IT项目管理第七次作业

项目成本与进度分析
本文详细分析了一个项目的成本与进度状况,通过计算成本偏差、进度偏差、成本绩效指数和进度绩效指数,评估了项目的实际执行情况与计划之间的差异。同时,基于当前的数据,预测了项目完成的总成本和剩余时间。

完成作业1~3的要求,使用 project 或其他项目管理工具 

1.

 

假设:每项工作的单位小时成本数如下表,项目经理单位小时成本为100,项目团队成员单位小时成本为60

WBS条目小时数单位小时成本(美元)子层总合(美元)WBS第二层的总和(美元)占总和的百分比%
1.项目管理   4000020%
1.1项目经理10010010000  
1.2项目团队成员5006030000  
2.需求定义300100 3000015%
3.网站设计   4000020%
3.1 娱乐节目的注册10010010000  
3.2 班级和节目的注册10010010000  
3.3 跟踪系统10010010000  
3.4 奖励系统10010010000  
4.网站开发   6000030%
4.1 娱乐节目的注册10010010000  
4.2 班级和节目注册10020020000  
4.3 跟踪系统10010010000  
4.4 奖励系统10020020000  
5.测试2504010000100005%
6.测试,运行和支持50040200002000010%
总项目成本估计   200000 

 

2.

WBS条目123456总和
1.项目管理       
1.1项目经理16671667166716671666166610000
1.2项目团队成员50005000500050005000500030000
2.需求定义250005000    30000
3.网站设计       
3.1 娱乐节目的注册60004000    10000
3.2 班级和节目的注册50005000    10000
3.3 跟踪系统  50005000  10000
3.4 奖励系统    4000600010000
4.网站开发       
4.1 娱乐节目的注册50005000    10000
4.2 班级和节目注册1000010000    20000
4.3 跟踪系统  50005000  10000
4.4 奖励系统    100001000020000
5.测试     1000010000
6.测试,运行和支持     2000020000
总项目成本估计      200000

 

3.

a.

CV(成本偏差)= EV - AC = 10 000美元
SV(进度偏差)= EV - PV = -20 000美元
CPI(成本绩效指数)= EV / AC = 1.11
SPI(进度绩效指数)= EV / PV = 0.83

b.

由于进度偏差小于0,进度绩效指数小于1,所以落后于进度。
由于成本偏差大于0,成本绩效指数大于1,所以在预算下。

c.

完工估计(EAC)=BAC/CPI = 180180.18 美元
由EAC来判断,该项目花费比预算少,所以比计划表现的好

d.

估计完成时间 = 6 / SPI  =  6/83.3% = 7.2
估计要花7.2个月才能完成项目。

本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVI与SARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波与相干性分析、相位解缠、轨道精炼与重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法与参数设置,特别强调了DEM的获取与处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案与实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感与GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员与技术人员;适合研究生及以上学历具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解与实操能力;③实现高精度形变图的生成与Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接与参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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