CC BY
29
УДК 69
ОЦЕНКА ОРГАНИЗАЦИОННОЙ НАДЕЖНОСТИ
КАЛЕНДАРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА Н.С. Курченко*, А.В. Алексейцев**
* ФГБОУ ВО «Брянский государственный инженерно-технологический университет» ** ФГБОУ ВО «Национальный исследовательский московский государственный строительный университет»
Аннотация:
Рассматривается подход к оценке надежности календарных моделей строительства с учетом возможности срыва сроков производства работ и рисков материальных потерь, связанных с этими ситуациями. В качестве меры оценки организационной надежности принимается условная вероятность отклонения продолжительности от заданной. При расчете этой вероятности считается, что возникающие случайным образом организационные ожидания составляют полную группу событий, при этом вероятность возникновения каждого из событий
Ключевые слова:
календарное планирование, стохастическое моделирование, генетические алгоритмы, организация строительства, надежность, ожидание. История статьи: Дата поступления в редакцию 18.06.20
Дата принятия к печати 20.06.20
определяется случайно.
Число ожиданий также задается случайным образом. Для оценки полной вероятности отклонений в планировании производства работ используется формула Байеса, а поиск наиболее надежной модели выполняется путем минимизации риска. Для решения этой стохастической задачи используется адаптированный генетический алгоритм.
Введение. Обеспечение организационной надежности технологических решений строительного производства становится в современных социально-экономических условиях одной из важнейших задач. Данной научной проблеме уделяется внимание как в отечественной [1-6] так и в зарубежной [7, 8] литературе. Во многих исследованиях выполняется оценка надежности в ходе производства работ критического пути. Для объемных календарных моделей число работ критического пути может быть большим, при этом изменение продолжительностей некоторых работ может привести к тому, что критический путь будет содержать уже другую последовательность работ, либо может образоваться несколько критических путей. С учетом случайных факторов оценка надежности таких моделей приводит к решению задачи переборного типа со значительным числом расчетов календарной модели. Такая задача может быть решена с помощью адаптированных генетических алгоритмов, используемых в задачах оптимизации строительных конструкций [9, 10]. При этом становится возможно провести сравнительный анализ различных календарных моделей, отражающих альтернативные технологии производства работ, а также выполнить оценку рисков, связанных с техногенными авариями [11] или погодными условиями.
Постановка задачи. Пусть имеется некоторая топология календарной модели, формируемая на основе ориентированного технологического графа работ . Для работ заданы детерминированные продолжительности. Для каждого г-го события из п событий модели предполагается возможность
03
г
м О
-I
м
Э СО
1
5 к £ *
2 £
а 5 ° §
« 5
О о . 2
ш о ш 2
^ о
>5 ш
и *
ш
Сй <
I
а
га
г
щ
ц
га ¡е
О
н
_ о ? О
ш У о.
* 1 X о
введения случайной величины ожидания с вероятностью . Это ожидание задается интервалом целых чисел . Вероятность невыполнения календарного плана при его реализации по _/-му критическому пути С обозначим с учетом того что в модели в общем случае может быть т критических путей. Тогда уловная вероятность отклонения календарного плана от директивной продолжительности может быть представлена с использованием формулы Байеса в следующем виде:
Ра, у ехр,/ = , (1)
2 (PC,JPexp\C,J
А=1
Будем считать организационно-технологическую надежность этой модели более высокой, если условная вероятность отклонения продолжительности календарного плана от директивной доставляет минимальное стоимостное выражение риска материальных потерь, тогда:
Rj (S (G)) = [ max ({рс, j ехр,г })UJ ) ^ mm, (2)
где и а — размер ущерба в денежном эквиваленте. Величину иу можно приближенно связать с отклонениями по времени фактической Т и директивной Td продолжительности, а также со стоимостью строительства по сводному сметному расчету Съ :
Uj = к
rT - Td Л Td
Cb, (3)
где к — задаваемый целочисленный масштабный коэффициент, назначаемый с учетом инфляционных процессов, корректирующих потерю в стоимости в зависимости от увеличения времени задержки окончания строительства, штрафных санкций за просрочку и т.п.
В этом случае задача поиска варианта календарного плана с максимальной организационно-технологической надежностью для реализации генетического алгоритма может быть представлена в виде:
R = f ({S(G)}) ^ min, G = {(A;B)}, (4)
где А, B — номера начального и конечного событий для работы календарного плана.
В поисковом процессе учитываем следующие ограничения.
1. При совмещении (параллельном ведении) работ считаем ресурсы, используемые на каждой из работ, доступными для исполнителей, что не предусматривает вынужденных временных разрывов в работах.
2. Трудоемкость работ и топология календарной модели, отражающая структуру предшествования/следования работ, не изменяются.
Поисковый алгоритм. Поиск решений выполняется с использованием комбинации генетических итерационных схем, изложенных в работах [4, 9, 10].
1. Формируем исходные данные о топологиях календарной модели, трудоёмкостях работ, составах исполнителей. При этом для каждой из рассматриваемых технологий производства работ и связанной с ними соответствующей календарной модели в генетическом алгоритме выделяется обособленный пул решений.
2. Для каждой технологии разрабатываем ориентированный граф работ, в котором все параметры являются детерминированными.
3. Выполняем заполнение значениями дискретных множеств организационных и технологических ожиданий. Эти дискретные множества желательно формировать с учетом опыта строительства.
4. Случайным образом вводим в календарную модель случайные величины ожиданий, при этом в топологию вносятся соответствующие дополнительные события. Применительно к диаграммам
Ганта ожидание может рассматриваться как отдельная работа, для которой требуется время, но не требуется ресурсов.
5. Выполняем основные этапы генетического алгоритма с варьируемыми параметрами, в качестве которых принимаются значения ожиданий. При этом используется стратегия эли-тизма по условию (4) с предварительным вычислением рисков по формулам (1)-(3). При этом используется только многоточечный оператор мутации [9].
Примеры оценки организационной надежности календарных моделей. Рассмотрим календарную модель (рис. 1, а), в которую могут быть введены организационные ожидания с префиксом ОО1_, ОО2_. Зададим число ожиданий равным четырем. Вариант такой модели показан на рис. 1,б.
Рис. 1. Визуализация детерминированного и вероятностного календарных планов
Значения этих ожиданий принимались в виде множества целых чисел от 0 до 6. Директивную продолжительность работ ограничим величиной в 40 дней. В результате работы генетического алгоритма был найден вариант календарного графика с организационными ожиданиями, продолжительность работ по которому составила также, как и в детерминированном варианте 34 дня (рисунок 2,а). Максимально возможный вариант хода работ с продолжительностью 44 дня представлен на рисунке 2,б.
О
г
ни
о
-I ни
СО
1
га . т ■
5 к
£ *
2 £
0 о го а
И
я I
ш о
Ш 2 и О
® 5
Ш и
и ГО
§ I
3 *
< Н
ш
V X О
Рис. 2. Варианты календарных планов минимальной и максимальной продолжительности с организационными ожиданиями
Выполним оценку рисков отклонения от величины директивной продолжительности для этих вариантов календарных планов. Задаем вероятности возникновения организационных ожиданий
Рехр_ 001,1 = Рехр_ 001,2 = 0,1 > Рехр_002,1 = Рехр_ 002,2 = 0,°8 вероя™ость °ткл°нения ОТ дирежтигаш продолжительности Рс34 1 = Ра342 = Рс44 1 = °,5- Здесь индексы 34, 44 введены для идентификации календарных моделей с соответствующими продолжительностями. Наличие ожидания нулевой величины на первом критическом пути модели на рисунке 2,а интерпретируем как его отсутствие. Учитывая, число организационных ожиданий на каждом критическом пути найдем максимальные значения вероятностей:
Р = 0,5'0,1 = 0 3571
с 34,21°°1,1 0,5. 0,1 + 0,5 • 0,1 + 0,5 • 0,08 ' ' Р - 0,5 •0,1 - 0 5555
р44,2|оом - 0,5 • 0,1 + 0,5 • 0,08 = 0,5555, Принимая условно стоимость работ по данным календарным графикам равной 100000 руб. при вычисляем риски материальных потерь:
Ü34 =
34 - 40
>34 —100000 = -15000руб., R34 =-15000• 0,3571 = -5356руб.,
40 44 - 40
и44 = • 100000 = 10000руб., R34 =-10000 • 0,5555 = 5555руб.
40
Отрицательное значение риска здесь свидетельствует о его отсутствии, поскольку фактическая продолжительность не превышает директивную. Анализ календарных планов показал, что наиболее надежным является вариант, показанный на рисунке 2,а, что предполагает необходимость превентивного предупреждения сценария, реализуемого в календарном плане на рисунке 2,б. Это может достигаться, например, наличием страхового запаса и обеспечением непрерывной работы техники и основных строительных рабочих на данных работах критического пути.
Вывод. Предложен подход к оценке надежности календарного планирования производства работ с использованием вероятностной модели организации работ и оценке рисков отклонения фактической продолжительности от директивной. Использование предложенных принципов календарного моделирования позволяет превентивно повышать безопасность планирования при возникновении в процессе производства случайных факторов.
ЛИТЕРАТУРА:
1. Лапидус А.А. Влияние современных технологических и организаци-онных мероприятий на достижение планируемых результатов строительных проектов // Технология и организация строительного производства. 2013. № 2 (3). С. 1.
2. Олейник П.П. «Организация строительного производства» Научное издание. М.: Изд-во АСВ, 2010. 576 с.
3. Синенко С.А., Мирошникова И.М. Формирование системы критериев комплексной оценки технологического уровня обеспечения строительства многоэтажных зданий // Системные технологии. 2018. № 2 (27). С. 69-73.
Курченко Н.С., Алексейцев А.В. Эволюционная модель поиска рационального распределения ресурсов при ограничении продолжительности строительства // Наука и бизнес: пути развития. 2017. № 4. С. 19-23. Petrochenko, M.V., Velichkin, V.Z., Kazakov, Y.N., Zavodnova, Y.B. Reliability assessment of the construction schedule by the critical chain method. Magazine of Civil Engineering. 2018. 81(5). Pp. 25-31. doi: 10.18720/ MCE.81.3.
Синенко С.А., Мирошникова И.М. Внедрение методики оценки поставщиков как один из способов сокращения сроков строительства // Системные технологии. 2018. № 2 (27). С. 14-19.
Kim, S.C., Kim, Y.W., Park, K.S., Yoo, C.Y. Impact of measuring operational-level planning reliability on management-level project performance. 2015. Journal of Management in Engineering. doi:10.1061/(ASCE) ME.1943-5479.0000326
Liu, Y., Wang, Z.F. Analysis of project shedule risk indexes in PERT network using Monte Carlo simulation in (2013) Adv. Mater. Res., . doi:10.4028/www.scientific.net/AMR.760-762.2205
Алексейцев А.В., Курченко Н. С. Поискрациональныхпараметровстержневыхметаллоконструкцийнаоснове адаптивной эволюционной модели // Строительная механика инженерных конструкций и сооружений. 2011. № 3. С. 7-14.
10. Алексейцев А.В., Безбородов Е.Л. Эволюционный поиск параметров систем «протезирования» деревянных балочных конструкций // Строительство и реконструкция. 2018. № 2 (76). С. 3-11.
11. Алексейцев А.В., Курченко Н.С. Обзор методов и результатов экспериментальных исследований стальных и сталебетонных конструкций при особых воздействиях // Строительная механика инженерных конструкций и сооружений. 2018. Т. 14. № 3. С. 205-215.
4.
6.
7
9.
Z м
О
-I
м
D CD
i
s J
ÍS ■
s к
£ * 2 £ а 5
° S
<u 5 * ч
0
1 o
0
1
a
re
i
<U
re *
s
I-
и
0
1
£
<u
re i
ca
Ш
>S Ш
и *
Ш
ca <
O
ш У Q.
^ 1 X O
Просьба ссылаться на эту статью следующим образом:
Курченко Н.С., Алексейцев А.В. Оценка организационной надежности календарного моделирования строительного производства. — Системные технологии. — 2020. — № 35. — С. 13—18.
ASSESMENT OF THE ORGANIZATIONAL RELIABILITY FOR CONSTRUCTION PRODUCTION SCHEDULES
Kurchenko N.S.*, Alekseytsev A.V.**
*FSBEI of HE "Bryansk State Engineering and Technology university » **FSBEI of HE "National Research Moscow State University of Civil Engineering"
Abstract.
An approach to assessing the reliability of construction schedules is considered, taking into account the possibility of work timing disruption and the risks of material losses associated with these situations. As a measure of organizational reliability, the conditional probability of the duration deviation from the given construction duration is taken. When calculating this probability, it is assumed that randomly generated organizational expectations comprise a complete group of events, while the probability of each event occurring is determined randomly. The number of expectations is also set randomly. To assess the full probability of deviations in the planning of work, the Bayes formula is used, and the most reliable model is searched by minimizing risk. To solve this stochastic problem, an adapted genetic algorithm is used.
Key words:
scheduling, stochastic modeling, genetic algorithms, organization of construction, reliability, organizational time expectation. Date of receipt in edition: 18.06.20 Date of acceptance for printing: 20.06.20
УДК 69
ОСОБЕННОСТИ ТЕХНОЛОГИИ И ОРГАНИЗАЦИИ БЕТОННЫХ РАБОТ ПРИ СКОРОСТНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Ф.М. Исмаилов, М.Ф. Кужин
Федеральное государственного бюджетное образовательное учреждение высшего образования Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, г. Москва
Аннотация:
Современное развитие строительной индустрии позволило выработать технологии повышенной эффективности, способные создавать бетонные растворы с улучшенными характеристиками. Статья описывает технологии и организации бетонных работ при скоростном строительстве Рассмотрены компоненты, которые добавляют в бетонную смесь для сокращения времени на проведение бетонных работ. Описаны факторы влияющие на проведения бетонных работ Предложены способы сокращения сроков бетонных работ.
Ключевые слова:
технология, бетонные работы, скоростное строительство, компоненты раствора, сокращение сроков строительства, строительные процессы, организация. История статьи:
Дата поступления в редакцию 15.05.20 Дата принятия к печати 16.05.20
