Innovazioni nella progettazione strutturale – aprire le porte al futuro

Perché preoccuparsi di cambiare qualcosa in ciò che facciamo quotidianamente? Non è già abbastanza buono nello stato attuale dei nostri studi di ingegneria? La quantità di lavoro è già abbastanza grande, nuove strutture vengono costruite ogni giorno e probabilmente non cambierà presto. Gli strumenti digitali degli ingegneri di oggi sono già estremamente potenti con velocità impensabili solo pochi anni fa. La spinta verso qualsiasi tipo di cambiamento nasce sempre da un bisogno. Quindi qual è l'attuale "bisogno" degli studi di ingegneria civile?

Sembra che ce ne siano diversi... 

• ci sono sempre meno persone disposte a fare questo lavoro ogni giorno
• la quantità di lavoro da fare sta diventando sempre più grande ogni anno grazie alla crescita economica in molte regioni
• il ritmo di sviluppo in altri campi dell'ingegneria correlati all'ingegneria civile è molto più elevato
• la complessità dei progetti sta aumentando in modo monumentale con un focus su soluzioni 'verdi', consumo energetico e impatto di CO₂

Proviamo a dare una sbirciatina al futuro prossimo del nostro settore.

Come sarà essere un ingegnere strutturale?

Il lavoro di un ingegnere strutturale è uno di quelli minacciati dall'emergere dell'IA? Non proprio, almeno, non così presto. Il numero di variabili che entrano in ogni incarico è semplicemente troppo elevato per essere coperto da algoritmi. E non a causa della potenza di calcolo necessaria, ma a causa di database non sincronizzati e non cooperanti provenienti da diversi campi, e a causa del buon senso umano necessario per dare un senso a tutto il disordine dei dati.

D'altra parte, il lavoro quotidiano di un ingegnere strutturale sarà uguale a quello di oggi? Disegni su carta, annotazioni a mano, centinaia di DWG e PDF, fogli di calcolo infiniti, modelli strutturali di diversa granularità (non disposti a comunicare tra loro), centinaia di email e messaggi di chat sui progetti, scadenze, budget, lunghe ore trascorse in uffici pieni di file, libri, normative di progettazione, manuali e riviste di ingegneria strutturale? 

Si spera di no.

Ma cosa possiamo migliorare per passare dalla realtà di oggi a un ambiente molto più ospitale in futuro? Se vogliamo lavorare in modo intelligente invece che duramente, dovremmo utilizzare le opportunità disponibili. E, se non sono visibili ora, potremmo dare un'occhiata ad alcuni campi vicini come l'ingegneria meccanica dove espressioni come machine learning, elaborazione di big data o ottimizzazione topologica sono già in uso da tempo.

Ciò che è già abbastanza ovvio, anche se il titolo professionale di ingegnere strutturale sopravviverà, la necessità di nuove competenze e abilità è inevitabile. Avere una conoscenza di matematica, fisica, meccanica strutturale, materiali e requisiti normativi di progettazione non sarà più sufficiente. Sarà richiesto un insieme completamente nuovo di competenze digitali – lavorare con i dati, costruire collegamenti dati tra diversi strumenti, utilizzo della progettazione parametrica, comprensione del machine learning, conoscenza nella creazione efficiente di prompt, ecc.

Un aspetto molto importante non trattato finora in questo post, ma comunque cruciale nel processo di progettazione, sono i governi, le normative di progettazione e gli enti di controllo. Questi non possono essere tralasciati perché, senza accettazione e cooperazione in questa parte, il progresso delle tecnologie sarebbe drammaticamente più veloce di quanto potrebbe essere la risposta della comunità ingegneristica.

Ottimizzazione topologica

Di cosa si tratta? Per dirla semplicemente, è come risolvere un compito difficile in cui hai una quantità specifica di blocchi da costruzione per creare una struttura. E vuoi che sia abbastanza resistente da reggere sotto un carico specifico, ma vuoi anche usare il minor numero possibile di blocchi da costruzione.

Nell'ottimizzazione topologica, vengono utilizzati algoritmi di calcolo per aiutarci a capire il modo migliore per posizionare i nostri blocchi. Il programma gioca con diversi design, provando centinaia di variazioni su dove mettere i blocchi per rendere la struttura il più resistente possibile utilizzando il minor numero di blocchi necessari. È come se il computer stesse testando tutti i tipi di design di ponti per vedere quale può reggere il maggior peso senza crollare, ma allo stesso tempo senza sprecare blocchi.

Questo metodo aiuta ingegneri e progettisti a creare strutture molto efficienti, e talvolta dall'aspetto insolito, che svolgono il loro lavoro utilizzando la minor quantità di materiale possibile.È un modo intelligente di progettare le cose perché risparmia materiali, riduce il peso e spesso porta a design innovativi a cui potremmo non pensare da soli.

Nell'immagine sopra, puoi vedere tre design ottimizzati di un ponte tridimensionale associati a diversi set di fissaggi [K. Bando, R. Din, M. Fouquerand, L. Gilbert, A. Moissenot, e M. Nicolas, Optimisation d'une structure et application architecturale, PSC MEC07, Ecole Polytechnique (X), 2016].

Cosa è già disponibile

Forse lo strumento di progettazione più avanzato per il calcestruzzo armato strutturale disponibile oggi, IDEA StatiCa Detail, è in grado di mostrare all'utente l'ottimizzazione topologica basata sui flussi di tensione nella geometria assegnata. Questo strumento mostra molto chiaramente e visivamente al progettista quali sono le posizioni e le direzioni più efficienti per le barre di armatura. Puoi sfogliare il nostro articolo del blog dedicato all'ottimizzazione topologica.

Anche questi modelli potenti e avanzati sono solo l'inizio di ciò che potrebbe essere possibile se gestiti seriamente. Conosciamo già centinaia di design in cui la geometria si basa su forme organiche e assomiglia molto di più a un'immagine da un libro di biologia che a una tipica forma a traliccio. Possiamo trovare diversi progetti già costruiti o in costruzione con ispirazione a forme organiche. Un bell'esempio è l'attuale progetto della stazione della metropolitana a Riyadh di Zaha Hadid Architects.

Con un po' di immaginazione, queste forme organiche potrebbero apparire nell'architettura non solo per la loro bellezza ma anche come geometria delle strutture portanti grazie all'ottimizzazione topologica e ai nuovi processi costruttivi.

Che tipo di strutture e progetti vengono risolti grazie agli strumenti di progettazione odierni? Diamo un'occhiata alla nostra libreria di Case study.

Il potere dei dati nell'ingegneria

I ricercatori di IDEA StatiCa hanno presentato in una recente conferenza sulle strutture in acciaio i nuovi metodi utilizzati per la previsione automatizzata dell'utilizzo delle saldature nell'app Connection. Questo approccio rivoluzionario risolve una semplice domanda con una soluzione molto complessa. Qual è la reale capacità di una saldatura quando è consentita la plastificazione del materiale?

Il metodo innovativo descritto nel documento impiega intelligenza artificiale avanzata, in particolare reti neurali convoluzionali, per migliorare significativamente l'accuratezza della previsione dei tassi di utilizzo delle saldature nelle strutture in acciaio. Questo nuovo approccio è rivoluzionario per gli ingegneri strutturali poiché va oltre i metodi tradizionali analizzando in modo intricato la distribuzione delle tensioni e la storia delle deformazioni lungo le linee di saldatura. Un'analisi così dettagliata consente stime più precise, adattandosi a varie configurazioni di saldatura e scenari di carico. Questo progresso non solo migliora la sicurezza e l'efficienza dei progetti strutturali, ma esemplifica anche il potenziale dell'integrazione del machine learning con le pratiche ingegneristiche convenzionali, aprendo la strada a soluzioni più intelligenti e basate sui dati nell'ingegneria strutturale. Per saperne di più su come utilizzare questo miglioramento qui.

Poiché non è così facile calcolare centinaia di incrementi di carico in pochi secondi, l'algoritmo utilizza un enorme set di dati provenienti da analisi precedenti eseguite in passato ed è in grado di trovare i valori delle dimensioni di saldatura più vicini alla soluzione desiderata in tempo reale.

Suggerimenti del dizionario per i nuovi ingegneri strutturali:

Machine learning (ML) è una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di apprendere e prendere decisioni basate sui dati. Nella progettazione e analisi strutturale, il ML può essere utilizzato per prevedere il comportamento dei materiali, valutare l'integrità strutturale e ottimizzare i processi di progettazione. Analizzando vasti set di dati, gli algoritmi di ML possono identificare modelli e intuizioni che potrebbero essere persi dai metodi tradizionali. Questo può portare a progetti strutturali più efficienti, più sicuri e più convenienti.Il ML può anche assistere nel monitoraggio in tempo reale e nella pianificazione della manutenzione delle strutture, migliorando ulteriormente la loro durata e sicurezza.

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un tipo di intelligenza artificiale ampiamente utilizzata per l'elaborazione di dati con topologia a griglia, come le immagini. Eccellono in compiti come il riconoscimento e la classificazione delle immagini. Una CNN impara a riconoscere modelli e caratteristiche nei dati di input attraverso strati che eseguono convoluzioni – operazioni matematiche che filtrano e comprimono i dati. Questa struttura consente alle CNN di identificare modelli intricati, rendendole strumenti potenti in varie applicazioni ingegneristiche, dall'analisi strutturale ai processi di progettazione automatizzata. La loro capacità di elaborare set di dati complessi in modo efficiente le rende una risorsa preziosa nella risoluzione dei problemi ingegneristici moderni.

Riepilogo

Come hai appena visto, il futuro è più vicino di quanto pensi. Non quello delle immagini generate dall'IA, ma i primi principi di automazione e ottimizzazione intelligente sono già stati incorporati negli strumenti di analisi strutturale.

Gli strumenti non faranno la rivoluzione da soli. Ciò che è necessario per liberare queste nuove possibilità è un importante cambiamento di mentalità delle parti coinvolte nel processo di progettazione. Dipende dagli ingegneri come si adatteranno alle opportunità disponibili e come le incorporeranno nei loro flussi di lavoro quotidiani.