Inovações no projeto estrutural – desbloqueando o futuro

Porque é que nos devemos sequer preocupar em mudar algo no que fazemos diariamente? Não está já suficientemente bom no estado atual dos nossos gabinetes de engenharia? A quantidade de trabalho é suficientemente grande, novas estruturas estão a ser construídas todos os dias, e provavelmente não mudará tão cedo. As ferramentas digitais dos engenheiros de hoje são já extremamente poderosas com velocidades impensáveis há vários anos atrás. A força que impulsiona qualquer tipo de mudança surge sempre de uma necessidade. Então qual é a "necessidade" atual dos gabinetes de engenharia civil?

Parece que existem várias... 

• há cada vez menos pessoas dispostas a fazer o trabalho todos os dias
• a quantidade de trabalho a fazer está a aumentar todos os anos graças ao crescimento económico em muitas regiões
• o ritmo de desenvolvimento noutros campos de engenharia relacionados com a engenharia civil é muito mais elevado
• a complexidade dos projetos está a aumentar monumentalmente com foco em soluções 'verdes', consumo de energia e impacto de CO₂

Vamos tentar dar uma espreitadela ao futuro próximo da nossa área.

Como será ser um engenheiro estrutural?

Será o trabalho de um engenheiro estrutural um destes ameaçados pelo surgimento da IA? Não tanto, pelo menos, não tão cedo. O número de variáveis que entram em cada tarefa é simplesmente demasiado elevado para ser coberto por algoritmos. E não por causa do poder computacional necessário, mas devido a bases de dados não sincronizadas e não cooperantes de diferentes campos, e devido ao senso comum humano necessário para dar sentido a toda a confusão de dados.

Por outro lado, será que o trabalho diário de um engenheiro estrutural parecerá o mesmo que hoje? Desenhos em papel, observações manuscritas, centenas de DWGs e PDFs, folhas de cálculo intermináveis, modelos estruturais de diferentes granularidades (não dispostos a comunicar uns com os outros), centenas de emails e mensagens de chat sobre os projetos, prazos, orçamentos, longas horas passadas em gabinetes cheios de ficheiros, livros, códigos de projeto, manuais e revistas estruturais? 

Esperemos que não.

Mas o que podemos melhorar para passar da realidade de hoje para um ambiente muito mais hospitaleiro no futuro? Se queremos trabalhar de forma inteligente em vez de árdua, devemos usar as oportunidades disponíveis. E, se não são visíveis agora, podemos dar uma olhada em alguns campos vizinhos como a engenharia mecânica onde expressões como aprendizagem automática, processamento de big data ou otimização topológica já estão em uso há algum tempo.

O que já é bastante óbvio, embora o título profissional de engenheiro estrutural sobreviva, a necessidade de novas competências e capacidades é inevitável. Ter conhecimento de matemática, física, mecânica estrutural, materiais e requisitos de códigos de projeto já não será suficiente. Um conjunto totalmente novo de competências digitais será necessário – trabalhar com dados, construir ligações de dados entre diferentes ferramentas, utilização de projeto paramétrico, compreensão de aprendizagem automática, conhecimento em criação eficiente de prompts, etc.

Um aspeto muito importante não abordado até agora neste artigo, mas ainda crucial no processo de projeto, são os governos, códigos de projeto e agências de verificação. Estes não podem ser deixados de fora porque, sem aceitação e cooperação nesta parte, o progresso das tecnologias seria dramaticamente mais rápido do que a resposta da comunidade de engenharia poderia ser.

Otimização topológica

Do que se trata? Para simplificar, é como resolver uma tarefa difícil onde se tem uma quantidade específica de blocos de construção para criar uma estrutura. E quer-se que seja suficientemente forte para aguentar sob carregamento específico, mas também se quer usar o menor número possível de blocos de construção.

Na otimização topológica, algoritmos de cálculo são usados para nos ajudar a descobrir a melhor forma de colocar os nossos blocos. O programa experimenta diferentes projetos, tentando centenas de variações de onde colocar os blocos para tornar a estrutura tão forte quanto possível usando o menor número de blocos necessário. É como se o computador estivesse a testar todos os tipos de projetos de pontes para ver qual pode aguentar mais peso sem cair, mas também ao mesmo tempo sem desperdiçar blocos.

Este método ajuda engenheiros e projetistas a criar estruturas muito eficientes, e por vezes de aparência invulgar, que fazem o seu trabalho usando a menor quantidade de material possível.É uma forma inteligente de projetar coisas porque poupa materiais, reduz peso e frequentemente leva a projetos inovadores em que poderíamos não pensar por nós próprios.

Na imagem acima, pode ver três projetos otimizados de uma ponte tridimensional associados a diferentes conjuntos de fixações [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].

O que já está disponível

Talvez a ferramenta de projeto mais avançada para betão armado estrutural disponível atualmente, IDEA StatiCa Detail, é capaz de mostrar ao utilizador a otimização topológica baseada em fluxos de tensão na geometria atribuída. Esta ferramenta mostra muito claramente e visualmente ao projetista quais são as posições e direções mais eficientes para as barras de armadura. Pode consultar o nosso artigo de blog dedicado à otimização topológica.

Mesmo estes modelos poderosos e avançados são apenas o início do que poderia ser possível quando tratados seriamente. Já conhecemos centenas de projetos onde a geometria é baseada em formas orgânicas e parece muito mais uma imagem de um livro de biologia do que uma forma de treliça típica. Podemos encontrar vários projetos já construídos ou em construção com inspiração em formas orgânicas. Um bom exemplo é o projeto atual da estação de Metro em Riade por Zaha Hadid Architects.

Com alguma imaginação, estas formas orgânicas poderiam aparecer na arquitetura não apenas pela sua beleza mas também como geometria das estruturas portantes graças à otimização topológica e novos processos de construção.

Que tipo de estruturas e projetos estão a ser resolvidos graças às ferramentas de projeto de hoje? Vamos dar uma olhada na nossa biblioteca de Estudos de caso.

O poder dos dados na engenharia

Os investigadores da IDEA StatiCa apresentaram numa recente conferência de estruturas de aço os novos métodos usados para previsão automatizada da utilização de soldadura na aplicação Connection. Esta abordagem revolucionária resolve uma questão simples com uma solução muito complexa. Qual é a capacidade real de uma soldadura quando é permitida a plastificação do material?

O método inovador descrito no documento emprega inteligência artificial avançada, especificamente redes neuronais convolucionais, para melhorar significativamente a precisão da previsão das taxas de utilização de soldadura em estruturas de aço. Esta abordagem inovadora é revolucionária para engenheiros estruturais, pois vai além dos métodos tradicionais ao analisar intrincadamente a distribuição de tensões e o histórico de deformações ao longo das linhas de soldadura. Uma análise tão detalhada permite estimativas mais precisas, atendendo a várias configurações de soldadura e cenários de carregamento. Este avanço não só melhora a segurança e eficiência dos projetos estruturais, mas também exemplifica o potencial de integrar a aprendizagem automática com práticas de engenharia convencionais, abrindo caminho para soluções mais inteligentes e baseadas em dados na engenharia estrutural. Para mais informações sobre como usar esta melhoria aqui.

Como não é assim tão fácil calcular centenas de incrementos de carga em segundos, o algoritmo usa um enorme conjunto de dados de análises anteriores realizadas no passado e é capaz de encontrar os valores de tamanho de soldadura mais próximos da solução desejada em tempo real.

Dicas de dicionário para novos engenheiros estruturais:

Aprendizagem automática (ML) é um ramo da inteligência artificial que permite aos computadores aprender e tomar decisões com base em dados. No projeto e análise estrutural, a ML pode ser usada para prever o comportamento de materiais, avaliar a integridade estrutural e otimizar processos de projeto. Ao analisar vastos conjuntos de dados, os algoritmos de ML podem identificar padrões e insights que poderiam ser perdidos por métodos tradicionais. Isto pode levar a projetos estruturais mais eficientes, mais seguros e mais económicos.A ML também pode auxiliar na monitorização em tempo real e planeamento de manutenção de estruturas, melhorando ainda mais a sua vida útil e segurança.

Redes neuronais convolucionais (CNNs) são um tipo de inteligência artificial amplamente usada para processar dados com topologia em grelha, como imagens. Destacam-se em tarefas como reconhecimento e classificação de imagens. Uma CNN aprende a reconhecer padrões e características em dados de entrada através de camadas que realizam convoluções – operações matemáticas que filtram e comprimem dados. Esta estrutura permite às CNNs identificar padrões intrincados, tornando-as ferramentas poderosas em várias aplicações de engenharia, desde análise estrutural a processos de projeto automatizados. A sua capacidade de processar conjuntos de dados complexos de forma eficiente torna-as um ativo valioso na resolução de problemas de engenharia moderna.

Resumo

Como acabou de ver, o futuro está mais próximo do que pensaria. Não o das imagens geradas por IA, mas os primeiros princípios de automação e otimização inteligente já estão a ser incorporados em ferramentas de análise estrutural.

As ferramentas não farão a revolução por si próprias. O que é necessário para desbloquear estas novas possibilidades é uma grande mudança de mentalidade das partes envolvidas no processo de projeto. Cabe aos engenheiros como se adaptarão às oportunidades disponíveis e como as incorporarão nos seus fluxos de trabalho diários.