学习方法与算法 |
| 6.1 研究背景与内容概述 |
| 6.2 相关工作 |
| 6.3 基于渐进式多保真度评估的超参数优化 |
| 6.3.1 研究背景与问题 |
| 6.3.2 低保真度评估偏差 |
| 6.3.3 渐进式多保真度评估 |
| 6.3.4 贝叶斯模型构建及其热启动 |
| 6.3.5 性能评估 |
| 6.3.6 小结 |
| 6.4 最小化离散性能偏差的可微分网络架构搜索 |
| 6.4.1 研究背景与问题 |
| 6.4.2 可微分的网络架构搜索 |
| 6.4.3 最小化离散性能偏差 |
| 6.4.4 随机固定规约单元的架构搜索 |
| 6.4.5 性能评估 |
| 6.4.6 小结 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 统一大数据智能分析编程计算方法与平台 |
| 7.1 研究背景与问题 |
| 7.2 相关工作 |
| 7.3 跨平台统一大数据智能分析编程计算模型与方法 |
| 7.3.1 跨平台统一大数据智能分析编程计算模型 |
| 7.3.2 基于计算流图的大数据智能分析编程方法 |
| 7.4 统一大数据智能分析平台集成与调度优化 |
| 7.4.1 统一大数据智能分析平台集成框架 |
| 7.4.2 跨平台统一调度优化 |
| 7.5 统一大数据智能分析算法集成与自动化机器学习建模 |
| 7.5.1 统一大数据智能分析算法集成框架 |
| 7.5.2 自动化机器学习建模工具平台 |
| 7.6 统一大数据智能分析与可视化编程原型系统设计与实现 |
| 7.6.1 系统总体架构 |
| 7.6.2 系统主要功能与模块设计实现 |
| 7.6.3 系统基本操作使用与大数据智能分析示例 |
| 7.6.4 系统技术特征总结 |
| 7.7 关键技术应用验证 |
| 7.7.1 分布式数据挖掘与机器学习算法应用验证 |
| 7.7.2 AutoML自动化机器学习算法应用验证 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 工作总结 |
| 8.2 进一步的工作与研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间已发表论文列表 |
| 攻读博士期间参研项目列表 |
| 攻读博士期间获奖情况列表 |
| 攻读博士期间学术服务列表 |
| 应用成果证明 |
（2）SI住宅工业化建造及更新的可持续性实现机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 住宅建设可持续面临的挑战 |
| 1.1.2 SI住宅和工业化建造的结合 |
| 1.1.3 研究问题的提出 |
| 1.2 国内外相关研究与发展现状 |
| 1.2.1 SI住宅研究发展现状 |
| 1.2.2 工业化建造管理研究发展现状 |
| 1.2.3 研究现状述评 |
| 1.3 研究目标与意义 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 研究内容与课题来源 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 课题来源 |
| 1.5 研究方法与技术路线图 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究技术路线图 |
| 2 研究基础概述与研究框架构建 |
| 2.1 SI住宅建设与更新概述 |
| 2.1.1 SI住宅的概念与体系划分 |
| 2.1.2 工业化建造的内涵分析 |
| 2.1.3 SI住宅的工业化建造及更新改造 |
| 2.2 SI住宅工业化建造及更新可持续性概述 |
| 2.2.1 住宅建设可持续性概述 |
| 2.2.2 SI住宅建设更新可持续性的内涵 |
| 2.2.3 SI住宅工业化建造及更新可持续性实现机理的界定 |
| 2.3 相关研究理论基础 |
| 2.3.1 住宅产业化理论 |
| 2.3.2 利益相关者理论 |
| 2.3.3 协同理论 |
| 2.3.4 精益建设理论 |
| 2.3.5 并行工程理论 |
| 2.4 研究框架构建 |
| 2.4.1 研究方案设计 |
| 2.4.2 研究框架分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 SI住宅工业化建造及更新的可持续性系统分析 |
| 3.1 SI住宅工业化建造及更新可持续性的构成要素 |
| 3.1.1 可持续性要素识别方法设计 |
| 3.1.2 可持续性构成要素的界定 |
| 3.2 解释结构模型与决策实验室分析集成设计 |
| 3.2.1 解释结构模型与决策实验室分析理论概述 |
| 3.2.2 集成解释结构模型与决策实验室分析的基本步骤 |
| 3.3 基于ISM-DEMATEL的可持续性系统构成分析 |
| 3.3.1 可持续性要素关系判断 |
| 3.3.2 基于ISM的可持续系统层次结构分析 |
| 3.3.3 基于DEMATEL的可持续性元素分析 |
| 3.3.4 可持续性系统构成与关联分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 SI住宅工业化建造及更新的网络协同机理 |
| 4.1 可持续性网络协同机理的界定 |
| 4.1.1 可持续性协同机理 |
| 4.1.2 可持续性协同机理的网络化特征 |
| 4.2 元网络与二模网模型概述 |
| 4.2.1 元网络模型理论概述 |
| 4.2.2 二模网络模型理论概述 |
| 4.2.3 二模网模型的分析内容 |
| 4.3 可持续性元网络与二模网模型构建与分析 |
| 4.3.1 可持续性元网络模型构建 |
| 4.3.2 可持续性-工业化建造二模网模型构建 |
| 4.3.3 利益相关方-工业化建造二模网模型构建 |
| 4.4 可持续性的网络协同分析 |
| 4.4.1 可持续性二模网的中心性分析 |
| 4.4.2 可持续性二模网的核心-边缘结构分析 |
| 4.4.3 可持续性元网络协同机理分析 |
| 4.4.4 面向可持续性的SI建造模式 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 SI住宅工业化建造及更新的过程集成机理 |
| 5.1 SI住宅工业化建造及更新过程集成的内涵 |
| 5.1.1 SI住宅工业化建造及更新的过程属性 |
| 5.1.2 基于精益建造和并行工程的过程集成实施框架 |
| 5.2 IDEF0与DSM模型概述 |
| 5.2.1 IDEF0模型概述 |
| 5.2.2 DSM模型概述 |
| 5.3 基于IDEF0的SI住宅工业化建造及更新过程建模 |
| 5.3.1 IDEF0整体过程系统功能模型 |
| 5.3.2 基于ICOM子图的过程系统分解建模 |
| 5.4 基于DSM的SI住宅工业化建造及更新过程集成优化 |
| 5.4.1 过程逻辑关系的DSM界定 |
| 5.4.2 DSM的回路识别算法 |
| 5.4.3 基于路径搜索法的过程优化算法 |
| 5.4.4 基于DSM的过程优化模型 |
| 5.5 SI住宅建造过程集成机理分析 |
| 5.5.1 SI住宅建造与更新过程优化的实施 |
| 5.5.2 面向过程集成的建设组织管理模式分析 |
| 5.5.3 面向过程集成的现场建造策略分析 |
| 5.6 SI住宅建造过程优化案例分析 |
| 5.6.1 工业化集成建造方案分析 |
| 5.6.2 过程优化效果分析 |
| 5.6.3 过程集成对可持续性的支撑作用分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录A SI住宅建设及更新可持续性要素关系判断 |
| 附录B SI住宅建设及更新可持续性目标与工业化建造方法对应关系判断 |
| 附录C SI住宅利益相关方与工业化建造及更新方法对应关系判断 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）LS研究所系统级产品开发流程改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 关于产品开发流程的研究 |
| 1.2.2 关于产品开发管理的研究 |
| 1.2.3 关于集成产品开发理论应用的研究 |
| 1.3 研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第二章 相关的理论基础 |
| 2.1 系统级产品 |
| 2.1.1 系统级产品概念 |
| 2.1.2 系统级产品开发流程 |
| 2.2 集成产品开发(IPD)理论 |
| 2.2.1 IPD的核心思想 |
| 2.2.2 IPD的结构化层次流程 |
| 2.3 项目管理与系统工程理论 |
| 2.3.1 项目管理理论 |
| 2.3.2 系统工程理论 |
| 第三章 LS研究所系统级产品开发流程的现状及问题 |
| 3.1 LS研究所的基本情况 |
| 3.1.1 LS研究所概况 |
| 3.1.2 LS研究所承担任务情况 |
| 3.2 LS研究所系统级产品开发流程管理现状 |
| 3.2.1 系统级产品三阶段开发流程情况 |
| 3.2.2 系统级产品研发管理现状 |
| 3.3 LS研究所系统级产品开发流程存在的问题 |
| 3.3.1 系统级产品三阶段开发流程的问题 |
| 3.3.2 系统级产品开发流程管理的问题 |
| 第四章 基于IPD的LS研究所系统级产品开发流程改进设计 |
| 4.1 LS研究所系统级产品开发流程改进的总体思路 |
| 4.1.1 改进目标 |
| 4.1.2 改进原则 |
| 4.2 基于IPD的系统级产品三阶段开发流程改进设计 |
| 4.2.1 概念阶段,前置质量保证策划 |
| 4.2.2 计划阶段,应用全级次管理供应商 |
| 4.2.3 开发阶段,前后工序协同系统设计 |
| 4.3 多项目并行下的IPD管道管理流程设计 |
| 4.3.1 实施管道入口准入评审 |
| 4.3.2 IPMT调配平衡管道内外资源 |
| 第五章 改进方案顺利实施的保障措施与实施效果 |
| 5.1 采用矩阵式组织结构 |
| 5.1.1 集成组合管理团队协调资源配置 |
| 5.1.2 采用弱矩阵式的管理方式 |
| 5.2 建立并完善项目预算评审制度 |
| 5.2.1 全开发流程的成本预算制度 |
| 5.2.2 严格三阶段的预算执行评审 |
| 5.3 构建共享技术的公共基础平台 |
| 5.3.1 建立公共共享模块(CBB)平台 |
| 5.3.2 公共共享产品和公共共享技术的实现 |
| 5.4 实施效果 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）全球多源遥感数据集成处理平台建设关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 全球遥感产品生产的意义 |
| 1.1.2 多源遥感数据协同的优势 |
| 1.1.3 多源遥感产品协同自动化生产的挑战 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 多源遥感数据存储组织管理 |
| 1.2.2 工作流构建与集成处理 |
| 1.2.3 遥感并行处理 |
| 1.3 本文研究内容描述 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 基于统一抽象的多源遥感数据集成方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多源遥感数据特点分析 |
| 2.3 多源遥感数据格式统一抽象 |
| 2.3.1 遥感数据格式与库分析 |
| 2.3.2 统一格式抽象库设计与实现 |
| 2.3.3 统一的数据格式结构 |
| 2.3.4 基于格式抽象库的工具 |
| 2.4 应用实例 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 基于剖分体系的多源遥感数据协同组织方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 结合数据尺度和产品类型的多源多尺度遥感数据协同剖分体系 |
| 3.2.1 高分辨率剖分层次 |
| 3.2.2 中分辨率剖分层次 |
| 3.2.3 低分辨率剖分层次 |
| 3.3 基于协同剖分体系的多源遥感数据数据立方体协同生成 |
| 3.3.1 多源遥感数据数据立方体协同生成流程 |
| 3.3.2 逻辑数据立方体协同生成 |
| 3.3.3 实体数据立方体协同生成 |
| 3.4 应用实例 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 遥感产品流程建模及算法集成 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 遥感产品生产架构 |
| 4.3 遥感产品工作流程构建实例 |
| 4.3.1 产品生产架构形式化表达 |
| 4.3.2 遥感产品生产脚本生成 |
| 4.3.3 不确定问题的处理策略 |
| 4.3.4 遥感产品算法服务化集成 |
| 4.4 小结 |
| 第5章 集群环境下遥感产品生产并行处理框架 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 遥感产品处理算法的运算特点分析 |
| 5.2.1 运算序列相关性 |
| 5.2.2 运算空间位置相关性 |
| 5.2.3 运算IO占比 |
| 5.3 集群环境下的双层并行处理框架 |
| 5.3.1 系统运行流程设计 |
| 5.3.2 上层粗粒度任务并行处理设计 |
| 5.3.3 对应的并行文件系统设计 |
| 5.3.4 下层基于内存的图像加速处理框架 |
| 5.4 应用实例 |
| 5.5 小结 |
| 第6章 多源遥感数据集成处理系统实现 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统需求与目标 |
| 6.3 系统设计 |
| 6.3.1 总体设计 |
| 6.3.2 分布式组件设计 |
| 6.3.3 系统流程 |
| 6.4 重要模块实现 |
| 6.4.1 自动工作流 |
| 6.4.2 数据集成 |
| 6.4.3 分层调度 |
| 6.5 系统实现 |
| 6.6 小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）高效能仿真云平台关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号使用说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 高效能建模仿真平台建设需求 |
| 1.1.2 云仿真及其发展趋势 |
| 1.1.3 面向效能需求的不足与局限 |
| 1.1.4 本文研究的问题与意义 |
| 1.2 相关研究现状与分析 |
| 1.2.1 云仿真架构及其应用研究 |
| 1.2.2 仿真云效能优化方法研究 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 第二章 高效能用户中心式仿真云平台架构设计 |
| 2.1 仿真云效能度量框架 |
| 2.1.1 仿真云平台效能的定义与内涵 |
| 2.1.2 仿真云平台效能量化模型 |
| 2.2 用户中心式的云仿真服务架构 |
| 2.2.1 动态COI领域仿真环境 |
| 2.2.2 动态仿真运行环境 |
| 2.2.3 用户中心式云仿真应用模式 |
| 2.3 用户中心式仿真云平台架构 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于Clou Fo DSim的云端高效能仿真应用构建方法 |
| 3.1 方法的提出 |
| 3.1.1 需求与动机 |
| 3.1.2 Clou Fo DSim:基于云的面向特征领域仿真建模框架 |
| 3.2 面向特征的组合集成方法 |
| 3.2.1 基于DEVS的建模仿真框架 |
| 3.2.2 面向DEVS的元特征模型 |
| 3.2.3 基于Fx DEVS的特征组合集成框架 |
| 3.3 基于领域资产追踪的领域建模与仿真服务 |
| 3.3.1 面向Clou Fo DSim的领域资产追踪元模型 |
| 3.3.2 领域建模与仿真服务过程 |
| 3.4 案例实验 |
| 3.4.1 领域分析 |
| 3.4.2 领域设计与实现 |
| 3.4.3 基于特征组合的应用定制 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 面向带宽保障的并行仿真作业调度优化方法 |
| 4.1 面向带宽保障的高效能并行仿真作业管理和调度 |
| 4.1.1 仿真云中的并行仿真作业调度问题 |
| 4.1.2 基于虚拟集群的带宽保障方法 |
| 4.1.3 面向带宽保障的作业管理和调度框架 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 自适应带宽感知的TVC部署算法 |
| 4.2.2 带宽保障的迁移回填调度算法 |
| 4.3 性能评估 |
| 4.3.1 仿真实验设置 |
| 4.3.2 输入负载 |
| 4.3.3 结果和讨论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 通信感知的自适应仿真运行优化方法 |
| 5.1 通信感知的自适应仿真运行优化框架 |
| 5.1.1 云端仿真运行优化问题 |
| 5.1.2 自适应仿真运行优化框架 |
| 5.2 基于统计迁移图分割的大规模人工社会仿真运行优化方法 |
| 5.2.1 问题 |
| 5.2.2 方法 |
| 5.2.3 结果与讨论 |
| 5.3 通信感知的自适应虚拟机迁移优化方法 |
| 5.3.1 问题建模 |
| 5.3.2 算法设计 |
| 5.3.3 性能评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录 A 基于网格分割算法和空间距离生成算法 |
| 附录 B 环境实体在GIS上地理分布及在不同算法下的分割结果 |
（6）并行工程在A公司智能工厂建设项目进度管理的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 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 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 相关理论综述 |
| 2.1 串行工程理论简介 |
| 2.2 串行工程在实际项目运用中的效果 |
| 2.3 并行工程理论简介 |
| 2.3.1 并行工程的概念 |
| 2.3.2 并行工程的五大举措 |
| 2.3.3 并行工程的关键要素 |
| 2.3.4 并行工程与串行工程的比较 |
| 2.4 并行工程在项目管理中的发展 |
| 第三章 A公司智能工厂建设项目运用并行工程的应用性分析 |
| 3.1 A公司及其项目介绍 |
| 3.1.1 A公司及集团介绍 |
| 3.1.2 项目介绍 |
| 3.2 并行工程在A公司项目应用性分析 |
| 3.2.1 并行工程在项目运用中的必要性 |
| 3.2.2 并行工程在项目运用中的紧迫性 |
| 3.2.3 并行工程在项目运用中的合理性 |
| 3.2.4 并行工程在项目管理中的应用障碍分析 |
| 3.3 并行工程在项目运用中的策略 |
| 3.3.1 组织架构重组 |
| 3.3.2 过程与流程重组 |
| 3.3.3 沟通与决策信息化平台搭建 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 并行工程在该项目实施阶段的进度管理 |
| 4.1 并行化过程规划 |
| 4.1.1 并行化计划编制原则 |
| 4.1.2 并行化的过程分解 |
| 4.1.3 并行化优化过程 |
| 4.1.4 项目进度管理控制具体措施 |
| 4.2 组织架构重组的应用 |
| 4.2.1 原组织架构介绍 |
| 4.2.2 现有组织架构的问题点 |
| 4.2.3 解决办法 |
| 4.3 过程与流程重组的应用 |
| 4.3.1 现有过程与流程在实施中存在的问题 |
| 4.3.2 解决办法 |
| 4.4 进度控制的应用 |
| 4.4.1 现有进度控制在实施中存在的问题 |
| 4.4.2 解决办法 |
| 第五章 并行工程在项目中的运用效果 |
| 5.1 并行工程在本项目实施过程中的效果 |
| 5.2 媒体对A工厂智能工厂项目的评价 |
| 5.3 媒体对运用“并行工程2.0”后续项目的评价 |
| 5.4 并行工程在F公司新项目前期阶段中取得佳绩 |
| 5.5 并行工程与串行工程的效果比对 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 学位论文数据集 |
（7）工期约束下项目群资源并行管理资源调配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 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 并行工程研究现状 |
| 1.3.2 工程项目群资源管理研究现状 |
| 1.3.3 综合评述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 2 相关概述及理论基础 |
| 2.1 并行工程相关概述及基础理论 |
| 2.1.1 并行工程的产生与发展 |
| 2.1.2 并行工程的概念分析 |
| 2.1.3 并行工程的体系结构 |
| 2.2 工程项目群资源管理的相关概述及理论 |
| 2.2.1 工程项目群资源管理的概念分析及管理要点 |
| 2.2.2 工程项目群资源调配介绍及调配原则 |
| 2.3 费用差法基本理论 |
| 2.3.1 理论基础 |
| 2.3.2 算法思想及步骤 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 并行工程在工程项目群资源管理中的应用分析 |
| 3.1 传统工程项目资源管理过程分析 |
| 3.2 并行工程在工程项目群资源管理过程中的应用分析 |
| 3.2.1 并行工程应用于工程项目群资源管理过程的适用性 |
| 3.2.2 并行工程应用于工程项目群资源管理的意义 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 工程项目群资源并行管理模式 |
| 4.1 工程项目群资源并行管理模式构建思路 |
| 4.2 CPRCM的定义及内涵 |
| 4.3 CPRCM的组织机构建设 |
| 4.3.1 CPRCM组织机构的建设原则 |
| 4.3.2 CPRCM组织机构重组 |
| 4.4 CPRCM的管理过程构建 |
| 4.4.1 传统资源管理过程分解 |
| 4.4.2 CPRCM资源管理过程重构 |
| 4.4.3 CPRCM资源管理过程控制 |
| 4.5 CPRCM的信息技术支持 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 时限约束下工程项目群资源调配模型构建 |
| 5.1 问题提出 |
| 5.2 模型构建 |
| 5.2.1 模型假设 |
| 5.2.2 参数定义 |
| 5.2.3 数学模型 |
| 5.3 模型求解 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 案例分析 |
| 6.1 案例背景 |
| 6.2 参数确定 |
| 6.3 模型计算 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（8）基于系统论的震后重建规划理论模型及关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题 |
| 1.1.1 缘起：研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 核心研究概念界定 |
| 1.2.1 系统和体系的概念 |
| 1.2.2 集成的概念 |
| 1.2.3 集成与系统的辩证关系 |
| 1.2.4 系统工程和体系工程的概念 |
| 1.3 城乡规划系统工程研究综述 |
| 1.3.1 城乡规划系统规划研究综述 |
| 1.3.2 震后重建中的系统工程方法研究综述 |
| 1.4 研究目的与意义 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 研究内容、方法与论文框架 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.5.3 论文框架 |
| 第2章 震后重建规划的系统论基础 |
| 2.1 系统理论概述 |
| 2.1.1 古代东西方系统思想启蒙 |
| 2.1.2 近代系统观的形成 |
| 2.1.3 现代东西方系统理论体系 |
| 2.2 SE和SoSE的特征分析 |
| 2.2.1 系统工程(SE)和体系工程(SoSE)的特征 |
| 2.2.2 SE和SoSE的特征比较分析 |
| 2.3 SE和SoSE的相关方法论及路径 |
| 2.3.1 Hall硬系统工程方法论(HSM) |
| 2.3.2 Checkland软系统方法论(SSM) |
| 2.3.3 多元系统方法论(Multi-Methodology) |
| 2.3.4 CE管理方法论 |
| 2.4 震后重建规划的系统性特征及匹配 |
| 2.4.1 常规城乡规划的系统性特征 |
| 2.4.2 震后重建规划的系统性特征 |
| 2.4.3 震后重建规划的SE和SoSE特征匹配 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 震后重建规划体系解析及特征匹配 |
| 3.1 震后重建规划的体系构成 |
| 3.1.1 震后重建规划体系的基本构成 |
| 3.1.2 震后重建规划的对象系统 |
| 3.1.3 震后重建规划的运行系统 |
| 3.2 基于TSI方法论的震后重建规划系统隐喻判识模型 |
| 3.2.1 系统隐喻原理 |
| 3.2.2 系统隐喻判识模型 |
| 3.3 震后重建规划的系统隐喻及匹配分析 |
| 3.3.1 震后重建规划对象系统的隐喻分析 |
| 3.3.2 震后重建规划运行系统的隐喻分析 |
| 3.3.3 震后重建规划的系统隐喻挖掘 |
| 3.3.4 震后重建规划的系统隐喻及方法论匹配 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 震后重建规划体系集成的理论模型 |
| 4.1 震后重建规划的体系建构 |
| 4.1.1 震后重建规划的体系结构 |
| 4.1.2 体系结构与系统方法论匹配 |
| 4.1.3 震后重建规划的体系构成 |
| 4.2 震后重建规划体系集成的概念模型 |
| 4.2.1 基于霍尔结构的概念模型 |
| 4.2.2 从概念模型到逻辑模型 |
| 4.2.3 震后重建规划的体系综合集成框架 |
| 4.3 震后重建规划的思维模型 |
| 4.3.1 霍尔三维结构模型基础 |
| 4.3.2 思维模型(ERTPM)的建构 |
| 4.3.3 思维模型(ERTPM)的应用 |
| 4.4 震后重建规划的管理模型 |
| 4.4.1 管理特征分析 |
| 4.4.2 并行规划管理模型(ECUPMM)的建构 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 震后重建规划关键技术辨识及相关性分析 |
| 5.1 震后重建规划的关键技术辨识 |
| 5.1.1 震后重建规划的技术集成模型 |
| 5.1.2 技术集成基础 |
| 5.1.3 震后重建规划的关键技术集合 |
| 5.2 震后重建规划关键技术的分析方法 |
| 5.2.1 Delphi方法简述 |
| 5.2.2 评价目的及方法 |
| 5.2.3 评分表设计及指标体系建构 |
| 5.3 基于Delphi法的震后重建规划关键技术解析 |
| 5.3.1 震后重建规划关键技术的重要性分析 |
| 5.3.2 震后重建规划关键技术的相关性分析 |
| 5.4 震后重建规划关键技术集成模块单元 |
| 5.4.1 通用技术与专用技术模块 |
| 5.4.2 专用技术模块分类 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 震后重建规划技术集成及其应用研究 |
| 6.1 震后重建规划技术集成的操作模型 |
| 6.1.1 技术集成模型基础 |
| 6.1.2 建构原则 |
| 6.1.3 技术集成操作模型的建构 |
| 6.1.4 技术集成操作模型的应用 |
| 6.2 震后重建总体规划技术集成操作模型 |
| 6.2.1 总体规划技术集成行动方案 |
| 6.2.2 汶川恢复重建总体规划案例 |
| 6.3 震后重建专项规划技术集成操作模型 |
| 6.3.1 专项规划技术集成行动方案 |
| 6.3.2 都江堰市历史文化名城保护规划重建案例 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论与建议 |
| 7.1 论文研究的主要结论 |
| 7.2 论文创新点 |
| 7.3 论文不足与后续研究建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1：专家咨询调查表 |
| 附录2：专家咨询函 |
| 攻读博士学位期间发表论文及科研成果 |
（9）基于并行工程的当代建筑建造流程研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 提出问题 |
| 1.1.1 串行运作流程 |
| 1.1.2 设计与建造分离 |
| 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 研究现状评述 |
| 1.3 研究意义与方法 |
| 1.3.1 研究意义 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究框架 |
| 第二章 相关概念解析与界定 |
| 2.1 并行工程概念与特征 |
| 2.2 数字制造定义与内涵 |
| 2.3 建造模式与建造流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 建造与制造关联性 |
| 3.1 工业革命催生机器美学 |
| 3.2 流水线生产促成标准化建造 |
| 3.3 柔性化制造演绎个性化定制 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 建造演化机制解析 |
| 4.1 建造主体的变迁过程 |
| 4.1.1 工匠作为主体的营造方式 |
| 4.1.2 建筑师与专业建造团队的协作方式 |
| 4.1.3 建筑师参与的多工种协同建造 |
| 4.2 建造逻辑方式的渐变与突变 |
| 4.2.1 手工建造工艺受控比例理论 |
| 4.2.2 工业制造工艺依循数学计算 |
| 4.2.3 数字建造工艺遵照函数关系 |
| 4.3 不同建造方式对人类生存空间的影响 |
| 4.3.1 宜人尺度 |
| 4.3.2 抽象尺度 |
| 4.3.3 复合尺度 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 建造逻辑真实性原则 |
| 5.1 结构体系决定形式呈现 |
| 5.2 连接方式表征力学传递 |
| 5.3 材料呈现反映本真质料 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 信息集成—集成化建造流程 |
| 6.1 传统建造方式变迁过程 |
| 6.1.1 杆件接合 |
| 6.1.2 单元砌筑 |
| 6.1.3 先“框架”后“填充” |
| 6.1.4 表皮承重 |
| 6.2 设计向建造延伸 |
| 6.2.1 网格控制 |
| 6.2.2 秩序组构 |
| 6.3 从数字设计到数字建造 |
| 6.3.1 数字设计 |
| 6.3.2 集成建筑信息模型 |
| 6.3.3 工艺规程规划 |
| 6.3.4 数据标准与接口技术 |
| 6.3.5 数字建造 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 材料集成—低碳新材料技术 |
| 7.1 传统材料技术回顾 |
| 7.1.1 低技生态技术 |
| 7.1.2 能源密集型技术 |
| 7.2 集成材料制备过程 |
| 7.2.1 预制集成 |
| 7.2.2 打印集成 |
| 7.3 本章小结 |
| 第八章 组织模式集成—并行化操作模式 |
| 8.1 传统运作模式解析 |
| 8.1.1 前工业化时期的并行化操作雏形 |
| 8.1.2 文艺复兴至工业革命时期的“串-并”行方式 |
| 8.1.3 当代西方发达国家的矩阵型模式 |
| 8.1.4 当代中国的串行运作模式 |
| 8.1.5 国内低效运行的BIM系统 |
| 8.2 并行化操作模式构建 |
| 8.2.1 需求分析 |
| 8.2.2 质量功能配置（QFD） |
| 8.2.3 划分建筑结构的跨学科团队（IBT） |
| 8.2.4 过程建模 |
| 8.2.5 数据管理（BDM）系统 |
| 8.3 本章小结 |
| 第九章 建造集成—装配式建造方式 |
| 9.1 过程重构：图纸→模型 |
| 9.2 划分模块 |
| 9.3 装配建模 |
| 9.4 可装配性评价 |
| 9.5 三维定位 |
| 9.6 本章小结 |
| 第十章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（10）建造与设计 ——可移动建筑产品研发设计及过程管理方法研究（论文提纲范文）
| 论文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 建筑工业化之路 |
| 1.1.2 向制造业学习 |
| 1.1.3 可移动的建筑 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 可移动建筑相关研究 |
| 1.2.2 产品研发过程相关研究 |
| 1.3 研究的目的与意义 |
| 1.3.1 问题提出 |
| 1.3.2 研究目的 |
| 1.3.3 研究意义 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 论文结构框架 |
| 第二章 向制造业方向转变的可移动建筑产品 |
| 2.1 可移动建筑产品的概念界定与解析 |
| 2.1.1 产品 |
| 2.1.2 制造业产品 |
| 2.1.3 建筑产品 |
| 2.1.4 固定建筑产品 |
| 2.1.5 可移动建筑产品 |
| 2.1.6 可移动建筑产品的分类 |
| 2.2 广义层面可移动建筑的发展历程与应用领域 |
| 2.2.1 发展历程 |
| 2.2.2 应用领域 |
| 2.3 可移动建筑产品的特性与价值 |
| 2.3.1 可移动性 |
| 2.3.2 临时性 |
| 2.3.3 可适应性 |
| 2.3.4 可持续性 |
| 2.3.5 轻量化 |
| 2.3.6 标准化 |
| 2.3.7 工厂化 |
| 2.4 可移动建筑产品研发向制造业方向的转变 |
| 2.4.1 传统建筑产品的设计与建造 |
| 2.4.2 制造业产品的研发 |
| 2.4.3 可移动建筑产品研发的转变 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可移动建筑产品研发过程系统的建设 |
| 3.1 可移动建筑产品研发基础理论概述 |
| 3.1.1 系统理论 |
| 3.1.2 集成理论 |
| 3.1.3 先进研发制造理念的发展 |
| 3.1.4 产品并行工程 |
| 3.1.5 产品总体设计 |
| 3.2 产品研发过程 |
| 3.2.1 过程与流程的概念界定与区别 |
| 3.2.2 制造业产品研发过程的定义与特征 |
| 3.3 可移动建筑产品研发过程系统要素 |
| 3.3.1 研发活动要素 |
| 3.3.2 研发流程要素 |
| 3.3.3 研发产品要素 |
| 3.3.4 研发资源要素 |
| 3.3.5 研发过程管理要素 |
| 3.4 可移动建筑产品研发过程的三域系统结构 |
| 3.5 可移动建筑产品研发过程系统要素的构建 |
| 3.5.1 产品研发过程设计 |
| 3.5.2 产品研发过程管理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于过程分解结构的可移动建筑产品研发设计方法研究 |
| 4.1 可移动建筑产品研发过程分解结构 |
| 4.1.1 产品工作分解结构 |
| 4.1.2 建筑工程建设与制造业产品研发的过程分解结构 |
| 4.1.3 建立可移动建筑产品研发过程分解结构 |
| 4.2 产品定义与规划 |
| 4.2.1 选择研发团队成员 |
| 4.2.2 确定产品研发方向 |
| 4.2.3 用户需求分析 |
| 4.2.4 竞争产品分析 |
| 4.2.5 制定产品任务书 |
| 4.2.6 产品研发过程设计 |
| 4.2.7 制定产品研发过程管理计划 |
| 4.3 概念方案设计 |
| 4.3.1 概念方案生成 |
| 4.3.2 概念方案选择 |
| 4.3.3 概念方案验证 |
| 4.4 系统层面设计 |
| 4.4.1 产品平台化策略 |
| 4.4.2 模块化构造 |
| 4.4.3 建立产品系统分解结构 |
| 4.4.4 产品功能体设计 |
| 4.4.5 产品模块设计 |
| 4.4.6 初步制造设计 |
| 4.4.7 初步装配设计 |
| 4.5 建造设计 |
| 4.5.1 面向建造的设计 |
| 4.5.2 面向工厂制造的设计 |
| 4.5.3 面向工厂装配的设计 |
| 4.5.4 面向现场建造的设计 |
| 4.6 原型产品建造 |
| 4.6.1 产品原型化 |
| 4.6.2 工厂制造与工厂装配 |
| 4.6.3 现场建造 |
| 4.7 产品测试 |
| 4.7.1 内部性能测试 |
| 4.7.2 用户测试 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于设计结构矩阵的可移动建筑产品研发流程设计方法研究 |
| 5.1 设计结构矩阵概述 |
| 5.1.1 设计结构矩阵的定义与发展 |
| 5.1.2 设计结构矩阵的分类 |
| 5.1.3 设计结构矩阵的分析运算方法 |
| 5.2 基于设计结构矩阵的并行产品研发过程优化 |
| 5.2.1 产品研发活动间依赖关系分析 |
| 5.2.2 基于设计结构矩阵的并行产品研发过程优化方法 |
| 5.2.3 定耦操作 |
| 5.2.4 耦合活动的依赖度求解 |
| 5.2.5 耦合活动集的割裂算法 |
| 5.2.6 设计结构矩阵的层级化 |
| 5.3 可移动建筑产品研发流程设计 |
| 5.3.1 可移动建筑产品研发流程设计的基本步骤 |
| 5.3.2 可移动建筑产品研发流程设计的具体过程 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于集成多视图的可移动建筑产品研发过程管理方法研究 |
| 6.1 产品研发过程系统集成多视图建模 |
| 6.1.1 产品研发过程系统建模的要求 |
| 6.1.2 产品研发过程系统建模相关方法 |
| 6.1.3 集成多视图过程建模 |
| 6.2 可移动建筑产品研发过程管理活动 |
| 6.2.1 管理的基本概念 |
| 6.2.2 现代项目管理知识体系 |
| 6.2.3 基于并行工程的可移动建筑产品研发过程管理活动体系 |
| 6.2.4 时间进程管理 |
| 6.2.5 人员组织管理 |
| 6.2.6 物力资源管理 |
| 6.2.7 财力资源管理 |
| 6.4 建立可移动建筑产品集成多视图研发过程管理模型 |
| 6.4.1 可移动建筑产品集成多视图研发过程管理模型的结构框架 |
| 6.4.2 视图的功能与构成 |
| 6.4.3 多视图的集成 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 可移动建筑产品研发实例 |
| 7.1 基于过程的可移动铝合金建筑产品研发过程设计 |
| 7.1.1 建立可移动铝合金建筑产品研发过程分解结构 |
| 7.1.2 可移动铝合金建筑产品研发活动 |
| 7.1.3 可移动铝合金建筑产品研发流程 |
| 7.2 可移动铝合金建筑产品研发集成多视图过程管理建模 |
| 7.2.1 产品、过程、组织及资源视图 |
| 7.2.2 多视图集成 |
| 7.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 后记 |
四、并行工程系统集成方法的比较与应用研究（论文参考文献）
- [1]分布式与自动化大数据智能分析算法与编程计算平台[D]. 朱光辉. 南京大学, 2020(12)
- [2]SI住宅工业化建造及更新的可持续性实现机理研究[D]. 李龙. 大连理工大学, 2020
- [3]LS研究所系统级产品开发流程改进研究[D]. 杨帆. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [4]全球多源遥感数据集成处理平台建设关键技术研究[D]. 李宏益. 中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院), 2019(06)
- [5]高效能仿真云平台关键技术研究[D]. 李祯. 国防科技大学, 2019(01)
- [6]并行工程在A公司智能工厂建设项目进度管理的应用研究[D]. 金东. 浙江工业大学, 2019(03)
- [7]工期约束下项目群资源并行管理资源调配研究[D]. 王丹. 西华大学, 2019(02)
- [8]基于系统论的震后重建规划理论模型及关键技术研究[D]. 曾帆. 西南交通大学, 2017(09)
- [9]基于并行工程的当代建筑建造流程研究[D]. 马立. 天津大学, 2016(12)
- [10]建造与设计 ——可移动建筑产品研发设计及过程管理方法研究[D]. 丛勐. 东南大学, 2016(01)