Inovații în proiectarea structurală – deschiderea spre viitor

De ce să ne mai obosim să schimbăm ceva din ceea ce facem în fiecare zi? Nu este deja suficient de bine în starea actuală a birourilor noastre de proiectare? Volumul de muncă este suficient de mare, structuri noi sunt construite în fiecare zi și probabil că nu se va schimba prea curând. Instrumentele digitale ale inginerilor de astăzi sunt deja extrem de puternice, cu viteze de neconceput cu câțiva ani în urmă. Forța care împinge spre orice fel de schimbare apare întotdeauna dintr-o nevoie. Deci care este „nevoia" actuală a birourilor de inginerie civilă?

Se pare că există mai multe... 

• sunt din ce în ce mai puțini oameni dispuși să facă această muncă în fiecare zi
• volumul de muncă crește în fiecare an datorită creșterii economice din multe regiuni
• ritmul de dezvoltare în alte domenii de inginerie conexe ingineriei civile este mult mai ridicat
• complexitatea proiectelor crește monumental, cu accent pe soluții „verzi", consumul de energie și impactul CO₂

Să încercăm să aruncăm o privire în viitorul apropiat al domeniului nostru.

Cum va fi să fii inginer structurist?

Este meseria de inginer structurist una dintre cele amenințate de apariția inteligenței artificiale? Nu chiar, cel puțin nu atât de curând. Numărul de variabile care intră în fiecare sarcină este pur și simplu prea mare pentru a fi acoperit de algoritmi. Și nu din cauza puterii de calcul necesare, ci din cauza bazelor de date nesincronizate și necooperante din diferite domenii, și din cauza bunului simț uman necesar pentru a da sens haosului de date.

Pe de altă parte, va arăta munca de zi cu zi a unui inginer structurist la fel ca astăzi? Desene pe hârtie, remarci scrise de mână, sute de DWG-uri și PDF-uri, foi de calcul interminabile, modele structurale de granularitate diferită (care nu vor să comunice între ele), sute de e-mailuri și mesaje de chat despre proiecte, termene limită, bugete, ore lungi petrecute în birouri pline de dosare, cărți, coduri de proiectare, manuale și reviste de specialitate? 

Sperăm că nu.

Dar ce putem îmbunătăți pentru a trece de la realitatea de astăzi la un mediu mult mai ospitalier în viitor? Dacă vrem să lucrăm inteligent în loc să lucrăm din greu, ar trebui să folosim oportunitățile disponibile. Și, dacă acestea nu sunt vizibile acum, am putea arunca o privire în domenii vecine, cum ar fi ingineria mecanică, unde expresii precum învățarea automată, procesarea datelor masive sau optimizarea topologică sunt deja utilizate de ceva timp.

Ceea ce este deja destul de evident, chiar dacă titlul de inginer structurist va supraviețui, nevoia de noi competențe și abilități este inevitabilă. A avea cunoștințe de matematică, fizică, mecanica structurilor, materiale și cerințele codurilor de proiectare nu va mai fi suficient. Va fi necesară o gamă complet nouă de competențe digitale – lucrul cu date, construirea legăturilor de date între diferite instrumente, utilizarea proiectării parametrice, înțelegerea învățării automate, cunoștințe în crearea eficientă de prompturi etc.

Un aspect foarte important, neabordat până acum în acest articol, dar totuși crucial în procesul de proiectare, îl reprezintă guvernele, codurile de proiectare și agențiile de verificare. Acestea nu pot fi omise, deoarece, fără acceptarea și cooperarea din această parte, progresul tehnologiilor ar fi dramatic mai rapid decât răspunsul comunității de ingineri.

Optimizarea topologică

Despre ce este vorba? Simplu spus, este ca și cum ai rezolva o sarcină dificilă în care ai o cantitate specifică de blocuri de construcție pentru a crea o structură. Și vrei ca aceasta să fie suficient de rezistentă pentru a suporta încărcări specifice, dar vrei și să folosești cât mai puține blocuri posibil.

În optimizarea topologică, algoritmii de calcul sunt utilizați pentru a ne ajuta să găsim cel mai bun mod de a plasa blocurile. Programul experimentează cu diferite proiecte, încercând sute de variante privind locul în care să plaseze blocurile pentru a face structura cât mai rezistentă posibil, folosind cât mai puține blocuri necesare. Este ca și cum computerul testează tot felul de proiecte de poduri pentru a vedea care poate suporta cea mai mare greutate fără să se prăbușească, dar în același timp fără a irosi niciun bloc.

Această metodă îi ajută pe ingineri și proiectanți să conceapă structuri foarte eficiente și, uneori, cu aspect neobișnuit, care își îndeplinesc rolul folosind cea mai mică cantitate de material posibilă. Este o modalitate inteligentă de a proiecta, deoarece economisește materiale, reduce greutatea și conduce adesea la proiecte inovatoare la care nu ne-am gândi singuri.

În imaginea de mai sus, puteți vedea trei proiecte optimizate ale unui pod tridimensional asociate cu diferite seturi de fixări [K. Bando, R. Din, M. Fouquerand, L. Gilbert, A. Moissenot și M. Nicolas, Optimisation d'une structure et application architecturale, PSC MEC07, Ecole Polytechnique (X), 2016].

Ce este disponibil deja

Poate cel mai avansat instrument de proiectare pentru beton armat structural disponibil în prezent, IDEA StatiCa Detail, este capabil să arate utilizatorului optimizarea topologică bazată pe fluxurile de tensiuni în geometria definită. Acest instrument arată foarte clar și vizual proiectantului care sunt pozițiile și direcțiile cele mai eficiente pentru barele de armătură. Puteți consulta articolul nostru de blog dedicat optimizării topologice.

Chiar și aceste modele puternice și avansate reprezintă doar începutul a ceea ce ar putea fi posibil atunci când sunt tratate cu seriozitate. Cunoaștem deja sute de proiecte în care geometria se bazează pe forme organice și seamănă mult mai mult cu o imagine dintr-o carte de biologie decât cu o formă tipică de grindă cu zăbrele. Putem găsi mai multe proiecte deja construite sau în curs de construcție cu inspirație din forme organice. Un exemplu frumos este proiectul actual al stației de metrou din Riyadh, realizat de Zaha Hadid Architects.

Cu puțină imaginație, aceste forme organice ar putea apărea în arhitectură nu numai datorită frumuseții lor, ci și ca geometrie a structurilor portante, datorită optimizării topologice și noilor procese de construcție.

Ce fel de structuri și proiecte sunt rezolvate datorită instrumentelor de proiectare de astăzi? Să aruncăm o privire în biblioteca noastră de studii de caz.

Puterea datelor în inginerie

Cercetătorii IDEA StatiCa au prezentat la o recentă conferință de structuri metalice noile metode utilizate pentru predicția automată a gradului de utilizare a sudurilor în aplicația Connection. Această abordare revoluționară rezolvă o întrebare simplă cu o soluție foarte complexă. Care este capacitatea reală a unei suduri atunci când este permisă plastificarea materialului?

Metoda inovatoare descrisă în document utilizează inteligența artificială avansată, în special rețelele neuronale convoluționale, pentru a îmbunătăți semnificativ acuratețea predicției gradelor de utilizare a sudurilor în structurile metalice. Această abordare nouă este revoluționară pentru inginerii structuriști, deoarece depășește metodele tradiționale prin analiza detaliată a distribuției tensiunilor și a istoricului deformațiilor de-a lungul liniilor de sudură. O astfel de analiză detaliată permite estimări mai precise, adaptate la diverse configurații de suduri și scenarii de încărcare. Acest progres nu numai că îmbunătățește siguranța și eficiența proiectelor structurale, dar exemplifică și potențialul integrării învățării automate cu practicile convenționale de inginerie, deschizând calea spre soluții mai inteligente, bazate pe date, în ingineria structurală. Pentru mai multe informații despre cum să utilizați această îmbunătățire aici.

Deoarece nu este atât de ușor să calculezi sute de incremente de încărcare în câteva secunde, algoritmul utilizează un set imens de date din analize efectuate anterior și este capabil să găsească în timp real valorile dimensiunilor sudurilor cele mai apropiate de soluția dorită.

Sfaturi din dicționar pentru noii ingineri structuriști:

Învățarea automată (ML) este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să învețe din date și să ia decizii pe baza acestora. În proiectarea și analiza structurală, ML poate fi utilizat pentru a prezice comportamentul materialelor, a evalua integritatea structurală și a optimiza procesele de proiectare. Prin analizarea unor seturi vaste de date, algoritmii ML pot identifica tipare și informații care ar putea fi ratate prin metodele tradiționale. Acest lucru poate conduce la proiecte structurale mai eficiente, mai sigure și mai rentabile. ML poate contribui, de asemenea, la monitorizarea în timp real și la planificarea întreținerii structurilor, sporind și mai mult durata de viață și siguranța acestora.

Rețelele neuronale convoluționale (CNN) sunt un tip de inteligență artificială utilizat pe scară largă pentru procesarea datelor cu topologie de tip grilă, cum ar fi imaginile. Excelează în sarcini precum recunoașterea și clasificarea imaginilor. O CNN învață să recunoască tipare și caracteristici în datele de intrare prin straturi care efectuează convoluții – operații matematice care filtrează și comprimă datele. Această structură permite CNN-urilor să identifice tipare complexe, făcându-le instrumente puternice în diverse aplicații de inginerie, de la analiza structurală la procesele de proiectare automatizată. Capacitatea lor de a procesa eficient seturi de date complexe le face un activ valoros în rezolvarea problemelor de inginerie modernă.

Rezumat

După cum tocmai ați văzut, viitorul este mai aproape decât ați crede. Nu cel din imaginile generate de inteligența artificială, ci primele principii ale automatizării și optimizării inteligente sunt deja încorporate în instrumentele de analiză structurală.

Instrumentele nu vor face revoluția de unele singure. Ceea ce este necesar pentru a debloca aceste noi posibilități este o schimbare majoră de mentalitate a părților implicate în procesul de proiectare. Depinde de ingineri cum se vor adapta la oportunitățile disponibile și cum le vor integra în fluxurile lor de lucru zilnice.