裝配式住宅建筑預制構件施工現場調度優化研究
——以西安市某裝配式建筑住宅群為例*

王鑫 婁鍇倫 李鑫 曹佳偉

(1.中鐵十二局集團建筑安裝工程有限公司，山西 太原 030000；2.西安理工大學土木建筑工程學院，陜西 西安 710048)

0 引言

裝配式建筑[1]作為一種新型的建造方式，以其“四節一環保”的獨特優勢與國家對建筑業的可持續發展理念不謀而合，也是實現建筑工業化的必經之路[2]。與傳統施工方式相比，該新型建造方式具有施工周期短、環境污染小、建造垃圾少等優勢。因此，在當前全球“低碳”的發展背景下，裝配式建筑正在逐漸成為我國建筑行業的未來發展方向[3]。

預制構件是裝配式建筑最重要的組成部分，其在工廠進行生產、加工，并由構件廠配送至施工現場，隨后施工單位對構件進行裝配，最終形成完整的裝配式建筑[4]。裝配式預制構件體積與重量均較大，因此，運輸較為困難，現場堆放場地受限，且一旦預制構件沒有按時到達施工場地，對施工進度影響極大，將會導致窩工現象。因此，施工單位需要格外注重構件需求方案的制訂，明確構件需求情況，及時與構件廠進行溝通，避免因構件未按時到達而導致工期延誤。

當前，裝配式建筑[5]相關領域得到了許多學者的關注，并開展了大量研究。田寶峰等[6]從存儲空間受限的特定場景切入，研究一類資源約束型項目調度和材料采購的集成優化問題，旨在獲得擁有最小成本的活動調度計劃和材料采購方案。汪和平等[7]設計了一種雙層規劃調度模型，分別針對生產廠和各工地之間構件配送的客戶分配問題及車輛調度問題進行優化，研究成果能有效實現預制構件配送成本的優化，具有一定的理論與實踐價值。尹靜等[8]構建了以準時交付和流程時間為目標的預制構件生產運輸協同調度模型，并設計了改進的遺傳算法進行求解，致力于改善預制構件的生產調度和運輸管理，提高兩者協同效率。謝琳琳等[9]研發了基于“BIM+數字孿生技術”的裝配式建筑調度智能化管理平臺，該平臺可有效應對項目調度過程中不確定性因素的動態干擾，提高裝配式建筑調度的自主性、預測性與智能性。

綜上所述，針對裝配式建筑預制構件的調度問題，當前眾多研究人員從不同視角開展了相關研究并取得一些建設性成果。然而，在現有的研究中，關于裝配式建筑預制構件施工現場構件調度的研究相對較少。因此，本研究以裝配式住宅建筑為研究對象，聚焦裝配式預制構件的施工現場，研究內容主要包括三個方面：①編制預制構件需求方案，明確施工現場調度需求；②以施工現場塔吊實際吊裝情況為基礎，將塔吊吊裝過程簡化為旅行商問題，對塔吊經過若干個構件堆場的方式進行規劃，構建以塔吊運行時間最短為目標的數學模型；③以具體某天的構件需求情況為基礎，進行塔吊調度方案的求解，最終給出裝配式住宅建筑施工現場現場調度提升對策。

1 基于BIM的預制構件采購管理

1.1 基于BIM的構件工程量計算

本研究以西安市某裝配式建筑住宅群為例，首先統計單體樓預制構件數量，按照需要裝配的樓層依次統計每種構件類型，得到單棟樓的構件明細表，然后在此基礎上進行匯總整合，通過對單體樓構件量拓展，因同類型的樓層采取相同的構件數量，最終得到群樓的預制構件工程量。根據上述工程量統計思路，西安市某裝配式建筑住宅群(1#樓～13#樓)預制構件明細見表1。

表1 西安市某裝配式建筑住宅群(1#樓～13#樓)預制構件明細

1.2 施工進度計劃控制

BIM 4D可以將三維信息模型文件與施工進度信息文件相互關聯，實現施工進度的控制協調。BIM 4D模型包括兩大核心，一是三維模型，二是將進度計劃與三維模型鏈接，從而進行施工模擬，保證施工現場管理與進度計劃的一致性。

在三維信息模型和進度計劃完成的基礎上，運用BIM 4D相關軟件，將模型中的建筑構件與施工進度計劃的任務匹配及關聯，實現BIM 4D施工模型的創建。BIM 4D模型構建流程如圖1所示。

圖1 BIM 4D模型構建流程

1.3 群樓物資采購計劃管理

在BIM 5D軟件中，將進度與工作任務鏈接后，為每項工作設置所需的構件種類與數量，軟件即可自動匹配對應時間的工作，并統計對應時間所需要的構件數量，為后續塔吊現場調度打下基礎。西安市某裝配式建筑住宅群5棟單體住宅樓單日需求計劃見表2。

表2 西安市某裝配式建筑住宅樓群5棟單體住宅樓單日需求計劃

在明確每日構件需求之后，施工方按照需求情況編制需求方案，提前1周提供給構件生產廠家，廠家進行排班生產，保證構件能夠按時到達施工現場，不發生工期延誤現象。

2 預制構件智能調度模型

2.1 構件調度問題描述

“調度”是一個從明確構件需求到實現成功吊裝的完整邏輯鏈，包括“調”和“度”兩個階段。“調”是指明確構件需求，將需求情況提交給生產單位，并將構件運輸至現場；“度”是指在施工現場進行構件吊裝的過程。本文主要對施工現場的調度情況進行研究，包括明確構件需求和現場塔吊實際吊裝，不考慮預制構件的生產和施工場外運輸的過程。

當存在多個物料存放處和需求處時，塔吊的調度問題可以簡化為一個典型的“旅行商問題”。將需求處和存放處當作旅行商(吊鉤)經過的一個個城市，求解出旅行商完成所有運輸任務的最短時間，以及該方案下的具體實施步驟。塔吊調度示意圖如圖2所示。

圖2 塔吊調度示意圖

2.2 模型假設與參數設置

2.2.1 模型假設

(1)主要考慮裝配式預制構件的吊裝情況，不考慮混凝土、木楞、鋼筋等其他物料的吊裝。

(2)假設塔吊每次僅運輸一種構件，且該構件每日的需求量可以一次完成，即對于同一部位的同一需求構件不需要二次運輸。

2.2.2 參數設置

(1)i：第i個構件堆場，i∈{1，2，…，I}。

(2)j：第j個構件需求位置，j∈{1，2，…，J}。

(3)m：第m種預制構件，m∈{1，2，…，M}。

(4)s：第s次運輸，s∈{1，2，…，S}。吊鉤從第i個構件堆場到達第j個需求處，再從該需求處到達下一個構件堆場為一次完整的運輸。

(5)P0：吊鉤的初始位置。

(6)P1：吊鉤到達的第一個構件堆場的位置。

(7)Ti，j：從構件堆場i到達構件需求處j吊鉤所運行的時間，Ti，j=Tj，i。

(8)Tloading：構件一次裝載所需要的時間。

(9)Tunloading：構件一次卸載所需要的時間。

2.2.3 決策變量

(1)am，s∈{0，1}，第s次運輸的是否是構件m。

(2)bi，s∈{0，1}，第s次運輸是否由第i個構件堆場起始。

(3)ci，s∈{0，1}，第s次運輸的需求處是否是i。

(4)di，m∈{0，1}，第i個堆場是否堆有構件m。

(5)ej，m∈{0，1}，第j個需求處是否需要構件m。

(6)fs，i∈{0，1}，第s次運輸是否返回第i個構件堆場，準備開始下一次運輸。

2.3 調度目標與智能化設計

2.3.1 吊鉤運行時間計算

在構建調度模型前，需要對塔吊運行時間的計算方式進行明確。吊鉤在一次運行中的軌跡可以分為三個部分：吊臂旋轉帶動吊鉤而進行的切向運動；吊臂在吊鉤上前后移動而進行的徑向運動；吊鉤到達物料存儲處與需求處而進行的豎向運動。

2.3.2 目標函數

塔吊調度的總時間由三個部分組成，分別是：吊鉤從當前位置移動到第1個構件堆場的時間、僅考慮吊鉤裝載并從堆場到達需求處的時間、僅考慮吊鉤卸載并從需求處到達下一個堆場的時間，在此基礎上分別構建求解模型。

(1)吊鉤從當前位置移動到第1個堆場的時間。這一部分的時間T1依據輸入的初始吊鉤位置坐標，待明確初始構件堆場坐標之后，根據式(1)計算即可，公式如下

(1)

(2)僅考慮吊鉤裝載并從堆場到達需求處的時間。對于第s次的運輸，該部分的時間必須滿足5項約束條件：①第s次運輸的是構件m，即am，s=1；②第s次的初始構件堆場是i，即bi，s=1；③第i個堆場中有構件m，即di，m=1；④第s次運輸的構件需求處是j，即cj，s=1；⑤第j個需求處需要構件m，即ej，m=1。

因此，該部分的總時間T2公式如下

(2)

式中，T2表示吊鉤裝載后從堆場到達需求處的時間。

(3)僅考慮吊鉤卸載并從需求處到達下一個堆場的時間。對于第s次的運輸，該部分的時間必須滿足三項約束條件：①第s次運輸的需求處為j，即ci，s=1；②第s次運輸返回的堆場是i，即fs，i=1；③第i個堆場中有構件m，即di，m=1。

因此，該部分的總時間T3公式如下

(3)

式中，T3表示吊鉤卸載后從需求處到達下一個堆場的時間。

(4)塔吊調度總時間的目標函數。綜上所述，塔吊運行總時間Ttotal公式如下

Ttotal=T1+T2+T3

(4)

2.3.3 約束條件

(1)對?s∈{1，2，…，S}，公式如下

(5)

(2)對?s∈{1，2，…，S-1}，i∈{1，2，…，I}，公式如下

fs，i=bi，s+1

(6)

3 基于遺傳算法的預制構件調度路徑優化研究

3.1 調度目標與智能化設計

遺傳算法于1967年由美國教授Holland首次提出，是一種以達爾文進化論為基礎，對自然界中優勝劣汰、適者生存情況進行仿真的智能算法[10]。其主要包含如下步驟：

(1)初始化種群。設置進化代數計數器，隨機生成若干個個體作為初始種群。

(2)個體評價。計算初始種群中個體的適應度。

(3)選擇操作。將選擇算子作用于種群，按照一定的規則選擇優良個體遺傳到下一代。

(4)交叉操作。將一定的交叉規則作用于成對的個體，交換染色體中的部分基因，生成新的個體。

(5)變異操作。使染色體中的部分基因按照一定的變異規則發生突變，替換為其他的等位基因。

(6)循環操作。計算經過前面流程生成的新個體的適應度，并繼續進行遺傳過程，生成新個體。

(7)終止條件的判斷。當算法操作滿足終止條件時終止計算，將整個進化過程中得到的適應度最大的個體記為最優個體。

3.2 構件調度方案設計

以4#樓為案例進行研究，選取表2所示16個需求處中的6個作為研究對象，考慮塔吊對預制構件的調度工作，塔吊坐標為(33.1，28.9，15)，塔吊運行垂直速度Vv=136m/min，徑向速度Vr=60m/min，回轉角速度Va=0.5 rad/min。物料臨時堆場坐標信息見表3。

表3 物料臨時堆場坐標信息

3.3 構件調度路徑優化求解

①染色體編碼。傳統的二進制編碼形式只能用以表示工作之間是否進行搭接，無法描述具體的搭接情況，因此本研究采用實數編碼方式進行求解。

②生成初始種群。根據模型要求與約束條件，生成100個個體作為初始種群。

③交叉算子。交叉操作選擇匹配交叉，即選定兩個個體同一位置的基因進行交換生成新個體。

④交叉與變異算子。進行變異操作時隨機選擇基因上的若干點位，使點位上的基因發生突變，生成新個體。

4 預制構件智能調度模型求解與優化對策

4.1 塔吊模型方案求解

在模型建成后，對算法中的參數進行設置，設置種群個數為100，最大遺傳代數為100，交叉概率為0.8，變異概率為0.2，塔吊最優調度方案見表4。

表4 塔吊最優調度方案

塔吊適應度進化曲線如圖3所示。塔吊優化結果為30.82min，由于本研究僅選取了6個需求處，相比初始種群僅實現了約10min的優化。若對全部需求處進行方案優化，則結果將更為理想。

圖3 塔吊適應度進化曲線

4.2 預制構件施工現場調度優化對策

(1)創新施工現場調度優化方式。現場調度是以BIM模型為基礎，以預制構件深化設計為支撐，以BIM進度計劃編制為前提，以塔吊現場調度為實際工作的完整的邏輯階段。EPC項目管理模式使得設計過程成為整個項目全生命周期的重要環節，這要求工程人員，尤其是參與裝配式項目的工作人員必須改變傳統的思維模式。

(2)提高塔吊工作人員工作效率。塔吊運轉效率由塔吊的選型和布置情況、塔吊的調度方案、工作人員的工作效率三個方面的因素共同決定。因此，提升塔吊工作人員工作效率是提高塔吊工作效率的重要思路與方法，可以通過聘用經驗豐富的工作人員、設置獎金激勵方式、對操作人員進行定期培訓等方式得以提高。

(3)加強智慧工地智能系統建設。智慧工地是通過信息化手段，圍繞施工現場的施工行為與管理過程，建立互聯協同、智能生產、科學管理的施工項目信息化生態圈，并將此數據在虛擬現實環境下與物聯網采集到的工程信息進行數據挖掘分析，實現工程施工可視化智能管理，以提高工程管理信息化水平，從而逐步實現綠色建造和生態建造。

(4)形成應急預案編制體制機制。安全生產是企業生存的前提和條件，避免生產安全事故的發生是現代企業追求的目標。編制應急預案的目的是在發生事故時能以最快的速度發揮最大的效能，有序實施救援，達到盡快控制事態發展，降低事故造成的危害，使任何可能引起的緊急情況不擴大，并盡可能地排除，以減少緊急事件對人員、財產和環境的不利影響或危害。

5 結語

本文對裝配式住宅建筑預制構件施工現場調度過程進行研究，利用BIM技術進行裝配式住宅建筑深化設計，得到預制構件供應需求量，最終確定預制構件需求計劃。在此基礎上，構建裝配式住宅建筑預制構件智能調度模型，通過引入改進遺傳算法，對預制構件施工現場調度關鍵環節進行優化與求解。基于此，以西安市某裝配式建筑住宅群項目為例進行實證分析，驗證了該模型在預制構件現場調度中的科學性、合理性與高效性，并提出了裝配式住宅建筑施工現場調配提升對策。