Abstract:
Au cours des dernières années, l’intégration de la technologie BIM ainsi que les outils de l’intelligence artificielle dans l’ensemble des disciplines de l’industrie du bâtiment ont pris un essor considérable à travers le développement des plateformes numériques paramétriques regroupant l’ensemble des données physiques et fonctionnelles du projet d’une manière intelligente et structurée. Les intervenants en AEC partagent et exploitent ces informations d’une manière fiable et efficace en travaillant sur un seul modèle numérique 3D durant toute la durée de vie du projet. Dans le but de faciliter davantage les interfaces nécessaires entre les différents acteurs de l’AEC en utilisant les modèles BIM, beaucoup de travaux de recherches focalisent actuellement sur le développement des techniques d’amélioration de l'interopérabilité des données entre les différents logiciels ainsi que l’optimisation structurale par la conception générative qui restent dépendants de l’expertise de l’ingénieur et les calculs de structures. Dans ce contexte, ce projet de recherche consiste à développer une nouvelle technique d'aide à la conception structurale qui permet de générer d'une manière totalement intelligente et automatique des conceptions structurales conformes à des configurations d’architecture en BIM-3D. La procédure est basée sur des algorithmes génétiques à fonction multi-objectifs, dont les contraintes et les cibles sont tirées des règles et recommandations de conceptions parasismiques. Des applications sont alors effectuées sur deux systèmes constructifs de type voiles – dalles en béton armé, et de type panneaux métalliques légers, dont les résultats ont confirmé la bonne performance et la robustesse de l’algorithme. L'intérêt de cette technique est de pouvoir optimiser la structure et de donner plus de flexibilité aux intervenants dans le processus de la conception des ouvrages et notamment l’interface avec la partie architecturale du projet.
