基于BIM三維模型和動態優化管理的高速公路施工建設進度控制研究

文章針對傳統進度管理方法在動態環境適應性和信息實時更新上的局限性，提出了BIM三維模型技術和動態優化管理方法，并通過運用Revit2017及Navisworks Manage軟件，構建了BIM三維動態模型。結果表明，該方法能夠有效推動BIM技術在高速公路建設行業的實踐應用，不僅提能高進度控制的精度和效率，而且能增強施工管理的適應性和靈活性，對于促進高速公路建設項目的進度管理現代化具有現實意義。

BIM技術；動態優化；進度控制

U491.1+16A622123

作者簡介：

馬" 軍（1981—），碩士，高級工程師，主要從事公路施工管理工作。

0" 引言

高速公路作為國家交通網絡的重要組成部分，其建設進度的有效控制以及優化對于經濟發展的促進和資源的合理配置具有重要意義［1］。傳統高速公路施工進度控制方法在適應現代高效工程建設需求和利用信息技術方面存在明顯不足，在資源管理和應對項目變化方面缺乏動態優化。在此背景下，BIM技術為施工管理提供了新的視角和方法［2-3］。本文將BIM技術與動態優化理論有機結合，應用于高速公路施工進度控制領域。這一模式不僅提高了進度控制的精度和效率，而且增強了施工管理的適應性和靈活性，期望能為高速公路建設領域的項目管理實踐提出新的思路，實現工程建設周期縮短、成本降低，同時使施工質量提高，推動BIM技術在國內外高速公路建設中的廣泛應用。

1" 施工進度動態優化管理BIM三維模型的構建

1.1" 動態優化管理控制框架構建

高速公路建設項目由于其復雜性和規模龐大，要求管理者能夠高效處理和協調各項資源，確保項目能夠按時按質完成［4-6］。本文采用PDCA循環方法構建了一個動態優化管理控制框架，通過實時監控和分析工程進度數據，能夠快速響應項目執行過程中出現的各種問題和變化。這不僅可以提供直觀的工程信息展示，還能結合現場實際數據進行動態分析，實現預測和優化工程進度，完成資源配置。相比傳統管理手段，這種方法能顯著提高信息的透明度和決策的精準度［7］。動態優化管理控制框架能確保項目在復雜多變的環境中控制進度和預算，同時提高對風險的預見性和應對能力，這對于優化項目投資回報和提升建設質量至關重要。如圖1所示為PDCA動態循環優化管理控制示意圖。

由圖1可知，優化策略通過規劃（Plan）階段確定項目目標和制定詳細的施工計劃，利用BIM技術的高度集成性和可視化特點，為施工階段的準備工作提供堅實基礎。在執行（Do）階段，框架集成實時數據采集系統，監測施工現場的實際進展，確保活動按照既定計劃進行，同時調整資源分配以適應現場實際狀況［8］。在檢查（Check）階段，框架通過對比計劃與實際執行情況，分析偏差來源。利用BIM模型的動態更新和變更管理能力，在三維空間中直觀展示進度的偏離情況，便于管理者識別問題所在，并快速做出調整［9］。在行動（Act）階段，基于前面階段的分析和反饋，該框架支持制定改進措施，優化施工流程和資源配置，從而閉合循環，形成一個連續的改進過程。該動態優化管理控制框架的核心在于能夠將傳統的線性、靜態的工程管理模式轉變為一個循環、動態的過程。在此過程中，管理者不僅能夠應對即時出現的問題，還可以預測和準備應對未來可能發生的事件，從而實現高速公路建設項目的持續優化和進步。

1.2" 施工周期屬性指標控制

高速公路工程通常具有嚴格的工期要求，任何施工周期的延誤都可能導致成本的增加、投資回報的下降，以及對社會經濟產生負面影響［10］。因此，確保施工周期屬性指標得到有效控制，是實現項目管理目標的關鍵環節。這些指標包括施工任務的起始時間、持續時間、完成狀態等，其共同決定了項目的總體進度［11］。通過對這些指標進行精確控制，管理者能夠確保每個施工階段都能按計劃進行，及時發現并糾正偏差，避免產生連鎖反應導致整體工期延誤。施工周期屬性指標控制不僅僅是一種反應機制，更是一種預防機制。通過對施工周期進行細致規劃和監控，可以預測潛在的風險和問題，提前進行資源調整和進度修正。這種前瞻性管理能夠減少不確定性和風險，提高施工的效率和質量。

此外，施工周期屬性指標控制有助于增強項目的透明度和各參與方的溝通，確保所有相關人員對項目進度有清晰的認識和共同的目標。在變化不定的施工環境中，這種及時的信息反饋和溝通機制對于維護項目團隊的協調和高效執行至關重要。因此，施工周期屬性指標控制是確保高速公路建設項目按期、按質、按量完成的必要條件，直接關聯到項目成功的概率，對投資方以及建設方都有深遠的影響。

基于BIM三維模型和動態優化管理的高速公路施工建設進度控制研究/馬" 軍

1.3" BIM動態三維模型的構建

研究利用Revit2017軟件的高級建模功能，基于精確的數字地面模型和詳盡的設計圖紙數據，構建了高速公路工程的基礎三維模型。這個三維模型不僅反映了高速公路的幾何特征，還集成了與建設相關的諸多信息，包括材料屬性、施工工序和時間安排等。這一模型建立標志著BIM技術應用于工程管理中的初步應用，為后續的動態管理打下了堅實基礎。隨后，將基礎模型導入Navisworks Manage軟件，以進一步強化其管理與協調功能。Navisworks Manage軟件能夠對項目的各個階段進行時間線分析，將施工進度與模型的物理表現結合起來，直觀地展示項目進度并預測未來的施工任務。此外，Navisworks Manage軟件的功能還包括對施工過程中可能發生的空間沖突進行檢測，以及模擬施工順序和邏輯，確保施工策略的可行性和優化資源的配置。這些功能使管理者能夠在模擬環境中提前識別和解決潛在問題，從而避免現場施工中的延誤和成本溢出。通過BIM動態模型的構建，可以為高效、精確的高速公路施工管理提供強有力的技術支持。結合以上所構建的模型，針對工期的動態追蹤，建立工期數據庫，并結合工期所遇到的問題，構建工期預警數據庫以及工期問題對策庫，從而實現進度管理目標。針對安全管理問題，構建安全數據庫，并結合實際情況構建安全問題對策庫以及安全預警數據庫，從而實現在施工管理中的安全管理目標。輸入的數據則通過BIM技術模型進行處理，處理后即可獲得預測的信息數據，從而實現在施工流程中的動態評估以及響應。如圖2所示為施工進度動態優化管理BIM三維模型的流程。

由圖2可知，一旦輸入指標被集成到模型中，BIM軟件便利用內置的算法處理這些數據，進行工期和資源的動態優化。模型能夠根據實時數據分析預測工期，通過對比原始計劃和實際進度，迅速識別可能出現的偏差，并提供修正措施的建議。同時，利用三維模型對工程的每一步施工活動進行模擬。模型還可以預測潛在的安全風險，輸出安全評估指標，指導現場施工人員采取預防措施，確保施工安全。綜上所述，BIM三維模型的流程圖不僅展現了數據處理的技術路徑，也闡釋了如何通過現代管理工具實現施工進度的動態優化，確保高速公路工程項目可以在保證質量的同時，實現時間和成本效益的最大化。

2" 施工進度動態優化管理BIM三維模型的測試

為了對所提出的高速公路施工進度動態優化管理BIM三維模型的實用性以及可用性進行驗證，本研究選擇了相關施工項目的歷史數據作為驗證數據，將這些數據輸入到模型中，預測工期的進度時間、安全評價指標和質量評價指標，并對模型輸出的數據與實際情況的偏差進行考察，驗證其實際可用性。測試結果如表1所示。從表1可以看出，本研究所提出的高速公路施工進度動態優化管理BIM三維模型的預測值與實際值基本吻合，準確率為99.8%，滿足實際使用中的精度要求。

本研究進一步邀請了項目管理、總工、施工員以及安全員，對該模型在實際工程施工中的可用性以及實用性進行評價，評分結果如下頁圖3所示。

從下頁圖3（a）中可以看出，本研究所提出的模型在所有的人員中均獲得了較高的評分，表明該施工進度動態優化管理BIM三維模型能夠準確地輸出項目工期進度預測、安全評價指標以及質量評價指標，實現對項目的動態評估以及預警。如圖3（b）顯示，在不同項目階段，不同專家對其進行了評分。總體而言，每個項目階段的評分均＞8.0，證明各個方面的專家對工程滿意度較高。實際施工數據分析結果見圖4。

如圖4（a）所示，在基礎施工階段，本研究提出的方法在時間上提前了約6.67%，而傳統方法則延遲了16.67%。橋梁建設和路面鋪設階段同樣顯示出本研究方法較計劃時間分別提前了3.33%和5.56%。安全檢測和項目收尾階段也呈現了相似的趨勢，本研究方法比計劃均提前了10%，而傳統方法分別延遲了10%和20%。整體而言，本研究方法在各個階段均能有效降低實際施工的時間偏差。如圖4（b）所示，5個階段中本研究方法的按時完成率比傳統方法分別高出8%、14%、16%和17%。這一趨勢表明，本研究方法在項目的早、中、晚各階段均能更好地控制進度，尤其在項目的關鍵后期階段，能顯著提高工程按期完成的可能性。

3" 結語

此次研究引入BIM三維模型和動態優化管理，提升了高速公路施工的進度控制精度，克服了傳統方法的局限性。通過Revit和Navisworks軟件，研究建立了一個實時更新施工指標的動態模型，改進了工期預測和安全評估。在實證分析中，通過對實際施工數據的分析，結果顯示所構建模型對工期的預測與實際施工工期的吻合度高達99.8%，表明該模型具有極高的精確度和可靠性。在基礎施工階段，本研究方法提前了6.67%，相比之下，傳統方法延期了16.67%。在橋梁建設和路面鋪設階段，本研究方法分別提前了3.33%和5.56%。在安全檢測與項目收尾階段，本研究方法可進一步加快進度，比計劃時間均提前了10%，相對于傳統方法10%和20%的延期，顯示了本研究方法在時間管理方面的顯著優勢。總體而言，這些結果凸顯了本研究方法在確保施工項目按時完成方面的一貫性和效率。未來可進一步提升模型對復雜環境的適應能力，以及對不確定性因素的預測準確性，以增強其適用性。

［1］黃玖立，羅" 丹.高速公路建設與深度貿易開放——來自中國企業進口的經驗證據［J］.南開經濟研究，2023（2）：64-82.

［2］王旭東，趙" 娜，雷聰聰.工程項目領導BIM技術采納行為研究［J］.工程管理學報，2023，37（2）：116-121.

［3］王" 恬，馬躍龍.基于輕量化BIM技術的計量控制優化研究［J］.建筑經濟，2022，43（8）：71-76.

［4］任" 青，薛曉娟，王" 佐，等.基于數據挖掘的高速公路建設項目投資額預測研究［J］.公路，2022，67（5）：220-223.

［5］王" 正，周振東，陳書揚，等.數據驅動的數字化全過程高速公路建設管理平臺框架［J］.公路，2023，68（2）：177-188.

［6］Xue X，Jia Y，Tang Y.Expressway project cost estimation with a convolutional neural network model［J］. IEEE Access，2020，8（1）：217 848-217 866.

［7］戴成元，陳鏈鑫，梁邦勛，等.基于BIM的工程建造信息化管理模式研究［J］.建筑經濟，2021，42（9）：10-14.

［8］黃無非.PDCA循環在新農村住宅建設中的質量管理研究［J］.湖北農業科學，2021，60（4）：144-147.

［9］段曉晨，孟春成，吳曼茜，等.地鐵車站土建工程施工進度三維動態優化控制［J］.地下空間與工程學報，2022，18（5）：1 678-1 688.

［10］郝國途，錢立柱.淺析高速公路工程試驗檢測信息化管理［J］.公路，2020，65（6）：189-190.

［11］Wang L，Guo Q，Luo J，et al. A novel evaluation method for the stability of construction sites on an abandoned goaf：A case study［J］. KSCE Journal of Civil Engineering，2022，26（6）：2 835-2 845.

20240320