Fluxo de trabalho digital para otimização de projetos estruturais paramétricos

Leandro dos Reis  Lopes; Giuseppe  Miceli Junior; Paulo César Pellanda

doi:10.46421/sbtic.v3i00.607

Fluxo de trabalho digital para otimização de projetos estruturais paramétricos

Autores

Leandro dos Reis Lopes Instituto Militar de Engenharia http://lattes.cnpq.br/9497739127506670
Giuseppe Miceli Junior Instituto Militar de Engenharia http://lattes.cnpq.br/9994200942294205
Paulo César Pellanda Instituto Militar de Engenharia https://orcid.org/0000-0002-4505-2838 http://lattes.cnpq.br/1185487031019435

DOI:

https://doi.org/10.46421/sbtic.v3i00.607

Palavras-chave:

Projeto Paramétrico, Otimização Multiobjetivo, Projeto Estrutural, Gridshell Voronoi

Resumo

O objetivo do presente estudo é desenvolver um fluxo de trabalho digital que empregue a metodologia de projeto paramétrico para otimização de projetos estruturais em fase de concepção. Para tanto, foram estudados como as técnicas, métodos e algoritmos, utilizados no paradigma paramétrico podem impactar o projeto estrutural. Foi proposto um fluxo de trabalho composto pelas seguintes etapas: criação da geometria, associação da estrutura, análise estrutural, otimização multiobjetivo e exploração do espaço do projeto. A aplicação do fluxo de trabalho desenvolvido em um exemplo de concepção em gridshell Voronoi mostra que a utilização dessa metodologia auxilia a equipe de projeto a selecionar configurações estruturais otimizadas na fase de projeto conceitual.

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Biografia do Autor

Leandro dos Reis Lopes , Instituto Militar de Engenharia

Engenheiro de Fortificação e Construção. Mestrando em Engenharia de Defesa pelo Instituto Militar de Engenharia.

Giuseppe Miceli Junior , Instituto Militar de Engenharia

Engenheiro de Fortificação e Construção. Doutorado em Engenharia de Defesa. Professor do Instituto Militar de Engenharia.

Paulo César Pellanda, Instituto Militar de Engenharia

Engenheiro Eletricista. Doutorado em Controle e Automação. Professor do Instituto Militar de Engenharia.

Referências

BROWN, Nathan C.; JUSIEGA, Violetta; MUELLER, Caitlin T. Implementing data-driven parametric building design with a flexible toolbox. Automation in Construction, v. 118, p. 103252, 2020.

CAETANO, Inês; LEITÃO, António. Architecture meets computation: an overview of the evolution of computational design approaches in architecture. Architectural Science Review, v. 63, n. 2, p. 165-174, 2020.

CHI, Hung-Lin; WANG, Xiangyu; JIAO, Yi. BIM-enabled structural design: impacts and future developments in structural modelling, analysis and optimization processes. Archives of computational methods in engineering, v. 22, n. 1, p. 135-151, 2015.

DEB, Kalyanmoy et al. A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II. IEEE transactions on evolutionary computation, v. 6, n. 2, p. 182-197, 2002.

GOMES, Carlos et al. An integrated framework for multi-criteria optimization of thin concrete shells at early design stages. Advanced Engineering Informatics, v. 38, p. 330-342, 2018.

LIMA, Fábio Ferreira. Arquiteturas Digitais a partir do Diagrama de Voronoi e Triangulação de Delaunay. Revista Projetar-Projeto e Percepção do Ambiente, v. 2, n. 2, p. 52-60, 2017.

MAKKI, M.; SHOWKATBAKHSH, M.; SONG, Y. Wallacei: An evolutionary and Analytic Engine for Grasshopper 3D. 2018. (https://www.wallacei.com/)

MARLER, R. Timothy; ARORA, Jasbir S. Survey of multi-objective optimization methods for engineering. Structural and multidisciplinary optimization, v. 26, n. 6, p. 369-395, 2004.

MUELLER, Caitlin T.; OCHSENDORF, John A. Combining structural performance and designer preferences in evolutionary design space exploration. Automation in Construction, v. 52, p. 70-82, 2015.

OXMAN, Rivka. Thinking difference: Theories and models of parametric design thinking. Design studies, v. 52, p. 4-39, 2017.

PAN, Wang et al. Integrating multi-functional space and long-span structure in the early design stage of indoor sports arenas by using parametric modelling and multi-objective optimization. Journal of Building Engineering, v. 22, p. 464-485, 2019.

PREISINGER, Clemens; HEIMRATH, Moritz. Karamba—A toolkit for parametric structural design. Structural Engineering International, v. 24, n. 2, p. 217-221, 2014.

SHEA, Kristina; AISH, Robert; GOURTOVAIA, Marina. Towards integrated performance-driven generative design tools. Automation in Construction, v. 14, n. 2, p. 253-264, 2005.

TEDESCHI, Arturo. AAD, Algorithms-aided design: parametric strategies using Grasshopper. Le penseur publisher, 2014.

TONELLI, Davide et al. Stability of statics aware voronoi grid-shells. Engineering Structures, v. 116, p. 70-82, 2016.

ZAVALA, Gustavo R. et al. A survey of multi-objective metaheuristics applied to structural optimization. Structural and Multidisciplinary Optimization, v. 49, n. 4, p. 537-558, 2014.

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Publicado

2021-08-30

Como Citar

LOPES , Leandro dos Reis; MICELI JUNIOR , Giuseppe; PELLANDA, Paulo César. Fluxo de trabalho digital para otimização de projetos estruturais paramétricos. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO E COMUNICAÇÃO NA CONSTRUÇÃO, 3., 2021. Anais [...]. Porto Alegre: ANTAC, 2021. p. 1–14. DOI: 10.46421/sbtic.v3i00.607. Disponível em: https://eventos.antac.org.br/index.php/sbtic/article/view/607. Acesso em: 22 nov. 2024.