Intelligent optimization of steel structures through bim-based visual programming platform and tools

Gezegenimiz sınırsız kaynaklara sahip olmadığından, mevcut kaynakları dikkatli bir şekilde kullanmanın önemi zaman içinde giderek daha belirgin hale gelmektedir. Bu nedenle bu tez, Görsel Programlama (VP), Yapı Bilgi Modellemesi (BIM) ve Sonlu Elemanlar Analizi (FEA) kullanılarak gerilme ve yer değiştirme kısıtlamalarını sağlayan minimum ağırlıklı yapıyı Genetik Algoritma kullanarak elde etmeyi amaçlamaktadır. Bu amaçla anılan programların aralarındaki entegrasyon VP tabanlı kodlamalar ile sağlanmıştır. Araştırma yöntemi, farklı girdi setleriyle parametrik kafes sistemler oluşturmak için Dynamo'nun kullanılmasını, FEA sonuçlarını kullanarak her bir oluşturulan yapının ağırlık skorunu hesaplamayı, ağırlık skorlarına dayalı olarak en iyi çözümü seçmeyi ve metaheuristik algoritmalar kullanarak yeni bir populasyon oluşturmayı içermektedir. Bu tezde Genetic Algoritma (GA) operatörleri, en iyi yapısal çözümleri bulmak için görsel programlama çerçevesi içinde uygulanmaktadır. FEA yöntemi, gerilmelerin, yer değiştirmelerin ve yapının ağırlığının elde edilmesi için RSA yazılımı aracılığıyla kullanılmıştır. Önerilen yöntemi daha da geliştirmek ve BIM teknolojisinin avantajlarını göstermek amacıyla, optimizasyon sonucunda elde edilen son model Revit'e aktarılmış ve bu sayede Yaşam Döngüsü (LCA) ve maliyet gibi anallizlerin yapılması mümkün olmuştur.. Bu entegrasyon, yapısal verimlilik ve sürdürülebilirlik faktörlerini bir arada değerlendiren kapsamlı bir değerlendirme imkanı sunmaktadır. Bu tezin sonuçları, GA'ların, VP'nin ve BIM ortamlarının optimizasyon amaçları için birleştirilmesinin olasılığına dair değerli bir anlayış sunmaktadır. Bulgular, yalnızca bu araçların birleştirilmesinin gerçek dünyada uygulanabilir olduğunu göstermekle kalmayıp, aynı zamanda bu entegrasyonun optimize edilmiş model üzerinde LCA ve maliyet analizi gibi yönleri ele alma imkanı sunduğunu da vurgular.