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    民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量控制研究

    2019-12-20 03:03鄭和潤(rùn)朱廣波鄭國(guó)華張九龍王冰
    價(jià)值工程 2019年33期

    鄭和潤(rùn) 朱廣波 鄭國(guó)華 張九龍 王冰

    摘要:基于施工總承包視角,通過(guò)文獻(xiàn)分析與實(shí)際工程經(jīng)驗(yàn),從高標(biāo)號(hào)混凝土生產(chǎn)、運(yùn)輸、澆筑和養(yǎng)護(hù)全過(guò)程中4個(gè)層面確定了12個(gè)影響澆筑質(zhì)量的影響因素,再利用灰色關(guān)聯(lián)度改進(jìn)方法,邀請(qǐng)專家打分對(duì)各影響因素的權(quán)重值,最后對(duì)歸一化權(quán)重計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序,最終確定的關(guān)鍵影響因素有施工振搗控制、混凝土配合比、施工班組水平及混凝土原材料等。

    Abstract: Based on the perspective of general contracting for construction, through literature analysis and practical engineering experience, 12 influencing factors of pouring quality are determined from four aspects in the whole process of production, transportation, pouring and maintenance of high-grade concrete. Then, by using the grey relational degree improvement method, experts are invited to score the weights of each influencing factor. Finally, the calculation results of normalized weights are ranked. The key influencing factors are construction vibration control, concrete mix ratio, construction team level and concrete raw materials, etc.

    關(guān)鍵詞:民用高層住宅建筑;高標(biāo)號(hào)混凝土;灰色關(guān)聯(lián)度改進(jìn)方法;影響因素

    Key words: high-rise residential buildings for civil use;high-grade concrete;Improvement Method of Grey Relevance Degree; influence factor

    中圖分類號(hào):TU974? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào):1006-4311(2019)33-0007-02

    1? 緒論

    隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展以及城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn),城鎮(zhèn)人口數(shù)量不斷增加,據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),2018年末我國(guó)常駐人口城鎮(zhèn)化率為59.58%,城鎮(zhèn)人口數(shù)量的增加勢(shì)必引起住房緊張問(wèn)題,在有限土地上盡可能為更多人提供住宅,住宅只能向高層發(fā)展。在此趨勢(shì)下高層建筑的建造安全必然成為設(shè)計(jì)者、建造者及業(yè)主關(guān)注的首要問(wèn)題,因此,高層建筑設(shè)計(jì)中混凝土標(biāo)號(hào)現(xiàn)在都用到了C60[1],但由于高標(biāo)號(hào)混凝土的質(zhì)量易受到生產(chǎn)、運(yùn)輸、澆注和養(yǎng)護(hù)過(guò)程中環(huán)境因素的影響,如不能嚴(yán)格控制會(huì)影響成型質(zhì)量,甚至危及高層建筑的安全。

    目前學(xué)者對(duì)民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量影響因素的探討較少,且研究更多停留在定性研究階段,大多數(shù)集中在高標(biāo)號(hào)混凝土配合比設(shè)計(jì)研究上而忽略混凝土澆注和養(yǎng)護(hù)過(guò)程,這與混凝土澆筑的復(fù)雜性和全過(guò)程質(zhì)量控制相違背。因此,本文一方面從影響高標(biāo)號(hào)混凝土質(zhì)量的生產(chǎn)、運(yùn)輸、澆筑和養(yǎng)護(hù)全過(guò)程中確定影響因素,另一方面運(yùn)用數(shù)學(xué)方法對(duì)各影響因素進(jìn)行系統(tǒng)性的定量化分析,確定影響程度強(qiáng)的主要影響因素,提出相應(yīng)對(duì)策。

    2? 民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量影響因素分析

    2.1 影響因素識(shí)別

    高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑過(guò)程中對(duì)澆筑質(zhì)量影響的因素眾多,本文在文獻(xiàn)分析[2]基礎(chǔ)上,從最終澆筑質(zhì)量的角度對(duì)澆筑全過(guò)程進(jìn)行分析,結(jié)合專家咨詢意見(jiàn),確定出各個(gè)階段對(duì)應(yīng)的影響因素,分別為生產(chǎn)質(zhì)量控制A1(混凝土配合比F1、混凝土原材料F2),運(yùn)輸質(zhì)量控制A2(運(yùn)輸時(shí)間長(zhǎng)短F3、混凝土的勻質(zhì)性F4),澆注質(zhì)量控制A3(澆筑方案合理性F5、澆筑方案合理性F5、施工班組水平F6、現(xiàn)場(chǎng)管理人員水平F7、施工振搗控制F8、二次收漿、抹面工藝F9、施工環(huán)境F10),養(yǎng)護(hù)質(zhì)量控制A4(養(yǎng)護(hù)時(shí)間F11、養(yǎng)護(hù)方式F12)。

    2.2 灰色關(guān)聯(lián)度分析方法的改進(jìn)

    灰色關(guān)聯(lián)度分析是一種系統(tǒng)分析技術(shù),其基本思路是根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度來(lái)判斷聯(lián)系是否緊密,曲線越接近,相應(yīng)序列間的關(guān)聯(lián)度就越大,反之就越小。具體是指各位專家經(jīng)驗(yàn)判斷權(quán)重與某一位專家的經(jīng)驗(yàn)判斷的最大值(設(shè)定)進(jìn)行量化比較,根據(jù)其彼此差異性的大小以分析確定專家群體經(jīng)驗(yàn)判斷數(shù)值的關(guān)聯(lián)程度,即關(guān)聯(lián)度。

    設(shè)邀請(qǐng)m位專家對(duì)現(xiàn)有n個(gè)影響因素指標(biāo)的權(quán)重作出判斷,從而形成各個(gè)指標(biāo)權(quán)重的判定數(shù)據(jù)矩陣:,從中挑選最大的權(quán)重值作為“公共”參考權(quán)重值X0(k),在判定數(shù)據(jù)矩陣和參考權(quán)重值基礎(chǔ)上,利用下式求出關(guān)聯(lián)系數(shù)δ0i(k)和關(guān)聯(lián)度γ0i:

    (ρ為分辨系數(shù),ρ∈(0,1),一般取ρ=0.5)

    在對(duì)民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量影響因素的指標(biāo)計(jì)算中發(fā)現(xiàn),若分辨系數(shù)ρ取0.5計(jì)算時(shí)權(quán)重指標(biāo)恒有γi>0.333,則任何參考序列X0與比較序列的Xi關(guān)聯(lián)度都至少接近于中等,難以區(qū)分指標(biāo)間的重要程度,難以用于工程實(shí)際決策需求。因此,本文選用一種基于灰色關(guān)聯(lián)度的改進(jìn)方法解決影響因素權(quán)重問(wèn)題。該方法在專家對(duì)指標(biāo)權(quán)重的經(jīng)驗(yàn)判斷值基礎(chǔ)上,基于灰色關(guān)聯(lián)度理論以最大的專家經(jīng)驗(yàn)判斷值為參考數(shù)列,計(jì)算各個(gè)指標(biāo)序列X1,X2,…,Xn與參考數(shù)據(jù)列X0間的距離,進(jìn)而求得各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,最后歸一化權(quán)重處理[3]。

    2.3 民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量影響程度計(jì)算

    第一,邀請(qǐng)專家對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)判定。由于影響高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量的因素較多,專家在進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)判定時(shí)不便賦值,因此邀請(qǐng)專家對(duì)各影響因素進(jìn)行打分[9]。本文邀請(qǐng)10名長(zhǎng)期參與高標(biāo)號(hào)混凝土相關(guān)課題研究和相關(guān)工作的專家和一線工程師,以4分作為滿分進(jìn)行打分,1、2、3、4分別表示指標(biāo)影響程度很弱、影響程度一般、影響程度強(qiáng)、影響程度很強(qiáng)。最終專家經(jīng)驗(yàn)判斷值如表1所示。

    第二,從判定數(shù)據(jù)矩陣X中挑選一個(gè)最大的權(quán)重值作為“公共”參考權(quán)重值X0(k),所邀請(qǐng)的10名專家的參考權(quán)重值均賦予此值,形成參考數(shù)列X0=(X0(1),X0(2),X0(3),X0(4),X0(5),X0(6),X0(7),X0(8),X0(9),X0(10))。X0,X1,X2,…,X12可表示為如下的矩陣:

    第三,根據(jù)下列公式求出參考數(shù)據(jù)序列X0與各個(gè)影響因素序列X1,X1,…,Xn之間的距離。

    (1)

    第四,求出各影響因素的權(quán)重。

    (2)

    第五,求出各個(gè)影響因素的歸一化權(quán)重。

    (3)

    由表1可以看出經(jīng)驗(yàn)判定權(quán)重的最大值為4,因此本文設(shè)定“公共”參考數(shù)列X0的專家賦予的權(quán)重均為4。將參考數(shù)據(jù)序列X0與各個(gè)影響因素序列X1,X2,…,Xn的數(shù)據(jù)代入公式(1)(2)(3)進(jìn)行計(jì)算,得到各影響因素X1,X2,…,X12的歸一化權(quán)重集合為:W*=(W*1,W*2,W*3,W*4,W*5,W*6,W*7,W*8,W*9,W*10,W*11,W*12)=(0.179,0.098,0.036,0.063,0.044,

    0.119,0.043,0.268,0.032,0.036,0.054,0.028)

    2.4 計(jì)算結(jié)果分析

    將歸一化后的權(quán)重值進(jìn)行降序排列,即為影響因素的影響程度排序,影響程度從強(qiáng)到弱排序依次是F8、F1、F6、F2、F4、F11、F5、F7、F3、F10、F9、F12。

    從圖2可以發(fā)現(xiàn),混凝土配合比F1和混凝土原材料F2分別排序第2位和第4位,由此可知,澆注質(zhì)量控制A3方面中的施工振搗控制F8和施工班組水平F6的權(quán)重值和為0.387,兩者占總權(quán)重值將近40%,對(duì)高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量的影響程度特別大。F1和F2所屬的生產(chǎn)質(zhì)量控制方面A1對(duì)民用高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑質(zhì)量影響程度較強(qiáng)。運(yùn)輸質(zhì)量控制A2的混凝土勻質(zhì)性F4和運(yùn)輸時(shí)間長(zhǎng)短F3排序分別位于第5位和第9位。而養(yǎng)護(hù)時(shí)間F11和養(yǎng)護(hù)方式F12的權(quán)重值和僅為0.082,可知F11和F12所屬的養(yǎng)護(hù)質(zhì)量控制A4對(duì)高標(biāo)號(hào)澆筑質(zhì)量影響程度較小,但養(yǎng)護(hù)時(shí)間F11(第6位)相對(duì)于養(yǎng)護(hù)方式F12(第12位)的因素影響程度強(qiáng)。綜合上述結(jié)果分析,在進(jìn)行高層住宅建筑高標(biāo)號(hào)混凝土澆筑時(shí),全過(guò)程控制高標(biāo)號(hào)混凝土生產(chǎn)、運(yùn)輸、澆筑和養(yǎng)護(hù)的前提下,還要加強(qiáng)影響程度較強(qiáng)的重點(diǎn)環(huán)節(jié)的監(jiān)控,特別是施工振搗控制、施工班組澆筑過(guò)程監(jiān)督以及高標(biāo)號(hào)混凝土的生產(chǎn)質(zhì)量控制。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]桑美英.基礎(chǔ)設(shè)施PPP項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)管理研究[D].西安:長(zhǎng)安大學(xué),2014.

    [3]Z. S. Xu, A method based on linguistic aggregation operators for group decision making with linguistic preference relations[J]. Information Sciences, 2004, 166:19-30.

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