Utilização do BIM na otimização de vigas parede em betão armado por meio de algoritmo genético

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pauli, Mateus Kreutz
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.19/7232
Resumo: Em situações de escassez de recursos, bem como na busca de soluções mais sustentáveis, os sistemas e elementos estruturais devem ser projetados levando em consideração, além da funcionalidade e segurança, o custo total de construção e operação da estrutura. Verifica-se, portanto, que a minimização do custo total de um sistema estrutural envolve necessariamente uma otimização de parâmetros. Na análise estrutural, o projeto de elementos especiais (ou de regiões D, onde a Hipótese de Bernoulli não se aplica), embora amplamente estudado, é um tópico ainda discutido e tem padronização relativamente recente. Entre os métodos comumente usados para dimensionar essas regiões está o Método das Escoras e Tirantes (ou Strut and Tie Method - STM). O objetivo desta dissertação é estudar as possibilidades de desenvolvimento de um método computacional para dimensionamento de vigas-parede através do STM e a introdução de uma otimização inteligente e automatizada desses elementos estruturais na fase inicial de projeto. A dissertação aborda a utilização de conceitos da metodologia BIM, interoperabilidade entre programas e programação visual, além de utilizar conceitos de otimização baseados em algoritmos genéticos. Exemplos práticos disponíveis na literatura técnico-científica são utilizados como base para a validação da metodologia e dos resultados obtidos. O resultado desta dissertação é uma ferramenta que, graças à sua interoperabilidade, é capaz de otimizar a análise estrutural de vigas-parede de betão armado por meio de modelos de escoras e tirantes através da ferramenta de programação visual Dynamo. O driver de otimização é o algoritmo genético NSGA-II que torna as iterações mais inteligentes, trabalhando em direção a uma solução ótima mais rápidamente do que os métodos convencionais.
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