17、自动化 4D BIM 模型开发与优化

自动化 4D BIM 模型开发与优化

1. 研究方法与框架开发

1.1 研究方法概述

首先会开发一个概念原型作为插件嵌入到 Navisworks 中，之后通过案例研究来衡量所开发原型的适用性、有效性和实用性。

1.2 框架开发步骤

• 导入 3D 模型 ：当 3D BIM 模型完成详细设计后，4D/5D BIM 经理将 3D 设计模型导入到 Navisworks 作为 4D/5D BIM 平台，同时进行进度/成本流程模拟。
• 配置 Navisworks 平台 ：由于 ABC 对项目资源消耗的关注，会用不同颜色配置 Navisworks 平台，以识别每种类型的任务（如包级别、日常任务级别）。
• 选择工作分解结构（WBS） ：从提议的库中选择最合适的 WBS。
• 创建活动列表 ：传统的 4D BIM 路径是手动编写活动列表或从传统调度软件（如 Microsoft Project、Primavera）导入，然后根据可用资源和项目数量估计持续时间，最后将相应的设计元素附加到模型中的每个活动上。而本框架中，4D 规划师首先会附加设计元素，然后从提议的库中选择相应的活动，以支持自动化并以最少的人工干预完成整个过程，减少复杂项目进度出错的可能性。

1.3 选择最优施工方法

提议的库包含执行活动的所有可能方法，规划师可以为每个活动选择合适的方法，选择标准可以从库中提供的广泛范围中选取。4D 规划师可以根据每个标准（如复杂程度、持续时间）进行勾选，遗传算法模型将根据给定标准选择每个活动的最佳施工方法，同时考虑活动顺序。相关公式如下：
[MV = AC \times CoA]
其中，MV 为方法值；AC 为活动标准；CoA 为活动成本。

1.4 可施工性优化方法实施步骤

1. 用户定义需要特定可施工性方法的活动，即可以使用不同工具执行的活动。
2. 为选定的活动分配适当的资源（如不同类型的设备）。
3. 从设计面板中选择优化标准（如复杂性、不确定性程度等）。
4. 运行优化过程，然后接收与优化成本对应的适当活动列表。

1.5 4D BIM 层次结构配置

4D BIM 层次结构需要进行配置，并确定特定颜色，以帮助 4D 规划师跟踪项目中所有消耗的资源，并为所有项目利益相关者分配正确的责任。当动画选项启用时，每个活动有两种不同的颜色：执行期间的外观颜色和活动完成后的另一种颜色。通过测量动画视频中出现的持续时间，可以检查项目中每个资源的性能，并通过跟踪核心团队成员颜色出现的持续时间总和来衡量每个方的贡献。计算公式如下：
[CL = \frac{DoCA}{TD}]
其中，CL 为每个方的贡献水平；DoCA 为颜色出现的持续时间；TD 为项目动画规模的总持续时间。

1.6 提议库的嵌入

提议的库通过使用 C#.NET 编码的应用程序编程接口（API）嵌入到 Navisworks 中，支持动态/单自动化过程，使规划师能够在同一平台上完成所有规划和调度任务。施工过程开始后，4D/5D BIM 经理也可以使用同一平台跟踪项目。

1.7 活动持续时间的确定

创建活动列表后，嵌入的工程量清单（BoQ）和可施工性方法之间存在关联，活动持续时间将使用以下公式自动确定：
[D = \frac{Q}{P}]
其中，D 为每个活动/方法的持续时间；Q 为将从 3D BIM 模型自动导出的数量；P 为更新到提议库中的生产率。

1.8 施工方法的优化与选择

施工方法的优化和选择基于遗传算法过程的输出，每个活动有三种施工方法，这些方法包括多次迭代，成功的方法将达到执行施工过程所需的最小值。遗传算法的种群是具有相应潜在方法的项目活动，最优解是达到最小方法值（MV）的方法，MV 是初始成本乘以先前选择的所有不同标准后的结果。数学模型如下：
[MV = IC \times F]
其中，IC 为初始成本；F 为因素。

之后，活动的最优路径如下：
[OPA = \text{最优活动路径}]

1.9 数据集成

通过开发的框架实现数据在 IPD 项目的三个关键阶段（详细设计阶段、文档编制和采购阶段）的集成。由于 IPD 方法支持风险/回报共享和开放定价技术，能够公平地确定项目成本，并充分利用所有核心团队成员（客户、主承包商、分包商和建筑师）提供的所有可用资源。

2. 案例研究

2.1 案例描述

案例是一个小型房屋，该房屋是一家房地产开发公司（X）决定建造的 100 座相同房屋建筑群的一部分。每座房屋的规格如下：
- 总建筑面积约为 192 平方米。
- 房屋为单层。
- 从 Revit 建筑平面图来看，房屋包括一间带浴室和衣帽间的主卧室、三间卧室、大客厅、厨房、餐厅、另一间浴室、家庭活动室和杂物间。

公司选择 IPD 作为该大型项目的交付方式，因为它能够在各方之间共享风险/回报，增强和维持项目中所有传统方之间的关系。本案例研究聚焦于其中一座房屋，在 3D BIM 模型可用时应用开发的框架，以确保各方之间的关系持续稳定，成本估算在 IPD 方法的所有不同阶段更加准确和明确。

2.2 ABC 层次结构配置

该配置的主要目的是跟踪每个参与者对资源的消耗水平，并通过动画视频中配置颜色的出现持续时间来衡量每个参与者的贡献。图 8.5 展示了将 ABC 层次结构级别应用到 Autodesk Navisworks 平台的配置情况。

2.3 从提议库构建活动列表

所有活动都使用提议的库开发，包括直接、间接和间接活动。任务类型列显示，间接活动被分类为核心团队、批次、包和日常任务。每种类型在动画过程中都有独特的颜色，用于评估每个方的贡献水平。

2.4 每个活动的可施工性方法优化

优化过程通过将遗传算法（GA）作为插件嵌入到 Navisworks 中自动执行。遗传算法模型将根据从提议浏览器中选择的标准进行构建。本案例中选择了三个标准（复杂程度、风险和成本），遗传算法模型如下：
[MV = IC \times DC \times RF]
其中，IC 为初始成本，DC 为复杂程度，RF 为风险因素。

通过优化，13 个直接活动达到了基于设计的 GA 模型的最适合的三种方法。结果显示，执行直接活动的总成本为 32,524 英镑，而执行这些活动的最大成本为 42,165 英镑，节省成本达 22.86%。对于单座房屋，节省成本为 9,641 英镑，整个建筑群 100 座相同房屋的节省成本约为 964,100 英镑。

2.5 基于 ABC 层次结构的贡献水平

通过分析动画视频并应用公式计算，各间接层次结构级别的贡献百分比见表 8.1：
| 名称 | 开始出现 | 百分比 (%) |
| ---- | ---- | ---- |
| 核心团队成员级别 | - | 20.83 |
| 项目级别 | - | 8.33 |
| 包级别 | - | 33.33 |
| 日常任务级别 | - | 37.5 |

从图 8.9 可以看出，日常任务级别贡献最大，为 37.5%，反映了监督员和现场工程师的高资源消耗水平。核心团队级别贡献为 20.83%，表明业主、承包商、建筑师在项目管理中的高贡献。项目级别贡献为 8.33%，是最低的贡献水平，这证明了 IPD 方法减少了项目承包商和分包商管理的主导地位。

3. 研究意义与未来方向

3.1 研究意义

• 自动化规划与调度 ：框架为项目规划和调度的自动化开辟了新视野，提出了项目设计与系统化活动之间的新联系哲学，活动将从提议的库中选择。
• 用户友好的优化任务 ：将遗传算法优化任务集成到 4D BIM 平台，方便用户实施，使多目标优化以实用步骤呈现，让潜在用户能够高效执行。
• 增强协作与信任 ：鉴于 IPD 方法与 BIM 高度推荐集成，本研究提供了一个工具，以最大限度地提高自动化程度，增强核心团队成员之间的协作和信任。
• 4D 和 5D BIM 模型集成 ：开发的框架增强了 4D 和 5D BIM 模型的集成，因为可施工性优化的输出与活动成本相关联。

3.2 未来方向

本研究引入了一个框架，以支持在 IPD 方法中实现 4D BIM 自动化/优化，通过集成 ABC 确保所有活动（特别是间接活动）得到考虑。采用新的方向利用 4D BIM 的模拟功能，分析 IPD 方法中各方的贡献水平，促进风险/回报的公平分享。案例研究证明，核心团队贡献百分比为 20.83%，项目贡献水平为 8.33%，减少了承包商在项目管理中的传统主导角色。

未来，将在模型中添加其他部分，以连接 4D 和 5D BIM，支持优化阶段，确定所有使用资源的实际价格。此外，进一步的研究正在进行中，以使提议的模型能够生成考虑资源可用性的优化现金流，并展示 4D BIM 中所有资源的分配情况，以检查空间/区域管理因素。

相关流程图

graph LR
    A[3D BIM 模型完成详细设计] --> B[导入到 Navisworks]
    B --> C[配置 Navisworks 平台]
    C --> D[选择 WBS]
    D --> E[附加设计元素]
    E --> F[从库中选择活动]
    F --> G[选择施工方法]
    G --> H[运行优化过程]
    H --> I[确定活动持续时间]
    I --> J[施工过程跟踪]

总结表格

阶段	主要操作	相关公式
框架开发	导入 3D 模型、配置平台、选择 WBS、创建活动列表、选择施工方法	(MV = AC \times CoA)
案例研究	描述案例、配置 ABC 层次结构、构建活动列表、优化施工方法、计算贡献水平	(MV = IC \times F)，(CL = \frac{DoCA}{TD})
研究意义与未来方向	自动化规划与调度、增强协作与信任、集成 4D 和 5D BIM 模型、添加模型部分、生成优化现金流	-

4. 4D BIM 自动化与优化的深入剖析

4.1 自动化流程的优势

4D BIM 自动化流程带来了诸多显著优势。首先，从活动列表的创建来看，传统方式需要手动编写或从其他软件导入，而本框架通过提议的库，先附加设计元素，再选择活动，大大提高了效率，减少了人为错误的可能性，尤其对于复杂项目的进度安排更为有效。

其次，在施工方法的选择上，遗传算法模型基于多种标准进行优化，能够为每个活动找到最优解，从而降低成本。例如在案例研究中，直接活动节省成本达 22.86%，这对于大规模项目来说，能带来巨大的经济效益。

再者，数据集成方面，通过框架在 IPD 项目关键阶段的应用，实现了项目信息的全面整合，确保了成本估算的公平性和资源的充分利用，增强了核心团队成员之间的协作和信任。

4.2 关键技术的作用

4.2.1 遗传算法

遗传算法在 4D BIM 优化中起着核心作用。它通过对项目活动和潜在方法的种群进行迭代，根据用户选择的标准（如复杂程度、风险和成本），找到达到最小方法值（MV）的最优解。例如在案例分析中，根据公式 (MV = IC \times DC \times RF) 进行计算，为活动选择了最适合的施工方法，从而实现了成本的有效控制。

4.2.2 API 嵌入

将提议的库通过 C#.NET 编码的 API 嵌入到 Navisworks 中，实现了平台的动态/单自动化过程。这使得规划师可以在同一平台上完成从活动列表创建到施工过程跟踪的所有任务，避免了数据在多个平台之间的频繁导出和导入，提高了工作效率。

4.3 不同层次贡献的分析

通过 ABC 层次结构配置和对动画视频的分析，我们可以清晰地看到不同层次在项目中的贡献水平。
| 层次 | 贡献百分比 | 分析 |
| ---- | ---- | ---- |
| 核心团队成员级别 | 20.83% | 业主、承包商、建筑师等核心团队在项目管理中发挥着重要作用，他们的决策和协调对项目的整体推进至关重要。 |
| 项目级别 | 8.33% | 这是最低的贡献水平，表明 IPD 方法有效地减少了项目承包商和分包商管理的主导地位，使项目管理更加公平和高效。 |
| 包级别 | 33.33% | 该层次在项目中承担着一定的组织和协调工作，对项目的顺利进行起到了重要的支持作用。 |
| 日常任务级别 | 37.5% | 监督员和现场工程师等在日常任务中消耗了大量资源，他们的工作直接影响着项目的进度和质量。 |

4.4 多目标优化的实践

多目标优化通常被认为是一个复杂的过程，需要高技能的用户。但本研究将其以实用步骤呈现，使潜在用户能够轻松实施。通过从提议的浏览器中选择标准，如复杂程度、风险和成本等，遗传算法模型能够自动构建并找到最优解。这种方法不仅提高了优化的效率，还降低了对专业技能的要求，使更多的用户能够受益于多目标优化。

5. 实际应用中的注意事项

5.1 数据准确性

在整个 4D BIM 自动化和优化过程中，数据的准确性至关重要。无论是 3D BIM 模型中的工程量信息，还是提议库中的施工方法和资源数据，都需要确保准确无误。因为任何数据的偏差都可能导致活动持续时间的计算错误、施工方法选择不当，从而影响项目的成本和进度。

5.2 标准选择的合理性

在使用遗传算法进行施工方法优化时，标准的选择需要根据项目的实际情况进行合理确定。不同的项目可能对复杂程度、风险和成本等因素有不同的侧重点，因此需要综合考虑项目的特点和目标，选择最适合的标准，以确保找到真正的最优解。

5.3 平台兼容性

虽然将提议的库嵌入到 Navisworks 中实现了自动化流程，但在实际应用中，还需要考虑与其他相关软件的兼容性。例如，在数据导入和导出过程中，可能会遇到格式不兼容的问题，需要进行相应的转换和处理，以确保数据的流畅传输和使用。

6. 结论

4D BIM 自动化和优化在项目管理中具有巨大的潜力。通过本框架的应用，实现了项目规划和调度的自动化，提高了效率，降低了成本，增强了核心团队成员之间的协作和信任。案例研究证明了该框架在实际项目中的有效性，特别是在成本控制和资源分配方面取得了显著成果。

未来，随着技术的不断发展，4D BIM 自动化和优化将不断完善。进一步的研究将集中在连接 4D 和 5D BIM 模型，生成考虑资源可用性的优化现金流，以及检查空间/区域管理因素等方面，为项目管理提供更加全面和高效的解决方案。

流程图：实际应用流程

graph LR
    A[确保数据准确性] --> B[选择合理标准]
    B --> C[检查平台兼容性]
    C --> D[进行 4D BIM 自动化流程]
    D --> E[施工过程跟踪与优化]
    E --> F[评估项目成果]
    F --> G{是否满足目标}
    G -- 是 --> H[项目结束]
    G -- 否 --> A[重新检查数据和标准]

总结表格：关键要点总结

要点	描述
自动化优势	提高效率、减少错误、降低成本、增强协作
关键技术	遗传算法、API 嵌入
贡献分析	不同层次在项目中的贡献水平不同，反映了 IPD 方法的有效性
注意事项	数据准确性、标准选择合理性、平台兼容性
未来方向	连接 4D 和 5D BIM 模型、生成优化现金流、检查空间/区域管理因素