ENGINEERINGNET.BE - De constructie, exploitatie en sloop van gebouwen vertegenwoordigen ongeveer 40% tot 60% van de totale energie- en hulpbronnenuitgaven in Europa.
Efficiënter bouwen draagt dus bij aan het oplossen maatschappelijke uitdagingen zoals klimaatverandering, milieuvervuiling en uitputting van hulpbronnen.
In de beginfase van het ontwerp van een gebouw heeft een ontwerper enkele ideeën en een ontwerpopdracht waarin de doelen en beperkingen van het gebouw zijn gedefinieerd.
De ontwerper is in dit stadium niet op de hoogte van materiaalkosten of de energie-eisen van het uiteindelijke ontwerp. De ontwerpideeën en -beslissingen in deze voorbereidende fase hebben echter de grootste invloed op deze aspecten.
Stel je bijvoorbeeld voor wat de impact van de vorm en oriëntatie van een gebouw op de vraag naar verwarming en koeling is.
AI-technieken en optimalisatie helpen bij het verkennen van ontwerpmogelijkheden, maar zelfs de modernste optimalisatiemethoden kunnen in de vroege fase van een ontwerpproces niet omgaan met de enorme hoeveelheid ontwerpmogelijkheden.
Dit is de uitdaging die Sjonnie Boonstra van TU Eindhoven en Koen van der Blom van de Universiteit Leiden in hun promotieonderzoek aangingen.
Ze richtten zich op het minimaliseren van het materiaalgebruik en de vraag naar verwarming en koeling van een gebouwontwerp door de ruimtelijke indeling en afmetingen van een gebouw te veranderen.
Er is onder meer een nieuwe hybride methode gecreëerd door simulaties en optimalisatiemethoden te combineren. Met deze hybride methode is het nu mogelijk om effectief een veel groter aantal ontwerpmogelijkheden te verkennen en te suggereren.
Ook is een nieuwe methode ontwikkeld voor het efficiënt genereren en voorstellen van geoptimaliseerde structurele ontwerpen, die ontwerpers kunnen helpen om optimale materiaallay-outs te vinden voor het structurele ontwerp van een gebouw.
De ontwikkelde methoden zijn al succesvol toegepast in een ontwerpomgeving die in de praktijk wordt gebruikt. Ook zijn de tijdens het onderzoek gegenereerde gegevens verwerkt door dataminingtechnieken om nieuwe ontwerpregels te ontdekken, die zowel in de gesimuleerde co-evolutionaire ontwerpprocessen als in de praktijk zijn te gebruiken.
