装配式建筑沉降预计模型探索

装配式建筑沉降预计模型探索

杨传福

阜阳职业技术学院 安徽阜阳 236031

摘要：近年来装配式建筑技术在我国建筑领域得到了广泛的推广和应用。目前，装配式建筑在新建建筑中的比例越来越高。在装配式建筑施工中，沉降监测工作是一项尤为重要的工作。为了更加科学的监测建筑的沉降情况，研究造成沉降的具体因素，需要利用测绘和统计等科学手段总结建筑的沉降规律，并建立相应的沉降预计模型。通过对装配式建筑沉降预计模型的探索研究，可以实现对装配式建筑沉降现象的预防，从而为装配式建筑的具体施工提供科学的技术支持和保障。

关键词：装配式建筑；沉降预计；模型分析；

前言：装配式建筑是近些年新兴的一种建筑方式，其原理就是先预制好建筑的各个组件，然后在建筑施工现场进行组装。这种装配式建筑方法不仅大幅度提高了建筑工程的施工速度和效率，还可以大量减少建筑工程的施工消耗。在装配式建筑的实际施工中，建筑沉降是一个无法规避的问题，装配式建筑同样会在施工中出现不同程度的沉降。因此，需要使用沉降预计模型对装配式建筑的沉降问题进行分析，从而采用科学的措施消除建筑沉降带来的不利影响。目前常用的沉降预计模型主要有三种形式。

一、装配式建筑沉降预计模型探索的重要意义

1.1 提高建筑的施工监测效果

装配式建筑相比于传统的建筑方式具有效率高、成本低、节能环保的众多优点，但同时对建筑的施工质量也有着更高的要求。为了确保装配式建筑的施工质量得到保障，增强装配式建筑的结构强度，延长其使用寿命，需要对建筑的施工过程进行严格而全面的监测。引入沉降预计模型可以实现利用工程数据信息对施工效果进行预计和分析，从而保证建筑施工监测的科学性和可靠性，有助于提高建筑施工的监测效果。

1.2 减少建筑沉降造成的影响

任何工程事故的发生都会对装配式建筑的施工造成不利的影响，而建筑沉降是较为严重的一种工程事故。造成装配式建筑发生沉降的因素有很多，例如，建筑荷载过大，施工现场的地基较为松软，地基受力的不平衡等等。一旦发生沉降现象，装配建筑的结构强度必然受到重大影响，对施工人员和使用人员造成威胁，甚至导致建筑的倒塌，给施工方和业主造成重大的损失。因此，装配式建筑的施工必须做好施工过程中的沉降观测，利用沉降数据和沉降模型进行沉降预计，提前对可能出现的沉降问题进行预防，以降低建筑沉降问题带来的不利影响。同时也为装配式建筑的后续施工或修缮提供必要的技术参考和指导。

1.3 进一步促进沉降预计模型理论和实践的发展

测绘学科具有很强的服务意义，建筑工程类项目的进行都需要测绘技术和测绘数据。在当前的建筑工程领域中，测绘技术和测绘数据的获取方式有多种多样，为了更好的科学而系统的处理这些大量的测绘数据，需要借助各种相关的模型软件，以测绘数据为基础构建一个个专用的模型，如建筑沉降预计模型。不断地探索研究建筑沉降预计模型，可以进一步提升对于沉降测绘数据的处理水平，同时也是对沉降预计模型的不断完善，促进该模型在建筑领域更好的发挥其效用。

1.4 促进装配式建筑的完善和应用

装配式建筑的兴起时间较短，虽然已经开始大量地应用于建筑工程，但是在一些建筑工程项目的应用中依然存在着较多的问题。对沉降预计模型的应用可以找出装配式建筑在沉降方面的突出问题，从而进一步完善装配式建筑的相关技术，使装配式建筑能够适应更多的施工环境，有效地促进了装配式建筑的推广和应用。

二、常用的沉降预计模型

沉降预计模型的应用需要大量的沉降监测数据，需要对建筑进行长期不间断的沉降监测。沉降预计模型的主要功能就是对建筑物的沉降趋势进行预测和预计，检验建筑物的沉降量是否处于正常标准，从而以此为以及评价该建筑的工程状态和质量。适用于装配式建筑的沉降预计模型主要有以下三种。

2. 1 线性回归模型

线性回归模型是处理建筑沉降监测数据的常用模型。对于装配式建筑尤其是高层的装配式建筑，人们可以通过SPSS软件使用多元线性回归的沉降预计模型。此类模型主要用于研究变量与多个因子之间的非确定关系。

线性回归模型在处理沉降变形的观测数据时，可以以模型公式中的自变量为各不相同的影响因子，然后利用模型公式分析出沉降变形的原因，并解释沉降与原因之间存在的联系。

在预报沉降变形时，可以利用公式中自变量在某一时刻的已知值或可观测值时，预测出建筑物在此时刻的沉降量。

利用线性回归模型的公式处理建筑沉降数据属于静态数据处理，可以反映出公式中变量与自变量的关系，但无法反映出沉降变形之间的连续性和观测变形的时序性及相互依赖性。因此，线性回归模型在预计沉降时具有以下两大缺陷。

首先，线性回归模型主要针对的是平方和、数据乘积和全和等数据的计算，每次计算过程都会存在误差，误差不断的积累会导致最终计算结果的偏差较大。其次，线性回归模型是大量监测数据为依托，一旦数据中存在一定的偏差或错误，线性回归模型无法分辨出错误的数据。当装配式建筑的高度较低时，偏差的数据不会造成太大影响，但如果装配式建筑为高层建筑，偏差数据造成的影响便会非常大，导致建筑的沉降预计出现失真。所以，在使用线性回归模型分析装配式建筑物的沉降变形时，必须做好沉降数据的监测或处理，以减少存在偏差的数据。

2.2 时间序列模型

时间序列模型同样是沉降预计模型的一种。与线性回归模型相比，时间序列模型在预计沉降变形时，不需要对模型中变量的值进行解释，还可以解释变量的具体含义，从而揭示出变量的非线性特征。预计装配式建筑的沉降变形时，时间序列模型具有计算量小，计算过程简单、建模容易、预测效率快等优点。在实际应用时间序列模型时，还可以对建筑物的沉降变形进行较为精确的监测和预报。针对一些短期的沉降预报，时间序列模型的预计效果会更好。因此，时间序列模型的局限性便是不适宜中长期的沉降预计分析。同时，还需要及时更新该模型的实测数据，以保证沉降预计模型的精度。

2.3 灰色系统预测模型

灰色系统预测模型可称之为GM模型。GM模型的原理就是随机量在变化都处于一定范围和时间段上，在处理灰色量时，需要对杂乱无章的原始数据进行处理，从而将这些数据变成有规律的序列数据，而不需要寻求这些灰色量的概率分布和统计规律。例如，进行灰色预测的主要应用模型就是G M (1,1)，其所代表的含义是1阶1个变量的微分方程型模型。

灰色系统模型的最大特点就是寻找现实规律。这是由于灰色系统理论所决定的，该理论认为数据是杂乱的，而数据本身又具有一定的规律性，是整体的。GM模型就是要从无序中寻找有序的规律，并通过数学的方式将这种规律描述出来。其次，由于GM模型属于微分方程模型该方程模型可以对系统的整体发展趋势进行分析，从而实现长期的沉降预测。第三，GM模型是生成数据的模型，其需要先将数据进行计算，然后利用模型进行处理，再进行逆生成计算，最后得到预计数据。

鉴于灰色系统模型的自身特点，可以在高层装配式建筑工程中利用这一模型进行长期的沉降预计。在应用时，为了保证该模型的预计精度，原始数据的需要最好是等间隔。

小结：

装配式建筑技术还有很多的需要完善的地方，为了进一步扩大装配式的应用范围，实现国家制定的装配式建筑应用目标，需要做好对装配式建筑的沉降预计工作，要根据实际的工程特点合理地利用沉降预计模型，对装配式建筑的沉降变形进行准确的预测，从而及时采取相应措施预防沉降问题的出现。

参考文献

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项目：阜阳职业技术学院2019年度教学科学研究（2019KYXM04）