裝配式住宅標準化設計對工程造價的影響

摘 要：針對北京地區裝配式住宅建筑工程造價普遍較高的問題，本文研究了裝配式住宅標準化設計對造價的影響。首先，對裝配式住宅造價影響機理進行分析。其次，建立影響關系分析模型，獲取北京地區近期竣工裝配式住宅建筑項目數據，計算影響關系皮爾遜相關系數，完成影響關系分析。最后，結合分析結果，優化裝配式住宅標準化設計。應用優化后的設計思路可以有效降低裝配式住宅建筑工程造價。

關鍵詞：裝配式；標準化設計；造價

中圖分類號：TU 72 " 文獻標志碼：A

目前，由于裝配式建筑造價比現澆房高，因此導致此類建筑在市場內的發展一直受到嚴重制約，過高的造價也有悖于建筑產業發展的初衷[1]。在現階段的裝配式住宅建造過程中，分析設計水平對工程成本的影響，找到影響造價的主要因素，以此降低工程成本，是一項十分重要的工作。

1 影響機理分析

數據分析是解決問題的過程，將已有的裝配式住宅標準化設計水平指標與其工程造價進行有機地結合，旨在掌握標準化設計水平與施工成本間的內在聯系，以此確定影響施工造價成本的關鍵因素。

根據現有的實踐可知，建筑標準化設計對其造價的影響較為直接，下述將從裝配式建筑中的構件生產運輸費用、人工費用和工程建設施工機械費用3個方面出發，分析住宅標準化設計對工程項目造價成本的影響機理。

構件生產運輸費用包括構件組裝成本、生產成本、運輸成本和儲存維護成本等，構件的生產成本與可重復生產率有較為直接的關系[2]。即構件的生產過程涉及構件模板制作及固定、鋼筋制作綁扎和構件吊裝堆放等。構件的可重復生產率越高，模板的周轉率也越高，臺模的需求越少，制造人員可以更容易、更熟練地制造和綁扎鋼筋[3]。同時，在這種條件下，構件生產對吊裝設備的規格要求會進一步降低，堆放將更簡便，對現場周轉性的施工材料可進行二次利用。另外，對一些消耗品來說，相同型號的產品采購費用也較低。因此，對標準化設計的裝配式建筑物來說，較高的重復生產率可以降低構件的生產成本，標準化設計水平越高，即生產中的構件規整度越高，建造中的造價成本越低。

按照上述方式，分析人工費用、工程建設施工機械費用對裝配式建筑施工造價的影響，分析后可以發現，提出的兩種支出費用與裝配式建筑設計水平間存在同樣的反比例關系，即適當地提升標準化設計水平，可以有效降低工程建造、施工中的人工費用以及工程建設施工機械費用。綜合上述分析，繪制標準化設計對裝配式建筑建造過程中各項造價構成的影響示意圖，如圖1所示。

2 裝配式住宅標準化設計對造價影響分析

2.1 建立影響關系分析模型

深度學習神經網絡作為一種新型的數據處理技術，具有能夠應對復雜輸入和特征參數間非線性映射等特點。同時，此方法具有較好的學習能力和輸出方便精確等優點，能有效解決該問題。本文還提出了一種利用神經網絡對數據進行處理的方法[4]。人工神經指的是一種通過模擬人腦思維活動和大腦處理信息過程的數學模型，可以以信息處理的角度為基礎，用數學語言將人腦神經元的活動過程從抽象描述成具體。此算法具有自學習、聯想記憶和快速搜索等特點，能有效地解決復雜的非線性問題。神經就是利用這一機制，進行自學習和自適應，并逐漸地調節和修正神經元連接的權值，從而映射輸入和輸出。簡單結構的神經元模型如圖2所示。

在對造價的影響分析中，輸出結果為裝配式住宅建筑的安裝費用每平方米的造價指標。結合圖2，神經元模型如公式（1）所示。

（1）

式中：θ為神經元內部設定的閾值。當BP神經輸出結果與期望值存在差異時，可以利用公式（2）計算誤差。

（2）

式中：E為輸出結果與期望值間的誤差；dj為期望值；yj為輸出結果。對神經輸入誤差進行調整可以看作是對各層權值進行調整。可采用梯度下降的方法調整權值，以此縮小誤差。將神經網絡劃分為3個層面，分別是輸入層、隱含層和輸出層。其中，輸入層內神經可接收外部信息，而隱含層的內神經可連接輸入層與輸出層，輸出層可輸出與反饋結果[5]。在微觀層次上，每個神經元對應1類激勵函數，其輸出受網絡連接方式、權重大小和激勵函數等因素影響，通過組合和轉換權重，得到輸出結果。

針對各評估指標在輸入特征中的變化幅度差異較大的特點，將采集的原始數據歸一化，保證輸入特征值的均一性和收斂性。采用最大最小標準化的方式，將需要輸入模型中的樣本信號映射到[0，1]，如公式（3）所示。

Xmorm=（x-xmin）/（xmax-xmin） " "（3）

式中：Xmorm為經過均一化處理后得到的數據；xmin為最小值；xmax為最大值；x為原始數據。神經網絡算法的輸出為此模型的學習過程和結果，其中包括各評估指標與成本間的關系以及實際建造的成本與預期建造成本的偏差。

2.2 獲取北京地區近期竣工裝配式住宅建筑項目數據

本文將建筑的工程成本作為一個整體，將建筑的標準化設計定量化為指標數據，每棟已完工的裝配式住宅的工程成本和標準化設計的指標數據都是客觀的和獨一無二的。本文以北京市近期建成的裝配式住宅建設項目為研究對象，對已建成的裝配式住房建設項目數據進行分析，建立基于神經網絡的施工成本預測模型，以此為基礎，提出更符合實際的施工成本預測方法。以北京地區為例，根據裝配式房屋標準化設計水平評估方法，對其進行標準化設計水平評估[6]。對獲取的項目數據，分別從模數協調、建筑單元、平面布局和連接節點等方面進行評價。對評價結果進行聚類分析。以北京地區某地塊建設項目為例，其總規劃用地面積為75825m2，1#～9#為住宅樓，其中1#、2#、4#和8#建筑布局基本相似。結合建筑模數協調標準，能夠對模數協調進行精確評估，基本達到模數數列能調節整個組裝結構與構件間的尺度關系，并且在預制部件組裝的過程中，實現設計、制造和安裝等部門間的配合，因此，評估結果為1.5分。按照房屋的布局，本項目中線對稱，即兩側戶型相同。在本項目單體住宅建筑中充分使用的戶型為一側單元、中間單元和底部三層單元。以上3個單位的建筑面積總和為82%，建筑單元的評估得分為4分。按照上述邏輯評估其他指標。

2.3 影響關系皮爾遜相關系數計算與影響關系分析

針對上述北京地區近期竣工裝配式住宅建筑項目數據及得到的評估結果，計算各評價指標與造價間的皮爾遜相關性系數，如公式（4）所示。

（4）

式中：rxy為評價指標與造價間的皮爾遜相關性系數；xi為評價指標變量；yi為造價變量；n為變量數量；sx和sy為標準分數，rxy的取值在[-1，1]，rxy的絕對值越大，說明相關性越強。當rxy為0時，說明兩個變量不具備相關性；當rxy為正值時，說明兩個變量為正相關；當rxy為負值時，說明兩個變量為負相關。結合實際經驗得出，建筑單元、建筑單體標準化設計得分與工程造價間的皮爾遜相關性系數均為負值，說明存在正相關關系。對工程造價影響較大的前6個評價指標，見表1。

Fscore為影響的重要程度量化數值。結合表1中的數據分析得出，在標準化的裝配式房屋中，設計方案的合理性和建筑物中各預制構件的重復率對建造成本影響很大，提高標準化的預制構件的重復率，可以有效地優化成本，從而達到降低建筑成本的目的。

3 方案設計標準化

在上述內容的基礎上，從裝配式住宅建筑的單元設計入手，對建筑設計方案進行標準化研究。根據工作的實施進展可知，在裝配式單體建筑的建造過程中，提高住宅中“重復使用量最多的基本戶型面積總和”占“建筑總面積”的比例，可以在一定程度上減少裝配式建筑在建造過程中的造價支出。為滿足以上需求，提高此類住宅在建筑設計中的比例，可對具有相同戶型的住宅進行分類，采用模塊化的方式，對建筑單元進行設計、規劃和部署。

在此過程中，根據建筑空間分布，基于功能層面，將住宅內部空間劃分為陽臺、臥室、廚房、書房和衛生間等功能性模塊，其中臥室（主臥）、廚房和客廳為建筑空間中的主要功能區域，因此，可以將這部分空間區域對應的模塊作為標準模塊，在對此部分模塊進行構造的過程中，需要提高設計水平和裝配構件的質量，通過這種方式，使裝配式住宅中的關鍵單元標準化設計達到最優，對建筑空間中的其他模塊來說，包括陽臺和書房等功能模塊（此部分功能模塊也被稱為建筑中的可變模塊），可以根據建筑內部空間的布局，調整對應構件空間尺寸，用這種方式，自由調整裝配式結構建筑建造過程中的模數，確保建筑個性化與標準化的統一設計。如圖3所示。

對同一建筑來說，無論如何調整其平面布局，對應內部空間的基本戶型與單元都是一致的，因此，通過這種方式，可以適當增加上述提出的“重復使用量最多的基本戶型面積總和”占“建筑總面積”比例，以此有效控制并降低建筑工程總造價。

除上述提出的方式，還可以適當增加建筑內同類戶型的數量，通過減少建筑結構差異率的方式，使建筑單元達到設計要求，以此提高建筑內部單元的重復率。在設計中，明確建筑內的單元中的固定模塊構成，并將其作為建筑設計的核心，在此基礎上，根據建筑的空間布局與內部功能分配要求，對建筑中其他“彈性模塊”進行設計與規劃部署。如圖4所示。

通過這種方式，使建造的所有建筑固定模塊保持一致，使建筑中的基本戶型構成差異性較小，從而提高上文所述的比例，進一步控制裝配式建筑的造價支出。

4 結語

裝配式住宅建設是建筑工業化發展過程中的一個重要領域，其施工方式是在工廠內對構件和零件進行加工，運輸到工地后，采用機械的組裝方式，輔以少量的人力，利用拼接和搭接等方式，完成項目的拼裝和組裝。為加大裝配式建筑在市場內的推廣和提高建筑的綜合建造水平，并控制其造價，本文進行了研究，希望能在真正意義上帶動我國建筑行業的發展，對裝配式住宅建筑進行標準化設計。

參考文獻

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