Inovații în proiectarea structurală – deblocarea viitorului

De ce să ne mai deranjăm să schimbăm ceva în ceea ce facem zilnic? Nu este deja destul de bine în starea actuală a birourilor noastre de inginerie? Volumul de muncă este suficient de mare, structuri noi sunt construite în fiecare zi și probabil 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 impulsionează orice tip de schimbare provine întotdeauna dintr-o necesitate. Deci care este „necesitatea" 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 zilnic
• volumul de muncă de efectuat devine din ce în ce mai mare în fiecare an datorită creșterii economice în multe regiuni
• ritmul de dezvoltare în alte domenii de inginerie legate de ingineria civilă este mult mai ridicat
• complexitatea proiectelor crește monumental cu accent pe soluții „verzi", consum de energie și impact de CO₂

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

Cum va fi să fii inginer structural?

Este meseria de inginer structural una dintre cele amenințate de apariția AI? 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 întregii dezordini de date.

Pe de altă parte, va arăta munca zilnică a unui inginer structural la fel ca astăzi? Desene pe hârtie, observații scrise de mână, sute de DWG-uri și PDF-uri, foi de calcul nesfârșite, modele structurale de diferite granularități (care nu doresc să comunice între ele), sute de e-mailuri și mesaje chat despre proiecte, termene limită, bugete, ore lungi petrecute în birouri pline de dosare, cărți, coduri de proiectare, manuale și reviste de structuri? 

Sperăm că nu.

Dar ce putem îmbunătăți pentru a trece de la realitatea de astăzi la un mediu mult mai primitor în viitor? Dacă vrem să lucrăm inteligent în loc de mult, ar trebui să folosim oportunitățile disponibile. Și, dacă nu sunt vizibile acum, am putea arunca o privire în unele domenii vecine, cum ar fi ingineria mecanică, unde expresii precum învățare automată, procesare de date mari sau optimizare topologică sunt deja în uz de ceva timp.

Ceea ce este deja destul de evident, chiar dacă titlul de inginer structural va supraviețui, necesitatea de noi competențe și abilități este inevitabilă. A avea cunoștințe de matematică, fizică, mecanica structurilor, materiale și cerințe ale codurilor de proiectare nu va mai fi suficient. Va fi necesar un set complet nou de competențe digitale – lucrul cu date, construirea de legături de date între diferite instrumente, utilizarea proiectării parametrice, înțelegerea învățării automate, cunoștințe în crearea eficientă de prompturi etc.

Un aspect foarte important neacoperit până acum în această postare, dar totuși crucial în procesul de proiectare, este reprezentat de guverne, coduri de proiectare și agenții de verificare. Acestea nu pot fi lăsate deoparte deoarece, fără acceptare și cooperare în această parte, progresul tehnologiilor ar fi dramatic mai rapid decât ar putea fi răspunsul comunității de inginerie.

Optimizarea topologică

Despre ce este vorba? Pentru a spune simplu, 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 rezista la o încărcare specifică, dar vrei și să folosești cât mai puține blocuri de construcție posibil.

În optimizarea topologică, algoritmii de calcul sunt folosiți pentru a ne ajuta să descoperim cea mai bună modalitate de a plasa blocurile noastre. Programul experimentează cu diferite proiecte, încercând sute de variații ale locului unde 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 susține cea mai mare greutate fără să se prăbușească, dar în același timp fără a irosi blocuri.

Această metodă îi ajută pe ingineri și designeri să vină cu structuri foarte eficiente și uneori cu aspect neobișnuit, care își îndeplinesc funcția folosind cea mai mică cantitate de material posibilă.Este o modalitate inteligentă de a proiecta lucruri deoarece economisește materiale, reduce greutatea și adesea duce 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 zilele noastre, IDEA StatiCa Detail, este capabil să arate utilizatorului optimizarea topologică bazată pe fluxurile de tensiuni în geometria atribuită. Acest instrument arată foarte clar și vizual proiectantului care sunt pozițiile și direcțiile cele mai eficiente pentru barele de armare. Puteți răsfoi articolul nostru de blog dedicat optimizării topologice.

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

Cu puțină imaginație, aceste forme organice ar putea apărea în arhitectură nu doar 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 conferință recentă despre structuri din oțel noilemetode utilizate pentru predicția automată a utilizării sudurilor în aplicația Connection. Această abordare revoluționară rezolvă o întrebare simplă cu o soluție foarte complexă. Care este capacitatea reală a unei suduri când plastifierea materialului este permisă?

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

Deoarece nu este atât de ușor să calculezi sute de incremente de încărcare în secunde, algoritmul folosește un set uriaș de date din analize anterioare efectuate în trecut și este capabil să găsească valorile dimensiunilor de sudură cele mai apropiate de soluția dorită în timp real.

Sfaturi de dicționar pentru noii ingineri structurali:

Învățarea automată (ML) este o ramură a inteligenței artificiale care permite computerelor să învețe din date și să ia decizii bazate pe acestea. În proiectarea și analiza structurală, ML poate fi folosit pentru a prezice comportamentul materialelor, a evalua integritatea structurală și a optimiza procesele de proiectare. Prin analiza unor seturi vaste de date, algoritmii ML pot identifica modele și perspective care ar putea fi ratate de metodele tradiționale. Acest lucru poate duce la proiecte structurale mai eficiente, mai sigure și mai rentabile.ML poate ajuta, de asemenea, la monitorizarea în timp real și planificarea întreținerii structurilor, îmbunătățind în continuare 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. Acestea excelează în sarcini precum recunoașterea și clasificarea imaginilor. Un CNN învață să recunoască modele 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 modele complexe, făcându-le instrumente puternice în diverse aplicații de inginerie, de la analiza structurală la procesele de proiectare automatizată. Capacitatea lor de a procesa seturi de date complexe în mod eficient le face un atu valoros în rezolvarea problemelor de inginerie moderne.

Rezumat

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

Instrumentele nu vor face revoluția de la sine. 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 încorpora în fluxurile lor de lucru zilnice.