Proyectos de clientes fascinantes diseñados con los programas de análisis estructural de Dlubal Software.
Optimización y costes / estimación de emisiones de CO2 para RFEM 6 / RSTAB 9
Optimización de modelos utilizando inteligencia artificial (IA)
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Proyectos de clientes
El complemento de dos partes Optimización y costes/Estimación de las emisiones de CO2 le ayuda a planificar de forma sostenible. Por un lado, encuentra los parámetros adecuados para los modelos y bloques parametrizados mediante la tecnología de inteligencia artificial (IA) de optimización de enjambres de partículas (PSO) para cumplir con los criterios de optimización habituales. Por otro lado, este complemento estima los costes del modelo o las emisiones de CO2 especificando los costes unitarios o las emisiones por definición de material para el modelo estructural.
Características
- Tecnología de inteligencia artificial (IA): Optimización del enjambre de partículas (PSO)
- Optimización de la estructura según el peso mínimo o la deformación
- Uso de cualquier número de parámetros de optimización
- Especificación de rangos de variables
- Optimización de secciones y series de materiales
- Tipos de definición de parámetros
- Optimización | Ascendente u Optimización | Descendente
- Aplicación de modelos y bloques paramétricos
- Parametrización de bloques en JavaScript basada en código
- Optimización teniendo en cuenta los resultados del diseño
- Visualización tabular de las mejores mutaciones del modelo
- Visualización en tiempo real de las mutaciones del modelo en el proceso de optimización
- Modelo de estimación de costes mediante la especificación de precios unitarios
- Determinación del potencial de calentamiento global GWP al realizar el modelo mediante la estimación del CO2 equivalente
- Especificación de unidades basadas en peso, volumen y área (precio y CO2 e)
entrada
¿Sabía que ...? La optimización de la estructura completa la entrada paramétrica en los programas RFEM o RSTAB. Este es un proceso paralelo además del cálculo del modelo real con todos sus cálculos regulares y definiciones de diseño. El complemento asume que su modelo o bloque está estructurado con una relación paramétrica y está controlado en su totalidad por parámetros de control global del tipo "Optimización". Por lo tanto, hay un límite inferior y superior y un tamaño de paso para los parámetros de control para delimitar el área de optimización. Si desea encontrar valores óptimos para los parámetros de control, debe especificar un criterio de optimización (p. Ej. Peso mínimo) con la selección de un método de optimización (p. Ej. Optimización del enjambre de partículas).
El coste y la estimación de las emisiones de CO2 ya se pueden encontrar en las definiciones de los materiales. Puede activar ambas opciones individualmente en cada definición de material. La estimación se basa en una unidad de costo unitario o de emisión unitaria para barras, superficies y sólidos. Puede elegir si las unidades por pieza se van a especificar por peso, volumen o unidad de área.
Cálculo
Hay dos métodos disponibles para el proceso de optimización, con los cuales puede encontrar los valores óptimos de los parámetros según un criterio de peso o deformación.
El método más eficiente con el tiempo de cálculo más bajo es la optimización del enjambre de partículas casi natural (PSO). ¿Lo has oído o leído? Esta tecnología de inteligencia artificial (IA) tiene una fuerte analogía con el comportamiento de las bandadas de animales que buscan un lugar de descanso. En tales enjambres, encontrará numerosas personas (ver solución de optimización, por ejemplo, peso) a las que les gusta permanecer en un grupo y seguir el movimiento del grupo. Supongamos que cada miembro del enjambre tiene la necesidad de descansar en un lugar de descanso óptimo (ver la mejor solución, por ejemplo, el peso más bajo). Esta necesidad aumenta a medida que se acerca al área de descanso. Por lo tanto, el comportamiento del enjambre también se ve afectado por las propiedades de la habitación (ver diagrama de resultados).
¿Por qué la excursión a la biología? En pocas palabras, el proceso de PSO en RFEM o RSTAB se desarrolla de forma similar. La ejecución del cálculo comienza con un resultado de optimización de una asignación aleatoria de los parámetros a optimizar. Al hacerlo, determina constantemente nuevos resultados de optimización con valores de parámetros variados, que se basan en la experiencia de las mutaciones del modelo que ya se han realizado. Este proceso continúa hasta que se alcanza el número especificado de posibles mutaciones del modelo.
Como alternativa a este método, también hay un método de procesamiento por lotes disponible en el programa. Este método intenta comprobar todas las posibles mutaciones del modelo especificando aleatoriamente los valores para los parámetros de optimización hasta que se alcanza un número predeterminado de posibles mutaciones del modelo.
Después de calcular una mutación del modelo, ambas variantes también comprueban los resultados de diseño activados de los complementos. Además, guardan la variante con una carga <1 con el resultado de optimización asociado y la asignación de valor de los parámetros de optimización.
Puede determinar los costes totales estimados y las emisiones a partir de los totales respectivos de los materiales individuales. Las sumas de los materiales se componen de las sumas parciales basadas en el peso, en el volumen y en el área de los elementos de barra, superficie y sólido.
Resultado
Ambos métodos de optimización tienen una cosa en común. Al final del proceso, le presentan una lista de mutaciones del modelo de los datos guardados. Esto contiene los detalles del resultado de la optimización de control y la asignación de valor asociada de los parámetros de optimización. Esta lista está organizada en orden descendente. Encontrará la mejor solución asumida en la parte superior. En este caso, el resultado de la optimización con su asignación de valor determinada es el más cercano al criterio de optimización. Todos los resultados de los complementos tienen una utilización <1. Además, una vez finalizado el análisis, el programa ajustará la asignación del valor a la de la solución óptima para los parámetros de optimización en la lista de parámetros global.
En los cuadros de diálogo del material encontrará las pestañas "Estimación de costes" y "Estimación de las emisiones de CO2 ". Esto le muestra las sumas individuales estimadas de las barras, áreas y volúmenes asignados por unidad de peso, volumen y área. Además, estos registros muestran los costes totales y las emisiones de todos los materiales asignados. Esto le da una buena vista general de su proyecto.
Ventajas
- Optimización de parámetros de bloques inteligentes basados en un código JS
- Proceso de optimización basado en IA que utiliza el resultado del análisis de elementos finitos (AEF) para determinar la mutación posterior
- Optimización de modelos estructurales parametrizados para la deformación más pequeña del modelo, el precio más bajo, el peso más bajo o el máximo o mínimo de un parámetro definido por el usuario
- Consideración de las comprobaciones de diseño definidas durante la ejecución de la optimización
- Especificación simple de precios unitarios y emisiones de CO2 a través del material y las propiedades de la sección del modelo
- Salida en tablas de la estimación de costes y emisiones de CO2
Manual de optimización y costes/Estimación de emisiones de CO2 para RFEM 6/RSTAB 9
Precio
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