【7层】学生公寓施工组织设计及工程量清单计价详细解析

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0 下载量 103 浏览量 更新于2024-10-08 收藏 379KB ZIP 举报
资源摘要信息:"该文件包【7层】学生公寓施工组织设计及工程量清单计价(含总平图、横道图、网络图).zip,包含了学生公寓的施工组织设计、工程量清单计价以及相关的总平面图、横道图和网络图。这份文件是针对一个七层高的学生公寓建筑项目的详细施工与造价预算规划。" 首先,从标题来看,这份文件包的内容主要围绕着建筑施工的组织设计、工程量的清单计价和图纸三大板块。 1. 施工组织设计:这部分内容可能包括了施工前的准备工作、施工过程的管理、施工阶段的划分、施工现场的布置以及施工进度的安排等。由于是针对学生公寓,还可能包括了宿舍特有的功能区布局和设施要求,例如学生宿舍、教学楼、食堂、运动场地的布置规划等。 2. 工程量清单计价:这部分会提供一个详尽的工程造价预算,包括了材料费、人工费、机械使用费及其他费用的细分。针对七层高的学生公寓,计价内容将涵盖主体结构、装饰装修、水电安装、消防设施等所有工程项目的造价。此外,可能会对每一部分工作量给出量的计算依据,以及依据市场行情和定额标准给出的单价,最后计算得出整个项目的总造价。 3. 总平面图:这是整个项目设计的鸟瞰视图,从宏观角度展示了学生公寓在用地范围内的位置关系,周边环境,以及建筑与道路、绿化带等的相对位置。总平面图是理解和评估项目布局合理性的重要参考资料。 4. 横道图:横道图是一种项目管理工具,通常用于展示项目中各个活动的计划和实际进度。在学生公寓的施工项目中,横道图将直观地显示从开工到竣工的各个施工阶段或工序的预计和实际完成时间,帮助项目管理者监控进度和及时调整计划。 5. 网络图:与横道图不同,网络图(如关键路径法CPM或计划评审技术PERT图)能够表示项目中各项任务之间的逻辑关系,帮助识别项目的关键路径和活动,优化资源分配,缩短工程的总工期。网络图是工程管理中用于项目计划和控制的关键工具之一。 综上所述,该文件包对于负责学生公寓项目的施工企业、工程造价师和项目管理人员具有极高的参考和应用价值。在施工前期,这些资料有助于合理地规划施工方案和成本预算;在施工过程中,图纸和进度表能够指导现场施工和监督进度;在项目完成后,工程量清单计价则是结算工程款的重要依据。

优化这个代码import xarray as xr import netCDF4 as nc import pandas as pd import numpy as np import datetime import matplotlib.pyplot as plt import cartopy.mpl.ticker as cticker import cartopy.crs as ccrs import cartopy.feature as cfeature ds = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc', engine='netcdf4') # 读取原始数据 ds_temp = xr.open_dataset('C:/Users/cindy/Desktop/SP.nc') # 区域提取* south_asia = ds_temp.sel(latitude=slice(38, 28), longitude=slice(75, 103)) indian_ocean = ds_temp.sel(latitude=slice(5, -15), longitude=slice(60, 100)) # 高度插值 south_asia_200hpa = south_asia.t.interp(level=200) indian_ocean_200hpa = indian_ocean.t.interp(level=200) south_asia_400hpa = south_asia.t.interp(level=400) indian_ocean_400hpa = indian_ocean.t.interp(level=400) # 区域平均 TTP = south_asia_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))#.values TTIO = indian_ocean_400hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude'))# TTP_200hpa = south_asia_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) TTIO_200hpa = indian_ocean_200hpa.mean(dim=('latitude', 'longitude')) tlup=(TTP-TTIO)-(TTP_200hpa-TTIO_200hpa)-(-5.367655815) # 定义画图区域和投影方式 fig = plt.figure(figsize=[10, 8]) ax = plt.axes(projection=ccrs.PlateCarree()) # 添加地图特征 ax.set_extent([60, 140, -15, 60], crs=ccrs.PlateCarree()) ax.add_feature(cfeature.COASTLINE.with_scale('50m'), linewidths=0.5) ax.add_feature(cfeature.LAND.with_scale('50m'), facecolor='lightgray') ax.add_feature(cfeature.OCEAN.with_scale('50m'), facecolor='white') # 画距平场 im = ax.contourf(TTP_200hpa, TTP, tlup, cmap='coolwarm', levels=np.arange(-4, 4.5, 0.5), extend='both') # 添加色标 cbar = plt.colorbar(im, ax=ax, shrink=0.8) cbar.set_label('Temperature anomaly (°C)') # 添加经纬度坐标轴标签 ax.set_xticks(np.arange(60, 105, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) ax.set_yticks(np.arange(-10, 40, 10), crs=ccrs.PlateCarree()) lon_formatter = cticker.LongitudeFormatter() lat_formatter = cticker.LatitudeFormatter() ax.xaxis.set_major_formatter(lon_formatter) ax.yaxis.set_major_formatter(lat_formatter) # 添加标题和保存图片 plt.title('Temperature anomaly at 400hPa over South Asia and the Indian Ocean') plt.savefig('temperature_anomaly.png', dpi=300) plt.show()

2023-05-22 上传