Остання редакція: 2024-11-19
Анотація
Розвиток автоматизованих методів оптимізації конструктивних рішень є важливим напрямом сучасного будівництва. Використання алгоритмів машинного навчання (ML) спільно з BIM (Building Information Modeling) технологіями дозволяє значно підвищити ефективність проектування, мінімізувати використання матеріалів і оптимізувати розташування елементів конструкцій. У даній роботі досліджується застосування сучасних інструментів, таких як Grasshopper, Galapagos, Revit, Dynamo та Python, для розробки автоматизованих підходів до проектування конструкцій, зокрема оптимізації розташування колон, геометрії балок і ферм. Представлені результати демонструють можливість досягнення суттєвих покращень у процесах проектування за рахунок автоматизації, враховуючи багатофакторні параметри, такі як навантаження, обмеження простору та витрати матеріалів.
Ключові слова
Посилання
Alotaibi, M.; Mohammed, M.S.; Reffat, R.M. A Systematic Mapping Study and a Review of the Optimization Methods of Structures in Architectural Design. Buildings 2024, 14(11), 3511. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings14113511.
О.О. Благовестова, О.О. Печерцев. ХАРАКТЕРНІ РИСИ ПАРАМЕТРИЧНОЇ АРХІТЕКТУРИ ТА ОСОБЛИВОСТІ ЇЇ МОДЕЛЮВАННЯ. Том 104 № 2 (2021): Науковий вісник будівництва. DOI: doi.org/10.29295/2311-7257-2021-104-2-14-20
Gerbo, E.J.; Saliklis, E.P. Optimizing a Trussed Frame Subjected to Wind Using Rhino, Grasshopper, Karamba and Galapagos. Proceedings of IASS Annual Symposia, IASS 2014 Brasilia Symposium: Shells, Membranes and Spatial Structures: Footprints – Historical Spatial Structures, 2019, pp. 1-7.
Кишкан А., Кархут, І. (2024). ПОТЕНЦІАЛ АВТОМАТИЗАЦІЇ ТА ПРИСКОРЕННЯ БУДІВЕЛЬНИХ ПРОЦЕСІВ ЗА ДОПОМОГОЮ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ. Матеріали конференцій МЦНД, (17.05.2024; Ужгород, Україна), 354–358.