系统分析在土木工程中的应用
数字化技术在土木工程的应用案例
数字化技术在土木工程的应用案例近年来，随着科技的迅猛发展，数字化技术在土木工程领域的应用日益广泛。
在工程设计、施工过程和运营管理中，数字化技术的应用不仅提高了工作效率，也极大地改善了工程质量和安全性。
本文将从多个角度探讨数字化技术在土木工程中的应用案例，并深入分析其优势和影响。
一、数字化技术在土木工程设计中的应用案例1. 智能建模技术在土木工程设计中，智能建模技术被广泛应用。
通过智能建模软件，工程师可以快速、准确地创建三维模型，大大提高了设计效率。
智能建模技术还能够进行虚拟现实仿真，帮助工程师更好地理解设计方案，并及早发现潜在问题。
2. 数据分析与优化设计数字化技术可以帮助工程师对大量的设计数据进行分析，并进行优化设计。
通过数据挖掘和人工智能算法，工程师可以更快速地找到最优设计方案，降低工程成本，提高工程质量。
二、数字化技术在土木工程施工中的应用案例1. 智能施工设备数字化技术的应用使得施工设备智能化水平大大提高。
智能挖掘机、智能压路机等设备可以通过传感器实现自动化操作，提高了施工效率和安全性。
2. 虚拟现实在施工过程中的应用虚拟现实技术的应用也在土木工程施工领域逐渐增多。
工程团队可以通过虚拟现实技术进行施工模拟和培训，有效减少了施工事故的发生，提高了施工质量。
三、数字化技术在土木工程运营管理中的应用案例1. 智能监测与预警系统数字化技术的应用还体现在土木工程运营管理环节。
智能监测与预警系统可以通过数据分析，及时发现工程运营中的异常情况，为运营人员提供决策支持。
2. 信息化管理系统数字化技术还可以帮助土木工程实现信息化管理。
通过信息化管理系统，工程管理者可以实时监控工程进度、成本和质量，及时调整工程管理策略，确保工程顺利进行。
总结回顾：数字化技术在土木工程的应用案例不断涌现，它为土木工程的设计、施工和运营管理带来了深远影响。
从智能建模到虚拟现实，从智能施工设备到信息化管理系统，数字化技术的应用使得土木工程更加高效、安全、可靠。
分析土木工程实验中心管理系统
分析土木工程实验中心管理系统一、综合管理系统的总体规划土木工程实验中心综合管理系统主要是针对中原工学院建筑工程学院的教师和学生，实现实验中心的日常工作管理，以及发布实验中心通告、网上预约实验、师生互动交流等要求设计的，为土木工程实验教学管理工作提供了解决方案。
实验中心综合管理系统可以分为五大功能模块，分别为实验中心综合管理系统平台、实验中心网站、智能数据采集系统、分布式电源集中控制管理系统和视频监控管理系统。
学校和系部可通过土木工程实验中心综合管理系统，同时结合智能IC卡、实验中心网站、门禁数据采集系统、分布式电源集中控制管理系统和视频监控系统，实现实验教学全过程的信息化管理，减轻土木工程实验中心管理人员的工作压力；便于学校资产管理部门对设备、材料的采购进行宏观控制，从而节约成本；强化管理，打破校内、外界限，加强实验室的对外开放，实现资源充分的共享；可以对土木工程实验中心的所有实验室进行管理、监督、调控等，提供各种格式的详细数据。
二、模块的功能分析1.实验中心综合管理系统平台实验中心综合管理系统平台的具体功能包括：能与教务管理、资产管理等系统实现数据信息共享；对学生实验项目申请进行审批和考核；实现实验室和实验设备的开放共享，并通过先进的现场监控手段实现收费和管理；仪器设备的购置计划、入库、申请、审批、出库、归还、维修、验收和报废的流程化管理及仪器设备使用率统计分析管理；可按实验项目进行预约排课、实验分批，解决实验室资源短缺和学生空闲时间不确定的矛盾；教师可上传实验教学课件或实验指导书等电子资料，供课堂教学使用或学生课余点播学习；实验教学上课时，视频监控系统将自动保存该时段视频作为教学课件资源；教师可通过添加试题资料，自动生成试卷供学生预习考核、课余练习、网上考试使用；实现对各专业的实验教学计划、实验教学大纲的提交和审核；可对实验所需低值易耗品的品名、规格、计量单位、特性等基础信息及领用申请、出入库记录、剩料退库流程化进行管理；添加实验室操作准则与安全规范，进行系统发布；建立教师个人信息库，实验室管理员可添加工作日志，以便于信息搜索和工作量查询统计；学生可下载评教模板对与实验相关教师的教学、工作进行评价打分和自动统计汇总；可按各种字段（如实验室、设备、时间等）对实验室各种信息进行查询统计；可提供符合指定格式的基本报表且报表能导出以供打印或上报，同时提供开放的数据导入导出接口，能与其他系统有机结合。
智能土木工程研究现状与应用分析
智能土木工程研究现状与应用分析摘要：智能土木工程技术是一种新兴的技术，它将人工智能、传感器技术、数据处理技术等多种技术融合在一起，可以应用于结构设计、施工监测和维修养护等多个领域。
本文从智能土木工程技术在结构设计、施工监测和维修养护中的应用和存在的问题以及未来发展趋势等方面进行探讨。
关键词：智能土木工程技术；研究现状；应用分析引言：土木工程是人类迄今所建造的各种工程基础，而智能土木工程技术则是近年来不断崛起的一种新型土木工程技术，它以人工智能为核心，利用各种传感器、数据处理技术和机器学习等方法，实现对结构的智能化设计、实时监测和预测分析。
随着科技不断发展，智能土木工程技术已经逐渐成为建筑行业的重要组成部分。
本文通过探讨智能土木工程技术在结构设计、施工监测和维修养护等方面的应用和未来发展趋势，旨在加深读者对智能土木工程技术的了解，进一步推动该领域的发展和应用。
一、智能土木工程技术的研究现状1.1智能土木工程技术的分类和原理智能土木工程技术是指利用人工智能、机器学习、深度学习等技术来解决土木工程领域的问题。
根据不同的分类标准，可以将智能土木工程技术分为以下几类：（1）机器学习技术：机器学习是一种基于数据的计算方法，通过构建模型和算法，让计算机从大量数据中提取规律和知识，并用于预测和决策。
在土木工程领域中，机器学习技术主要应用于结构预测、优化设计、风险评估等方面。
（2）深度学习技术：深度学习是机器学习的一个分支，主要利用神经网络等模型进行复杂模式识别和信息处理。
在土木工程领域中，深度学习技术主要应用于结构识别、损伤检测、图像处理等方面。
（3）人工智能技术：人工智能是一种模拟人类智能的技术，主要包括逻辑推理、知识表示、自然语言处理等方面。
在土木工程领域中，人工智能技术主要应用于专家系统、智能监测、决策支持等方面。
1.2智能土木工程技术的原理主要包括以下几个方面：（1）数据采集和预处理：智能土木工程技术需要大量的数据进行训练和测试，因此需要对数据进行采集、清洗和处理。
人工智能在土木工程中的应用研究
人工智能在土木工程中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能已经悄然进驻土木工程领域。
随着智能化技术的应用，不仅有助于提高工程效率，同时也能够促进土木工程的发展。
本文将就人工智能在土木工程中的应用进行研究探讨。
一、智能监测系统在土木工程中的应用土木工程中必须经过复杂的监测过程，以确保已经建立的建筑物结构安全稳定。
但是，人工监测存在着诸多不足，例如困难，准确性不高以及浪费时间的问题，这都需要人工智能技术进行改进。
智能监测系统能够将各种数据，比如温度、受力等等，在建筑物中自动监测，将数据实时传输到中央计算机以供分析和评估。
使用这种方法，建筑物结构数据可以更高效、更准确地监测，并确保人类生活在安全的建筑结构中。
二、智能维护在土木工程中的应用智能维护是人工智能技术中应用最广泛的领域之一。
通过机器学习和大数据分析，可以快速分析土木工程建筑物的功能、安全、耐用性等方面的问题，并能够提供合理的解决方案，以确保土木工程建筑物的长期稳定性。
例如，对于一座大型桥梁，智能维护系统会定期检查结构健康状况，并对每个检查结果生成详细报告。
在系统中运行大数据分析，可以检测出需要重点关注的问题，并提供准确的修复建议。
这种技术可有效提高土木工程建筑物的维护效率，也可以大幅降低工程维护成本，减少人工计算和巡视等活动。
三、自动化施工在土木工程中的应用自动化施工技术是应用非常广泛的前沿技术。
与传统的施工方式相比，自动化施工技术在提高建筑质量和效率上更加高效。
同时，施工直接通过数据收集和分析，系统可以根据建筑工程需要实时调控，更好地实现土木工程建筑自动化施工及监管。
在自动化施工技术中，还可以运用人工智能技术，以提高自动化施工的效率和精准度。
例如，建立一套基于土方施工机器人的智能施工系统，具有较高的自动化程度，可实现一系列建筑工程任务，同时减少人工劳动和时间成本。
此外，人工智能还可以运用在土方机器人操作控制和路径规划等方面。
四、智能仿真技术在土木工程中的应用模拟仿真技术被广泛应用于对土木工程建筑的设计、开发和维护中。
基于人工智能的土木工程设计
基于人工智能的土木工程设计随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）成为了当今社会各个领域的热门话题。
在土木工程领域，AI也展现出了强大的潜力和广阔的应用前景。
本文将探讨基于人工智能的土木工程设计，介绍AI在土木工程中的应用，以及其带来的挑战和机遇。
一、AI在土木工程设计中的应用1. 数据处理和分析在土木工程设计中，大量的数据需要收集、分析和处理，以制定科学可行的方案。
AI能够通过自动化处理大数据，提供准确可靠的分析结果。
它可以快速整理结构数据，包括地质勘测数据、地形测量数据、气象数据等，从而为土木工程师提供更精确的数据支持。
2. 建筑设计和结构优化AI在建筑设计和结构优化方面也有重要应用。
通过深度学习和机器学习算法，AI能够帮助土木工程师分析建筑物的荷载、施工条件和材料性能等，从而优化建筑结构的设计方案。
这使得土木工程师能够更好地预测和解决潜在的问题，提高建筑物的安全性和稳定性。
3. 工程施工管理AI还能够在土木工程施工管理中发挥作用。
通过对建筑工地进行实时监控和数据分析，AI能够检测和预测施工现场的安全问题，减少事故发生的可能性。
此外，AI还可以通过提供实时的工艺指导和优化建议，提高施工工艺的质量和效率。
二、基于人工智能的土木工程设计带来的挑战1. 高昂的成本AI技术的开发和应用需要投入大量的人力、物力和财力。
训练机器学习模型、购买高性能计算设备，以及维护和更新AI系统，都需要耗费巨大的资金。
这对于一些中小型土木工程公司来说可能是一个不小的负担。
2. 数据隐私和安全在土木工程设计中，涉及到的数据可能涵盖机密信息，如公司商业机密、客户隐私等。
这就需要确保AI系统的数据处理和存储安全，以避免数据泄露和滥用的风险。
同时，还需要建立合适的法律和政策框架，以保护用户数据的隐私权。
三、基于人工智能的土木工程设计带来的机遇1. 提高设计和施工效率AI技术能够大大缩短土木工程设计的周期，提高设计效率。
绿色建筑评价体系在土木工程中的应用
绿色建筑评价体系在土木工程中的应用在当今社会，随着环境问题的日益严峻和人们对可持续发展的追求，绿色建筑已逐渐成为土木工程领域的重要发展方向。
绿色建筑评价体系作为衡量建筑绿色程度的重要工具，对于推动土木工程行业的可持续发展具有至关重要的作用。
绿色建筑评价体系是一套用于评估建筑在环境、经济和社会等方面表现的标准和方法。
它旨在引导建筑从设计、施工到运营的全过程中，充分考虑资源节约、环境保护和人类健康等因素，以实现建筑与自然的和谐共生。
在土木工程中，绿色建筑评价体系的应用具有多方面的意义。
首先，它有助于提高建筑的能源效率。
通过对建筑的能源系统进行评估和优化，如采用高效的保温材料、节能的照明设备和智能化的能源管理系统，可以显著降低建筑的能耗，减少对传统能源的依赖，从而降低碳排放。
其次，绿色建筑评价体系能够促进水资源的合理利用。
在建筑设计中，通过引入雨水收集系统、中水回用设施和高效的节水器具，可以有效地减少水资源的消耗，提高水资源的利用效率。
这对于缓解水资源短缺的压力具有重要意义。
此外，绿色建筑评价体系还注重建筑材料的选择和使用。
鼓励使用可再生、可回收和低环境影响的建筑材料，如木材、竹材、再生钢材等，可以减少建筑施工过程中的资源消耗和废弃物排放，降低对生态环境的破坏。
在土木工程的设计阶段，绿色建筑评价体系为设计师提供了明确的指导和方向。
设计师可以根据评价体系的要求，综合考虑建筑的朝向、体形系数、窗墙比等因素，以优化建筑的自然采光和通风效果，减少对人工照明和空调系统的依赖。
同时，在场地规划方面，合理利用地形地貌，保护原有植被和生态系统，也能够提高建筑的环境友好性。
在施工过程中，绿色建筑评价体系可以督促施工单位采取绿色施工技术和管理措施。
例如，控制施工扬尘和噪声污染，减少施工废弃物的产生和排放，以及加强对施工人员的环境保护教育等。
通过这些措施，可以降低施工对周边环境和居民生活的影响。
在建筑的运营阶段，绿色建筑评价体系有助于建立科学的运营管理模式。
土木工程中的智能交通系统：探索智能交通系统在交通管理、优化与安全提升中的应用
土木工程中的智能交通系统：探索智能交通系统在交通管理、优化与安全提升中的应用摘要智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）作为土木工程领域的重要研究方向，通过整合先进的信息技术、通信技术、传感器技术和控制技术，实现了交通系统的智能化、信息化和自动化。
本文深入探讨了智能交通系统在交通管理、优化和安全提升中的应用。
通过分析智能交通系统的组成、功能、关键技术以及在交通拥堵治理、交通安全提升、交通效率优化等方面的应用案例，本文旨在展示智能交通系统在解决城市交通问题、改善交通环境、提高交通效率方面的巨大潜力，并展望其未来发展趋势。
引言随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，交通拥堵、交通事故频发、环境污染等问题日益严重，给城市交通带来了巨大挑战。
智能交通系统（ITS）作为一种新兴的交通管理模式，通过整合先进的信息技术、通信技术、传感器技术和控制技术，实现了交通系统的智能化、信息化和自动化，为解决城市交通问题提供了新的思路和方法。
智能交通系统的组成与功能智能交通系统主要由以下几个部分组成：1. 数据采集系统：通过传感器、摄像头、GPS等设备，实时采集交通流量、车速、道路状况等数据。
2. 通信系统：通过有线、无线等通信方式，实现交通数据的高速传输和信息共享。
3. 数据处理与分析系统：对采集到的交通数据进行处理和分析，提取有用的信息，为交通管理和决策提供支持。
4. 控制与决策系统：根据交通数据分析结果，对交通信号灯、交通诱导系统、交通管理措施等进行优化控制，提高交通效率和安全性。
智能交通系统的功能主要包括：1. 交通信息服务：为出行者提供实时交通信息，如路况、拥堵情况、停车位信息等，帮助出行者合理规划出行路线，避开拥堵路段。
2. 交通管理：通过交通信号灯控制、交通诱导、交通管制等手段，优化交通流，缓解交通拥堵，提高交通效率。
3. 交通安全：通过车辆检测、碰撞预警、紧急救援等技术，减少交通事故，保障交通安全。
系统工程在及其理论基础在土木工程中的应用
系统工程在及其理论基础在土木工程中的应用层次分析法在桥梁评估中的应用摘要：钢筋混凝土在其服役期间，因内外因素的影响，会造成混凝土桥梁不同程度的损伤。
一般而言，服役期越长，其损伤就越严重。
20世纪80年代以来，国内外学者对桥梁结构的安全性评价进行了广泛深入的研究，提出了层次分析法、神经网络分析法、灰色理论评价法、模糊综合评判法等。
本文参考南宁市邕江一桥检测结果，阐述层次分析法在桥梁评估中的应用，并将之与其他评估方法进行比较。
关键词：混凝土桥梁；桥梁检测；层次分析法；评估；性能。
一．层次分析法理论介绍层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是由美国匹茨堡大学教授T.L.Saaty于20世纪70年代末提出的，它是一种多层次权重解析法。
AHP 以定性与定量相结合的方法处理各种决策因素，将人的主观判断用数量形式表达和处理，系统系强，使用灵活、简便，在社会经济研究的多个领域得到了广泛的应用。
AHP的应用需要掌握一些简单的数学工具，从数学原理上AHP有深刻的内容，但从本质上首先是一种思维方式。
它把复杂问题分解成各个组成因素，又将这些因素按支配关系分组成递阶层次结构，通过两两比较的方式确定层次中诸因素的相对重要性，然后综合专家的判断，确定备选方案相对重要性的总的排序。
整个过程体现了人的决策思维的基本特征，即分解、判断、综合。
这种方法能够统一处理决策中的定性与定量因素，具有实用、系统、简洁等优点。
钢筋混凝土在其服役期间，因内外因素的影响，会造成混凝土桥梁不同程度的损伤。
一般而言，服役期越长，其损伤就越严重。
20世纪80年代以来，国内外学者对桥梁结构的安全性评价进行了广泛深入的研究，提出了层次分析法、神经网络分析法、灰色理论评价法、模糊综合评判法等。
本文以检查工程为依托，以层次分析法为基础，对公路桥梁进行综合评价。
大型桥梁作为一个复杂的系统，影响其安全性的因素众多，且很复杂，大多数因素不能通过定量的方法用函数关系表达出来，而更多的则是依靠专家的经验、评断，同时对大型桥梁的安全性评价，如果不加以分析、简化，处理起来就很困难。
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浅论系统分析在土木工程中的应用
摘要：讨论系统分析方法在土木工程系统中的应用，给出相应线性规划方法的算例，说明了系统工程应用的方法。
关键词：系统分析；线性规划；土木工程
中图分类号：tu74 文献标识码：a 文章编号：1671-3362（2013）03-0104-02
引言
人类活动随着社会的发展变化，构成越来越复杂的系统体系，如何对此进行分析与决策，实行科学的组织与管理，系统工程学应运而生，并且自上世纪五十年代后期发展以来，在各个领域内都得到广泛的应用。
系统工程研究复杂的人造系统与复合系统，采用新型组织管理技术，通过组织、协调系统内各要素，使之为实现系统目标发挥作用，并最终达到优化整体系统目标的目的，系统工程的研究对象很多，土木工程即为其中之一。
对实际问题进行系统分析，要根据实际问题建立数学模型，数学模型可以为线性或非线性，线性模型可用来描述大部分的问题。
本文讨论了系统工程在土木工程中的应用，并且给出一个线性规划方法的算例。
1在土木工程中的应用
自改革开放始，至进入二十一世纪以来，我国建设工程逐步向着大规模、高投资、多风险的方向进行，这些工程建设的成败，不能仅仅依靠于某些单项技术的应用，而要从全局进行分析、论证、规划以及经营管理，这些都属于系统分析的内容，系统分析应用于土
木工程，在多方面均取得了比较好的效果。
系统工程用于新型结构方案及技术分析中应考虑到新型结构与
常用建筑结构相比，通常具有工业化程度更高、施工更快且结构体系多样等特点，但同时也具有投资大、成本高等不利因素，要研究新型结构推广的可行性就必须综合考虑这两方面因素，从建筑及结构设计、施工工艺及技术、尺寸标准化模数、工业化制造技术、建筑商品化经济等方面进行综合研究分析，即进行系统分析的过程。
系统工程应用在建设工程施工项目管理中时，则以定额管理为基础，综合考虑工期、计划、产值统计、施工预算、成本控制等因素，通过设计预算、施工预算、竣工决算等来控制成本，运用网络计划指导施工，进而实现计划、统计、预算及成本的同步跟踪，从而达到有效降低成本、缩短工期，优化施工的目的。
系统分析方法应用于基本建设工程的投资可行性分析中，则要对该地区的经济、地理、资源环境等因素进行评价；对该建设工程的条件、规模进行论证，对工程的投资估算、资金筹措方案、经济技术指标、交通运输系统
的布局等进行评价，用系统观点来规划布局，从而取得较好的经济效益和社会效益。
2线性规划方法算例
线性规划起源于二十世纪三十年代后期，由前苏联著名数学家п.b.康托洛维奇首先提出，继而成为一门实用价值很大的学科。
线性规划方法中数学模型由目标与约束两部分组成，目标通常而言
主要为获得最大利润或最大公共利益，而约束即为实现目标而必须考虑的约束条件。
下面给出一个算例。
城市a、b、c均位于河流r的两岸，且可直接利用河流r的水资源，河流r的流量由位于河流上游的水库p控制，支流t在紧靠城市a的下方汇入河流r，城市a、b还可从深井q处获得水资源，城市b、c可从深井s处获得水资源，城市d远离河流r，只能从深井q和深井s处获得水资源，城市a、 b、c、d的每日需水量分别为da、db、dc、dd，而深井q、s的每日最大供水量分别为sq、ss，水库p和支流t对河流r的供水量分别为sp、st，同时，河流有最小流量sr，考虑如何以尽可能少的耗费来满足四个城市的用水需求。
设定：r—河流r既是城市a、b、c的用水来源，又是水库p和支流t水流向的目的地
xij—本线性规划问题中的变量，表示从水源j=q、s、p、t、r 处供给i=a、b、c、d、r处的供水量
由此可见，xij分别为：xar、xbr、xcr、xaq、xbq、xdq、xbs、xcs、xds、xrp，其中xrp为水库p提供给河流r的供水量，是可控制的变量，但支流t流向河流r的供水量xrt不可控制，设xrt=st=常数，同时注意到河流r应有最小流量sr。
则此问题的约束条件应有三方面因素：各个城市的需水量要求、河流的供水量要求及深井和水库的供水量限制。
城市a、b、c、d对水的需求分别为：
城市a：xar+xaq=da
城市b：xbr+xbq+xbs=db
城市c：xcr+xcs=dc
城市d：xdq+xds=dd
河流流量限制可用约束条件表示：
pa段： xrp≥sr
ab段：xrp-xar≥sr-st
bc段：xrp-xar-xbr≥sr-st
城市c下游：xrp-xar-xbr-xcr≥sr-st
不同水资源供应处供水限制：
水库p：xrp≤sp
深井q：xaq+xbq+xdq≤sq
深井s：xbs+xcs+xds≤ss
建立目标函数，设水资源从j处流到i处所耗费的费用为cij、总费用为c，可得：
目标函数c=∑cijxij= carxar+cbrxbr+ccrxcr+ca
qxaq+cbqxbq+cdqxdq+cbsxbs+ccsxcs+cdsxds+crpx rp
线性规划模型方程为：minc=∑cijxij
约束方程：即为上述所讨论的三组方程
对变量的要求：xij≥0
可用线性规划通用程序求得最优解，依据给出的各个参数值，可进行具体计算，如对应各参数值为：
da=1500m3/sec， db=1000m3/sec， dc=1000m3/sec，
dd=600m3/sec
sr=1500m3/sec， st=1000m3/sec， sp=8000m3/sec，
ss=2000m3/sec， sq=2000m3/sec
caq=rmb10/m3， cbq=rmb16/m3， cdq=rmb12/m3
cbs=rmb12/m3， ccs=rmb12/m3， cds=rmb12/m3
car=rmb5/m3， cbr=rmb5/m3， ccr=rmb5/m3， crp=rmb5/m3 则本问题的线性规划方程为：
minc=∑cijxij=5xar+5xbr+5xcr+10xaq+16xbq+12xd
q+12xbs+12xcs+12xds+5xrp
约束方程：xar+xaq=1500
xbr+xbq+xbs=1000
xcr+xcs=1000
xdq+xds=600
xrp≥1500
xrp-xar≥500
xrp-xar-xbr≥500
xrp-xar-xbr-xcr≥500
xrp≤8000
xaq+xbq+xdq≤2000
xbs+xcs+xds≤2000
由于所有x均大于0，约束条件xrp-xar≥500及xrp-xar-xbr≥
500可以省略
为便于计算，设xar=x1 xbr=x2 xcr=x3 xaq=x4 xbq=x5 xdq=x6 xbs=x7 xcs=x8 xds=x9 xrp=x10
则方程为：minc =
5x1+5x2+5x3+10x4+16x5+12x6+12x7+12x8+12x9+5x10
约束方程为：x1+x4=1500
x2+x5+x7=1000
x3+x8=1000
x6+x9=600
x10≥1500
x10-x1-x2-x3≥500
x10≤8000
x4+x5+x6≤2000
x7+x8+x9≤2000
用通用程序simplex可得最优解为：
x1=1500.000 x2=1000.000 x3=1000.000
x4=0.000 x5=0.000 x6=0.000
x7=0.000 x8=0.000 x9=600.000
x10=0.000 x11=1500.000 x12=1000.000
x13=8000.000 x14=2000.000 x15=1400.000
minc =24700.000
3结语
实际工程中问题纷繁错杂，所涉及到的相关因素也是多方面的，如何考虑这些因素，确立所要解决的问题，把实际问题简化为数学模型，利用系统分析的观点及线性规划方法进行分析，则可解决复杂的问题。
参考文献
[1] 成思危，胡清淮，刘敏.大型线性目标规划及其应用（第二版）.科学出版社，2012
[2] 赵新泽.线性规划的新方法和应用（第一版）.世界图书出版公司，1996.4
[3] 陶谦坎.运筹学应用案例.机械工业出版社，1993.5
[4] 林少培，杨晓峰.系统模型与计算机算法（第一版）.上海交通大学出版社，1990.6
作者简介：宋彬彬（1976-），女，湖南岳阳人，工学硕士，湖南理工学院土木建筑工程学院讲师，主要研究方向：结构工程。