基于供需平衡的裝配式PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化

楊虎林 周東明 陸子雨

青島理工大學(xué)土木工程學(xué)院 山東 青島 266033

目前，裝配式構(gòu)件多以粗放方式一次或幾次供應(yīng)，構(gòu)件運(yùn)輸與施工進(jìn)度不匹配致使現(xiàn)場構(gòu)件大量堆放，以此帶來存儲成本的增加。不考慮施工進(jìn)度需求的構(gòu)件供應(yīng)方式勢必會帶來成本增加，因此有必要建立基于供需平衡的動態(tài)運(yùn)輸方法。

現(xiàn)階段影響裝配式建筑在我國推廣的主要原因是裝配式建筑的建造成本偏高。

張琦等[1]通過裝配式建筑與傳統(tǒng)現(xiàn)澆建筑成本對比分析，指出控制裝配式建筑成本的關(guān)鍵在于生產(chǎn)運(yùn)輸階段。

段海寧[2]通過成本數(shù)據(jù)分析影響預(yù)制構(gòu)件成本的主要因素，針對性地提出了生產(chǎn)運(yùn)輸階段的成本控制措施。

通過大量的文獻(xiàn)研究和調(diào)研，分析預(yù)制構(gòu)件的成本構(gòu)成，得出預(yù)制構(gòu)件的生產(chǎn)成本和運(yùn)輸成本對預(yù)制構(gòu)件的成本有較大的影響，本文主要針對運(yùn)輸成本進(jìn)行重點(diǎn)研究。

BIM技術(shù)與裝配式建筑項目結(jié)合是未來建筑發(fā)展熱點(diǎn)和趨勢，BIM技術(shù)有助于裝配式建筑實現(xiàn)優(yōu)化管理[3]。

我國許多專家學(xué)者對BIM技術(shù)在裝配式建筑工程中的應(yīng)用方面進(jìn)行了較為深入的研究。

項勇等[4]運(yùn)用RFID（射頻識別）技術(shù)構(gòu)建預(yù)制構(gòu)件全過程質(zhì)量追蹤模型，提高裝配式建筑質(zhì)量管理效率。

姜東民等[5]構(gòu)建基于BIM＋RFID技術(shù)的施工管理系統(tǒng)架構(gòu)，實現(xiàn)施工過程中的信息共享與實時管理。林敏等[6]開發(fā)具有RFID功能的BIM平臺，提高了BIM系統(tǒng)對現(xiàn)場施工的實時管理效率。

常春光等[7]將BIM和RFID相結(jié)合，建立信息共享平臺架構(gòu)，探討了集成BIM＋RFID系統(tǒng)的應(yīng)用過程。

葛躍等[8]提出了基于BIM與RFID的施工現(xiàn)場建筑材料實時定位、識別與分類的安全管理系統(tǒng)。目前，將BIM＋RFID技術(shù)應(yīng)用于裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件運(yùn)輸成本控制的研究較少。

本文結(jié)合施工實際供求計劃，探討將BIM＋RFID技術(shù)應(yīng)用于構(gòu)件運(yùn)輸?shù)某杀竟芾恚⒊杀緝?yōu)化管理模型，優(yōu)化構(gòu)件的運(yùn)輸成本（圖1）。

圖1 基于BIM的裝配式PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化技術(shù)框架

本文對裝配式建筑PC構(gòu)件成本進(jìn)行分析，以PC構(gòu)件運(yùn)輸成本為主線，借助BIM＋RFID技術(shù)實現(xiàn)構(gòu)件需求動態(tài)管理，建立PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化方案，并將該方案運(yùn)用到實際案例中，驗證其可行性。

1 裝配式建筑構(gòu)件成本分析

1.1 裝配式建筑構(gòu)件成本構(gòu)成

根據(jù)PC工業(yè)化預(yù)制技術(shù)情況進(jìn)行調(diào)研，深入剖析增量成本的構(gòu)成，綜合技術(shù)、管理、人工、工程配套設(shè)施、運(yùn)輸、環(huán)境、工期以及稅收等多種因素，并與普通現(xiàn)澆結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比分析，發(fā)現(xiàn)裝配整體式結(jié)構(gòu)和預(yù)制裝配式結(jié)構(gòu)的工程造價總體分別增加了7%和15%左右。

PC構(gòu)件為成形構(gòu)件，運(yùn)輸過程中構(gòu)件的放置、吊裝，構(gòu)件的長度、高度、質(zhì)量以及構(gòu)件運(yùn)輸距離等因素使得運(yùn)輸過程中成本增量不斷上升。本文著重分析運(yùn)輸階段成本，以控制構(gòu)件運(yùn)輸成本為主建立成本優(yōu)化方案，控制成本增量，實現(xiàn)構(gòu)件成本管理。

1.2 PC構(gòu)件運(yùn)輸成本分析

預(yù)制構(gòu)件生產(chǎn)完成后在施工現(xiàn)場進(jìn)行安裝，構(gòu)件運(yùn)輸是裝配式建筑重要的一環(huán)。構(gòu)件運(yùn)輸?shù)馁M(fèi)用主要由構(gòu)件起吊、運(yùn)輸?shù)臋C(jī)械費(fèi)，場地堆放費(fèi)，二次搬運(yùn)費(fèi)等構(gòu)成。目前，在構(gòu)件運(yùn)輸過程中，大型復(fù)雜預(yù)制構(gòu)件運(yùn)輸存在構(gòu)件裝卸混亂、運(yùn)輸路線不合理、沒有專門的運(yùn)輸方案等情況，增加了構(gòu)件運(yùn)輸費(fèi)用。施工現(xiàn)場大量堆放構(gòu)件影響施工操作，降低施工效率。構(gòu)件不合理堆放造成現(xiàn)場吊裝困難，增加二次搬運(yùn)費(fèi)用。

在構(gòu)件的運(yùn)輸階段，應(yīng)根據(jù)預(yù)制構(gòu)件的數(shù)量和尺寸，合理選擇運(yùn)輸機(jī)具。水平構(gòu)件層疊平放運(yùn)輸時，宜在構(gòu)件與剛性擱置點(diǎn)處塞柔性墊片或墊木，層與層間的墊木在同一位置，構(gòu)件的具體疊放情況如圖2所示。構(gòu)件運(yùn)輸裝車時應(yīng)根據(jù)現(xiàn)場施工實際情況分類進(jìn)行，以避免現(xiàn)場堆放混亂。

現(xiàn)場多層碼垛存放構(gòu)件時，層與層應(yīng)墊平，各層墊塊或方木上下對齊。水平分層堆放時，應(yīng)分型號碼垛，預(yù)制樓板和預(yù)制樓梯每垛不宜超過6塊；構(gòu)件堆放情況如圖3所示。堆放方案的合理設(shè)計可降低構(gòu)件堆放成本，構(gòu)件合理擺放可減少吊裝使用頻率與二次搬運(yùn)費(fèi)。

圖2 構(gòu)件運(yùn)輸疊放

圖3 構(gòu)件現(xiàn)場堆放

2 基于BIM＋RFID技術(shù)的PC構(gòu)件管理應(yīng)用

2.1 基于BIM＋RFID技術(shù)的PC構(gòu)件管理框架

BIM模型是構(gòu)件信息的載體，但不能記錄構(gòu)件的狀態(tài)信息，而RFID技術(shù)可以實現(xiàn)構(gòu)件從成品、運(yùn)輸、存儲等環(huán)節(jié)的實時監(jiān)控。基于BIM與RFID技術(shù)的PC構(gòu)件管理系統(tǒng)（圖4），以BIM模型數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，將不同階段的構(gòu)件信息寫入RFID數(shù)據(jù)庫中，并將定位與進(jìn)度屬性與BIM模型相匹配。通過RFID實時跟蹤信息，明確構(gòu)件位置與進(jìn)度，對建筑構(gòu)件實施動態(tài)進(jìn)度管理。

圖4 基于BIM與RFID技術(shù)的PC構(gòu)件管理系統(tǒng)

2.2 信息采集交互處理階段

在BIM中確定每個構(gòu)件的屬性信息及計劃進(jìn)度，并將其錄入BIM的構(gòu)件數(shù)據(jù)庫中，交付生產(chǎn)前將構(gòu)件屬性信息和計劃進(jìn)度錄入RFID標(biāo)簽。

通過掃描RFID標(biāo)簽，實時采集構(gòu)件狀態(tài)、進(jìn)度信息及相關(guān)管理人員等信息，同時將RFID數(shù)據(jù)庫和BIM數(shù)據(jù)庫中的信息進(jìn)行實時交互，生成符合BIM數(shù)據(jù)庫要求的數(shù)據(jù)，并上傳至BIM數(shù)據(jù)庫。

2.3 信息提取分析階段

BIM集成了每個預(yù)制構(gòu)件的基本屬性信息，計劃進(jìn)度與實際進(jìn)度信息，實時掌控構(gòu)件的實施情況。通過計劃進(jìn)度與實際進(jìn)度查詢對比，對不同狀態(tài)點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)度分析，統(tǒng)計構(gòu)件各階段的信息或構(gòu)件某一時間點(diǎn)實際狀態(tài)，計算構(gòu)件在各狀態(tài)臨界點(diǎn)的計劃時間與實際時間差值。若出現(xiàn)構(gòu)件延遲運(yùn)送，則將延遲構(gòu)件的相關(guān)信息進(jìn)行反饋，進(jìn)而及時調(diào)整構(gòu)件運(yùn)輸方案，保證構(gòu)件的準(zhǔn)確運(yùn)輸。

3 PC構(gòu)件成本優(yōu)化模型

3.1 PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化數(shù)學(xué)模型

為實現(xiàn)PC構(gòu)件運(yùn)輸成本最優(yōu)化，研究時擬從構(gòu)件廠向多個施工工地實施運(yùn)輸任務(wù)，通過合理安排運(yùn)輸車輛的運(yùn)輸路徑，使所求目標(biāo)函數(shù)得到最優(yōu)解，在滿足約束條件的情況下，使運(yùn)輸車輛的數(shù)量最少以及運(yùn)輸成本最低。數(shù)學(xué)模型及其限制條件如下：

其中：f1為構(gòu)件運(yùn)輸成本最小值；f2為運(yùn)輸車輛最小值；K為預(yù)制構(gòu)件從構(gòu)件廠到施工工地所需的運(yùn)輸車輛數(shù)量；Cij為從施工工地到施工工地的運(yùn)輸成本；P1為懲罰函數(shù)；Hi為配送車輛到達(dá)的時間；Ti為配送車輛卸載貨物的時間；xijk在配送車輛從施工工地i到施工工地j時等于1，否則等于0；ri為施工工地i的配送量；R為配送車輛的運(yùn)載能力；yik在施工工地i的運(yùn)輸任務(wù)由運(yùn)輸車輛k運(yùn)輸時等于1，否則等于0；t為車輛運(yùn)輸時間；wi為車輛現(xiàn)場停留時間；TEi為開始接收時間，TLi為結(jié)束接收時間，[TEi,TLi]為施工工地的接收時間窗；懲罰函數(shù)P1表示配送車輛在之前到達(dá)或之后到達(dá)均有處罰，其設(shè)定如下：

其中，ai、bi均為懲罰系數(shù)。

運(yùn)用MATLAB軟件對模型進(jìn)行求解，在可行域得到最優(yōu)解，即構(gòu)件成本最優(yōu)。

3.2 改進(jìn)混合蟻群算法

改進(jìn)混合蟻群算法是蟻群算法和遺傳算法的融合，先根據(jù)不同適應(yīng)度函數(shù)利用遺傳算法生成信息素分布，再在一定初始信息素分布的情況下，充分利用蟻群算法并行性、正反饋性、求解精度效率高的特點(diǎn)，快速求得多目標(biāo)優(yōu)化問題最優(yōu)解。

3.2.1 信息素初始值設(shè)置

根據(jù)遺傳算法得到最優(yōu)解，選擇適應(yīng)度較高的n個個體組成一個矩陣T。假設(shè)節(jié)點(diǎn)數(shù)目最大個體長度為m，則n個個體構(gòu)成的矩陣T的維數(shù)為m×n。計算在T中每2個節(jié)點(diǎn)連接τijk中出現(xiàn)的次數(shù)，將τij/(2n)作為初始信息素矩陣中Sij＝Sji的值，對于沒有出現(xiàn)的連接，其對應(yīng)的初始信息素值設(shè)為0。

生成一定的路徑信息素后，為了增加算法的探索，避免算法過早收斂，采用最大-最小蟻群（MMAS）系統(tǒng)算法把各路徑信息素初始值設(shè)置為最大值Smax，通過遺傳算法得到一定路徑信息素，信息素初始值設(shè)置為：

其中，SC為信息素常數(shù)，相當(dāng)于MMAS算法中的Smin；SG是遺傳算法求解出的最優(yōu)解所轉(zhuǎn)換的信息素值[9]。

3.2.2 信息素更新模型

采用蟻周模型進(jìn)行信息素更新，即一周中只有最短路徑的螞蟻才進(jìn)行信息素修改增加，而所有路徑的軌跡更新方程為：

其中：Sij(t)為路徑（i, j）在t時刻的信息素軌跡強(qiáng)度；(t)為螞蟻k在路徑（i, j）上留下的單位長度軌跡信息素數(shù)量；ρ表示軌跡的持久性，0≤ρ＜1，將（1－ρ）理解為軌跡衰減度。

在改進(jìn)算法中，MMAS[10]算法較標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法（AS）有以下改進(jìn)：

1）為使算法在初始階段進(jìn)行更多的探索，將信息素軌跡初始化設(shè)置為最大值Smax。

2）完成一次迭代后，只最優(yōu)解所在路徑信息素修改增加，與AS模型調(diào)整相似。

3）為避免搜索停滯，將各路徑的信息素軌跡強(qiáng)度限制在[Smin,Smax]，超出范圍的被強(qiáng)行設(shè)定為Smin或Smax，從以往的試驗結(jié)果[11]可得，MMAS算法在防止過早停滯方面較AS算法有較大改進(jìn)。

改進(jìn)混合蟻群算法是求解多目標(biāo)問題的一種有效方法，將其應(yīng)用到PC構(gòu)件運(yùn)輸管理中，可以有效優(yōu)化運(yùn)輸路徑。結(jié)合BIM和RFID技術(shù)，實現(xiàn)對PC構(gòu)件運(yùn)輸路徑動態(tài)控制，節(jié)約運(yùn)輸路徑成本。

4 裝配式PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化技術(shù)案例分析

青島市西海岸某裝配式高層住宅項目，總建筑面積201 800 m2，裝配式預(yù)制構(gòu)件應(yīng)用量較大，通過對其中某一建筑物BIM模型拆分得出該建筑物初始的需求量，單層構(gòu)件進(jìn)場數(shù)量約為540塊，單層工期7～9 d。其余建筑需求量均可通過模型拆分算得。預(yù)制構(gòu)件廠需要對7個施工工地進(jìn)行配送工作，規(guī)定每個施工工地的需求量不大于車輛的運(yùn)載量，對一定時間段內(nèi)的7個施工工地實施一次完整的構(gòu)件運(yùn)輸任務(wù)。

4.1 成本優(yōu)化方案的運(yùn)用

該優(yōu)化方案以施工現(xiàn)場供需平衡為導(dǎo)向，制定良好的供求計劃和存儲計劃，合理安排車輛運(yùn)輸，降低運(yùn)輸成本和現(xiàn)場構(gòu)件存儲成本。

將優(yōu)化方案運(yùn)用到該案例中，以現(xiàn)場供需計劃為主，分批次進(jìn)行運(yùn)輸，合理選擇車輛的數(shù)量及行駛路線，運(yùn)輸與存儲總成本為43 334.90元；若構(gòu)件一次性運(yùn)輸量超過需求量1倍，運(yùn)輸成本雖然有所降低，但現(xiàn)場存儲成本增加約7%。

4.2 PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化求解

根據(jù)BIM信息模型，獲取PC構(gòu)件運(yùn)輸成本優(yōu)化模型的基本參數(shù)，并代入改進(jìn)混合蟻群算法中，通過MATLAB軟件求解，構(gòu)件廠共有3種車型可以選擇，每種車型不超過7輛，根據(jù)此情況，將求解過程分為3組，分別為A、B、C這3種不同車型的2～7輛車的運(yùn)輸成本。根據(jù)以上計算，將各個車型計算數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，如表1～表3所示。

表1 車型A計算數(shù)據(jù)

表2 車型B計算數(shù)據(jù)

根據(jù)表中數(shù)據(jù)，繪制3種車型運(yùn)輸成本折線圖（圖5），根據(jù)折線圖可以得出若選用A車型，則選擇運(yùn)輸車輛為4輛的時候運(yùn)輸成本最優(yōu)，最優(yōu)運(yùn)輸成本為39 334.90元；若選用B車型，則選擇車輛為2輛的時候運(yùn)輸成本最優(yōu)，最優(yōu)運(yùn)輸成本為45 983.02元；若選用C車型，則選擇車輛為3輛的時候運(yùn)輸成本最優(yōu)，最優(yōu)運(yùn)輸成本為43 473.09元。綜上分析，構(gòu)件廠應(yīng)選用A車型4輛車。

表3 車型C計算數(shù)據(jù)

圖5 運(yùn)輸成本折線圖

4.3 改進(jìn)混合蟻群算法對比

為了檢驗改進(jìn)蟻群算法在路徑優(yōu)化上更有優(yōu)勢，以選用車型A情況為例進(jìn)行計算，把計算得到的最優(yōu)運(yùn)輸成本與標(biāo)準(zhǔn)蟻群算法（AS）進(jìn)行對比，其對比結(jié)果如表4所示。

表4 AS算法與改進(jìn)混合蟻群算法計算數(shù)據(jù)對比

通過表4可以看出，以A車型為例，不論選用的車輛數(shù)為多少，改進(jìn)混合蟻群算法所得的運(yùn)輸成本都不大于AS算法所得的運(yùn)輸成本。

結(jié)果表明：改進(jìn)混合蟻群算法在車輛運(yùn)輸成本優(yōu)化中比其他算法具有更大優(yōu)勢，為預(yù)制構(gòu)件廠在車輛的選型和數(shù)量決策上提供了有效的解決方案。

5 結(jié)語

本文以施工實際需求的裝配式建筑預(yù)制構(gòu)件成本為主線，在分析PC構(gòu)件成本因素的基礎(chǔ)上提出運(yùn)輸成本優(yōu)化模型，借助BIM＋RFID技術(shù)實現(xiàn)對PC構(gòu)件成本的動態(tài)控制，并將模型運(yùn)用于實際工程中。本文的主要結(jié)論如下：

1）BIM與RFID結(jié)合能夠更好地實現(xiàn)信息接收、傳遞以及反饋，保證了構(gòu)件信息快速準(zhǔn)確采集、傳輸和分析利用。

2）改進(jìn)混合蟻群算法是求解多目標(biāo)問題的一種有效方法。將其應(yīng)用到PC構(gòu)件運(yùn)輸管理中，可以有效優(yōu)化運(yùn)輸路徑[12]。

3）以青島市西海岸項目為例，運(yùn)用AS算法和改進(jìn)混合蟻群算法對其運(yùn)輸成本進(jìn)行計算，通過結(jié)果對比，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)混合蟻群算法較AS算法運(yùn)算成本降低約5%，證明改進(jìn)混合蟻群算法在車輛運(yùn)輸成本的優(yōu)化上具有更大優(yōu)勢。