A methodology for the numeric time-cost forecast and pareto optimization of large injection projects in tunneling

A methodology for the numeric time-cost forecast and pareto optimization of large injection projects in tunneling

Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2021

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser: Backhaus, Jan Onne (VerfasserIn)
Körperschaften: Technische Universität Hamburg (Grad-verleihende Institution), Technische Universität Hamburg Institut für Geotechnik und Baubetrieb (BerichterstatterIn)
Weitere Verfasser: Grabe, Jürgen (AkademischeR BetreuerIn), Nübel, Konrad (AkademischeR BetreuerIn), Ringle, Christian M. (AkademischeR BetreuerIn)
Format: UnknownFormat
Sprache:eng
Veröffentlicht: Hamburg Technische Universität Hamburg, Institut für Geotechnik und Baubetrieb 2021
Ausgabe:Erstausgabe
Schriftenreihe:Veröffentlichungen des Instituts für Geotechnik und Baubetrieb 49
Schlagworte:
tunneling > optimization > genetic algorithm > injection grouting > graph theory > statistics > construction management > simulation > neural networks > time- and cost forecast > discrete event simulation > Hochschulschrift > Bauwesen > Bauvorhaben > Projektmanagement > Bauführung > Numerisches Modell > Computersimulation
Online Zugang:Inhaltsverzeichnis
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Beschreibung
Zusammenfassung:Dissertation, Technische Universität Hamburg, 2021
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Auswahl, Implementierung, Erprobung und Bewertung von numerischen Methoden zur Unterstützung des Baumanagements von Großbauprojekten. Die Methoden werden in einem Werkzeug gebündelt, das auf der Baustelle gemessene Echtzeit-Bauprozessdaten zur Berechnung von Projektzeit- und Kostenprognosen verwendet. Diese Vorhersagen werden dann in einem numerischen Optimierungsalgorithmus kombiniert, um die Pareto-optimale Anzahl und Einsatzzeit der Baustellenmaschinen zu bestimmen.
This thesis deals with selecting, implementing, testing, and evaluating numerical methods to support large construction projects’ construction management. The methods are bundled in a tool, which uses real-time construction process data measured on the construction site to compute project time and cost forecasts. These predictions are then combined in a numerical optimization algorithm to determine the Pareto optimal number and operating time of construction site machinery.
Beschreibung:XXIII, 340 Seiten
Illustrationen, Diagramme
ISBN:9783936310511
978-3-936310-51-1