В настоящий момент специальная нормативно-техническая база, регламентирующая организацию строительных работ в стесненных условиях, отсутствует.
Данная тема актуальна не только в России, но и в крупных городах за рубежом. Необходимость в ведении строительства в стесненных условиях обуславливается тем, что во всем мире наблюдается непрекращающийся рост населения и, наряду с тем, что в резервах России еще существуют незаселенные территории, подлежащие жилой застройке, согласно Положению о порядке установления границ землепользований, за рубежом данных территорий существенно меньше, что вынуждает вести новое строительство на участках бывшего использования, в том числе в условиях плотности прилегания существующих зданий и сооружений.
Одной из основных исследовательских задач является формирование математического аппарата, направленного на оптимизацию и повышение производительности работ в стесненных условиях, а также экономии трудозатрат, сроков выполнения строительно-монтажных работ с учетом соблюдения требований нормативно-технических документов в области обеспечения безопасности и сохранности объектов, попадающих в зону влияния нового строительства в ходе реализации проекта.
Целью данной статьи является анализ организационно-технических решений, позволяющий сформировать и произвести оценку процесса перепрофилирования промышленных территорий на различных этапах реализации подобных проектов.
Основными элементами исследования, для формирования единых системотехнических принципов, являются следующие этапы:
1) выявление факторов, наиболее сильно оказывающих влияние на технико-экономические показатели, а также соблюдение санитарно-эпидемиологических норм;
2) проведение сравнительного анализа принимаемых решений по ведению строительно-монтажных работ в стесненных условиях за рубежом и в России для выявления возможных вариантов ведения данного вида работ;
3) сбор статистических данных с помощью привлекаемых экспертов;
4) разработка математической модели, способной оценивать эффективность принимаемых организационно-технологических решений при ведении строительства в условиях плотной городской застройки;
5) апробация разработанной математической модели на объекте капитального строительства.
В качестве фундаментальной теории использовалась теория принятия решений, позволяющая оценивать возможные альтернативы предлагаемых решений при помощи выведения закономерностей среди предполагаемых результатов для дальнейшей их обработки и составления математической модели.
На данном этапе развития строительного производства отсутствуют документы, регламентирующие проведение строительно-монтажных работ на территориях с плотной городской застройкой, которые учитывали бы специфику данных работ. В связи с этим подход к данной проблеме на текущий момент является эвристическим. Разрабатываемая модель при условии внедрения ее на этапе разработки проектной документации позволит дать систематический анализ сложившейся ситуации с точки зрения специфики возведения зданий и сооружений в условиях плотной городской застройки, с внесением предложений в разрабатываемый проект, учитывающих минимизацию воздействия на производство строительно-монтажных работ пагубных факторов окружающей среды.
Для оптимизации выполнения работ по осуществлению капитального строительства на урбанизированных территориях с учетом требований федеральных законов Российской Федерации, на этапе организации строительства необходимо оценивать влияние ряда факторов, неизбежно возникающих из-за плотности прилегания к объекту строительства существующих зданий и сооружений и определяющих стесненные условия строительства.
В зарубежных странах, как и в России, нормативных документов, определяющих особые правила ведения строительства в условиях плотной городской застройки, не предусмотрено. Эффективность работы организационной модели для ведения строительства в таких условиях практически полностью зависит от специалистов, занимающихся данным вопросом. От уровня их компетенций и опыта работы по ведению строительства на урбанизированных территориях.
Инструментом, регулирующим ведение строительных работ, оцененных по сложности с точки зрения стесненности, при помощи показателя плотности городской застройки Pub, должна выступать система менеджмента качества (СМК), внедренная на организации.
В условиях рыночной экономики страны предложенный порядок ведения строительных работ, а именно: нормирование расходов заказчика на организацию строительного производства, организация систематизированного контроля всех этапов строительства с учетом плотности сложившейся городской застройки, позволит отечественным строительным организациям выйти на новый уровень конкуренции на мировом рынке.
Оценка методов ведения строительного производства на урбанизированных территориях ведется без использования количественных показателей, не учитывается полный объем степени влияния внешних факторов. Поэтому форма организации строительного производства при заданных условиях не является наиболее оптимальной, а завершенный объект чаще всего полностью не соответствует установленным требованиям заказчика и нормативным документам.
В многокритериальных задачах оптимального проектирования возникает необходимость объективной оценки важности частных критериев, включаемых в аддитивный критерий оптимальности. Оценивают важность частных критериев с помощью коэффициентов (весов). Величина определяет важность i-гo критерия оптимальности и задает в количественном измерении предпочтение i-гo критерия над другими критериями оптимальности. Весовые коэффициенты должны удовлетворять условию [1]
(1)
Однако перед тем, как приступать к расчетам весов, необходимо произвести статистическую обработку результатов экспертных оценок, которая подобна статистической обработке результатов измерений.
Материалы и методы исследования
Это необходимо в связи с тем, что на достоверность экспертизы существенно влияют такие факторы, как численный состав экспертной группы, уровень компетентности экспертов; состав вопросов, представляемых экспертам, и т.д. Индивидуальные экспертные оценки также носят на себе печать случайности: самочувствие, настроение, обстановка, а также знание и опыт. То есть необходимо определить согласованность экспертов, то есть надежность полученных от них данных [2].
Таким образом, будем рассматривать результаты оценок каждого из экспертов как реализацию некоторой случайной величины, то есть будем применять к ним методы математической статистики. Среднее значение оценки для i-гo критерия определяется следующим образом [3]:
, (2)
где rji – оценка j-го эксперта, присвоенная i-му параметру; L – количество экспертов.
Таким образом, получим [4]:
В табл. 2 представлены средние значения, которые выражают коллективное мнение группы экспертов.
Таблица 1
Средние значения оценок экспертов
Критерий |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 |
Р7 |
Р8 |
Р9 |
Р10 |
Среднее значение (rср. i ) |
14,39 |
8,89 |
13,17 |
4,31 |
3,82 |
2,89 |
8,50 |
7,43 |
11,29 |
5,23 |
Критерий |
Р11 |
Р12 |
Р13 |
Р14 |
Р15 |
|||||
Среднее значение (rср. i ) |
12,37 |
13,17 |
9,49 |
2,78 |
2,30 |
Таблица 2
Дисперсия по генеральной совокупности
Критерий |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 |
Р7 |
Р8 |
Р9 |
Р10 |
Дисперсия ( ) |
0,55 |
2,13 |
2,33 |
0,25 |
1,29 |
1,32 |
1,78 |
0,24 |
0,46 |
2,43 |
Критерий |
Р11 |
Р12 |
Р13 |
Р14 |
Р15 |
|||||
Дисперсия ( ) |
2,74 |
1,42 |
1,43 |
2,50 |
0,75 |
Степень согласованности мнений экспертов характеризуется дисперсией оценок, которая рассчитывается по следующей формуле [5]:
. (3)
Дисперсия – это мера разброса значений случайной величины относительно ее математического ожидания. Дисперсия в нашем случае показывает, насколько в среднем оценки экспертов согласованы, сгруппированы около среднего значения. При этом, чем меньше значение дисперсии, тем с большей уверенностью можно опираться на найденные значения оценки степени важности частного критерия Pi. Результаты приведены в табл. 2 [6].
Результаты исследования и их обсуждение
Анализируя полученные дисперсии по генеральной совокупности, можно сделать вывод о том, что оценки экспертов согласованы между собой, поэтому можно опираться на полученные результаты опроса.
Вернемся к массиву данных, полученному после обработки обратной связи от опрашиваемых экспертов, для определения весов каждого из представленных параметров.
Просуммируем оценки, полученные от экспертов, по каждому показателю и определим весовые коэффициенты следующим образом [7]:
, (4)
где ri – сумма экспертных оценок i-го критерия. Результаты приведены в табл. 3.
Таблица 3
Результаты определения весов организационно-технологических параметров [8]
Критерий |
Р1 |
Р2 |
Р3 |
Р4 |
Р5 |
Р6 |
Р7 |
Р8 |
Р9 |
Р10 |
Сумма (ri) |
1482 |
916 |
1356 |
444 |
393 |
298 |
876 |
765 |
1163 |
539 |
Веса (λi) |
0,120 |
0,074 |
0,110 |
0,036 |
0,032 |
0,024 |
0,071 |
0,062 |
0,094 |
0,044 |
Критерий |
Р11 |
Р12 |
Р13 |
Р14 |
Р15 |
|||||
Сумма (ri) |
1274 |
1356 |
977 |
286 |
237 |
|||||
Веса (λi) |
0,103 |
0,110 |
0,079 |
0,023 |
0,019 |
Таблица 4
Веса отобранных организационно-технологических параметров [9]
Критерий |
Р1 |
Р3 |
Р9 |
Р11 |
Р12 |
Сумма (ri) |
1482 |
1356 |
1163 |
1274 |
1356 |
Веса (λi) |
0,195 |
0,178 |
0,153 |
0,167 |
0,178 |
Таблица 5
Значения отобранных организационно-технологических параметров
Параметр |
Значение |
Р1 |
Наличие реализованных проектов-аналогов |
Р3 |
Использование BIM-технологий (наличие в штате BIM-менеджера и BIM-координаторов каждого из разделов проекта) |
Р9 |
Сетевой диск с общим доступом для сотрудников компании для возможности оперативного обмена данными |
Р11 |
Количество реализованных проектов у ГИПа не менее 10 с общим бюджетом не менее 5 млрд руб. |
Р12 |
Опыт взаимодействия с государственными учреждениями в области корректировки ППТ (проекта планировки территории) и ПЗЗ (правил застройки и землепользования) |
Р13 |
Наличие оборотных средств в организации в размере половины стоимости договора на проектирование |
Как видно из табл. 3, наибольшие веса имеют параметры:
1) Р1, вес которого λ1 = 0,12;
2) Р3, вес которого λ3 = 0,11;
3) Р9, вес которого λ9 = 0,094;
4) Р11, вес которого λ11 = 0,103;
5) Р12, вес которого λ12 = 0,11;
6) Р14, вес которого λ13 = 0,079.
Сумма весов данных параметров составляет более 70 % от общей суммы весов. Тогда, исключая незначимые параметры из анализа, получаем следующие веса для оставшихся критериев:
Выведем значения данных пара- метров [10]:
Математическая модель расчета комплексной оценки качества проектирования перепрофилирования промышленных объектов по формуле (4) имеет вид [11]:
V = = w1P1 + w2P2 + ? + wnPn.
Учитывая отобранные параметры методом экспертных оценок и определенные значения весов данных параметров в предыдущем разделе, модель расчета принимает следующий вид [12]:
V = = 0,195*P1 + 0,178*P3 +
+ 0,153*P9 + 0,167*P11+ 0,178*P12 + 0,128*P13. (5)
Учитывая, что значениями параметров могут быть «–1», «0», «+1», наша система может иметь 216 различных состояний. При этом, учитывая, что сумма весов параметров равна 1, имеем следующее условие:
1 > V > –1. (6)
Заключение
Таким образом, сформирована и опрошена группа экспертов в области проектирования. Данные, полученные по результатам опроса, обработаны, выделены основные параметры, оказывающие влияние на комплексную оценку качества проектирования перепрофилирования промышленных объектов. Подсчитаны веса влияния организационно-технологических параметров на комплексную оценку, определена зависимость комплексной оценки от организационно-технологических параметров.
Библиографическая ссылка
Топчий Д.В., Ефремова В.Е., Кузин Е.А. ФОРМИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РАСЧЕТА КОМПЛЕКСНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРОЕКТИРОВАНИЯ ПЕРЕПРОФИЛИРОВАНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ОБЪЕКТОВ // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 1. – С. 52-56;URL: https://top-technologies.ru/ru/article/view?id=37899 (дата обращения: 21.11.2024).