שימוש באופטימיזציה רב-אובייקטיבית לשיפור האינטגרטיביות של מבנים היסטוריים

הקדמה: האתגר של שימורים מבניים לשימור מורשת

מבנים היסטוריים משמשים כקישורים מוחשיים אל העבר התרבותי שלנו, המגמים את המלאכה, האמנות וההנדסה של תקופות של ג'וזון מימי הביניים לגשרים מילדות עתיקות, מבנים אלה עומדים בפני איום משותף: התדרדרות הדרגתית הנגרמת על ידי חשיפה סביבתית, עייפות חומרית ופעילות סיסמית'סאלית, תוך שמירה על מטרות קריטיות כגון: שיפור בטיחותי, אשר דורש התערבות עדינה, אשר משפרת ללא מחיקה של שיטות שימור מסורתיות, לעתים קרובות, אך עלולה למניעה של שינוי אסטרטגי של שינוי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי של שינוי אסטרטגי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי של שינוי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי של שינוי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי, אך ורקמות, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי, אך ורקמות, אך שיפור של שינוי אסטרטגי של שינוי משמעותי, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי בטיחותי, אך שיפור של שינוי אסטרטגי, אך ורקמות, אך שיפור משמעותי, אך ורקמות, אך היא מאפשרת שיפור של שינוי אסטרטגי, אך היא מאפשרת שיפור של אבטחה, אך היא מאפשרת, אך היא מאפשרת, אך היא מאפשרת, אשר מאפשר שיפור משמעותי, אך ורקמות, אך ורקמות, אך שיפור של שינוי משמעותי,

הצורך בניתוח קפדני כזה הוא דחוף.על פי המועצה הבינלאומית של המועצה על מונומנטים ומיקומים (ICOMOS) FLT:1, מבנים היסטוריים רבים נמצאים בסיכון מהזנחה, שינויי אקלים, ועירוניזציה. ICOMOSFLT 3: 3] מדגיש כי ההתערבות צריכה להיות "מפולנית" וניתוק מחדש - לא ניתן ליישם את המהנדסים המולטי-המולידיים באופן ישיר, אנחנו יכולים לבחון את השלבים הבאים.

מה זה Multi-objective Optimization?

אופטימיזציה רב-אובייקטיביים (MOO) הוא ענף של מתמטיקה והנדסת יישומית המבקשים למצוא פתרונות אופטימליים כאשר מרובים, לעתים קרובות סותר, מטרות חייב להיות מרוצה בו זמנית. בהנדסה מבנית, מטרות אלה כוללות בדרך כלל את העלות המינימינגאלית, למקסם את הבטיחות, צמצום השימוש בחומר, ושימור תכונות אסתטיות.בניגוד לאופטימיזציה חד-משמעית (אשר מניב פתרון "best"), MOOs מייצרת מערכת מסחר של פתרונות ידועים ביותר כמו אז המטרה של Fto-Fto-Fre אחד על בסיס אחד.

מבחינה מתמטית, מוֹאַה מוּ הוא ביטוי:

(ב) [17] (ב) ויקרא י"א): "וַיְהַבְהַבְתָּבְהַבְתָּבְהַבְתָּבְתָּבְתָּבְתָּבְתָּבָר" (בראשית כ"ד, כ"ד)

עבור מבנים היסטוריים, המטרות יכולות להיות:

• (ב) ⁇ :0) בטיחות סביבתית (FLT:1): מתח מקסימלי תחת עומסי עיצוב, חוסן סיסמי או הסתברות לקריסה.
• (ב) [ה]ה', [ה']: אחוז החומר המקורי נשמר, השפעה חזותית או מידת הכדאיות.
• (ב) [ה]העלות האקומית של ה- 1: עלות התערבות כוללת, עלות מחזור החיים של תחזוקה או ערך כלכלי של הבניין.
• (ב) [ה]השפעתה של ה-[[17:]]: [[המאה ה-1]], [[1924]]]], [[1924]]]], [[1924]]]]]]

אלגוריתמים פופולריים לפתרון בעיות MOO כוללים את ה-FLT:0 Non-dominatedמיין גנטיקה Algorithm II (NSGA-II) ,FLT:2Multi-objective Particle Swarmation (MOPSO)FLT 3: ו-FLT:4Weighted SumsLT:2Multi-objective Particles מיושמות ב-A, כמו אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, כגון , אלגוריתמים מיוחדים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, אלגוריתמים, .

מדוע מבנים היסטוריים מציבים אתגרים ייחודיים

סכסוך בין עוצמה ואותנטיות

אחד האתגרים המרכזיים בהנדסה מורשת הוא כי קודים מבניים מודרניים (למשל, ASCE 7, יורוקודs) נועדו לבניית מבנים חדשים עם חומרים הומוגניים ונתיבי עומס ידועים לעתים קרובות להשתמש במגנר אבן לא סדירה, מסגרות עץ, או לבנים ללא כוח - חומרים עם גמישות גבוהה פגמים פנימיים לא ידועים.

חוסר ודאות בנכסים חומריים ועומס

מבנים מורשת רבים תוקנו או השתנו לאורך מאות שנים, יצירת התנהגות מורכבת שקשה לדגם.תנאים של Soil השתנו, וריקים בלתי נראים או סדקים יכולים להתפשר על שלמות.MOO יכול לשלב מודלים פרוביביליטיביים של כוח חומרי, עומס ריקנות (wind, רעידת אדמה, שינויי שולחן מים), ואי ודאות. על ידי יצירת חזית פארואטו חזקה, מהנדסים יכולים לבחור לבצע ביצועים טובים על פני טווח של תרחישים סבירים, במקום לקבוע תרחישים.

סכסוך של בעלי חיים

פרויקטים של שימור כוללים לעתים קרובות בעלי עניין רבים: רשויות מורשת, קהילות מקומיות, סוכנויות ממשלתיות ובעלי פרטיים.כל אחד יכול להיות סדרי עדיפויות שונים - שליטה עלות, בטיחות, ערך תיירותי, או דיוק היסטורי. MOO מספקת מסגרת שקופה כדי להראות כיצד כל אחד מהמסחר משפיע על מטרות, קידום קונצנזוס.למשל, קהילה מקומית עשויה לקבל מעט יותר עלות אם החזית המקורית נשארת ללא שינוי, בעוד חברה עשויה להעדיף פתרון גלוי יותר.

יישומים של אופטימיזציה רב-אובייקטיביים במבנה המורשת

חיזוק חומות המייסון וקשתנים

[ה] קירות מנדרינים בלתי מאוישים (URM) נפוצים במבנים היסטוריים.התחלים אותם להתנגד לכוחות הסיסמית'יים לעתים קרובות כרוכים ביישום של ירי או התקנת מסגרות פלדה.מ.מ.מ.מ. יכול לזהות את עובי אופטימלי, הפריסה והרכב החומרי של שכבות רטרו-מדומים.א מחקר שפורסם ב-FLT:0Journal of Cultural HeritageFLT:1LT הראה כיצד מדגישים רבים-objectives את האופטימיזציה של תכונות אלה באופן קבוע של חומרים אלה, אשר עלולים (FRP) ולהפחית את המשתנים, אשר עלולים, ולהפחית את המשתנים, אשר ניתן להגדיל את המשתנים באופן קבוע, ולהפחית את המשתנים (הפחתת המשתנים, ולהפחית את המשתנים, ולהפחית את המשתנים, ולהפחית את המשתנים, ולהפחית את המשתנים (Journal of the רכיבי תחזוקה אלה (Journal of Untraved) ולהפחית את המשתנים, כולל ריכוזים של חומרים אלה (Journal of the Unruns) ולהפחית את המשתנים, אשר עשויים להגדיל באופן קבוע של תכונות אלה, אשר ניתן להגדיל את המשתנים, אשר ניתן להגדיל את המשתנים, כולל את המשתנים: 0Journal

תזמון גגות ותיקון

גגות עץ היסטוריים סובלים לעתים קרובות מנזקי דעיכה או חרקים.הצבתם הורסת לחלוטין חומר מקורי, בעוד שתיקון עשוי להשאיר נקודות חלשות.מ. יכול לייעל את חלוקת המפרקים, את סוגי העץ החלופי, ואת מספר הדרים החדשים.על ידי מודל הגג כמערכת מבנית עם שבילים, מהנדסים יכולים למצוא תצורה הממקסימה את השימוש של עץ קיים בעוד שדוחפת עצים מודרני של ריצוף של שדות עץ:0-F Revation: 1.

מיקום אופטי של Reinforcement Bars בארצ'רס

קשתות אבן או לבנים הן תכונות אייקוניות של מבנים היסטוריים רבים.עם זאת, לעתים קרובות חסרות להם יכולת רבייה.הוספת ברים של חיזוק פנימי (למשל, פלדת אל-חלד) בערוצים ממקדחים יכולים לשמר את המראה החיצוני. MOO יכול לקבוע את המספר האופטימלי, קוטר, ואת המיקום של נוטה למזער את הקידוח ולהימנע מקווי המרגמה היסטוריים.

יסודות פיתוח תחת מבנה רגיש

יסודות סטלינג הם בעיה נפוצה.פתרונות מסורתיים כמו underpining עם ערמות בטון יכול להפריע שרידים ארכיאולוגיים. MOO מאפשר מהנדסים להעריך שילובים של שיפור הקרקע, מיקרו-פילים, ו- גילוח למזער הן סטיות אנכיות והפרעה להמורשת קבורה.זה נעשה שימוש בייצוב של FLT:0Leananing Tower of פיזהFLT:1 שבו גישה רב-אימפולסיבית, תיקון מינימלי, , פשטות מינימלית ותיקון.

מחקרים אמיתיים

מקרה מחקר 1: רטרופיטה סיסמית של כנסייה מימי הביניים באיטליה

הכנסייה אבן מהמאה ה-12 באומבריה, איטליה, הציגה סדקים חמורים לאחר סדרה של רעידות אדמה קטנות.מהנדסים השתמשו ב-NSGA-II כדי לייעל שלוש מטרות: (1) עקירה מאוחרת ביותר תחת רעידת אדמה עיצוב, (2) עלות כוללת של התערבות (חומרים ועבודה), ו-(3) משטח האבן המקורי נותר בגדר מזבח, לעומת זאת, ה-4% מהסלעים שנבחרו על ידי המזבח המלא, אשר היה נתון ב-ידי ה-4%, לעומת זאת, אשר היה נתון ב-4%, אשר היה נתון ב- 9.

מקרה מחקר 2: החלת גשר מוני אוצרות מנרי בבריטניה

גשר קשת וקשת מנדריני שנבנה בשנת 1840 נתקלו בעומסי תנועה גוברים.מהנדסים הגישו אופטימיזציה רב-אובייקטיביים כדי להחליט על חיזוק קירות האגנריים; מזער מסה חיזוק, מנפח יכולת העומס השונה, ולהפחית את ההשפעה החזותית של האופטימיזציה הנדרשת על ידי אופטימיזציה של FLT:0 מולטי LTFLT1, תוך כדי הרחבה של פלדה מלאה, 000 גרם, 000 של שימוש חיצוני, 000.

מקרה מחקר 3: רעידת אדמה מחזקת את בניין בית הספר למאמני בליסבון

בית הספר המנוח של המאה ה-19 בליסבון (פורטוגזית) היה זקוק לשדרוג סיסמי כדי לעמוד בסטנדרטים הבטיחות המודרניים, תוך שמירה על פתרון דקורטיבי ניאו-מנדט שלו, בעיית האופטימיזציה כללה שלושה מטרות: יכולת קרקעית בסיס, עלות ודרגה של שינוי אסתטי.הפתרון שנבחר היה שילוב של FLT:0conete זריקה פנימית של LTFLT:1 ו-Fir:2thalphinated Library.

היתרונות של אימוץ אופטימיזציה רב-אובייקטיבית לשימור המורשת

היתרונות של MOO הולכים מעבר לדמיון פשוט של סחר-off.הם כוללים:

• (FLT:0) TransparencyFLT:1: כל אפשרויות העיצוב וביצועיהם גלויים, צמצום קבלת ההחלטות השרירותית.
• (FLT:0) יעילותו של ה- 1:1: השיטה חוקרת באופן שיטתי אלפי מועמדים לעיצוב, זיהוי פתרונות שניסויים ידניים וטרור עלולים להחמיץ.זה מוביל לעתים קרובות לחיסכון בעלויות וביצועים מבניים טובים יותר.
• (FLT:0) ציות להתאמה: כי מטרות יכולות לכלול "שחרור של הסרה" או "דרגה של הפיכה", MOO מייצרת באופן טבעי פתרונות התואמים עם לוחות שימור מודרני (למשל, אמנת ונציה).
• (FLT:0RiskductionFLT:1): על ידי שילוב אי-ודאות (כוח חומרי, עומס, השפלה עתידית), החזית פארוטו כוללת עיצובים חזקים המבצעים היטב בתרחישים הגרועים ביותר.
• (FLT:0) בעלי מעורבות בעלי מניות ב-FLT:1: ויזואליזציה של עסקאות מסייעות לא-מהנדסים (קבוצות נאמנות, פוליטיקאים) להבין מגבלות טכניות, טיפוח אמון ואישורי פרויקטים חלקה יותר.

היתרונות הללו הוכרו בהנחיות של FLT:0 (ICOMOSIRLT) 1 ו- (FLT:2 הוועד המדעי הבינלאומי על ניתוח ושיקום מבנים של מורשת ארכיטקטונית (ISCARSAH)FLT 3:2 הארגונים ממליצים כי עיצובי התערבות יהיו נתמכים על ידי ניתוח קפדני, רצוי באמצעות מסגרות מרובות-אובייקטיביות שבו קיימים מטרות מרובות.

צעדים ליישום מהנדסים וקונסולו

שלב 1: מטרות Define ו-Constraints

עבודה עם בעלי עניין לזהות מטרות בעלות 3-5 measurable.עבור כל אחד, להגדיר טווחים ויחידות. Constraints עשוי לכלול תקציב עלות מקסימלית, מינימום שנותר תוחלת החיים, או שינוי מקסימלי שניתן לבנות גיאומטריה. חיוני להבהיר אם כל מטרה היא להיות מצטמצם או ממקסם.

שלב 2: יצירת מודל של המבנה

בנו מודל אלמנט סופי (FEM) או מודל ניתוח מבני של הבניין הקיים. Include תכונות חומריות (עם נאותות), תנאי גבול, ומקרים עומס (dead, Live, רוח, סיסמית) קלבראט המודל באמצעות תבניות סדקים קיימות או נתונים עיוות היסטורי.תוכנה כגון SAP2000, DA, או Ansys יכול להיות מקושר לאלגוריתמים באמצעות תסריט (MAPthon, MATL).

שלב 3: בחר אופטימיזציה אלגוריתאם

(ב) בעיות עם פחות מ-10 משתנים עיצוב, שיטת סכום משקל עשויה להספיק, אך עבור אלגוריתמים מורכבים, אלגוריתמים המבוססים על האוכלוסייה כמו NSGA-II או MOPSOSO הם מועדים. Open-source פלטפורמות כמו FLT:0pymooFLT:1 (Python) או FLT:2MOFrameworkeworkeworksalFLT3J (ava) מספקים קודים מוכנים ל-Opulation (מעל 100 פרמטרים).

שלב 4: הפעלת אופטימיזציה וויזואליזציה של החזית Pareto

להוציא את הלולאה אופטימיזציה, אשר תכנה את FEM עבור כל מועמד עיצוב.לאחר התכנסות, העלילה חזית Pareto באמצעות קואורדינטות מקבילות או פיזור מזימות.זה נקודות הברך - פתרונות שבהם שיפורים למטרה אחת מגיעים עלות של ירידות חדות באחר.

שלב 5: בעלי עניין של השתלטות על בחירתם הסופית

להציג את הפארו שנקבע לבעלי העניין, מדגיש את העסקאות.אפשר להם לדרג מטרות אם יש צורך - מישהו יכול לאשר שימור מורשת על עלות, או להיפך, להשתמש בכלים הדמיה אינטראקטיביים (למשל, D3.js על לוח מחוונים אינטרנט) כדי לאפשר לבעלי העניין לחקור פתרונות שונים.לאחר עיצוב נבחר, לחדד אותו עם ניתוח רגישות מקומית כדי להבטיח שהוא נשאר בר קיימא תחת אי הוודאות.

כיוונים עתידיים וחדשנות

תחום אופטימיזציה רב-אובייקטיביים עבור מבנים מורשת מתפתח במהירות.שלוש מגמות מתעוררות מבטיחות במיוחד:

• (FLT:0) אינטגרציה עם בניית מודלים מידע (BIM) FLT:1: מורשת BIM (HBIM) עכשיו תמיכה parametric מודלים של אלמנטים היסטוריים.שלב HBIM עם MOO מאפשר בזמן אמת עלות בטוחה-בטחון-הההההדמיון המסחרי-הההההההההההההההההההההההההההההשבההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההההשביעה, להאיץ את התהליך, להאיץ את התהליך.
• (FLT:0) השימוש במודלים של למידה עמוקה (Deep Learning Surrogate ModelssssveFLT:1): הפעלת אלפי סימולציות FEM יכול להיות יקר חישובי.חוקרים הם רשתות אימונים להתנהגות מבנית משוערת, צמצום זמן אופטימיזציה מימים עד דקות.זה הוכח עבור גשרים קשתיים ומסגרות עץ.
• (FLT:0) פרובביליסט Multi-objective Optimizationationof-Betal (הראשונה ל- 1:1): במקום הערכות חד-נקודות, הדור הבא של MOO כולל התפלגות פרוביביליסטנטית מלאה למטרות, הניב "חזית ההסתברותית פארוטטו" שמראה את הסיכוי להשגת כל סחר-off.זה הוא שימושי במיוחד עבור רעידת אדמה שבה התנועה היא אקראית.

בנוסף, יוזמות לשיתוף נתונים בינלאומיות (למשל, אירופה:0) פרויקט ה-HeritageCareph 1) יוצרות מסדי נתונים של מבנים מורשת שניתן להשתמש בהם כדי להכשיר ולאמת מודלים של MOO, ובכך מאיצים אימוץ על פני קהילת השימור.

מסקנה: התפתחות הכרחית בהנדסת שימור

מבנים היסטוריים הם בלתי ניתנים להחלפה, אך הם חייבים גם להיות בטוחים עבור הדיירים והציבור. אופטימיזציה רב-אובייקטיביים מציעה דרך קפדנית, שקופה ויעילה לנווט את הבורסות הקשות הטבועים בפרויקטים לשימור. על ידי יצירת סט של פתרונות Pareto-optimal, מהנדסים יכולים להוכיח לכל בעלי העניין בדיוק מה שמקובל ומאבד כל קורס עיצוב.