A BIM based auto optimization for tower crane layout planning tối ưu hoá tự động trong kế hoạch bố trí cần trục tháp dựa trên nền tảng BIM

Tối ưu hố tự động kế hoạch bố trí cần trục tháp dựa tảng BIM A BIM-based auto-optimization for tower crane layout planning Ngày nhận bài: 23/10/2018 Ngày sửa bài: 10/11/2018 Ngày chấp nhận đăng: 5/12/2018 Phạm Hồng Ln, Ngơ Xn Vĩnh TĨM TẮT Cần trục tháp thành phần quan trọng cơng tác bố trí thiết bị tạm thời hầu hết dự án xây dựng Xác định vị trí cần trục tháp nhiệm vụ thiết yếu công tác quy hoạch bình đồ cơng trường, nội dung nghiên cứu Việc tối ưu hóa vị trí cần trục tháp phụ thuộc vào nhiều yếu tố liên quan, bao gồm ràng buộc mặt hình dạng kích thước cơng trình, loại vật tư, số lượng vật tư yêu cầu, thông số cần cần trục, loại cần trục tháp cách bố trí cơng trường Những yếu tố thay đổi từ dự án sang dự án khác, dẫn đến chiến lược phương pháp bố trí cơng trường trở nên đa dạng phức tạp Vấn đề thực tế làm cho việc tìm vị trí cần trục tháp giải đa phần tùy thuộc vào kinh nghiệm nhà thiết kế, phương pháp cách giả định, thông qua thử sai Mục đích báo phát triển phương pháp tích hợp, kết hợp với mơ hình hóa thơng tin xây dựng (BIM) thuật toán di truyền đa mục tiêu (NSGA-II) để tự động tạo sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu Đầu tiên, BIM sử dụng để cung cấp thơng số đầu vào cho mơ hình tốn học Sau đó, NSGA-II sử dụng để xác định vị trí tối ưu cần cần trục tháp điểm cung cấp thơng qua chương trình Dynamo BIM Cuối cùng, sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu hiển thị đánh giá thông qua mô dựa BIM Từ khóa: Nền tảng BIM, tối ưu hóa tự động, thuật tốn di truyền đa mục tiêu (NSGA-II), cần trục tháp, kế hoạch bố trí ABSTRACT Tower crane is increasingly becoming one of the key components of temporary facilities on site layout in most construction projects Determining the location of tower crane is an essential task of layout planning, which is also the central focus of this study The optimization of tower crane location depends on many interrelated factors, including site constraints, shape and size of the buildings, type and quantity of required materials, crane configurations, crane type, and construction site layout These factors vary from one project to another, resulting to complicated site layout strategies and approaches This fact makes the crane location problem impractical to be solved depending on experience of practitioners only which was gained by assuming and through trial and error The purpose of this paper is to develop an integrated approach which combines Building Information Modelling (BIM) and A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm (NSGA-II) to automatically generate an optimal tower crane layout plan Firstly, BIM is utilised to provide inputs for the mathematical model Then the NSGA-II is used to determine the optimal locations of tower cranes and supply points through Dynamo BIM program Finally, the optimal tower crane layout scheme will be visualised and evaluated through BIM-based simulation Key word: BIM-based, auto-optimization, Elitist Multiobjective Genetic Algorithm (NSGA-II), tower crane, layout planning Phạm Hồng Luân Bộ môn Thi công Quản lý xây dựng – Khoa Kỹ thuật Xây dựng – Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Ngơ Xn Vĩnh Ngành Quản lý xây dựng - Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia Tp Hồ Chí Minh Giới thiệu Ngày nay, hầu hết cơng trình xây dựng, chủ đầu tư quan tâm đến ngân sách, chất lượng thi công đặc biệt tiến độ xây dựng Chính vậy, việc sử dụng thiết bị xây dựng có hiệu cần thiết để hồn thành thành cơng dự án Các thiết bị, máy móc xây dựng đại ngày gánh nặng tài lớn cho dự án gây thiệt hại kinh tế không sử dụng hiệu Cần trục tháp thiết bị xây dựng tốn kém, đóng vai trị quan trọng cơng trình xây dựng, đặc biệt dự án xây dựng cao tầng Các hoạt động phụ thuộc vào cần trục tháp thường dự án có 12.2018 43 yêu cầu tiến độ thi cơng nhanh Do đó, việc lên kế hoạch bố trí cần trục tháp nâng cao hiệu dự án, đẩy nhanh tiến độ xây dựng [1] Những ảnh hưởng từ việc thiết kế vị trí lắp đặt cần trục tháp công trường xây dựng vấn đề đặt trình lập biện pháp thi công Để vận chuyển vật liệu tải trọng nặng chẳng hạn bó thép, ván khn, giàn giáo, công cụ thi công khác lên độ cao đến vị trí mong muốn… cần trục tháp phương tiện thực hiệu Việc đặt cần trục tháp cần định vị cách tốt để giảm thời gian vận chuyển, chi phí thi cơng tăng độ an tồn Để tạo thuận lợi cho q trình thiết kế bố trí cần trục tháp, nhiều phương pháp toán học phát triển Tuy nhiên, việc lập mơ hình tính tốn vận hành cần trục tháp đáp ứng cho yêu cầu vận chuyển cơng trình xây dựng công việc phức tạp tốn nhiều thời gian cơng sức Thêm vào đó, tốn xác định vị trí cần trục tháp địi hỏi số lượng lớn biến đầu vào dự án cụ thể cập nhật tay, tốn nhiều thời gian Để khắc phụ vấn đề này, nghiên cứu đề xuất hệ thống lập kế hoạch bố trí cần trục tháp tự động cách sử dụng công nghệ BIM (Building Information Modeling) BIM lên phương pháp sáng tạo, chia sẻ, trao đổi quản lý thông tin với bên liên quan suốt vịng đời dự án Có nhiều loại thơng tin lưu trữ mơ hình BIM bao gồm liệu không gian chiều (3D), liệu chiều (+tiến độ), liệu chiều (+chi phí), … Bên cạnh đó, Dynamo lên ứng dụng lập trình tính tốn cho hiển thị trực quan mơ hình gồm liệu đầu vào đầu không cần quan tâm đến câu lệnh Ngoài ra, việc sử dụng lập trình kết hợp với mơ hình BIM đảm bảo cho liệu phối hợp đáng tin hơn, chất lượng tốt quán so với liệu truyền thống, thay đổi BIM tự động kích hoạt điều chỉnh tất yếu tố liên quan để đảm bảo chất lượng nghiêm ngặt [2] Các nghiên cứu liên quan Nhiều nghiên cứu phát triển để tối ưu hóa vị trí cần trục tháp, dựa thời gian chi phí vận hành Năm 1983, Rodriguez-Ramos Francis [3] phát triển mơ hình tốn học quy định để thiết lập vị trí tối ưu cần trục tháp công trường xây dựng Mục tiêu mơ hình giảm thiểu tổng chi phí vận chuyển cần trục tháp vị trí cung ứng vật tư cho cơng trường Kỹ thuật phát triển xem xét góc độ di chuyển cần trục vận chuyển vật tư Mơ hình xác định vị trí móc cần trục chờ chuyển động Đồng thời, việc tính tốn thời gian nâng khơng tính đến chuyển động thẳng đứng móc cần trục tháp chuyển động đồng thời chuyển động góc chuyển động xe dọc tay cần báo cáo Abouel-Magd [4] Mơ hình sau Choi Harris [5] áp dụng để phát triển mơ hình tốn học nhằm tối ưu hóa vị trí cần trục tháp Tuy nhiên, họ cho chuyển động góc chuyển động dọc tay cần thực đồng thời với chuyển động cần trục Thay định vị vị trí chờ móc cần trục cách tối ưu cần trục tháp, họ đề nghị xác định vị trí tối ưu tay cần cần trục tháp để phục vụ yêu cầu từ điểm cung ứng xác định trước (theo Leung Tam [6]) Để tối ưu hóa vị trí cho nhóm tay cần cần trục tháp, Zhang cộng [7] sau phát triển mơ hình máy tính khác để cân khối lượng công việc, giảm thiểu khả xung đột với cải thiện hiệu hoạt động Tuy nhiên, họ bỏ qua ảnh hưởng liên quan vị trí cần trục tháp với điểm cung cấp cạnh tranh không gian điểm cung cấp khác (C Tam, T.K Tong W.K Chan [8]) Năm 2003, theo C.M Tam Thomas K.L Tong [9], việc lập kế hoạch bố trí cơng trường vấn đề phức tạp tồn số lượng lớn dịch chuyển vật tư ràng buộc việc lập kế hoạch liên quan đến Trong báo này, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng để mơ hình hóa hoạt động phi tuyến cần trục tháp 44 12.2018 - để xây dựng tịa nhà cao tầng Sau đó, thuật tốn di truyền sử dụng để xác định vị trí cần trục tháp, điểm cung cấp điểm cầu cách tối ưu hóa thời gian chi phí vận chuyển Phạm vi nghiên cứu giới hạn khu vực xác định xây dựng: giai đoạn xây dựng khung bê tông kết cấu dự án nhà cơng cộng Mơ hình thuật tốn di truyền phát triển để bố trí cơng trường mơ hình mạng nơron nhân tạo để dự đốn hoạt động cần trục tháp đánh giá ví dụ thực tế Các kết tối ưu ví dụ hứa hẹn thể giá trị ứng dụng mơ hình Một ứng dụng đại cho mơ hình ứng dụng giới thiệu Huang cộng [10]; mơ hình áp dụng kỹ thuật lập trình tuyến tính hỗn hợp để giải vấn đề định vị cần trục tháp sở vật chất Một ứng dụng khác mơ hình GIS-BIM phát triển Irizarry Karan [11] để tối ưu hóa nhóm cần trục tháp Mục tiêu mơ hình xác định vị trí nhóm cần trục tháp để đạt số lượng xung đột tối thiểu Lien Cheng [12] đề xuất mơ hình để tối ưu hóa vị trí cần trục tháp số lượng vật liệu vận chuyển từ khu vực cung cấp đến khu vực yêu cầu thuật toán ong hạt “particle bee algorithm” (PBA) Các kỹ thuật áp dụng mơ hình cũ Tam [8] Huang [10] , kết PBA có hiệu suất tốt thuật tốn tối ưu bầy đàn (PSO) Tuy nhiên, việc lựa chọn vị trí cần cần trục tháp giới hạn vị trí xác định trước Sau năm 2015, với phát triển công nghệ tin học BIM đời, Jun Wang [2] đề xuất phương pháp bố trí cần trục tháp dựa tảng sở BIM kết hợp với thuật tốn đom đóm (FA) Các tác giả cho thiết kế bố trí cần trục tháp quy hoạch công trường xây dựng vấn đề kỹ thuật xây dựng thường gặp coi vấn đề tổ hợp phức tạp Nghiên cứu trước tập trung vào việc sử dụng phương pháp toán học cơng cụ trực quan để tìm sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu Cả hai cách tiếp cận đòi hỏi lượng lớn liệu thủ công đầu vào nhà lập kế hoạch bố trí, điều tốn thời gian khơng thực tế ngành cơng nghiệp Mục đích báo phát triển phương pháp tích hợp kết hợp mơ hình hóa thơng tin xây dựng (BIM) thuật toán Firefly (FA) để tự động tạo sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu Thứ nhất, BIM sử dụng để cung cấp đầu vào cho mơ hình tốn học Sau FA sử dụng để xác định vị trí tối ưu cần trục tháp điểm cung cấp Cuối cùng, sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu hiển thị đánh giá thông qua mô dựa BIM Một trường hợp thực tế chọn để chứng minh cách tiếp cận đề xuất Kết cuối đầy hứa hẹn thể giá trị thực tiễn phương pháp Khái niệm thuật tốn di truyền Trong việc lựa chọn vị trí phù hợp cho cần trục tháp, đặc tính loại máy khác phải xem xét dựa yêu cầu tải trọng cần xử lý vị trí cơng trường khơng gian xung quanh mà cần trục tháp hoạt động Các yếu tố khác trọng lượng, kích thước, tải trọng nâng cho phép ứng với bán kính nâng cần cần trục, phải xem xét, điều đòi hỏi phải sử dụng kỹ thuật tối ưu hóa thuật tốn di truyền (GA) để giải vấn đề Giải thuật di truyền (GA)  là kỹ thuật khoa học máy tính nhằm giải tốn tối ưu tổ hợp GA dựa q trình thích nghi tiến hóa quần thể sinh học theo học thuyết Darwin Nó vận dụng nguyên lý: di truyền, đột biến, chọn lọc tự nhiên trao đổi chéo Trong nghiên cứu giải thuật di truyền tích hợp vào gói “Optimo” Optimo phát triển ứng dụng cài đặt gói liệu cho Dynamo (2015) [13], cơng cụ tối ưu hóa đa mục tiêu cho phép người dùng Dynamo tối ưu hóa vấn đề với nhiều mục tiêu sử dụng thuật tốn tiến hóa Phiên Optimo sử dụng NSGA-II (NSGA-II “A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm”, thuật tốn tối ưu hóa đa mục tiêu, giải thuật giúp tiếp cận với tập hợp giải pháp tối ưu Optimo phát triển Mohammad Rahmani Asl Tiến sĩ Wei Yan phịng thí nghiệm BIM-SIM Texas A & M University sử dụng mã nguồn mở jmetal.NET [14] Thơng số đầu vào (Kích thước quần thể, số lượng  mục tiêu, biến quyết định) Thơng số đầu vào (Danh sách các hàm mục tiêu) Khởi tạo quần thể ban đầu Vịng lặp, thế hệ sau và sắp xếp Xuất ra kết quả tối ưu Hình Sơ đồ thuật tốn Optimi Dynamo Mơ hình đầu vào Cơng trình sử dụng kết cấu lắp ghép (panel sàn, dầm, cột, vách) Tổng cộng 4663 cấu kiện cần phải lắp ghép Vị trí xe tải đóng vai trị điểm cung (cung ứng vật tư) Vị trí cấu kiện tồ nhà đóng vai trị điểm cầu (yêu cầu lắp dựng) Phần mô tả hệ thống quy hoạch bố trí cần trục tháp tự động dựa BIM (như Hình 3) Có mơ hình sơ đồ: mơ-đun A, B C, đại diện cho tảng BIM, mơ hình tốn học để lập kế hoạch bố trí cần trục tháp, mơ hoạt động bố trí cần trục tháp dựa BIM, tương ứng Mô-đun A cung cấp đầu vào cho mô-đun B để tự động tạo phương án bố trí cần trục tháp Mỗi phương án trực quan hóa đánh giá thơng qua mơ-đun C Đầu mô-đun C kết cuối Hệ thống đề xuất tích hợp tảng BIM thơng minh với phương pháp tốn học để tạo vị trí cần trục tháp mong muốn Ưu điểm hệ thống sử dụng liệu BIM làm đầu vào mơ hình tốn học để giảm đầu vào thủ công Thực tế hầu hết dự án sử dụng BIM cho thiết kế thi công, tạo điều kiện thuận lợi cho tính khả thi hệ thống Các thuật tốn thơng minh sau sử dụng để thực q trình tính tốn tối ưu hóa Lý thuyết tính tải trọng, xếp chuỗi liệu [15] Nghiên cứu phân tích vị trí đặt cần trục tháp cơng trình sử dụng cấu kiện lắp ghép Việc phân tích phạm vi cơng suất cần trục tháp phân tích theo nhiều cách Trong nghiên cứu này, phân tích dựa phương pháp đơn giản mơ tả sơ đồ trình bày Hình Phương pháp tính tốn trạng thái nâng cấu kiện tùy thuộc vào vị trí so với cần trục tháp tải trọng thân cấu kiện Hình Mặt bố trí cơng trường Quy trình bố trí cần trục tháp tự động dựa BIM Hình Sơ đồ hệ thống bố trí tự động tảng BIM Thơng tin mơ hình bao gồm tồ nhà: Tồ nhà số (hình chữ U)- cần trục tháp TC1 phục vụ, cao tầng, diện tích 1730 m2 Toà nhà số cần trục tháp TC2, cao tầng, diện tích 771 m2 Hình Sơ đồ phân tích điểm số nâng Phân loại thang đánh giá kết nâng: Cấu kiện nâng - Liftable: Vị trí đặt cấu kiện nâng theo yêu cầu vị trí cung ứng (xe tải) nằm tầm với khả nâng tải ứng với mốc tầm với cánh tay cần cần trục tháp Cấu kiện nâng thay đổi vị trí xe tải - Liftable but Truck Issue: Vị trí cấu kiện nằm tầm với khả nâng cần trục tháp không đáp ứng vị trí cung ứng, vị trí xe tải đặt xa tầm với tải trọng không phù hợp với khả nâng tải ứng với tầm với cần trục tháp Cấu kiện nâng - Non-Liftable: Tải trọng cấu kiện vượt tải nâng mà cần trục tháp đảm nhiệm ứng với tầm với cấu kiện đặt vượt qua khỏi tầm với cần cần trục Cấu kiện chạm tới - Unreachable: Cấu kiện không nằm tầm với tới cần cần trục Phần đánh giá kết thông qua điểm số: 12.2018 45 Hình Đánh giá kết nâng Dynamo Hình Các vị trí cần trục tháp xe tải ban đầu quy thành toạ độ xác định Revit thơng qua nút “FamilyInstance.Location” Hình 10 Thu thập thông số đặc trưng cần trục tháp từ Excel 6.2 Tính tốn, gán giá trị tải cho phần tử (cấu kiện) Hình Tạo thời gian - “Lift time” trạng thái “Lift status” 6.1 Phần nhập thơng số đầu vào Hình 11 Sau thu thập phần tử từ mơ hình (Hình 7).Tiếp tục xác định toạ độ phần tử mơ hình thơng qua nút xử lý chuyên biệt “Element.Solids” “Solid.Centroid” Hình Tập hợp phân loại cấu kiện (sàn, dầm, cột, vách) mơ hình Revit Hình Chọn trực tiếp vị trí cần trục tháp xe tải bố trí ban đầu khu vực cần trục tháp đặt 46 12.2018 Hình 12 Tính tốn tải trọng cho phần tử Lý thuyết tính tốn thời gian vận chuyển [16] Theo mơ hình Zhang [2], (Xsi, Ysi, Zsi) (Xdj, Ydj, Zdj) đề cập vị trí điểm cung (Si) điểm cầu (Dj) tương ứng trung tâm khu vực cần cần trục nằm (Xc, Yc) mơ tả Hình 13, tất khoảng cách cầu trục, điểm cung cầu tính sau Hình 13 Dịch chuyển móc cần trục Thời gian móc cần trục dỡ tải, giai đoạn cần cần trục qua vị trí điểm cung Kết luận, cơng thức tính tốn chu nhiệm vụ dịch chuyển cấu kiện từ điểm cung Si đến điểm cầu Dj trở điểm cung Si tính cơng thức sau: Thời gian móc cần trục dịch chuyển theo phương ngang Thij, điểm dịch chuyển từ Si đến Dj, tính tốn sau: Thời gian móc cần trục dịch chuyển theo phương đứng Tvij, tính tốn sau: 7.1 Phương pháp tính thời gian hai cần trục tháp hoạt động lúc Đầu tiên cần phải xác định cấu kiện đạt điểm trạng thái (Liftstatus=0) Vì thời gian chấp nhận cần trục tháp đáp ứng tải trọng cấu kiện Sau tổ hợp tất cấu kiện có điểm trạng thái Tiếp tục phần tính tốn thời gian cho cấu kiện Thời gian làm việc tối thiểu cần trục tháp TC1 T1 + T3 Thời gian làm việc tối thiểu cần trục tháp TC2 T2 + T4 Theo Zhang [2] thời gian di chuyển điểm cung (Si) nhu cầu (Dj) Tij tính sau: J Kogan [17] đề cập người lái cần trục tháp có kinh nghiệm thực hoạt động đồng thời suốt 76% tổng thời gian chu kỳ Do đó, giá trị tham số α giả định 0,25 trừ có quy định khác, β giả định , tức móc di chuyển liên tục hai mặt phẳng Tuy nhiên, theo thực tế cơng trình xây dựng, để đảm bảo an toàn lao động tránh vướn chướng ngại vật, cần trục tháp hạn chế làm việc đồng thời xoay cần cần trục tháp dịch chuyển móc theo phương ngang (dọc cần cần trục tháp) Thay vào đó, thao tác thực liên tục Vì hệ số α giả định Trường hợp 1: Hai cần trục tháp làm việc độc lập khơng có vùng giao Thời gian hồn thành cơng việc cần trục tháp hoạt động lúc giá trị lớn T1 + T3 T2 + T4 Trường hợp 2: Hai cần trục tháp có vùng làm việc giao Vùng trùng lắp hai tay cần cần trục vùng giao thời gian T3 T4 Nếu thời gian làm việc cần trục tháp TC1 nhỏ thời gian làm việc cần trục tháp TC2 Tiến hành cho cần trục tháp TC1 thực vùng giao trước lúc cần trục tháp TC2 không làm việc vùng giao nhau, cần trục tháp TC2 đặt cao cần trục tháp TC1 nên thời gian việc cần trục tháp lại T2 Vậy tổng hợp thời gian max(T1+T3,T2) Ngược lại, tương tự Phân tích liệu, tìm vị trí cần trục tháp Hình 14 Biểu đồ vận tốc móc cần trục theo khối lượng nâng Vận tốc cần trục thẳng đứng (Vv) đo mét phút thay đổi tùy theo tải nâng lên; tải lớn vận tốc thấp Hình 14 biểu diễn biểu đồ vận tốc móc cần trục thẳng đứng từ bảng liệu cần trục tháp (MC175B) Điều ngụ ý thời gian cần thiết để nâng tải cần trục tháp khác lượng tải cho phép cho nhiệm vụ, phụ thuộc vào khả cần cần trục Do đó, cần cần trục tháp thời gian nâng nên chia thành thời gian nâng hạ tải thời gian dỡ tải Với cách lý giải dẫn đến cơng thức để tính tốn thời gian chu kỳ cần cần trục tháp phương trình sau: Hình 15 Bộ nút khởi tạo quần thể ban đầu cho thuật toán GA bao gồm kích thước quần thể, số lượng mục tiêu, giới hạn vùng biên trên, biên Nút “NSGA_II.InitialSolutionList” tạo 30 cá thể ngẫu nhiên điều kiện biên cho phép Thời gian nâng hạ tải tính sau: 12.2018 47 Hình 20 Vị trí cần trục tháp tạo sau kết thúc giải thuật GA, quy thành toạ độ Revit thông qua nút “Surface.PointAtParnameter” tiếp tục vào xử lý “Element.DoubleCraneAnalysis” để tính tốn lại trạng thái nâng “Lift status” đem gán cho cấu kiện Revit Hình 19 Hình 16 Bộ nút trung tâm xử lý thuật tốn GA Theo Hình 16: “List of Fitness Functions” - tập hợp hàm mục tiêu; “Function.Apply” – tạo giá trị mục tiêu ban đầu; “NSGA_II.AssignFitnessFuncResults” – gán giá trị mục tiêu tương ứng với nghiệm cha mẹ ban đầu cho vào xử lý “NSGA_II.Function” – xử lý chọn lọc nghiệm cho hệ tiếp theo; “LoopWhile” – tạo vòng lặp với số vòng lặp tối đa ghi “Iteration Number” Hình 21 Bộ nút tính tốn thời gian hoạt động gán thời gian vào mơ hình 10 Kết bố trí tự động cho cần trục tháp Hình 17 Hàm mục tiêu thứ với mục tiêu tìm vị trí cần trục tháp đáp ứng yêu cầu vận chuyển tất điểm cầu Đánh giá kết Hình 18 Hàm mục tiêu thứ ứng với mục tiêu thứ – tìm vị trí cần trục tháp có tổng thời gian vận hành tối thiểu Hình 22 Toạ độ điểm đặt cần trục tháp chạy thuật toán NSGA-II – đa mục tiêu Nhận xét: toạ độ nghiệm hội tụ lại điểm (29.1 ; 61.9) cho cần trục tháp số (24.5 ; 9.9) cho cần trục tháp số Kết tính tốn thời gian cho vị trí nêu : Hình 19 Nút gán giá trị trạng thái nâng vào cấu kiện 48 12.2018 Hình 23 Hiển thị kết bố trí cần trục tháp mơ hình tổng thời gian hoạt động cần trục tháp 4738 (phút) Kết hiển thị mơ hình: cạnh đó, nghiên cứu có tính ứng dụng cao liệu đầu vào khơng q phức tạp, chạy tảng BIM, mang tính trực quan cao, khả quản lý liệu tốt Nghiên cứu góp phần vào khối kiến thức liên quan đến quy hoạch bố trí cơng trình Có thể ứng dụng cho nhiều lĩnh vực liên quan đến việc bố trí xếp khác Ưu điểm phương pháp liệu đầu vào rõ ràng, xác dựa tảng BIM Thời gian nhập liệu dễ dàng, khơng tốn nhiều thời gian Mơ hình thuật tốn thể trực quan mang tính ứng dụng cao Tổng hợp thông tin trạng thái nâng thời gian nâng gán cho cấu kiện mơ hình cách nhanh chóng, xác đầy đủ Bên cạnh mơ hình cịn tồn nhược điểm, thời gian xử lý thuật toán tăng phụ thuộc vào số hàm mục tiêu vào toán tức phụ thuộc vào số lượng điểm cung Cần điều chỉnh số vòng lặp cách phù hợp để đạt hội tụ nghiệm TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A Zavichi, K Madani, P Xanthopoulos, A.A Oloufa, "Enhanced crane operations in construction using service request optimization," Automation in Construction, vol 47, p 69– 77, 2014 [2] Jun Wang, Xuedong Zhang, Wenchi Shou, Xiangyu Wang, Bo Xu, Mi Jeong Kim, Peng Wu, "A BIM-based approach for automated tower crane layout planning," Automation in Construction, vol 59, pp 168-178, 2015 [3] W.E Rodriguez-Ramos, R.L Francis, "Single crane location optimization," Journal of Construction Engineering and Management, vol 109, pp 387-397, 1983 [4] Y Abouel-Magd, Time-cost trade-off in construction projects applied on a single tower crane, Egypt: Alexandria University, 2006 Hình 24 Kết hiển thị màu mơ hình Revit (màu xanh tương ứng với trạng thái nâng 0, với vị trí tìm cần trục tháp phục vụ cho tất điểm yêu cầu [5] C.W Choi, F.C Harris, "A model for determining optimum crane position," Proceedings of the Institution of CivilEngineers, pp 627-634, 1991 [6] A Leung, C Tam, "Models for assessing hoisting times of tower cranes," J Construct Eng Manage, vol 125, no 6, pp 385-391, 1999 [7] P Zhang, F Harris, P Olomolaiye, G Holt, "Location optimization for a group of tower cranes," J Constr Eng Manag., vol 125, no 2, pp 115-122, 1999 [8] C Tam, T.K Tong, W.K Chan, "Genetic algorithm for optimizing supply locations around tower crane," J Constr Eng Manag., vol 127, no 4, pp 315-321, 2001 [9] C M Tam & Thomas K L Tong, "GA-ANN model for optimizing the locations of tower crane and supply points for high-rise public housing construction," Construction Management and Economics, vol 21, no 3, pp 257-266, 2003 [10] C Huang, C.K Wong, C.M Tam, "Optimization of tower crane and material supply locations in a high-rise building site by mixed-integer linear programming," Automat Construct., vol 20, no 5, pp 571-580, 2011 [11] J Irizarry, E.P Karan, "Optimizing location of tower cranes on construction sites through GIS and BIM integration," J Inform Technol Construct., vol 17, pp 351-366, 2012 Hình 25 Thơng số thời gian gán vào Properties cấu kiện 11 Kết luận Việc phát triển mơ hình tối ưu hóa vị trí cần trục tháp tiến hành kể từ 30 năm qua Điều mà nghiên cứu chủ yếu quan tâm cải thiện mơ hình cách cập nhật cách tiếp cận tính tốn thời gian cần thiết để cần trục tháp thực tất nhiệm vụ giao Cần trục tháp hoạt động công trường xây dựng, phục vụ nâng nhiều vật liệu theo phương dọc phương ngang Việc xác định số lượng tối thiểu vị trí tối ưu cần trục tháp, đặc biệt chúng hoạt động khu vực chồng chéo, khó cho người lập biện pháp thi công thông qua vẽ 2D Autocad kinh nghiệm làm việc Hiện nay, hầu hết người lập biện pháp thi công thường dựa kinh nghiệm để bố trí cần trục tháp để xác định vị trí hợp lý đặt cần trục tháp, kết nghiên cứu góp phần tăng hiệu sử dụng cần trục tháp, đẩy nhanh tiến độ, tiết kiệm chi phí vận hành Bên [12] L.-C Lien, M.-Y Cheng,, "Particle bee algorithm for tower crane layout with material quantity supply and demand optimization," Automat Construct., vol 45, pp 25-32, 2014 [13] Mohammad Rahmani Asl, Alexander Stoupine, Saied Zarrinmehr, Optimo: A BIM-based Multi-Objective Optimization Tool Utilizing Visual Programming for High Performance Building Design [14] "A Fast and Elitist Multiobjective Genetic Algorithm NSGA-II," Ieee Transactions On Evolutionary Computation, vol 6, no 2, 2002 [15] D Vermeulen, Construction Dynam(o)ite Explode Productivity with Dynamo, Autodesk [16] Mohammed Adel Abdelmegid, Khaled Mohamed Shawki, Hesham Abdel-Khalek, "GA optimization model for solving tower crane location problem in construction site," Alexandria Engineering Journal, 2013 [17] J Kogan, Crane Design-Theory and Calculation of Reliability, New York, 1976 12.2018 49 .. .Tối ưu hố tự động kế hoạch bố trí cần trục tháp d? ?a tảng BIM A BIM- based auto-optimization for tower crane layout planning Ngày nhận bài: 23/10/2018 Ngày s? ?a bài: 10/11/2018... vị trí tối ưu cần cần trục tháp điểm cung cấp thơng qua chương trình Dynamo BIM Cuối cùng, sơ đồ bố trí cần trục tháp tối ưu hiển thị đánh giá thông qua mô d? ?a BIM Từ kh? ?a: Nền tảng BIM, tối ưu. .. of tower cranes and supply points through Dynamo BIM program Finally, the optimal tower crane layout scheme will be visualised and evaluated through BIM- based simulation Key word: BIM- based, auto-optimization,