ОПТИМИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВКИ СТРОИТЕЛЬСТВА ПУТЕМ ГЕНЕРАТИВНОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ

OPTIMIZATION OF CONSTRUCTION PLANNING BY GENERAL DESIGN

Madina Tashkenbay

master student, Department of Construction and Building Materials, KazNITU,

Kazakhstan, Almaty

Dilfruza Esenberlina

supervisor, KAZGASA,

Kazakhstan, Almaty

АННОТАЦИЯ

Достаточно долгое время проектирование представляет собой 2D чертежи которые во всех этапах строительства проявляют казусные ситуации между разными разделами строительства, а так же бесчиленное количество коллизии в самом конструкции, трудоемкость внедрение изменении, сложность визуализации конструкции. Все эти проблемы разрешились внедрением BIM (Building Information Modeling)  технологии позволяющая визуализацию здании не ввиде блоков и линии а полноценными моделями содержащими информацию про материалы, вида конструкции, и её назначения. Для начало рассмотрим возможности BIM технологии. Для улучшении совместной работы разработаны различные BIM инструменты, далее в статье будет рассмотрен один из дополняющих инструментов- генеративное проектирование.

ABSTRACT

For quite a long time, design is a 2D-drawings, which at all stages of construction show incidental situations between different sections of construction, as well as an infinite amount of structure in itself, the complexity of implementation, change, the complexity of visualization of the structure. All these problems were solved by the introduction of BIM (Building Information Modeling), technologies that allow the visualization of a building not in the form of blocks and lines, but full-fledged models of existing information about materials, type of structure, and its purpose. First, let's consider the capabilities of BIM technology. To improve collaboration, various BIM tools have been developed, further in the article one of the additional tools will be considered - generative design.

Ключевые слова: BIM инструменты, генеративное проектирование, Dynamo.

Keywords: BIM tools, generative design, Dynamo.

Информационное моделирование зданий (BIM) - это набор технологий, процессов и политик, позволяющих нескольким заинтересованным сторонам совместно проектировать, создавать и эксплуатировать Объект в виртуальном пространстве. Как термин, BIM значительно вырос за эти годы и теперь является «текущим выражением цифровых инноваций» во всей строительной отрасли. Это интеллектуальный процесс на основе 3D-моделей, который обычно требует, чтобы владельцы, архитекторы, инженеры и подрядчики или специалисты по строительству планировали выполнение BIM для более эффективного планирования, проектирования, строительства и управления зданиями и инфраструктурой. 3D-модель связана с базой информации, то есть изменение одного параметра объекта ведет за собой целый ряд изменении в спецификациях, визуализациях,документациях, а так же в календарьном графике.

Генеративное проектирование- подход генеративного проектирования можно определить как процесс, основанный на правилах или алгоритмах, с помощью которого могут быть созданы различные элементы и возможности проектирования. Эти правила и алгоритмы состоят из параметров, которые можно систематически использовать для создания различных проектных решений.

Генеративный дизайн - это не проектирование здания, а проектирование системы, проектирующей здание. Другими словами, мы определяем правила и параметры и запускаем их, чтобы генерировать решения для нас. Более того, чтобы это работало, сначала необходимо разложить проект на логические части и отношения, чтобы можно было преобразовать их в параметры и алгоритмы[3,c.28].

Подход генеративного проектирования основано на программировании, поэтому параметры и правила должны быть закодированы, чтобы обеспечить получение результатов.

Генеративное проектирование - это концепция, позволяющая ИИ, который работает внутри программного обеспечения САПР и CAE, контролировать процесс проектирования. Он берет то, в чем хороши компьютеры, производит множество вычислений и одновременно разрабатывает множество возможностей - математические задачи - и смешивает это с человеческим выбором и влиянием.

Программное обеспечение САПР, которое работает с инструментами генеративного проектирования, такими как Autodesk Revit или Autodesk Fusion 360, позволяет пользователю вводить ряд ограничений в проект, а генеративные алгоритмы позволяют выбирать из множества вариантов. Это может быть лучший сценарий для определенной нагрузки. Другой вариант может быть лучшим зданием для офисов с большой вместимостью. Буквально тысячи вариантов проектировании могут быть разработаны на основе ограничений, вводимых инженером.

Архитектор, проектирующий здание, вводит ограничения, которые он хотел обойти, в генеративные инструменты программы CAD: сколько света, размер площадки, высота, близость к другим конструкциям и т.д. Генеративные алгоритмы затем принимают это и разрабатывают полностью смоделированные структуры различных вариантов, чтобы архитектор мог их просмотреть. Эта сложная работа требует значительных вычислительных мощностей, поэтому большинство генеративных инструментов САПР будут использовать облако для повышения вычислительной мощности. Это модель, которую использует Autodesk, позволяя пользователям получить доступ к своей облачной платформе для различных приложений, одним из которых является генеративная.

Самым большим преимуществом этого рабочего процесса является то, что Архитектор переходит от ручного наброска нескольких различных вариантов к тому, чтобы теперь ему были представлены все возможные варианты конструкции.

Работа GD (Генеративное проектирование)  производится с помощью программы Revit, а также вспомогающие программы как Dynamo, Refinery.

Суть работы GD можно разделить на три этапа: 1)сбор информации местности, экономические, социальные, градостроительные характеристики,2) оптимизация и ранжирование вариантов по требованиям;3) получение подходящего результата и принятие проектного решения[1, c. 30].

Рисунок 1.Суть работы GD[2]

Основными инструментами GD на сегодняшний день являются среда программирования с помощью нодов Grasshopper и Dynamo.

Рисунок 2. Скрипты содержащие исходные данные, генерацию, анализ, ранжирование, усовершенствование, визуализация, интеграция) [2]

Рисунок 3. Скрипты содержащие исходные данные, генерацию, анализ, ранжирование, усовершенствование, визуализация, интеграция) [2]

Рисунок 4. Предлагаемые варианты проектирования Refinery(материалы из доклада Dieter Vermeulen)[2]

Данный инструмент позволяет экономить время на разработку проекта и оптимизировать основные требования как озеленение, увеличение площади здания, доступность входа,и т.д. Так же целесообразное планирование строительного генерального плана сэкономит много средств трудозатрата.

Одна из наиболее известных способностей подхода GD - это возможность определить лучшее проектное решение в ходе моделирования или оптимизации. Следовательно, это хорошо работает только в теоретической части; На практике же получается, что мы можем писать алгоритмы оптимизации только для некоторых определенных концепций проекта. Тем не менее, мы не можем легко написать алгоритм, который характеризует эстетику, тенденцию дизайна или социокультурную среду места. Следовательно, программа не может его оптимизировать.

Более того, еще одним ограничением подхода GD является сложность написания программы. Если нам нужно спроектировать очень сложное здание, это может не компенсировать выполнение всего этого с помощью программирования. Одной из основных причин, по которым методы GD не компенсируют, является стоимость написания программы для сложного проекта, стоимость продолжающихся изменений и стоимость устранения ошибок, которые возникают по мере увеличения размера программы.

Вывод

Генеративный дизайн в настоящее время является одним из самых обширных и влиятельных подходов к процессу проектирования. Он предлагает огромное разнообразие возможностей и альтернатив, которые невозможно сделать с помощью другого инструмента. Тем не менее генеративный дизайн - это не тот инструмент, который решает все.

Кроме того, продолжительность проекта - важная проблема для отрасли AEC, и метод GD не всегда рекомендуется. Если мы проектируем высотное здание и хотим оптимизировать здание, исходя из различных проблем, таких как тепловое, структурное и дневное освещение, метод GD проверит множество решений. Если эти решения запускаются часами, это означает, что в течение нескольких недель у нас будет меньше сотни решений, которые все еще не самые лучшие. Следовательно, алгоритму потребуется еще много времени, чтобы найти лучшую модель.

В заключение, мы не можем отбросить знания архитектора и оставить все алгоритму, но, безусловно, потенциал методов GD как инструментов проектирования огромен. Подход GD еще предстоит изучить, поскольку мы преодолеем трудности с точки зрения аппаратного и программного обеспечения, особенно в отношении кривой изучения языков программирования, использования и способности решать крупномасштабные проблемы.

Список литературы:

1. Jacqueline Rohrmann A Generative Design Approach to Project Development, 2019-30c.
2. Dieter Vermeulen From Design Automation to Generative Design in AEC, 2019-18-22c.
3. Naim Korqa GENERATIVE DESIGN FOR BIM, 2015 -28c.