基于BIM體系的鋼筋優化下料初探

連立川　張鵬程　劉燕妮

(福建工程學院土木工程學院、福建省土木工程新技術與信息化重點實驗室、國家級土木工程虛擬仿真實驗教學中心，福州　350118)

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基于BIM體系的鋼筋優化下料初探

連立川張鵬程劉燕妮

(福建工程學院土木工程學院、福建省土木工程新技術與信息化重點實驗室、國家級土木工程虛擬仿真實驗教學中心，福州350118)

鋼筋工程是混凝土框架結構中的組成部分，在造價中占有很大的比例。傳統鋼筋下料面臨算量偏差、裁切無章等問題，造成不必要鋼筋成本增加。運用BIM虛擬仿真技術可指導實際工程，研究從(1)施工深化設計和(2)鋼筋優化下料兩方面展開，討論將BIM技術和優化算法結合，建立基于Revit實體配筋技術導入鋼筋下料優化方法初步程序。為后期開發下料插件提供思路，以達到優化鋼筋的下料，減少資源的浪費。

鋼筋下料； 建筑信息模型； 優化演算法； Revit配筋

【DOI】 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2016.04.12

1　引言

混凝土框架是房屋建筑的主要結構形式，鋼筋工程是混凝土結構中的重要組成部分，在工程造價中占有很大的比例。楊黨輝等人[1]指出，我國因城鎮化的快速發展，相關工程建設不斷增加，建筑鋼筋用量將不斷地上升。鋼筋浪費是廣泛存在的問題之一，合理的設計與施工是經濟鋼筋的使用前提。如圖1所示，本研究重點為在合理結構設計圖紙的前提下，如何使鋼筋施工用量最少。建筑信息模型(Building Information Modeling，BIM)技術的理念為應用數字化技術，在計算機中把建筑物所有信息都儲存于其對應的虛擬建筑模型中，構造出一個與現實精確匹配的虛擬平臺。王策等人[2]指出鋼筋管理流程為：鋼筋下料表→鋼筋算量→鋼筋原材計劃→鋼筋原材采購→進場原料驗收、出入庫→鋼筋加工→鋼筋綁扎。研究將從施工深化設計和鋼筋算量下料兩方面展開，透過BIM的可視化技術與鋼筋數量提取的功能[3]，討論如何將BIM技術和優化演算法(Optimization Method)結合，建立基于Revit鋼筋下料優化初步程序，以達到鋼筋下料最少。

圖1　研究方向

2　Revit鋼筋深化建模

BIM，從英文字面上理解為，Building-建筑，Imformation-信息，Modeling-模型，應用數字化技術，在計算機中把建筑物所有信息都儲存于其對應的虛擬建筑模型中，構造出一個與現實精確匹配的虛擬平臺。人們可以在此平臺上，虛擬仿真出整個建筑物的全生命周期，應用虛擬結果指導現實，在整個建筑的規劃、設計、施工、運營維護等過程中幫助工程技術人員作出相對準確的判斷和決策。BIM的熱潮順應了當下大數據時代，大數據科技正帶領中國建筑業向信息化轉型。

Revit是我國建筑業BIM體系中使用最廣泛的軟件之一。利用Revit BIM技術建立可以直接指導施工的實體配筋模型具有如下優勢[1]：1)實體配筋在平面、立面、剖面、圖中可見、直觀； 2)可以將結構設計和施工對接，發現結構設計中存在的問題，有利于結構設計人員對結構設計的把握； 3)鋼筋尺寸和定位準確，可以直接指導現場施工； 4)可以對復雜節點進行鋼筋碰撞檢查； 5)根據實體鋼筋配置方案確定鋼筋下料方案，確定下料長度，減少施工過程中的浪費。

研究采用Revit軟件，根據國家建筑標準設計圖集(11G101)對一個模擬的混凝土框架結構進行配筋，配筋建模過程遵循以下幾個準則：

(1)對于鋼筋長度超過9m(施工現場的鋼筋原料長定為9m)的，由現場工程師經驗指導在模型中進行鋼筋搭接，搭接位置會避開受力薄弱點；

(2)施工現場常會出現復雜節點施工困難導致臨時變更問題，對此充分利用BIM技術在模型中對其穿插模擬，得到一個最優施工方案，同時減少不必要的鋼筋浪費；

(3)最終出的鋼筋模型圖可以直接指導施工，達到虛擬指導現實目的。圖2為本研究針對某一真實案例，完成的混凝土框架結構最終鋼筋模型圖及其某一復雜節點。圖中可發現，利用Revit BIM可視化技術，建構鋼筋模型完全可行，鋼筋尺寸和定位準確，使隱蔽工程可視化，可身臨其境感受配筋信息。

圖2　配筋模型及某復雜節點

3　優化算法解決下料問題

3.1Revit鋼筋算量

根據Revit產生的鋼筋模型，經過整理，可產生不同直徑的鋼筋用量及該直徑具體料需(以直徑為12mm為例)分別如表1所示。從表1可看出，用量最大是直徑為14mm的鋼筋，占全部鋼筋的13.85%； 用量最小是直徑為10與18mm的鋼筋，占全部鋼筋的0.21%； 直徑為12mm的鋼筋用量占13.79%，其中長度為5.45m的所需根數最多，為72根。數量明細表已經詳細列出所需鋼筋的長度以及其數量情況等，這些內容都是后續鋼筋下料需要用到的重要信息。

3.2鋼筋裁切數學模型

為了解決實際鋼筋裁切問題，首先必須將裁切問題歸納成數學問題，即建立相關數學模型。舉例來說有多根長度為1m的鋼筋，欲裁切成40、30及20cm長的棒料分別為20、45及50根，如何下料最??？所謂如何下料最省是指把1m長的鋼筋按三種長度作裁切，在滿足不同料長的根數要求前提下，使鋼筋廢料最少。因此首先必須分析1m長的鋼筋，若要裁切成三種長度有幾種方法，以本案例來說，將會有8種裁切方案，這8種方案各產生了廢料情況，整理如表2所示。由表2可看出若采用方法Ⅲ，則各可產生1根40、30及20cm的鋼筋，但產生廢料10cm； 若采用方法Ⅵ，則可產生2根30cm及2根20cm的鋼筋，無廢料產生，但無法切割出40cm的鋼筋。上例即為簡單的下料問題，須轉換成數學模型以便求解，模型為公式(1)及公式(2)所示，分別為目標函數與約束方程。這些公式將轉換成可編程的程序語法(本研究采用Matlab)，以提供最優算法求解。

目標函數：

(1)

約束方程：

(2)

其中，x是總使用鋼筋根數；xi包括x1～x8，是8種方法的使用次數。

表1　鋼筋用量明細表

鋼筋直徑(mm)鋼筋長度(m)所需根數總計長度所占百分比(%)6——829.0313.858——664.1411.1010——12.520.21121.488825.2213.791.5721.8822.0022.28102.48252.65202.7212.93102.9883.1243.2523.5024.1724.5024.8585.45725.6567.2228.5028.62814——829.0313.8516——664.1411.1018——12.520.2120——825.2213.7922——553.079.24總長5984.48100

表2　鋼筋裁切方法整理

方法棒長(cm)IⅡⅢⅣⅤⅥⅦⅧ最少根數402111000020300210321045201013023550余廢料00100100100

3.3優化算法

國內外目前被提出的優化算法有很多種，不管使用哪一種算法，關鍵是面對何種優化問題，例如可行解變量的取值(連續還是離散)、目標函數和約束條件的復雜程度(線性還是非線性)等，然后選擇適用的優化算法。對于連續和線性等較簡單的問題，可以選擇一些經典算法，例如最陡坡降法(Gradient Steepest Descent Method，GSDM)等； 而對于更復雜的問題，則可考慮用一些智能優化算法，例如遺傳算法(Genetic Algorithm，GA)和蟻群算法(Ant Algorithm)，此外還包括粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)以及近年來發展的群智能算法(Swarm Intelligence，SI)等。舉例來說，圖3為粒子蜂群算法(Particle Bee Algorithm，PBA)的群智能算法架構[4～6]。圖3中，粒子蜂包含四種，分別是(1)偵察蜂(n)，(2)精英蜂(e)，(3)優異蜂(b)及(4)隨機蜂(r)。精英蜂占偵察蜂種數的半數，剩下的半數由優異蜂及隨機對分。粒子蜂群算法包含三個參數，即精英蜂的迭代數(Pelite)及優異蜂的迭代數(Pbest)，最后整體的迭代數(Bitr)。本研究認為鋼筋數量明細表在整理后，將其設計成鋼筋裁切數學求解模型，再經由優化算法求解，便可有效提出最優鋼筋下料裁切方案。

圖3　粒子蜂群算法架構

4　鋼筋下料裁切初步優化程序

鋼筋下料裁切初步優化程序如圖4所示，具體過程如下：

圖4　鋼筋下料裁切優化初步程序

1)統計鋼筋明細表：首先在Revit明細表中統計出不同直徑鋼筋用量明細表；

2)透過Revit功能將明細表導出：將明細表通過匯出功能，將明細表轉換成文字檔，再匯入Excel進行再次整理，如表2所示；

3)將Excel數量表經由公式(1)及公式(2)的轉換，程序化成Matlab可以讀取的數學程序碼；

4)使用Matlab寫成的優化算法，對鋼筋數量數學程序碼進行優化，使產生鋼筋下料裁切的最后鋼筋數與廢料情況；

5)對搜尋出不同鋼筋下料裁切方案進行分析；

6)確認優化方案可行，若不可行，再回到第4步驟。

5　結語與展望

5.1結語

研究以一個假設混凝土框架結構為例，提出基于Revit的鋼筋下料優化初步程序，充分利用BIM技術和優化演算法，成果初步表明該下料優化程序具有可行性，程序除了實現虛擬施工指導實際，還引入優化演算法得到最優下料方案，可為BIM技術在鋼筋下料優化方面更好運用于實際工程提供方向。正是因為BIM技術可以實現虛擬和實際無縫鏈接，才使我們的研究變得更有意義。作為一個初步程序，其思路可為相關人士提供借鑒。

5.2展望

該下料程序目前只是初步程序，最終課題目的為設計出一個Revit下料插件，實現鋼筋下料最優化，是BIM技術的完善； Revit只是BIM體系里的一個軟件，研究認為下料優化初步程序同樣適用于其他BIM軟件，如Tekla等，未來可做其他BIM軟件的擴展； 同時我們提出的鋼筋下料初步程序也可被用于其他材料下料如一維下料(管材等)，二維下料(模板等)，未來也可做深入研究； 需要指出，目前Revit軟件配筋效率偏低，現有的Revit Extension 插件也略顯不足，如何開發出操作方面、效率高的配筋插件也是未來的研究方向。

[1]楊黨輝， 蘇原，孫明.基于技術的混凝土結構配筋精益化設計分析[C].工程建設中計算機應用與創新實踐， 2004：203-207.

[2]王策， 劉昌平，楊曉.鋼筋下料優化管理方法與施工技巧[J].施工技術， 2014:204-206.

[3]劉燕妮， 連立川，吳波.以粒子蜂群神經網絡建立高性能混凝土強度模型[J].福州大學學報， 2016， 44(2)： 253-258.

[4]連立川， 劉燕妮，葉怡成.以粒子蜂群網絡建立高性能混凝土坍落度模型[J].福建工程學院學報， 2015， 13(1)： 1-9.

[5]Li-Chuan Lien，min-Yuan Cheng，A hybrid swarm intelligence based particle-bee algorithm for construction Site Layout Optimization，Expert Systems with Applications， 2012(39)： 9642-9650.

[6]Li-Chuan Lien，min-Yuan Cheng，Particle bee algorithm for tower crane layout with material quantity supply and demand optimization，Automation in Construction， 2014(45)： 25-32.

Preliminary Procedure Study on BIM-based Steel Bars Picking Optimization

Lian Lichuan， Zhang Pengchen， Liu Yanni

(CollegeofCivilEngineering，FujianProvincialKeyLaboratoryofAdvancedTechnologyandInformatizationinCivilEngineering，NationalCivilEngineeringVirtualSimulationExperimentalTeachingResearchCenter，FujianUniversityofTechnology，Fuzhou350118，China)

Reinforced concrete(RC)is a component of a concrete-based frame structure.It accounts for a large proportion of the cost.Traditional steel bars picking has such problems as deviation calculating the amount of material，picking no effective rules and so on，which lead to unnecessary increase of steel bars cost.Building information modeling(BIM)virtual simulation technology can guide the actual engineering.This study focuses on two major aspects：(1)detail construction design and(2)steel bars picking to combine BIM technology and optimization algorithms to establish a preliminary procedure of BIM-based Revit reinforcement and steel bars picking methodology.This study provides ideas for later development of BIM-based steel bars picking plug-in software to achieve steel bars picking optimization and reduce waste of resources.

Steel Bars Picking； Building Information Modeling； Optimization Method； Revit Reinforcement

國家自然科學基金項目資助(編號：51308120)；福建省自然科學基金項目資助(編號：56237845)；福建省高校杰出青年科研人才培育計劃資助(GY-Z15120)

張鵬程(1993-)，男，碩士研究生，主要從事現代土木工程施工與信息化技術；
劉燕妮(1983-)，女，講師，碩士，主要從事現代土木工程施工與信息化技術。

TU17

A

1674-7461(2016)04-0069-04