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Enregistrement W1989218124 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0000940

Optimizing Earthmoving Job Planning Based on Evaluation of Temporary Haul Road Networks Design for Mass Earthworks Projects

2014· article· en· W1989218124 sur OpenAlexaffabout
Chang Liu, Ming Lu

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMining Techniques and Economics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarthworksNetwork planning and designTransport engineeringGrading (engineering)TruckShortest path problemEngineeringPlan (archaeology)Operations researchCrewGridComputer scienceCivil engineeringGraph

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a critical component of planning mass earthworks projects, designing effective haul road networks is conducive to delivering the project on time and under budget. The research reported in this paper proposes a grid-based temporary road network design method applicable to a site for which grading design has been completed. Further adding to the existing body of knowledge, a quantitative methodology is proposed for optimizing the detailed planning of earthmoving jobs based on a particular temporary haul road network design. Each job is defined in terms of the source cell, the destination cell, the earth volume, and the shortest-hauling-time path between source and destination. Through seamless integration of the Floyd-Warshall algorithm and linear programming model, the shortest average haul time for a truckload can be obtained while automatically fulfilling site grading design specifications. Based on the resulting average haul time, cost equations are defined to account for (1) the direct truck-hauling crew cost; and (2) building, maintenance, and removal costs of temporary haul roads. As such, the cost associated with executing the optimized earthmoving job plan over a particular haul road network design can be readily assessed, making it straightforward for project managers to compare alternatives. The proposed methodology is demonstrated in steps using a numerical example and further applied in a case study based on a real-world project in northern Alberta.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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