兴和云网助力湖北省建设工程BIM大赛圆满成功

2020年湖北省建设工程BIM大赛于7月24日在武汉成功举办,由湖北省建筑业协会与省建设工会工作委员会联合主办,共收到93个项目参赛,评选出52项优秀成果,包括抗击疫情项目BIM应用成果、BIM综合应用类和BIM单项应用类奖项。兴和云网科技股份有限公司提供独家技术支持,保障大赛顺利进行。

2020年7月24日,湖北省建设工程BIM大赛”竞赛结果发布和交流会在武汉隆重召开。此次大赛由湖北省建筑业协会和湖北省建设工会工作委员会联合主办,湖北省建筑业协会钢结构分会、17个地市州建筑业协会协办,武汉兴和云网科技股份有限公司技术支持。

兴和云网助力湖北省建设工程BIM大赛圆满成功

 

兴和云网作为此次赛事的独家技术支持单位,为大赛搭建了稳定的BIM云平台,通过BIM云平台, 实现远程设计、作品传输、作品提交、作品评审、作品展示等。全程保障BIM大赛稳定进行,助力本次赛事圆满落下帷幕。

兴和云网助力湖北省建设工程BIM大赛圆满成功

 

本次成果公布和交流会议邀请到了省住建厅党组副书记、副厅长张弘、省住建厅建设工会主任、一级调研员李新俭、中建协副会长、省建协名誉会长吴建军、省住建厅建筑市场监管处一级调研员戴剑锋,省建协秘书长佟海鸥等领导莅临现场,还特别邀请了武汉兴和云网行政总监黎震等技术专家共同分享大赛成果及对未来BIM技术发展前景的探讨。

兴和云网助力湖北省建设工程BIM大赛圆满成功

 

现场交流与网络直播同步进行

此次大赛共收到93个项目,86个项目符合条件进入评审, 11家民营企业申报了12个项目。

经过专家组初审、初评、答辩终评等程序,评选出“抗击新冠疫情项目BIM应用成果”2项;“BIM综合应用类”一类成果4项、二类成果7项、三类成果9项、优秀成果9项;”BIM单项应用类”一类成果3项、二类成果5项、三类成果7项、优秀成果6项,总计52项。

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抗击新冠疫情项目BIM应用成果2项

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综合应用三类成果9项

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综合应用二类成果7项

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单项应用优秀成果6项

此次会议全省线下、线上共计2000多人见证颁奖,现场的BIM专家给予精彩点评,气氛十分热烈。

兴和云网已经连续数年成为湖北省建筑业协会、武汉市建筑业协会等机构的独家技术支持方,其自主研发的兴和云网BIM云平台为历年大赛的顺利进行提供了稳定有效的保障,获得多家合作单位及行业内高度认可。

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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