Using Computer Simulations to Plan Construction Projects Accurately
Notice bibliographique
Résumé
The three main objectives in construction projects are completing the project on time, within budget, and with good quality. Each construction project is unique and unpredictable making it beneficial to model the project before executing it. There are many ways to model a construction project; however, computer models are ideal. It is very costly and time consuming to experiment with the actual system. Therefore, by using a computer simulation, accurate data can be collected from the project without the time and cost drawbacks. The specific construction project researched is based on a real project from Fort Mcmurray Alberta, Canada. The construction project involved the delivery and erection of three different types of steel in a construction site. Once the steel has been delivered, it needs to be stored and then carried by forklift to one of two cranes to be erected. A schedule was provided for which days each type of material was expected to be delivered and erected, however this schedule did not account for the 20% chance that any delivery could be delayed by one day or the 10% chance that deliveries could be delayed by two days. A model project was created on Simphony.NET with the assumptions that work could commence the entire day (24 hours), the site has unlimited storage, and a delay in one delivery does not delay all the deliveries after it. The schedule for the project was then modified to reflect the results of the simulation. The modified schedule showed that several deliveries of materials were delayed. However, due to the model’s assumptions and the time for erection being relatively short, the planned schedule for the erection of the materials was not delayed. By using the data collected from the computer simulation it was possible to more accurately plan the schedule for this construction project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».