面向钢结构工程进度的可视化监管系统

陈志平 何 平 寿建军 李哲威 陈强强

1(杭州电子科技大学 浙江 杭州 310018) 2(杭州圣建供应链管理有限公司 浙江 杭州 310002)

0 引 言

钢结构工程的现场作业进度是工程项目实际监管的重要内容，通过它能及时地再现工程状况，并且为不在现场的领导者快速做出决策提供依据。目前，钢结构项目现场的作业进度大部分是先通过笔录登记与现场拍照，再以通话汇报、图片发送等方式来记录显示，偶尔也结合微信等方式实现即时交流和讨论。但是依然存在监管不彻底、效率低、可视化程度不高等缺点。

陈岩辉[1]以深圳市的“数字城市”为目标建立了建筑工程质量监督项目管理系统平台；林全兵[2]进行了核电工程的可视化系统开发；孙中梁等[3]针对施工进度方面的可视化进行了研究；Kamat等[4]提出利用计算机辅助设计(CAD)模型来描述离散演变建筑产品的可视化。在水电工程方面，张春峰等在地质信息及其工程建设的可视化进行了研究[5-6]。而在钢结构工程方面，杨明宇等[7]研究了三维虚拟在钢结构项目管理中工程的动态模拟；高红星[8]在大型钢桁架上应用BIM技术实现信息模型的交互； Azimi等[9]提出了自动化和集成的钢结构项目监控和控制框架。这些研究在各自应用中基本能实现可视化监管，但在实际操作中比较复杂、直观性不强，更无法满足领导与客户对进度表达需直观简洁的要求。随着工程管理的智能化软件平台普遍运用，以及钢结构建模软件的二次开发模块越来越开放，本文提出了一种可以简单快速对钢结构工程现场进度可视化监管的系统方案。

本文引入具体的工程管理平台与钢结构建模软件(Tekla Structures)开发一套工程进度可视化监管系统。该系统实现对钢结构工程在空间上(生产、到场及安装地点)与时间上(过去、当前及计划节点)的全面可视化监管，可将现场信息实时远程传达给决策者与实施者。图1为监管系统的方案构思。

图1 监管系统执行原理图

1 方案设计

1.1 工程进度监管的可视化过程设计

通过分析钢结构工程作业的实际监管过程，本文设计了如图2 所示的监管系统。

图2 钢结构工程进度的可视化监管系统组成

图2中，项目负责人操作VRSS(Visual Regulation of Steel Structure)将统计单从平台中导入其中进行程序计算，控制Tekla Structures软件进行数模转化。然后将文本信息与图片信息结合生成进度水印图并上传至平台。平台将信息反馈给管理层，为决策分析提供依据，更好地调配现场的作业。

1.2 VRSS功能模块设计

上述系统设计中，VRSS软件是驱动核心，为达到主导整个可视化监管系统运行的目的，本文将VRSS功能结构设计为五大模块，贯穿整个系统。

(1) 平台认证模块：负责用户登录工程管理平台，验证账户的功能。

(2) 统计切换模块：用户采集当前工程完成作业的钢构件信息表，用于切换三个统计层面：生产、到货与安装，将信息指引到各自数据区。

(3) 数据算法模块：利用基于K-最近邻算法的程序将采集的数据进行分类转化操作生成配置文件。

(4) 模型生成模块：基于Tekla Structures开发，连接相应程序集，生成宏程序控制Tekla Structures界面操作，从而完成相应模型的生成。

(5) 图文模块：将描述进度的文字信息与模型结合，生成进度图后上传至平台。

2 主要技术功能研究

2.1 基于K-最近邻算法的开发

在钢结构模型中，每根钢构件被设定不同的空间坐标以及不同的ID编号，一般按建模顺序的规则生成(例如8890756、8890757、8890758等)。但同规格钢构件往往被批量命名同一个构件号码，其一般按实际生产规则命名(例如GL-1、GL-2、GL-3等)。且在实际的工程进度监管中仅能统计构件号码及其数量，其他具体参数仅在模型中可供查看。因此，在处理钢构件信息前，要对重名构件的安装进行分析，其过程如图3所示。

出现重复构件号码的钢构件时，实际可能只安装了部分钢构件，而三维模型中要显示实际安装件时遇到麻烦。因为仅通过构件号码及安装数量，并不能定位到真正安装件的空间坐标。通过研究人员分析现场施工安装规则和工人操作习惯，发现以近邻原则进行施工安装的模拟最为合适。

于是，将安装类型分为历史安装、当天安装、计划安装与剩余量这四类。再将当前统计单中的重复钢构件从总清单中提取出其所有信息(ID编号、位置、重量、数量等)作为当前重复类。本文学习文献[10-11]，编写基于k-最近邻算法的程序来实现分类，模拟出实际安装的具有相同构件号码的部分钢构件。算法基于欧几里得公式：

式中：P与Q代表三维空间中的两根构件中心坐标点，统计时将每一根重复名的钢构件与以上四类中的每一根构件计算距离，求出与每一类最近邻的钢构件，然后划分类别。其实现原理如图4所示。

图4 算法执行原理图

图4中，若当前完成的只有两根，将八根重复构件类的坐标信息经过k-最近邻算法计算后，得到最近邻的两根钢构件，其余按同样据此规则进行划分。在VRSS中转化为一个包含归类属性的配置文件，供Tekla Structures软件进行模型变换时调用。

2.2 基于Tekla Structures的开发研究

目前研究人员基于Tekla Structures开发了多种多样的宏程序，加速了生产，简化了工作量，如实现快速处理图表编号、快速生成节点等功能[12]。本文利用Tekla公司提供的.Net API接口，建立宏程序生成结构，如图5所示，以不同的方式实现了宏程序可控可变。

图5 宏程序生成结构

图5中四段式框架宏程序的搭建过程调用了：Tekla.Structures.Drawing.dll、Tekla.Structures.dll、Tekla.Structures.Model.dll等OpenAPI中的组件。为使宏程序更具可拓展性，在此利用分段外插的形式进行设计。为此类程序的拓展开发建立了共性操作，根据不同需求可以在框架内构建不同的执行命令。

此处应用了四个内容：第一段，实现追踪相应钢结构模型，自动识别并检索磁盘内文件自动打开；第二段，调用配置文件将分类规则中的参数设置到模型中；第三段，根据实际统计项显示钢构件，如没有计划单时便不定义其计划层颜色；第四段，针对每次统计的模型不一样，类型不一样(生产、到场及安装)，为上传平台的接口提供对应关系。

3 应用实例

3.1 现场跟踪

在钢结构厂房的建造过程中，研究人员分别跟踪了生产、到场、安装这三个层次的钢构件情况。这里以生产跟踪来对比，图6为某钢厂的钢构件生产现场。

图6 杭州永恒钢厂生产现场

现场工作人员采集钢构件数据登记在平台上，图7为VRSS软件及工程项目管理平台登录界面。接着利用本系统对厂房主体钢结构框架的作业进度进行测试。

图7 VRSS界面及工程项目管理平台

3.2 监管实现

由VRSS输出的三张进度水印图分别对应安装、到场、生产，如图8-图10所示。

图8 安装进度图

图9 到场进度图

图10 生产进度图

实际导出的图片是彩色图(本文均以灰度表示)，为了能较好地表述，本文截取整体模型有变化的部分并进行了处理。红色用矩形框包络表示当天完成的构件，绿色用椭圆包络表示之前完成，其余为计划量，并显示重量累积记录。通过对比图7可以看出，现场所拍摄的照片并不能很好地反映出实际进度，而进度图表述简洁且把握重点，从而验证了本文可视化监管系统的可行性。

3.3 应用效果与总结

从本次的监管中我们可以发现一些问题。由图10的生产进度图可知，某些钢构件是悬空的，这些钢构件到场之后并不能安装。这说明生产部门的下料环节出了问题，与实际安装所需不协调，这将会导致一系列错误，乃至延误工期。再从图9到场进度图查看，部分悬空的是计划量，说明计划环节的执行出现了问题，以至于影响了生产下料环节，导致到场钢构件不能安装。

4 结 语

针对目前工程进度管理不够快速简便的问题，重点分析了钢结构工程进度监管的可视化现状，设计了以VRSS软件为核心的可视化监管系统方案。主要对基于K-最近邻算法的应用与基于Tekla Structures的开发进行了编程实现。以实例证实了本系统生成的进度图具有很高的辨识度，展出了项目进度的重要信息，并能凸显出问题的根源，实现了钢结构工程进度的可视化监管。

[1] 陈岩辉.建筑工程质量监督项目管理系统平台的实现[D].复旦大学,2010.

[2] 林全兵.核电建造项目管理可视化信息系统设计与实施[D].南华大学,2014.

[3] 孙中梁,马海贤,胡伟.基于BIM可视化技术的施工进度管理[J].铁路技术创新,2016,15(3):27-30.

[4] Kamat V R,Martinez J C,Fischer M,et al.Research in Visualization Techniques for Field Construction[J].Journal of Construction Engineering & Management,2010,137(10):853-862.

[5] 张春峰,周小娟,贾新会,等.水电工程地质信息三维可视化研究及应用[J].资源环境与工程,2015,38(5):726-730.

[6] 陈哲.电力工程建设可视化技术应用方案研究[D].华北电力大学(北京),2015.

[7] 杨明宇,李百战.三维虚拟在钢结构项目管理中的应用[J].重庆大学学报,2011,34(2):80-84.

[8] 高红星.大型钢桁架桥梁仿真的BIM技术应用研究[D].大连理工大学,2014.

[9] Azimi R,Lee S H,Abourizk S M,et al.A framework for an automated and integrated project monitoring and control system for steel fabrication projects[J].Automation in Construction,2011,20(1):88-97.

[10] 张旭,蒋建国,洪日昌,等.基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法[J].北京航空航天大学学报,2015,60(2):302-310.

[11] 崔宾阁,庄仲杰.基于最佳距离度量的两层最近邻分类算法[J].山东科技大学学报(自然科学版),2015,37(3):20-27.

[12] 高剑,曹洁华,贺明玄.Tekla Structures的二次开发在工程中的应用[J].施工技术,2008,38(5):166-167.