-
Entwicklung von Tragwerkslösungen für nachhaltige und wirtschaftliche Bauprojekte
Die moderne Baupraxis steht vor der wachsenden Herausforderung, nachhaltige, kosteneffiziente und umweltfreundliche Entwürfe zu realisieren. Durch den Einsatz neuer digitaler Technologien – insbesondere KI-gestützter metaheuristischer Optimierungsverfahren – können Ingenieur*innen optimale Tragwerkslösungen erarbeiten, die Effizienz, Sicherheit und Ressourcenschonung in Einklang bringen. Links ist ein kurzes Video zu sehen, in dem eine der vorgeschlagenen Methoden bei der Topologieoptimierung angewendet wird.
Diese Forschung behandelt sowohl Strukturoptimierung als auch zuverlässigkeitsbasiertes Entwerfen (Reliability-Based Design Optimization, RBDO), indem Building Information Modeling (BIM) mit metaheuristischen Algorithmen verknüpft wird, um den Entwurf von Tragwerken zu vereinfachen und zu verbessern. Zum Einsatz kommen Visual-Programming-Werkzeuge wie Dynamo in Kombination mit Statiksoftware wie Autodesk Robot Structural Analysis (RSA) oder Python-Bibliotheken, um Fachwerke und komplexe Gebäudeformen zu optimieren.
-
Forschungsziele und Methoden
Ziel ist es, einen effizienteren und durchgängigen Rahmen für die Modellierung und Analyse von Tragwerken zu schaffen, indem Visual Programming und künstliche Intelligenz in einer einheitlichen Umgebung zusammengeführt werden. Der mehrschichtige Ansatz umfasst:
-
Parametrische Modellierung: Mit Dynamo werden parametrische Entwürfe erzeugt, die sich dynamisch anhand der Optimierungsergebnisse anpassen lassen.
-
Integration der Strukturanalyse: Finite-Elemente-Methoden (FEM) prüfen die Tragfähigkeit und stellen die Einhaltung von Zuverlässigkeits- und Sicherheitsstandards sicher.
-
Einsatz metaheuristischer Algorithmen: KI-basierte Verfahren wie Differential Evolution und Genetische Algorithmen erkunden einen weiten Lösungsraum und ermitteln optimale Tragwerkskonfigurationen unter Berücksichtigung von Zuverlässigkeitsgrenzen.
-
BIM-Integration für die finale Optimierung: Optimierte Modelle werden automatisch in Revit importiert, wo Architektinnen und Ingenieurinnen mithilfe von LCA-Werkzeugen Umwelt- und Wirtschaftsanalyse durchführen können.
- Vorteile des integrierten Ansatzes
Die Verknüpfung von BIM-Tools mit metaheuristischen Algorithmen führt zu einem schlankeren Entwurfsprozess, in dem schnelle Iterationen möglich sind, ohne Kompromisse bei Sicherheit oder Umweltbewusstsein:
- Nachhaltigkeit: Verringerung des Materialverbrauchs und des ökologischen Fußabdrucks.
- Zusammenarbeit: Verbesserte Projektkoordination und Datenteilung zwischen allen Beteiligten.
- Leistung: Erfüllung strenger Entwurfsanforderungen auch unter Unsicherheiten bei gleichzeitiger Steigerung der Gesamteffizienz.
Diese Forschung eröffnet neue Möglichkeiten für den Einsatz von KI im Bauwesen und erleichtert es Tragwerksplanerinnen und Designerinnen, sichere, wirtschaftliche und widerstandsfähige Konstruktionen zu realisieren. Zukünftige Arbeiten werden die Methodik auf komplexere Strukturen ausweiten und Parallelverarbeitung einsetzen, um die Rechenzeiten weiter zu verkürzen.
Ressourcen
Zeitschrift:
Yavan, F.; Maalek, R.; ToğanV. Structural Optimization of Trusses in Building Information Modeling (BIM) Projects Using Visual Programming, Evolutionary Algorithms, and Life Cycle Assessment (LCA) Tools. Buildings 2024, 14, 1532. https://doi.org/10.3390/buildings14061532
Yavan, F.; Maalek, R. Reliability-Constrained Structural Design Optimization Using Visual Programming in Building Information Modeling (BIM) Projects. Appl. Sci. 2025, 15, 1025. https://doi.org/10.3390/app15031025
Konferenz:
Yavan, F.; Maalek, R.; Maalek, S. Verbesserung räumlicher Fachwerkentwürfe durch Integration metaheuristischer Optimierungstechniken über visuelle Programmierung in BIM-basierten Projekten.Proceedings der jährlichen IASS-Symposien. Vol. 2024. No. 15. Internationale Vereinigung für Rohbau und Raumtragwerke (IASS), 2024.