Many-objective optimization for maximum flexibility in industrial building design

Abstract

Industriegebäude haben oft einen kurzen Lebenszyklus aufgrund von inflexiblen Tragwerken. Die sich ständig ändernden Produktionsprozesse führen zum Abriss von Industriegebäuden, da diese sich nicht an ihre neuen Anforderungen adaptieren lassen. Die vorliegende Arbeit ist Teil des BIMFlexi Projektes, dessen Ziel es ist eine auf Building Information Modeling (BIM) basierende Plattform zu entwickeln, die Produktionsplanung integriert, und somit alle Interessensvertreter_innen eines Gebäudeplanungsprozesses hilft flexible and nachhaltige Industriegebäude zu entwerfen.In der vorliegenden Arbeit wird ein multikriterielles Optimierungstool präsentiert, um Entscheidungsträger_innen in der Designphase zu unterstützen. Das Tool baut auf einem parametrischen Framework für Tragwerksgenerierung auf. Durch das Präsentieren von mehreren Tragwerkskonstruktionen mit verschiedenen Eigenschaften können Entscheidungsträger_innen eine informierte Entscheidung über unterschiedliche Kompromisse zwischen Kosten, Umweltauswirkungen und Flexibilität eines Tragwerkes treffen. Das Tool wurde auf zwei unterschiedliche Arten untersucht. Eine Benutzerstudie wurde durchgeführt, um die Benutzerfreundlichkeit und die Zweckmäßigkeit zu untersuchen. Die zweite Studie untersucht drei verschiedene evolutionäre Algorithmen, um den passenden Algorithmus für die Optimierung von Industriegebäuden zu finden.

Industrial buildings often have a very short lifespan due to inflexible design of load bearing structures. Frequently changing production processes often lead to demolition of industrial buildings because these buildings cannot be adapted to the new requirements. This work is part of the BIMFlexi project, whose goal is to develop an integrated Building Information Modeling (BIM) based platform to connect all stakeholders in a building planning process to design flexible and sustainable industrial buildings. In this work a many-objective optimization tool is presented to support decision makers during the design phase. The tool is built on top of a parametric framework for load bearing structure generation. By presenting multiple optimized load bearing structures with different properties decision makers can make informed decisions about trade-offs between cost, environmental impacts and flexibility of a load bearing structure. The tool has been studied in two different ways. A user study was conducted to verify its usabilityand usefulness. A second study compared three different evolutionary algorithms to find the best fitting algorithm for industrial building optimization.