Nový přístup k navrhování ocelových konstrukcí a přípojů s pomocí AI

1. Úvod

V neustále se vyvíjejícím stavebním průmyslu pokroky v technologiích významně formují způsob, jakým přistupujeme k návrhu, výrobě a montáži stavebních konstrukcí. Jednou z průlomových inovací, která vyvolala zejména v posledních letech revoluci, je použití umělé inteligence (AI). Ve spojení s výkonnými softwarovými nástroji dochází ke strojovému učení softwaru, zvýšení přesnosti návrhu a zlepšení časové efektivity v procesech navrhování. Je tedy možné využít umělé inteligence i při návrhu ocelových konstrukcí?

2. Současný stav návrhu nosných stavebních konstrukcí

Způsob návrhu nosných konstrukcí je charakterizován kombinací standardizovaných postupů, pokročilých výpočetních a modelovacích nástrojů se stále větším důrazem na spolupráci a inovaci. Přehled klíčových aspektů, které formují momentální situaci, je uveden v následujících bodech:

1. Technické normy a standardizované postupy
2. Podpora CAD BIM softwarů
3. Analytické výpočetní nástroje s metodou konečných prvků
4. Parametrické modelování a optimalizace
5. Detekce kolizi
6. Spolupráce na projektu, koordinace a sdílení informací

Významnými aspekty, které se postupně dostávají do popředí a začínají hrát rozhodující roli i při navrhování nosných stavebních konstrukcí, jsou nově vznikající technologie v podobě umělé inteligence (AI), strojového učení a generativního designu. Jedním z hlavních důvodů, proč k tomu dochází, je fakt, že algoritmy umělé inteligence dokážou pomoci při automatizaci opakujících se úkolů, optimalizaci návrhů a poskytování postřehů založených na analýze údajů.

3. Úzká umělá inteligence (NAI)

Umělá inteligence (AI) je v dnešní době jednou z nejrychleji rostoucích oblastí technologického rozvoje. V současnosti však i ty nejsložitější modely umělé inteligence využívají pouze „úzkou umělou inteligenci“ (Narrow Artificial Intelligence), která je nejzákladnější ze tří typů umělé inteligence [1].

Obr. 1 Druhy umělé inteligence [1]

NAI je druh AI, který je také známý jako „slabá“ AI. Přestože úkoly úzké umělé inteligence mohou být řízeny vysoce komplexními algoritmy a neuronovými sítěmi, přesto jsou jednotné a orientované na řešení jednoho vymezeného úkolu. NAI je kategorizována jako slabá ne proto, že jí chybí rozsah a moc, ale proto, že nedisponuje lidskými složkami, které připisujeme skutečné inteligenci [1].

4. SDS2 a „Narrow AI“

Na trhu je momentálně rozmanité množství softwarových řešení, která nabízejí víceméně velmi podobné, ale hlavně tradiční nástroje pro modelování a návrh detailů ocelových konstrukcí. Cestu k inovacím si v této sféře razí softwarové řešení SDS2, které využívá úzkou umělou inteligenci v návrhu ocelových přípojů. Schopnosti úzké umělé inteligence v rámci SDS2 umožňují automatizovat a optimalizovat proces modelování a návrhu přípojů následujícími způsoby:

• Optimalizuje materiály použité pro ocelové spoje a přípoje v projektu
• Optimalizuje přípoje na základě preferencí výrobního závodu
• Automatizuje tvorbu přípojů přímo ve 3D modelu
• Generuje přípoje, které jsou sestavitelné přímo ve výrobním závodě
• Generuje přípoje, které jsou sestavitelné v rámci montáže na stavbě

Tento přístup se odlišuje od konkurenčních softwarových řešení prioritně tím, že aktivně napomáhá inženýrům a konstruktérům s řešením návrhu ocelového přípoje, a to v průběhu vytváření konstrukčního modelu ocelové konstrukce v modelovém prostředí SDS2. Automatický návrh přípojů využívá nastavení projektu, které informují „AI“ o tom, jak se očekává, že software zautomatizuje návrh přípoje v modelu.

Automatizovaný návrh přípojů ve spojení s umělou inteligencí

SDS2 kombinuje následující segmenty údajů pro vytváření modelů s automatickými přípoji, které jsou zahrnují výpočty pro ověření jejich návrhu:

• Specifikace projektu
  Informace týkající se konkrétního projektu, které se definují v nastavení projektu a kterým podléhá automatizace při vytváření modelu
• Výrobní specifikace
  Informace týkající se preferencí a specifikací výrobního závodu, které se definují v nastavení projektu a kterým podléhá automatizace při vytváření modelu
• Zatížení
  Požadavky na koncové zatížení prvku pro každý konec ocelových nosníků a ztužidel, které určují návrh přípojů tak, aby se zajistila bezpečná a stabilní konstrukce
• Ocelové profily
  Tvar, velikost, délka a hmotnost ocelových dílců, které mají své vlastní tolerance a vliv na návrh přípojů
• Spojování ve styčnících
  Podmínky, ve kterých se ocel spojuje, což ovlivňuje výrobu a montáž

Abychom pochopili, jak se informace z těchto oblastí navzájem kombinují a vedou k propojenému modelu, uvedu několik příkladů nastavení pro každý segment údajů a vysvětlím, jak se „trénuje“ úzká umělá inteligence, aby konečným výsledkem byl automatizovaný návrh a model ocelového přípoje.

4.1 Specifikace projektu

Část specifikace pro projekt („Job“) definuje základní vstupy, kterým se automaticky přizpůsobuje nástroj pro modelování a návrh přípojů.

• preferovaná návrhová metoda na základě technické normy (Eurokód 3)
• upřednostňované typy automatizovaných standardizovaných přípojů ve styčnících ocelové konstrukce (např. čelní deska)
• nastavení pro spojovací materiál

Obr. 2 Projektová nastavení pro návrhovou metodu přípojů

Obr. 3 Projektová nastavení pro automatizované standardizované přípoje

4.2 Výrobní specifikace

Každý výrobní závod disponuje jinou kombinací zařízení, vybavení a naskladněných materiálů, které pomáhají jejich procesům maximalizovat efektivitu a snižovat odpadní množství. Automatické přizpůsobení modelu ocelové konstrukce těmto výrobním specifikacím zjednodušuje proces výroby. Jednoduché úpravy, jako je například předdefinovaný výběr ocelových desek s ohledem na minimalizaci odchylek v jejich tloušťkách, mohou vést k minimalizaci plýtvání materiálem na projektu. Takové specifikace a úpravy jsou automaticky zohledněny v případě návrhu přípojů řízeného umělou inteligencí SDS2. Zároveň se minimalizuje riziko plýtvání a snižuje chybovost návrhu, jako tomu častokrát bývá v případě manuálního a pracného zadávání těchto informací pro každý přípoj samostatně.

Výsledkem je tedy štíhlejší a agilnější výrobní proces, který dodává ocelové výrobky nejvyšší kvality za kratší dobu, čímž se maximalizuje produktivita a ziskovost výrobců.

Obr. 4 Přehled nastavení pro projekt (Job) a výrobu (Fabricator)

4.3 Zatížení a ocelové profily

Všeobecný přístup k modelování ocelové konstrukce a návrhu přípojů můžeme zjednodušeně shrnout v následujících bodech:

1. 3D model ocelové konstrukce
2. MKP analýza
3. Návrh a modelování ocelového přípoje
4. Posouzení ocelového přípoje

V případě, že ocelový přípoj nevyhovuje, tak je nutné přípoj upravit a opětovně posoudit. SDS2 přistupuje k tomuto problému jako k součásti v procesu modelování. Pokud uživatel disponuje údaji o koncových vnitřních silách ocelového prvku, tak tyto hodnoty mohou být zadány jako vstupy v nastaveních daného prvku. Následně při automatickém vytváření přípoje jsou tyto hodnoty zohledněny a přípoj je navržen tak, aby přenesl dané zatížení.

Obr. 5 Vstupní hodnoty pro koncové síly a typ profilu ocelového prvku

Pokud koncové síly ocelových prvků nejsou uživatelem definovány, tak SDS2 umožňuje použití univerzálního konstrukčního zatížení, které je definováno ve specifikacích projektu a bude použito při návrhu přípojů.

4.4 Spojování ve styčnících

Poslední komponentou, která pomáhá řídit úzkou AI při návrhu přípojů, je způsob, jakým software analyzuje spojování ve styčnících. SDS2 dokáže vyhodnotit, zda nosník spolu se sloupem vytváří rámovou konstrukci, zohledňuje tvar a typ připojovaných ocelových profilů, na jaké ploše se spojují, jaké jsou potřebné světlé vzdálenosti pro montáž a jak každý přípoj mezi sebou interaguje v daném uzlu. SDS2 automaticky rozpozná v době zadávání vstupů, zda jsou potřebné geometrické úpravy prvků a minimální odstupy specifické pro zvolený druh montáže, a přizpůsobí je tak, aby se zabránilo kolizím, a ne jen k jejich detekci.

1. Automatické ořezávání pásnic
   
   • přípoj nosníku ke stěně sloupu malého profilu
2. Automatické ozuby pro montážní postupy na stavbě
   
   • ozub dolní pásnice nosníku, který zajišťuje, aby se nosník osadil na místo pomocí jeřábu bez kolize s deskou přípoje
   
   Obr. 6 Automatické kontroly a úpravy uvedené v bodech 1 a 2
    
3. Odstupy pro utahování šroubů
   
   • software automaticky kontroluje odstupy a zabraňuje přípojům, které by mohly vést ke kolizím,
   • SDS2 disponuje funkcí „kontrola šroubů“ pro přípoje se stísněnou manipulací při montáži a slouží jako manuální kontrola
4. Odstupy pro rázový utahovák
   
   • některé nástroje vyžadují minimální odstup pro bezpečné utažení šroubů
   • takové zohlednění je součástí úzké AI a v situacích, kdy se daný přípoj nedá smontovat – SDS2 navrhne přípoj s dostatečnými odstupy v rámci eliminování nákladných chyb na stavbě a prací navíc
   
   Obr. 7 Automatické kontroly a úpravy uvedené v bodech 3 a 4
    
5. Kontroly spojování ve styčníku
   
   • tyto všeobecné kontroly zabezpečují, aby přípoje vedle sebe nekolidovaly, ať už se jedná o ocelový prvek, šrouby nebo svary
   • úzká umělá inteligence SDS2 vždy navrhne a použije alternativní připojení v případě, že první přípoj je nevyhovující
   
   Obr. 8 Automatická kontrola a úprava uvedená v bodě 5
    
6. Sdílené nebo protichůdné přípoje
   
   • v případě sdílených a protichůdných připojení bude SDS2 hledat možnosti pro úsporu materiálu s návrhem přípoje se sdílením otvorů pro šrouby, resp. jeho úpravou podle potřeby
   
   Obr. 9 Automatická kontrola a úprava uvedená v bodě 6
    

5. Výhled do budoucnosti a dopad automatizace na produktivitu práce

Dnes už s jistotou dokážeme prohlásit, že neustálý pokrok v technologii umělé inteligence a ve vývoji softwarových řešení vytváří prakticky neomezené možnosti pro zlepšení pracovních postupů a optimalizace návrhů stavebních nosných konstrukcí. V nedávném průzkumu mezi uživateli SDS2 respondenti potvrdili zvýšení v jejich produktivitě a efektivitě práce, a to v důsledku využití automatizovaného návrhu a modelování ocelových přípojů. Všichni respondenti průzkumu uvedli alespoň určité zvýšení produktivity připisované této automatizaci.

Obr. 10 Výsledek průzkumu o zvýšení produktivity práce s využitím automatizace návrhu ocelových přípojů v SDS2

Z uvedeného vyplývá, že automatizace má sloužit jako jednoznačné řešení pro často se opakující a časově náročné úkoly, se kterými se inženýři a konstruktéři potýkají na denní bázi. Automatizace ve spojení s umělou inteligencí dokáže s určitostí zajistit, aby se jednotlivé procesy návrhu a výroby stavebních konstrukcí staly přesnější, efektivnější a ekonomičtější.

Literatura

1. SAP(n.d.). Čo je to umelá inteligencia? [online]. Dostupné na internetu:
   https://www.sap.com/sk/products/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence.html
2. SDS2.com(2024). Dostupné na internetu: https://sds2.com/