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基于模糊层次分析法的BIM 正向协同设计平台选型分析

2022-02-19付功云冯松彬

铁路计算机应用 2022年1期
关键词:标度选型权重

付功云,王 烨,王 婷,冯松彬,吕 晗

(中铁第六勘察设计院集团有限公司,天津 300308)

BIM 正向协同设计平台是具有日常设计生产、专业内及多专业间协同、多地协同、多层级审核、成果输出所需图纸报表、数字化移交、工程建设全生命周期数据通用等功能的综合性平台。该平台与翻模模式中单一软件应用模式完全不同,能提供成体系的设计技术转型升级解决方案。在当前数字中国、数字经济的建设背景下,基于市场竞争、产业升级、自身发展等需求,数字化转型已是勘察设计企业必然选择,核心业务工程设计的转型升级则是重中之重,而BIM 正向协同设计平台选型则是决定数字化转型升级成败的关键。

本文结合勘察设计企业的特点,研究并分析了BIM 正向协同设计平台选型的影响因素,建立了一套包含4 个方面共计14 个因素的评价因素集,构建了一套科学合理、普遍适用的选型评价模型,研究结果能够使勘察设计企业在数字化转型中少走弯路,节约时间成本、人力成本及资金成本。

1 研究模型

BIM 正向协同设计平台选型评价存在主观因素影响、评价因素权重不明确、衡量单位不一致等问题,难以进行统一量化。比较层次分析法(AHP,Analytic Hierarchy Process)、模糊综合评价法(FCEM,Fuzzy Comprehension Evaluation Method)、秩和比法、综合指数法、TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法等综合评价法的适用范围、优缺点后发现,AHP[1]是定性与定量结合的多层次多目标决策综合分析的方法,FCEM[2]是模糊数学中隶属度理论把定性指标转化为定量指标的方法,这两者结合应用,形成模糊层次分析法(FAHP,Fuzzy Analytic Hierarchy Process)[3],能将不完全信息、不确定信息、主观信息转化为评价等级数字,做到定性问题定量化,从而使选型定性评估工作转换为数学定量工作。本文基于FAHP 进行BIM 正向协同设计平台选型分析。

1.1 AHP

AHP 通过建立选型数学模型,结合九级标度法、专家调查法等,实现定性指标转换为定量指标综合分析。本文采用软件yaahp 建立层次模型、MATLAB辅助求解与复核,得出准确、可信的评价因素权重[4]。

1.1.1 九级标度法

九级标度法对同层次评价因素进行两两对比并量化,依次标出各个评价因素的相对重要程度。九级标度法的标度及其定义如表1 所示,其中,ai、aj为同层次评价因素;aij为ai与aj的重要性比较,aji为aj与ai的重要性比较;i,j=1,2,···,n,n为当前层次存在的评价因素数量。例如,ai比aj略微重要,根据表1 可得,aij=3,aji=1/3。

表1 九级标度法的标度及其含义

1.1.2 一致性检验

在专家调查法中,因专家之间存在工作性质、专业背景、认知等方面的偏差,专家自身对不同评价因素的理解不同,对评价因素之间重要性程度的认识存在逻辑错误的可能性,如甲比乙重要、乙比丙重要、丙比甲重要。为避免出现这一问题,本文引入一致性检验。

设当前层次存在n个评价因素,其评价因素成对比较矩阵为A,如式(1)所示。

设成对比较矩阵A的特征根为λ,最大特征根为λmax。特征根λ通过MATLAB 的函数eig 和函数diag 求得,如式(2)所示。

其中,v表示各列相应特征向量矩阵;d表示特征根组成的对角矩阵;函数eig 求解v,d;函数diag 提取对角线元素组成的向量。

根据Perro-Frobineus 定理,设成对比较矩阵A的一致性指标为CI,其中,CI=0 表示完全一致,CI越接近0 表示一致性越高,CI越大表示不一致性越高。为了衡量CI,本文引入萨蒂(T.L.Saaty)提出的随机一致性指标RI,随机构造1 000 个成对比较矩阵C1-C1000,计算一致性指标(CI1-CI1000),RI为(CI1-CI1000)的算术平均值。本文还定义一致性比例CR。相关RI与f对应数值,及CI、CR计算如式(3)所示。

其中,f为成对比较矩阵A的阶数;当CR<0.1 时,表示成对比较矩阵A满足一致性检验;反之,则表示成对比较矩阵A需要进行修正。

1.1.3 评价因素权重

成对比较矩阵A以列为单位进行归一化处理,分别对各列元素进行求和。本文以列k为例,介绍归一化处理的过程。设行i列k元素的权重为ωik,其计算方式如式(4)所示。按此方式,对成对比较矩阵A逐列进行计算,得到归一化权重,并以行为单位,计算算术平均值,得到行权重ωi。

其中,n为当前层次评价因素的数量;i,j,k=1,2,···,n。

1.2 模糊综合评价法

1.2.1 确定评价集

多层级评价因素的模糊判断存在评价度量不一致的问题,为了解决该问题,本文构建了数学模型,建立了统一的评价集V=(vp)=(v1,v2,v3,v4,v5)=(优秀,良好,一般,合格,不合格),以确定评价因素的评价等级范围。评语集等级描述如表2所示。

表2 评价集等级描述

1.2.2 建立模糊综合评价矩阵

设专家人数为N;给单评价因素aij打分为vp的人数为M;隶属度,满足条件;单评价因素aij的模糊评价集为V的模糊子集Rijp=(rij1,rij2,rij3,rij4,rij5),建立方案层C,如图1 所示,第q个方案的评价因素隶属度模糊关系矩阵RCq[5]。

图1 评价因素体系与AHP 分层

其中,ij对应当前层次评价因素编号;q为方案层解决方案数量。

2 研究实验

为了对主流产品进行测试应用、价格摸底,本文对典型单位(如中国铁路设计集团、中电建华东勘测设计研究院)进行调研,邀请行业内的专家对关键因素的权重进行打分,并综合测试、商调、技术调研、专家调查等多种方法,得出产品选型以产品条件、生态链、性价比和拓展性四要素评价为主的结论。本文基于层次分析法建立判断矩阵,采用九级标度法调查数据,计算两级评价因素权重;基于FCEM 计算评分隶属度;根据权重、隶属度、分值基准等构建的矩阵,整合计算各解决方案得分,并以此作为选型依据。

2.1 主流产品调查结果

BIM 软件厂商有很多。国内的有广联达科技股份有限公司(简称:广联达)、鲁班软件股份有限公司(简称:鲁班软件)、北京构力科技有限公司(简称:构力)、广州中望龙腾软件股份有限公司(简称:中望软件)、北京探索者软件股份有限公司(简称:探索者软件)等。国外的有AutoDesk、Dassault、Bentley、Graphisoft、Trimble、Tekla 等[6]。

国内工业软件,特别是BIM 设计基础软件尚处于起步阶段。广联达布局BIM 全生命周期应用,已发布广联达建筑设计工具软件、结构设计工具软件、机电设计工具软件、协同设计平台、设计资源平台等测试版,计划逐步取代国外产品。中望软件自主开发的国产三维设计软件,已应用于机械设计行业,并计划于2022 年推出三维BIM 平台核心,逐步向工程行业拓展。而国外工业软件起步早,已发展到一定阶段,目前,初步具备BIM 正向协同设计能力的平台体系厂商主要为AutoDesk、Dassault[7]、Bentley[8]等,它们正向协同设计体系如表3 所示。本文以这三者为例,进行BIM 正向协同设计平台选型分析。

表3 BIM 正向协同设计体系

2.2 确定评价因素集

本文基于企业数字化转型升级需求,依据AHP构建与定义目标层为U、准则层1 为一级评价因素集Ui、准则层2 为对应二级评价因素集Uij、方案层为Cq等,其中,i为一级评价因素数量;j为对应二级评价因素数量;q为解决方案数量。BIM 正向协同设计平台选型评价因素集为U=(Ui)=(U1;U2;U3;U4)=(产品条件,生态链,性价比,拓展性)=(U1j;U2j;U3j;U4j)=(安全性,稳定性,适应性,维护性,使用者广泛,可配置性;全生命周期,兼容性,信息继承;价格,功能成熟度;软硬件拓展,接口完整性,二次开发体系)。评价因素体系与AHP 分层,如图1 所示。

2.3 计算评价因素权重

本文采用专家调查法,由20 位业内研究人员组成专家组,运用九级标度法,由专家组成员对评价因素打分,并计算各评价因素的算术平均值,按四舍五入原则取整后作为评分结果,形成对应的评价因素成对比较矩阵A,并代入式(1)~式(4),在满足一致性检验要求的基础上[9],计算评价因素权重ω。一级评价因素Ui对应目标层U的权重ωi如表4所示,二级评价因素Uij对应一级评价因素Ui的权重ωij如表5~表8 所示。

表4 一级评价因素Ui 对应目标层U 的成对比较矩阵A

表5 二级评价因素U1j 对应产品条件U1 的成对比较矩阵A1

表6 二级评价因素U2j 对应生态链U2 成对比较矩阵A2

表7 二级评价因素U3j 对应性价比U3 成对比较矩阵A3

表8 二级评价因素U4j 对应拓展性U4 成对比较矩阵A4

将二级评价因素权重ωij以一级评价因素权重ωi为基础计算其在目标评价因素中的权重ω=ωiωij,按照权重对二级评价因素排序,如表9 所示。

表9 层次总排序表

以表9 得出的二次评价因素权重构建权重矩阵W。

从表9 得出结论,目前设计单位BIM 正向协同设计发展依然还处于小规模试验性投入阶段,对资金投入持谨慎态度;试验性质决定设计单位会多产品投入,在设计生产过程中实践应用,以实践结果为依据,选择功能齐全能够完全满足设计生产需求的产品;在数据安全就是国家安全的背景下,安全性是具有一票否决权的关键评价因素;设计单位设计生产具有多地域、全天候工作特点,对产品运行的稳定性有严格要求。价格、功能成熟度、安全性、稳定性等4 个评价因素占比达到73.1%,是选型主要评价因素。

2.4 构建模糊综合评价隶属度矩阵

2.5 合成模糊综合评价结果

确定评价模糊综合评价隶属度矩阵RCq和二级评价因素权重矩阵W后,通过模糊变化将评价因素集U上的模糊矩阵W变换为评语集V上的模糊矩阵B,如式(7)所示。

由式(5)~式(7)计算得出

2.6 计算评价总得分

方案层C的解决方案C1、C2、C3对评语集V的隶属度矩阵B,与评语集V的分值基准转置矩阵ST=[95 85 75 65 55]T,采用一般矩阵乘法计算出方案的评价总得分F。

由式(8)计 算,AutoDesk 得 到78.87 分;Dassault 得到77.52 分;Bentley 得到75.49 分。

3 研究结果

基于模糊层次分析法的BIM 正向协同设计平台选型模型,计算AutoDesk、Dassault、Bentley 等评价总得分,得出如下结论。

(1)以AutoDesk 为主,用来满足大部分正向协同设计需求;以Dassault、Bentley 为辅,用来满足复杂建筑、站后专业等特殊需求。

(2)AutoDesk、Dassault 与Bentley 得分差距小,评价集V中均评判为一般,各自存在突出优点同时也有众多缺陷。AutoDesk 具有用户广泛、价格相对合理的突出优势,存在全生命周期应用体系缺乏、协同产品多而不专的缺陷;Dassault 具有全生命周期体系健全、可配置性强的突出优势,存在工程行业用户基础小、价格昂贵无法全面应用的缺陷;Bentley 平台具有全生命周期体系产品全面、可配置性强、稳定性高的优势,存在二次开发体系尚处于发展阶段、用户少、价格高的缺陷。

(3)复杂的国际形势、数据安全就是国家安全的政策,使安全性成为关键的评价因素,AutoDesk、Dassault 与Bentley 均为国外产品,存在安全隐患。

4 结束语

本文构建了基于模糊层次分析法的BIM 正向协同设计平台选型模型,基于多种BIM 正向协同设计平台,从4 个方面14 个因素综合评判计分,得出选型结果,解决勘察设计企业因平台产品众多、功能各异、优劣共存而产生的选型难问题,实现了为BIM 平台选型类操作提供切实可行、科学合理、普遍适用的解决方案的目标。未来,将进一步优化完善选型评价影响因素、研发选型工具软件,以达到数字经济产品建设目的。

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