基于AnyLogic的裝配式建筑施工模擬仿真實踐

張新偉, 鄒貽權

(湖北工業大學土木建筑與環境學院,湖北 武漢430068)

隨著我國勞動力成本快速增高,提高勞動力資源利用效率成為建筑施工行業的迫切需求[1]。為促進建筑行業由勞動密集型產業向技術密集型產業轉變,近年來國家大力推廣預制裝配式建筑。當前裝配式建筑施工管理內容精細化要求高,實際施工中存在資源浪費、管理混亂等問題,容易造成窩工、工期延誤等情況,增加建設成本[2]。

將計算機仿真模擬技術運用至建筑施工中,能清晰的顯示出施工進度,實時掌握勞動力資源投入情況和使用效率,輸出模型仿真數據并分析仿真結果[3]。根據工期目標配置班組勞動力,預測不同勞動力資源配置情況下的施工進度,對班組勞動力效率定量評價,找出存在嚴重窩工的班組和工序,解決傳統經驗法配置班組勞動力導致的項目窩工問題。

1 AnyLogic簡介

AnyLogic是一個現代和靈活的面向對象的多方法仿真軟件擁有流程建模庫、物料搬運庫等多個模型庫及功能模塊,具備良好的可視化建模環境和數據輸入、輸出方式,廣泛應用于加工制造業[4]。

2 裝配式建筑施工仿真模擬方法

2.1 裝配式建筑施工管理問題

區別于傳統施工方式,裝配式建筑在工廠加工制作好建筑構件和配件,再運輸到建筑施工現場,通過可靠的連接方式在現場裝配安裝而成[5]。裝配式建筑較傳統建設方式增加了分項工程數量(裝配式建筑施工增加分倉、灌漿、預制構件吊裝等)工序;由于采用預制構件替代現澆結構,部分分項工程的工程量(鋼筋、模板工程量較傳統施工方式)減少。分項工程種類增加和工程量減少,參與施工的班組種類增多,施工環節交錯,工序繁多,管理要求更加精細化,導致流水施工工序銜接和穿插管理難度更高,勞動力資源配置管理難度更大,按傳統施工經驗配置勞動力的方法易造成窩工和現場管理混亂的現象發生,不能滿足裝配式建筑高效建造的要求。

2.2 基于AnyLogic的仿真模擬方法

將項目施工抽象為流水線加工,施工分區智能體抽象為產品生產,通過AnyLogic軟件中模型庫、功能模塊、參數和函數調用,按裝配式建筑施工工藝串行、并行、穿插和銜接邏輯進行仿真建模。在確定施工工序、工程量、工效等技術資料的基礎上,為各道工序初步配置勞動力資源,建立施工仿真模型模擬項目流水施工,通過模型可視化分析和數據輸出,找到窩工嚴重的工序和施工班組。對勞動力利用效率進行定量評價,為優化勞動力配置提供依據。

2.3 AnyLogic仿真模塊及功能

本研究使用AnyLogic(8.7.5)仿真軟件進行建模,主要運用流程建模庫搭建邏輯模型,通過參數和函數設置輸入項目工程量、工序和勞動力資源數據,使用軟件自帶分析圖表實現模型運行情況實時觀測和數據輸出,常用模塊及功能如下。

1)Source是項目智能體生成模塊,每一個施工分區對應一個智能體,攜帶有項目工程內容、規模、工效等參數。

2)Service代表施工工序,通過函數設置實現模擬工序施工,智能體在工序停留的時間即工序耗時。

3)Combine可以合并智能體副本,連續合并智能體時可設置多個Combine模塊,避免使用Assembler模塊導致丟失智能體數據。

4)Split可以創建智能體副本,并確保輸出的智能體和副本屬性與原輸入智能體保持一致。利用Combine和Split可以表示施工工序的串行、并行、穿插和銜接邏輯。

5)Queue是智能體排隊等待模塊,可以在工序完成后連續使用Combine合并智能體時防止模型堵塞。

統計分析中國大陸CGDPA和IMERG的季節平均降水強度,結果表明:春季兩者的相關系數最大、冬季最小,分別為0.89和0.83;夏、秋兩季的相關系數也都超過了0.85(圖4)。夏季兩者的均方根誤差最大,為1.65 mm/d;其次是春季,兩者的均方根誤差為0.94 mm/d;冬季兩者的均方根誤差最小,為0.70 mm/d。秋季兩者的相對偏差最小,為2.10%;其次是春季,兩者的相對偏差為5.30%;冬季兩者的相對偏差高達-18.24%。

6)Delay是指在某道工序結束后的等待時間,可以代表分倉料或灌漿料的凝固時間。

7)Sink是仿真模型的終點,代表該施工分區施工完成和仿真過程結束。

8)Resource Pool是模型資源池模塊,模型中各工序均從對應的資源池調用勞動力資源。

9)Parameter是參數,可以設置項目各工序的工程量、工效和班組人數等數據。

10)Plot是圖表模塊,可以實時顯示模型運行情況和勞動力資源使用情況,并輸出模型運行數據。

3 案例分析

3.1 項目概況

以某單體裝配式建筑標準層為研究對象,該標準層豎向結構采用預制裝配式外墻(YWQ)和現澆內墻,預制外墻連接處采用現澆結構連接。標準層水平結構部分采用預制裝配式,預制構件類型有預制疊合板(YDB)預制陽臺(YYT)預制空調板(YKB)預制陽臺掛板(YGB)預制樓梯(YLT),水平構件、部分樓板和梁采用現澆結構連接。將該標準層分為A、B兩個施工分區,前期已測定工序工效,各分區的工程內容、工程量如表1所示。

表1 工程量及工效

3.2 裝配式建筑流水施工模型搭建

將工序劃分主線工序和支線工序,支線工序在主線各工序施工時并行、穿插進行。

主線工序包括:測量放線、分倉、外墻吊裝、封倉、灌漿、YDB吊裝、YYT吊裝、YKB吊裝、YGB吊裝、梁底板鋼筋綁扎、板面筋綁扎、澆筑混凝土。

支線工序包括:1)內外墻鋼筋綁扎、內外墻模板支設,在外墻吊裝完成后開始,與封倉工序并行;2)梁板鋁模支設、設置獨立支撐,在內外墻模板支模完成后開始;3)設置三角獨立支撐、設置支撐托木方,在獨立支撐設置完成后開始;4)水電安裝,在吊裝全部完成后開始,與梁板底筋綁扎并行;5)預埋件,在梁板底筋綁扎完成后開始,與板面筋綁扎并行。

封倉4小時后方可開始灌漿,灌漿24 h后才能進行YDB、YYT、YKB、YGB等水平構件吊裝。模型邏輯框架如圖1所示。

圖1 裝配式建筑流水施工邏輯關系

3.3 參數和函數設置

施工班組資源集設置。將工人分為測量班組、灌漿班組、吊裝班組、鋼筋班組、模板班組、安裝班組和混凝土班組,使用資源集模塊代表各施工班組,并通過參數模塊設置各班組人數。

工序耗時函數設置。以測量放線工序為例,在測量放線Service模塊中設置時間延遲函數:

agent.total_測量放線/(agent.rate_測量放線*agent.num_測量放線)

表示智能體在該工序耗時。

副本函數設置。使用Split和Combine還原工序邏輯,通過函數設置,使智能體離開Split模塊時保持原智能體屬性,如圖2所示。

圖2 副本函數設置

3.4 智能體封裝和數據讀取

新建Myagent智能體,設置項目各工序工程量、工效、勞動力資源參數和時間變量,智能體即包含該項目標準層施工工作。在Excel中將工程量、工序和勞動力資源數據進行規范處理,將模型連接到Excel文件。然后在Source模塊中設置函數如圖3所示,分別讀取表格數據,智能體離開Source時即攜帶全部該工程工程量、工效和擬投入的勞動力資源數據。

圖3 智能體數據讀取

3.5 仿真結果分析及優化

使用圖表模塊,設置函數采集運行數據,如圖4所示 ,實時觀測不同時段工作內容、在忙人數、工序耗時等,分析各班組工作存在的問題。

圖4 數據分析

對仿真結果進行輸出和整理得到各工序的用工數據,進而得到標準層施工的總用工數、總出勤時間和閑置時間班組窩工率,結果整理如表2所示。

表2 仿真結果分析

通過對仿真數據整理發現,灌漿班組、吊裝班組、鋼筋班組總用工數較大,且窩工率較高,需要進行優化調整。

1)灌漿班組優化 灌漿班組工作時間存在多次間隔,班組人員工作時間零散且分散,單獨配置灌漿班組,易造成大量窩工。在工期富裕時,豎向構件吊裝和灌漿可以交由同一個班組進行,提高勞動力資源利用率。

2)吊裝班組優化 預制構件吊裝施工不能通過改變班組人數提高工作效率,可以通過調整班組工作分工進行優化。在吊裝班組任務繁重時,將吊裝輔助工作,例如外墻斜撐拆除、三角獨立支撐拆除等交由模板班組進行。

3)鋼筋班組優化 梁板鋼筋綁扎工序對鋼筋班組窩工率影響較大,適當增加鋼筋班組人數,提高施工速度,減少鋼筋班組的加班時間,將該工序的出勤時間控制在1個完整工作日以內,從而降低窩工率。在工期富裕時,也可適當減少鋼筋班組人數,將該工序時間控制在1.5個工作日以內。

調整班組人數并再次仿真,可以得到不同勞動力資源投入情況下的工期、用工數和用工效率,進一步計算用工成本,根據項目工期和成本控制要求設計出最佳的班組人數組合。

4 結束語

通過梳理裝配式建筑施工工序邏輯關系,運用AnyLogic軟件仿真模擬,建立了標準層兩個施工分區流水施工模型。根據模型和數據分析圖可以實時觀察施工進度和勞動力使用情況,分析仿真數據,定量評價勞動力資源利用效率,發現灌漿班組、吊裝班組和鋼筋班組窩工率較高,針對性提出優化方案。設計出最佳班組人數組合,有效降低班組窩工率,為項目勞動力資源配置提供依據。