基于BIM的某混凝土重力壩通倉澆筑排序優化研究

摘 要：混凝土重力壩施工受諸多因素的影響，倉面的合理安排對總工期影響非常大。為尋求復雜約束條件下的最優工期，將BIM技術和希爾排序聯合應用于大壩倉面計劃可視化模擬中。構建大壩BIM模型，對其進行分層，建立以分層壩塊排序為變量，以澆筑強度、豎向澆筑間歇時間、橫向澆筑間歇時間、最大相鄰高差、度汛規則等為約束條件，應用希爾排序求解該多約束條件下倉面澆筑方案的最優解，并利用Revit API接口，基于. Net框架和C#語言開發計算機程序，實現倉面優化排序過程的可視化仿真。工程應用表明，程序能快速得到不同約束條件下倉面最優的排序和總工期，成果對機械配備等具有指導意義，可推廣至類似工程中使用。

關鍵詞：混凝土壩；通倉澆筑；倉面優化排序；希爾排序；可視化模擬

中圖分類號：TV512 文獻標識碼：A 文章編號：1001-9235（2024）10-0108-06

BIM-based Optimization of Placing Sequencing of A Concrete Gravity DamXU Xiaofeng， YU Hong， JIANG Kaiyun

（Zhejiang Design Institute of Water Conservancy & Hydroelectric Power Co.， Ltd， Hangzhou 310002， China）

Abstract： The construction of concrete gravity dams is subject to various factors， of which the rational arrangement of the placing face significantly impacts the total duration. To seek an ideal duration under a variety of limitations， the BIM technology and Shell's sort are jointly applied in the visual simulation of the dam placement plan. A dam BIM model is built and stratified. The stratified dam block sequences are taken as the variable， and the placing intensity， vertical placing interval time， transverse placing interval time， maximum adjacent height difference， and flood control rule as constraints. The Shell's sort is then applied to find the optimal solution of the placing scheme under those constraints， a computer program was developed by the Revit API interface based on . Net framework and C# language. The visual simulation of the concrete-placement optimization sequencing process was achieved. According to the engineering application， the program can quickly obtain the optimal placing sequencing and total duration under different constraints. The finding is of great significance in guiding the mechanical equipment and can be applied to similar projects.

Keywords： concrete dam; placing; concrete-placement optimization sequencing; Shell's sort; visual simulation

混凝土重力壩是水利水電工程中一種常見壩型，大型混凝土壩的施工組織往往非常復雜，其澆筑一般具有工程量大、工期短、強度高等特點［1-4］。壩體一般被垂直于壩軸線的橫縫和平行于壩軸線的縱縫劃分成許多壩塊進行分倉澆筑，而各澆筑塊間的分縫往往是質量薄弱環節。隨著大體積混凝土溫控手段及施工機械化程度的提高，施工縫相對較少的通倉澆筑方法被普遍采用。通倉澆筑法不設置縱縫，混凝土按整個壩段分層連續澆筑，便于大規模機械化施工，各澆筑倉面的排序是大壩施工過程的直接反映，決定了大壩的總工期，關系到施工資源的配置，直接影響到截流時間、度汛方式、移民進度及改擴建道橋的施工時間，是施工組織設計的關鍵問題［5］。

在混凝土壩施工過程的計算機模擬中，常用的倉面排序大致分為靜態法和動態法［6］。前者主要包括人工指定、優先算法［7］、權重法［8］、目標優化［4］等，后者主要包括搜索算法、基于準備工作模擬的倉面排序法、基于灰色關聯和證據推理的倉面排序法［5］、基于模糊規則的跳倉排序法［9］等。上述排序方法，大多根據已有經驗或基于對壩塊屬性值的數學分析來制定跳倉排序規則，無法滿足特定度汛規則下的施工組織［10］，且成果存在可視化程度低、靈活性差、現場不易響應等問題。近年來，BIM技術因其具有協同性、可視化等優點被廣泛應用于水利水電設計項目［11］，基于BIM的二次開發也成為實現正向勘察設計的重要手段［12-13］。

針對上述問題，本文應用BIM的三維可視化引擎和希爾排序，構建符合現場實際、操作便捷的倉面優化排序方法。首先，構建分區、分壩段的大壩BIM模型，并基于Dynamo對模型進行批量分倉和屬性參數賦予。隨后，梳理澆筑的約束條件，并基于希爾排序尋找倉面澆筑最優方案的數學模型。最后，開發Revit插件程序，實現倉面自動優化排序的可視化操作和模擬，直觀、動態地反映不同時期大壩的澆筑過程?；谀M結果，可得到最優的排序方案、總工期、各壩塊澆筑耗時和澆筑時空分布等成果，對施工具有較好的指導意義。

1 BIM模型建立

忽略廊道、電梯井和泄洪洞周邊不同混凝土標號的結構細節，通過拉伸、放樣、空心裁剪等命令分壩段創建大壩上游面、壩體、下游面、墊層和溢流面的BIM模型。完成大壩BIM模型創建后，根據溫控要求及現場各壩段的實際情況，指定圖1所示的預設切割平面，利用Dynamo可視化編程插件對各壩段的分區模型進行循環切割，給定預設族樣板，過程中對切割形成的壩塊進行批量命名，同時，賦予材質和屬性名稱并在項目空間中創建相應的族實例。

族的命名規則見圖2，其中，第1位為壩段前綴K；第2、3位為數字，代表壩段編號；第4位為字母，代表大壩分區，C、U、T、D、Y分別代表上游面混凝土、壩體混凝土、下游面混凝土、墊層混凝土、溢流面混凝土。

2 倉面優化排序方法

2. 1 建立倉面排序數學模型

澆筑倉面優化模型是為計算機仿真服務的，須將各種約束條件規范化并抽象成為嚴格的澆筑倉面優化條件，便于建立數學模型并編制程序［14］。通過對重力壩施工過程和倉面排序原理分析，結合文獻［4-5，14］，同時，考慮度汛、外部影響因素等實際需求。采用通倉澆筑，即同壩段、同高程分塊的上游面、壩體、下游面、墊層、周邊混凝土等同時澆筑，溢流面混凝土最后澆筑，將大壩的倉面定義為質點，目標函數見式（1）：

opt（T）= f（S） （1）式中：T為總工期；S為最優倉面澆筑順序集合。

式中：H為倉面底高程；i為壩段；j為層號；t為時間；V為體積；IB，t為t時刻的澆筑強度。

轉移方程見式（3）：

H（i，j）=H（i，j- 1）+ΔH（i，j）

（3）式中：H（i，j）為第i壩段第 j層澆筑倉面的高程；ΔH（i，j）為該澆筑層的厚度。

約束條件見式（4）。同時，結合江浙地區實際將汛期分為梅汛期和臺汛期，約定溢流壩段僅在滿足梅汛期來臨前IDT1高于控制高程IDH1和臺汛來臨前IDT2高于控制高程IDH2時方能全壩段澆筑；若不滿足梅汛控制高程，則溢流壩段在整個汛期停止澆筑；若滿足梅汛控制高程而不滿足臺汛控制高程，則溢流壩段在臺汛期停止澆筑。

ìI i，j，t = 0

式中：IA為包含高程約束IH、時間約束IT以及人工指定約束IR的倉面選擇約束；IH包含最大相鄰壩段高差限制ImaxΔH（取為12 m）、度汛時溢流壩段控制高程IDH（n n為1和2時分別對應梅汛期和臺汛期，當溢流段無法在梅汛、臺汛期施工時，解除溢流壩段及與兩端交接壩段ImaxΔH=12 m的約束限制）；IT包括澆筑起始時間IS、同高程相鄰倉面受立模影響的橫向間歇時間IΔUT、下層混凝土養護固化及散熱的豎向間歇時間IΔVT、度汛控制時間IDT（n n=1，2，3）、為適應異常天氣等特殊時期而人工指定的暫停澆筑起止時間IRT（n n=1或2）、為適應灌漿或設備安裝而人工指定的某倉特定澆筑時間IRST；Hmax為壩頂高程；IBmax為最大混凝土澆筑強度。倉面優化排序的問題即轉化為符合約束條件和初始方程，通過轉移方程求解最優解的數學問題。

2. 2 希爾排序理論及應用

希爾排序是改進的直接插入排序算法，又稱縮小增量排序，由D. L. Shell提出［15］?；驹硎侨∫粋€小于排序元素個數m的整數d作為第一個增量1 ，每相距d1個（一般取為m2）長度的元素分為一組，將數組全部分組。先在各組內進行插入排序，第一輪排序過后每組第一個元素一次放置，接下來是第二組的元素，以此類推。然后，取第二個增量d <d2 1，

按照步長為d進行分組和排序，直到增量減少到12 ，即di= 1，此時，所有元素在同一個組內進行排序。

因希爾排序具有比直接插入排序更快的排序速度及更少的數據移動量，故將其用于實現程序的核心部分。首先，找到高程最低、澆筑耗時最長的壩塊作為第一個澆筑的壩塊。然后將滿足式（4）約束條件，可通過式（3）轉移方程的通倉澆筑面隊列視為希爾排序隊列的元素，以m2、m4、m8…1作為步長序列，獲取不同方案希爾排序的結果，以總工期最優作為排序成果，將希爾排序作為實現數學模型的算法。

2. 3 倉面優化排序方法

根據數學模型的基本含義，倉面排序方法見圖3，主要包括以下8個步驟。

步驟一 讀取分區、切塊后BIM模型的數據信息，包括模型ID、族名稱、分區代號、各澆筑塊的體積、壩塊底高程、壩塊頂高程、壩塊高度等。

步驟二 累加并計算同壩段、同高程分塊上游面、壩體、下游面、墊層的體積。

步驟三 將步驟一和步驟二相應的數據批量寫入相應族預留的空缺屬性值中。

步驟四 結合壩體結構復雜度、擬配置混凝土生產及運輸機械，預設不同高程處的混凝土澆筑強度文件。

步驟五 輸入橫向間歇時間IΔUH、豎向間歇時間IΔVT、排序起始時間IS、梅汛起始時間IDT1及相應控制高程IDH1、臺汛起始時間IDT2及相應控制高程IDH2、臺汛結束時間IDT3；同時，預設人工指定的暫停澆筑起止時間IRT（n n=1或2）、人工指定某倉特定澆筑時間IRST等約束。

步驟六 對壩塊添加模式、當前時間等排序參數進行初始化，并將基礎壩塊全部加入排序隊列，獲取其中澆筑用時最長的壩塊，作為第一個壩塊進行澆筑。

步驟七 調用希爾排序對除溢流壩塊外、滿足約束條件的通倉澆筑塊進行排序，當出現因度汛而不能全壩段澆筑的情況（即溢流壩段預留缺口）時，取消溢流壩段與其相鄰壩段ImaxΔH=12 m的約束。待普通壩塊排序完成后，即可進入溢流壩塊的排序。完成排序后，復核成果是否滿足總工期要求，若不滿足，則回到步驟四、五，若滿足則進入下一步驟。

步驟八 完成所有倉面排序并滿足總工期要求，將進度計劃、仿真動畫、相關數據列表等結果輸出，通過施工組織手段實現仿真計劃與資源配置的實現。同時，驅動約束條件與排序參數的更新。

3 工程應用

3. 1 工程概況

某大（2）型水利樞紐工程，攔河壩為混凝土重力壩，壩頂高程138 m，最大壩高83 m，壩頂長度265 m，共設有14個壩段，其中，8、9號壩段為溢流壩段，7、10號壩段為壩身泄水孔壩段。大壩墊層厚度2 m；上游面80 m以上直立，以下壩坡1. 0∶0. 2；下游面斜坡段坡比1. 00∶0. 75。按混凝土分區構建的大壩BIM模型見圖4，混凝土總澆注量約44萬m3，設計總工期32個月。

3. 2 混凝土壩倉面優化排序系統

為解決復雜約束條件下混凝土壩倉面的優化排序，同時，提高排序成果的應用度，基于前述數學模型和希爾排序，利用Revit API接口，基于. Net框架和C#語言開發混凝土倉面優化排序系統。主要有讀取數據、壩塊排序、畫甘特圖、節點面貌、澆筑模擬、視頻生成等模塊，功能結構見圖5。

3. 3 倉面優化排序

采用快速批量切塊方法，對圖4所示的大壩模型進行切分，統計不同高程處大壩混凝土方量。然后，結合總工期要求、擬配置的混凝土機械，參考類似大壩實際施工過程澆筑強度經驗，綜合確定澆筑強度，最小澆筑強度21. 1 m3/h，最大澆筑強度49. 2 m3/h，平均澆筑強度33. 9 m3/h。不同高程混凝土方量及澆筑強度曲線見圖6。

給定澆筑起始時間為2023年1月1日、同高程相鄰倉面受立模影響的橫向間歇時間IΔUH=1 d、下層混凝土養護固化及散熱的豎向間歇時間IΔVT=7 d。根據水文分析，IDT1=4月15日、IDT2=7月15日、IDT3=10月15日，即梅汛期為4月15日至7月15日、臺汛期為7月15日至10月15日。導流采用圍堰一次攔斷河床、汛期由導流洞聯合壩段缺口過流的方式，10年一遇梅汛最大洪峰流量500 m3/s、臺汛設計洪峰流量1 595 m3/s，相應第一個梅、臺汛的控制高程分別為IDH1=79. 70 m、IDH2=85. 40 m，按春節期間暫停施工考慮，給定特定壩塊的指定澆筑時間等約束條件。經計算，在滿足設計總工期的情況下，不同時間段進度計劃面貌見圖7，各年度施工計劃見表1，除溢流壩塊以外的各倉所需的澆筑時間見圖8。

排序成果顯示，施工的第一年主要施工大壩的中下部，第二年大壩基本澆筑至壩頂，第三年為溢流面的收尾工作。可以看出，隨著時間的推移及大壩高度的抬升，年澆筑混凝土量由26. 44萬m3逐步減小至2. 68萬m3，與不同高程大壩混凝土方量呈正向線性相關。一方面是因為運輸、吊裝機械效率隨高程抬升逐步下降，另一方面，隨著高程的增加，分倉增多，且每倉混凝土量逐步減少，年澆筑倉數在施工第二年達到191倉高峰，立模備倉時間對澆筑速度的影響將逐步增大。

圖8表明，各倉澆筑耗時也呈現中間大兩邊小、下部大上部小的規律，與大壩混凝土的空間分布關聯性較強。

依托初步設計階段的大壩BIM模型，通過Dynamo批量切塊獲取分倉方案，通過輸入不同約束參數獲取不同澆筑方案及相應總工期，與傳統施工組織設計相比，可提高約80%的效率，一般在半天內可獲取預設總工期下最優澆筑排序方案。排序成果可為拌合、運輸、吊裝機械及模板的制備提供數據支撐。另外，圖9所示，可給定時間節點查詢澆筑情況，以獲取不同工期節點下的澆筑面貌，同時，系統支持輸出模擬澆筑視頻。上述成果可為施工期精細化建設管理提供有效支撐。

4 結論

以通倉澆筑面排序為變量，以澆筑強度、豎向間歇時間、橫向間歇時間、最大相鄰高差、度汛規則、指定規則等為約束條件，建立倉面優化排序的數學模型，應用希爾排序求解該多約束條件下倉面澆筑方案的最優解，并利用Revit API接口，基于. Net框架和C#語言開發計算機程序，實現倉面優化排序過程仿真的三維可視化。

以某大壩為例，分區構建BIM模型，按施工組織利用Dynamo插件對壩塊進行批量快速切分、命名并賦予材質和屬性名稱，運行排序系統進行倉面優化排序，快速獲得與設計工期相匹配的澆筑強度參數、倉面優化排序集合、形象面貌、間歇時間和暫停施工時間等。

研究成果可為混凝土壩倉面施工組織提供一種精細、科學、直觀的分析手段，對大壩度汛、庫區道橋改擴建和移民、混凝土機械配備具有重要指導意義。

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