装配式住宅标准化设计对工程造价的影响

摘 要：针对北京地区装配式住宅建筑工程造价普遍较高的问题，本文研究了装配式住宅标准化设计对造价的影响。首先，对装配式住宅造价影响机理进行分析。其次，建立影响关系分析模型，获取北京地区近期竣工装配式住宅建筑项目数据，计算影响关系皮尔逊相关系数，完成影响关系分析。最后，结合分析结果，优化装配式住宅标准化设计。应用优化后的设计思路可以有效降低装配式住宅建筑工程造价。

关键词：装配式；标准化设计；造价

中图分类号：TU 72 " 文献标志码：A

目前，由于装配式建筑造价比现浇房高，因此导致此类建筑在市场内的发展一直受到严重制约，过高的造价也有悖于建筑产业发展的初衷[1]。在现阶段的装配式住宅建造过程中，分析设计水平对工程成本的影响，找到影响造价的主要因素，以此降低工程成本，是一项十分重要的工作。

1 影响机理分析

数据分析是解决问题的过程，将已有的装配式住宅标准化设计水平指标与其工程造价进行有机地结合，旨在掌握标准化设计水平与施工成本间的内在联系，以此确定影响施工造价成本的关键因素。

根据现有的实践可知，建筑标准化设计对其造价的影响较为直接，下述将从装配式建筑中的构件生产运输费用、人工费用和工程建设施工机械费用3个方面出发，分析住宅标准化设计对工程项目造价成本的影响机理。

构件生产运输费用包括构件组装成本、生产成本、运输成本和储存维护成本等，构件的生产成本与可重复生产率有较为直接的关系[2]。即构件的生产过程涉及构件模板制作及固定、钢筋制作绑扎和构件吊装堆放等。构件的可重复生产率越高，模板的周转率也越高，台模的需求越少，制造人员可以更容易、更熟练地制造和绑扎钢筋[3]。同时，在这种条件下，构件生产对吊装设备的规格要求会进一步降低，堆放将更简便，对现场周转性的施工材料可进行二次利用。另外，对一些消耗品来说，相同型号的产品采购费用也较低。因此，对标准化设计的装配式建筑物来说，较高的重复生产率可以降低构件的生产成本，标准化设计水平越高，即生产中的构件规整度越高，建造中的造价成本越低。

按照上述方式，分析人工费用、工程建设施工机械费用对装配式建筑施工造价的影响，分析后可以发现，提出的两种支出费用与装配式建筑设计水平间存在同样的反比例关系，即适当地提升标准化设计水平，可以有效降低工程建造、施工中的人工费用以及工程建设施工机械费用。综合上述分析，绘制标准化设计对装配式建筑建造过程中各项造价构成的影响示意图，如图1所示。

2 装配式住宅标准化设计对造价影响分析

2.1 建立影响关系分析模型

深度学习神经网络作为一种新型的数据处理技术，具有能够应对复杂输入和特征参数间非线性映射等特点。同时，此方法具有较好的学习能力和输出方便精确等优点，能有效解决该问题。本文还提出了一种利用神经网络对数据进行处理的方法[4]。人工神经指的是一种通过模拟人脑思维活动和大脑处理信息过程的数学模型，可以以信息处理的角度为基础，用数学语言将人脑神经元的活动过程从抽象描述成具体。此算法具有自学习、联想记忆和快速搜索等特点，能有效地解决复杂的非线性问题。神经就是利用这一机制，进行自学习和自适应，并逐渐地调节和修正神经元连接的权值，从而映射输入和输出。简单结构的神经元模型如图2所示。

在对造价的影响分析中，输出结果为装配式住宅建筑的安装费用每平方米的造价指标。结合图2，神经元模型如公式（1）所示。

（1）

式中：θ为神经元内部设定的阈值。当BP神经输出结果与期望值存在差异时，可以利用公式（2）计算误差。

（2）

式中：E为输出结果与期望值间的误差；dj为期望值；yj为输出结果。对神经输入误差进行调整可以看作是对各层权值进行调整。可采用梯度下降的方法调整权值，以此缩小误差。将神经网络划分为3个层面，分别是输入层、隐含层和输出层。其中，输入层内神经可接收外部信息，而隐含层的内神经可连接输入层与输出层，输出层可输出与反馈结果[5]。在微观层次上，每个神经元对应1类激励函数，其输出受网络连接方式、权重大小和激励函数等因素影响，通过组合和转换权重，得到输出结果。

针对各评估指标在输入特征中的变化幅度差异较大的特点，将采集的原始数据归一化，保证输入特征值的均一性和收敛性。采用最大最小标准化的方式，将需要输入模型中的样本信号映射到[0，1]，如公式（3）所示。

Xmorm=（x-xmin）/（xmax-xmin） " "（3）

式中：Xmorm为经过均一化处理后得到的数据；xmin为最小值；xmax为最大值；x为原始数据。神经网络算法的输出为此模型的学习过程和结果，其中包括各评估指标与成本间的关系以及实际建造的成本与预期建造成本的偏差。

2.2 获取北京地区近期竣工装配式住宅建筑项目数据

本文将建筑的工程成本作为一个整体，将建筑的标准化设计定量化为指标数据，每栋已完工的装配式住宅的工程成本和标准化设计的指标数据都是客观的和独一无二的。本文以北京市近期建成的装配式住宅建设项目为研究对象，对已建成的装配式住房建设项目数据进行分析，建立基于神经网络的施工成本预测模型，以此为基础，提出更符合实际的施工成本预测方法。以北京地区为例，根据装配式房屋标准化设计水平评估方法，对其进行标准化设计水平评估[6]。对获取的项目数据，分别从模数协调、建筑单元、平面布局和连接节点等方面进行评价。对评价结果进行聚类分析。以北京地区某地块建设项目为例，其总规划用地面积为75825m2，1#～9#为住宅楼，其中1#、2#、4#和8#建筑布局基本相似。结合建筑模数协调标准，能够对模数协调进行精确评估，基本达到模数数列能调节整个组装结构与构件间的尺度关系，并且在预制部件组装的过程中，实现设计、制造和安装等部门间的配合，因此，评估结果为1.5分。按照房屋的布局，本项目中线对称，即两侧户型相同。在本项目单体住宅建筑中充分使用的户型为一侧单元、中间单元和底部三层单元。以上3个单位的建筑面积总和为82%，建筑单元的评估得分为4分。按照上述逻辑评估其他指标。

2.3 影响关系皮尔逊相关系数计算与影响关系分析

针对上述北京地区近期竣工装配式住宅建筑项目数据及得到的评估结果，计算各评价指标与造价间的皮尔逊相关性系数，如公式（4）所示。

（4）

式中：rxy为评价指标与造价间的皮尔逊相关性系数；xi为评价指标变量；yi为造价变量；n为变量数量；sx和sy为标准分数，rxy的取值在[-1，1]，rxy的绝对值越大，说明相关性越强。当rxy为0时，说明两个变量不具备相关性；当rxy为正值时，说明两个变量为正相关；当rxy为负值时，说明两个变量为负相关。结合实际经验得出，建筑单元、建筑单体标准化设计得分与工程造价间的皮尔逊相关性系数均为负值，说明存在正相关关系。对工程造价影响较大的前6个评价指标，见表1。

Fscore为影响的重要程度量化数值。结合表1中的数据分析得出，在标准化的装配式房屋中，设计方案的合理性和建筑物中各预制构件的重复率对建造成本影响很大，提高标准化的预制构件的重复率，可以有效地优化成本，从而达到降低建筑成本的目的。

3 方案设计标准化

在上述内容的基础上，从装配式住宅建筑的单元设计入手，对建筑设计方案进行标准化研究。根据工作的实施进展可知，在装配式单体建筑的建造过程中，提高住宅中“重复使用量最多的基本户型面积总和”占“建筑总面积”的比例，可以在一定程度上减少装配式建筑在建造过程中的造价支出。为满足以上需求，提高此类住宅在建筑设计中的比例，可对具有相同户型的住宅进行分类，采用模块化的方式，对建筑单元进行设计、规划和部署。

在此过程中，根据建筑空间分布，基于功能层面，将住宅内部空间划分为阳台、卧室、厨房、书房和卫生间等功能性模块，其中卧室（主卧）、厨房和客厅为建筑空间中的主要功能区域，因此，可以将这部分空间区域对应的模块作为标准模块，在对此部分模块进行构造的过程中，需要提高设计水平和装配构件的质量，通过这种方式，使装配式住宅中的关键单元标准化设计达到最优，对建筑空间中的其他模块来说，包括阳台和书房等功能模块（此部分功能模块也被称为建筑中的可变模块），可以根据建筑内部空间的布局，调整对应构件空间尺寸，用这种方式，自由调整装配式结构建筑建造过程中的模数，确保建筑个性化与标准化的统一设计。如图3所示。

对同一建筑来说，无论如何调整其平面布局，对应内部空间的基本户型与单元都是一致的，因此，通过这种方式，可以适当增加上述提出的“重复使用量最多的基本户型面积总和”占“建筑总面积”比例，以此有效控制并降低建筑工程总造价。

除上述提出的方式，还可以适当增加建筑内同类户型的数量，通过减少建筑结构差异率的方式，使建筑单元达到设计要求，以此提高建筑内部单元的重复率。在设计中，明确建筑内的单元中的固定模块构成，并将其作为建筑设计的核心，在此基础上，根据建筑的空间布局与内部功能分配要求，对建筑中其他“弹性模块”进行设计与规划部署。如图4所示。

通过这种方式，使建造的所有建筑固定模块保持一致，使建筑中的基本户型构成差异性较小，从而提高上文所述的比例，进一步控制装配式建筑的造价支出。

4 结语

装配式住宅建设是建筑工业化发展过程中的一个重要领域，其施工方式是在工厂内对构件和零件进行加工，运输到工地后，采用机械的组装方式，辅以少量的人力，利用拼接和搭接等方式，完成项目的拼装和组装。为加大装配式建筑在市场内的推广和提高建筑的综合建造水平，并控制其造价，本文进行了研究，希望能在真正意义上带动我国建筑行业的发展，对装配式住宅建筑进行标准化设计。

参考文献

[1]刘正.试析新型建筑材料对建筑工程造价管理的影响—以墙体材料为例[J].中国建筑装饰装修，2023（12）：73-75.

[2]雷志辉.基于国外核电工程本地化分包模式工程造价成本影响因素分析[J].环渤海经济瞭望，2023（6）：49-51.

[3]柴晓娟.探讨市政造价影响因素及降低工程造价成本的措施[J].大众标准化，2023（10）：60-62.

[4]刘洋洋.安徽省高速公路造价经济指标变化特点及影响因素研究[J].交通科技与管理，2023，4（10）：192-194.

[5]贾莹珍.影响建筑工程造价超预算的因素以及控制策略探讨[J].城市建设理论研究（电子版），2023（14）：30-32.

[6]杨京璞，李晓红.基于全生命周期的市政道路工程造价影响因素及控制措施[J].江西建材，2023（4）：364-365，368.