当前的世界环境

介绍

离散事件模拟在建筑工程和管理领域是一种成熟的方法(Martinez和Ioannou, 1999)。在可行性研究以及项目执行过程中，模拟是用于规划目的的有效工具。有几个模拟包是为建筑业设计的。也许，最著名的是由Halpin教授在20世纪70年代开发的CYCLONE，从那时起，基于CYCLONE的系统有许多进步，如MICROCYCLONE (Halpin和Riggs, 1992)、DISCO (Huang和Halpin, 1993)和STROBOSCOPE (Martinez, 1996)，它能够建模更复杂的施工操作。

有一些研究利用模拟作为工具来分析不同的施工管理问题。作为一个例子，模拟已被用于评估铺设水管的生产率(Tam, 2010)，公共住房建设的建模(石et al。桥面修复的资源管理(张et al。， 2008)，混凝土搅拌站操作(扎耶德et al。，2005），桩施工效率评估（Zayed和Halpin，2005）。

施工模拟是一种主要用于评估重复作业生产率的技术。因此，本研究将这项技术应用于评估水平预制混凝土(PC)安装的生产率，这是一个高度重复的任务。为了将此技术应用于生产力评估，每个活动的持续时间应该用确定的或概率的方法来定义。使用模拟技术评估PC安装的生产率需要以下步骤:

• 选择一个适当的模拟程序(包)。
• 模型PC安装过程根据所选择的仿真包进行。
• 确定PC安装活动的持续时间（这可能需要找到每个活动的数据分发）。
• 运行模拟模型。
• 对仿真结果进行分析和验证。

本研究使用基于MicroCYCLONE (Halpin and Riggs, 1992)的WebCYCLONE对PC安装过程进行建模和模拟。用于模拟PC安装过程的WebCYCLONE的基本要素如表1所示。

表1:WebCYCLONE的基本元素 点击这里查看表格

方法

基于所选的模拟包（WebCyclone），已经开发了图1所示的模型来表示PC元件的安装过程。应考虑以下注释来描述模型：

• 起重机（塔或移动）和准备工作人员应提供，如节点1和2所示。
• 机组人员将按照节点3所示准备元素。
• 起重机将元素提升到指定点（节点4）。
• 应配备固定人员在安装点对元件进行调整和固定。如图6和7所示。
• 元素固定后，起重机返回开始下一个循环(节点8)。
• 节点9显示了处于下一个周期开始之前的计数器的位置。
• 节点1有1台起重机，节点2有准备人员(通常只有1人)，节点6有固定人员(4-6人)。
• 节点5是一个虚拟节点，需要对节点4和节点7建模。原因是在WebCYCLONE建模中，一个普通元素(节点4:lift)不能直接后跟一个COMBI元素(节点7:fix)。因此，添加了一个虚拟的QUE节点。

图1:水平PC元件安装过程的WebCYCLONE模型 点击此处查看数字

在马来西亚和新加坡的不同建筑工地，人们观察到大约70个水平预制混凝土(PC)构件的安装活动，包括梁和板。这些元素的一般特征如表2所示。

表2:PC元件的一般特性

随机选择60个电脑元素以构建模拟模型，并保留剩余的PC面板，以便与实际安装时间进行比较，因此找到了开发模型的适当性。

结果和讨论

为了找到不同安装活动的分布，使用了@RISK软件版本5.5^［1］。在下面的附图中示出了水平元件的制备，提升和固定活性的分布。

根据@Risk软件的结果，准备和固定活动的持续时间遵循图2和图3所示的三角形和指数分布。请注意，这些图的图例中显示了拟合分布的特征。提升次数服从图4所示的正态分布。

［1］请注意，@Risk软件提供了不同的发行版。因此，我们选择了可以在Web CYCLONE中使用的最佳拟合分布。

图2：水平PC元件的准备时间的分布 点击此处查看数字

图3：水平PC元件的修复时间的分布 点击此处查看数字

无花果。4：分布卧式PC元件的提升时间 点击此处查看数字

由于已经定义了不同活动持续时间的分布，下一步是运行模拟模型并评估结果。表3为水平构件不同预制作业拟合分布的χ 2统计量和p值(由@Risk软件提供)。根据结果，几乎所有拟合分布的卡方检验的p值都大于0.05，这表明它们看起来是有效的。唯一的例外是提升时间的测试结果，如果选择0.01的显著水平，也可以认为是有效的。

表3卡方拟合优度检验

为了评估开发的模拟模型的性能，应将结果与实际数据进行比较。分析模拟模型性能的快速方法是运行所开发的WebCyclone型号（用于水平元素的10个周期），然后总结从仿真结果中获得的总安装时间。该结果将与从施工站点收集的实际数据的总安装时间的总和进行比较。

根据上述步骤，实际数据的总安装时间之和为61.8分钟。仿真结果表明，安装时间之和为66.5 min。因此，平均绝对百分比误差为7.61%，显示了对PC元件总安装时间的很好的估计。

为检验统计特征，比较实际数据与模拟数据的均值，采用独立样本t检验，结果如表4和表5所示。

表格人4.:仿真模型提供的水平构件实际安装次数和预测安装次数的统计

表格5：由仿真模型提供的水平元素的实际和预测安装时间的T检验结果 点击这里查看表格

表5表明，Levene的平等性的检验的P值为0.213，其大于0.05。这意味着α= 0.05的差异没有不同，并且组（实际和预测的安装时间）是均匀的。由于假设差异的平等，因此平等的T检验的P值为0.661，其大于0.05。此外，95％的差异的置信区间含有零。上述结果表明，在水平元件的施工模拟模型的预测和实际安装时间之间没有统计学显着的差异。

建筑模拟最有用的结果之一是对资源利用的分析，这提供了有价值的信息，可以直接用于更有效的资源规划。PC元素资源利用率分析如表6所示。

表6:水平构件安装资源利用分析

结果表明，在水平构件安装过程中，准备人员闲置时间占84.21%，固定人员闲置时间占71.36%。这些结果为现场主管和施工经理提供了有效的“劳动力计划”的宝贵信息。

结论

本研究采用施工模拟技术分析水平预制混凝土构件安装作业的生产率。包括梁和楼板在内的70个pc构件的安装在新加坡和马来西亚的几个建筑工地都被观察到。开发了一个WEBCYCLONE模型，并使用@Risk软件确定安装过程中涉及的每个活动的数据分布。验证结果表明，平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)为7.61%，可以很好地估计PC元件的实际安装时间。此外，资源利用分析表明，在水平构件安装过程中，准备人员闲置时间占84.21%，固定人员闲置时间占71.36%。现场主管利用这些信息进行更有效的劳动计划。

参考文献

1. Halpin, D. W.和Riggs, L. S.《建筑操作的规划和分析》(John Wiley & Sons, 1992)。
2. 黄锐，黄建平，黄建平。基于动态界面的施工作业模拟。建筑自动化和机器人技术，10,503-513（1993）。
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