PPT of Master's degree

1. Tesi di Laurea Specialistica in Ingegneria Strutturale e Geotecnica
PREDIMENSIONAMENTO DI STRUTTURE INTELAIATE IN CEMENTO ARMATO
ATTRAVERSO ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Relatori
Prof. Ing. Asprone Domenico
Prof. Ing. Bilotta Antonio
Correlatore
Dott. Pastore Tommaso
Candidata
Michela Maione
Matr.: M56 / 662
Anno Accademico 2018/2019

2. PREDIMENSIONAMENTO
SCELTA DEI MATERIALI IMPOSTAZIONE DELLA
CARPENTERIA
DIMENSIONAMENTO DEGLI
ELEMENTI STRUTTURALI
PRINCIPI BASE DELLA PROGETTAZIONE
• Semplicità Strutturale
• Uniformità e Simmetria
• Rigidezza e resistenza bidirezionali e torsionali
• Rigidezza e resistenza assiale dell’impalcato Configurazioni in pianta
SFAVOREVOLI
Configurazioni in pianta
FAVOREVOLI
Caratteristiche meccaniche e legami costitutivi
Orientamento dei pilastri e orditura dei solai
Tasso di lavoro dei
pilastri come punto di
partenza

3. ALGORITMO GENETICO
MODELLO COMPUTAZIONALE DI RICERCA E OTTIMIZZAZIONE
PRINCIPIO DI SELEZIONE NATURALE
che regola l’evoluzione biologica
Si ispira
Principi
• Genera un numero di possibili
soluzioni (CROMOSOMI) ,
• La POPOLAZIONE evolve ad
ogni iterazione
Struttura
CROMOSOMA :
(singola soluzione della popolazione)
5 5 1 5 4 1 2 3 5 5 1 5 5 3 5 1 3 5 4 5 2 4 1 5 5 4 4 4 2 4 1 4 1 2 1 1 5 4 2 5 1 3 2 4 4 1 3 3 4 4 4 2 1 5
1
2
3
•Si implementa una funzione di
FITNESS,
• Si modifica la popolazione per avere
una soluzione ottimizzata
Funzionamento
4

4. ALGORITMO GENETICO
EVOLUZIONE
STEP 1: SELEZIONE
STEP 3: MUTAZIONE
STEP 2: CROSSOVER
(Single Point crossover)
4 5 3 1 1 5 1 3
1 2 1 1 2 1 5 3
2
4
4 5 3 1 2 1 5 3
1 2 1 1 1 5 1 3
1
2
Genitori
selezionati
1 2 1 1 1 5 1 32
Prima
1 2 1 1 1 4 1 3
Dopo
Punto di mutazione
Popolazione Iniziale
Nuova prole
2
1 3 2 1 5 5 1 2 4
2 4 5 3 1 1 5 1 3
3 2 1 5 4 5 1 3 1
4 1 2 1 1 2 1 5 3
5 1 3 4 1 1 3 3 1
… 1 3 1 2 1 1 4 2
n-1 2 5 5 1 2 4 1 5
n 5 5 1 2 1 1 4 5
5

5. IMPLEMENTAZIONE
DELL’ALGORITMO GENETICO
DIAGRAMMA DI FLUSSO DELLA PROGETTAZIONE
Genera una
popolazione
iniziale
Valuta la
Fitness
Calcola distribuzione di
probabilità di selezione
Crea una
nuova
popolazione
Raggiunte 100
Generazioni?
SI NO
Output
Tj,M*j
Start
Modello stutturale
Stop
Output
Tj , M*j
Modello
stutturale
Valuta la
Fitness
Selezione
Crossover
Mutazione
Fase 1
Fase 2 Fase 3
Fase 4

6. “ L’unico limite all’Intelligenza Artificiale è
quello che le viene imposto.

7. CONTEST 1
MODELLO GEOMETRICO
MACCHINA Vs UOMO
SEZIONI
TRASVERSALI
Pilastri
b h
[cm] [cm]
30 30
30 40
30 50
30 60
40 50
40 30
50 30
60 30
50 40

8. 1. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO AI PERIODI
2. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALLE MASSE PARTECIPANTI
3. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALLO SPOSTAMENTO
4. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALLA SOMMA DI MASSE PARTECIPANTI E SPOSTAMENTO
OBIETTIVI
FUNZIONI DI FITNESS
AI

9. RISULTATI
CLASSIFICA DEL MIGLIOR VALORE DI FITNESS
CLASSIFICA OBIETTIVO 1
GRUPPO Numero Obj_1 Obj_2 Obj_3 Obj_4
AI 1 0,000 0,666 0,372 1,038
REA 5 0,006 0,671 0,315 0,986
LAURAVIT - 0,009 0,669 0,299 0,968
REA 3 0,011 0,709 0,345 1,054
REA 4 0,014 0,672 0,342 1,014
REA 1 0,016 0,780 0,336 1,116
AI 3 0,018 0,664 0,314 0,978
AI 2 0,021 0,492 0,387 0,878
AI 4 0,028 0,469 0,376 0,845
NEMO 7 0,035 0,670 0,341 1,011
TEAM UNICORNS - 0,035 0,664 0,417 1,081
REA 2 0,037 0,715 0,363 1,078
NEMO 8 0,040 0,670 0,348 1,018
111 - 0,049 0,667 0,405 1,072
ANGRYBIRDS - 0,052 0,688 0,398 1,086
CLASSIFICA OBIETTIVO 2
GRUPPO Numero Obj_1 Obj_2 Obj_3 Obj_4
AI 4 0,028 0,469 0,376 0,845
AI 2 0,021 0,492 0,387 0,878
AI 3 0,018 0,664 0,314 0,978
TEAM UNICORNS - 0,035 0,664 0,417 1,081
AI 1 0,000 0,666 0,372 1,038
111 - 0,049 0,667 0,405 1,072
LAURAVIT - 0,009 0,669 0,299 0,968
NEMO 8 0,040 0,670 0,348 1,018
NEMO 7 0,035 0,670 0,341 1,011
REA 5 0,006 0,671 0,315 0,986
REA 4 0,014 0,672 0,342 1,014
ANGRYBIRDS - 0,052 0,688 0,398 1,086
REA 3 0,011 0,709 0,345 1,054
REA 2 0,037 0,715 0,363 1,078
REA 1 0,016 0,780 0,336 1,116
CLASSIFICA OBIETTIVO 3
GRUPPO Numero Obj_1 Obj_2 Obj_3 Obj_4
LAURAVIT - 0,009 0,669 0,299 0,968
AI 3 0,018 0,664 0,314 0,978
REA 5 0,006 0,671 0,315 0,986
REA 1 0,016 0,780 0,336 1,116
NEMO 7 0,035 0,670 0,341 1,011
REA 4 0,014 0,672 0,342 1,014
REA 3 0,011 0,709 0,345 1,054
NEMO 8 0,040 0,670 0,348 1,018
REA 2 0,037 0,715 0,363 1,078
AI 1 0,000 0,666 0,372 1,038
AI 4 0,028 0,469 0,376 0,845
AI 2 0,021 0,492 0,387 0,878
ANGRYBIRDS - 0,052 0,688 0,398 1,086
111 - 0,049 0,667 0,405 1,072
TEAM UNICORNS - 0,035 0,664 0,417 1,081
CLASSIFICA OBIETTIVO 4
GRUPPO Numero Obj_1 Obj_2 Obj_3 Obj_4
AI 4 0,028 0,469 0,376 0,845
AI 2 0,021 0,492 0,387 0,878
LAURAVIT - 0,009 0,669 0,299 0,968
AI 3 0,018 0,664 0,314 0,978
REA 5 0,006 0,671 0,315 0,986
NEMO 7 0,035 0,670 0,341 1,011
REA 4 0,014 0,672 0,342 1,014
NEMO 8 0,040 0,670 0,348 1,018
AI 1 0,000 0,666 0,372 1,038
REA 3 0,011 0,709 0,345 1,054
111 - 0,049 0,667 0,405 1,072
REA 2 0,037 0,715 0,363 1,078
TEAM UNICORNS - 0,035 0,664 0,417 1,081
ANGRYBIRDS - 0,052 0,688 0,398 1,086
REA 1 0,016 0,780 0,336 1,116

10. NUOVE IPOTESI
RIFORMULAZIONE, ESTENSIONE ED APPLICAZIONE DI NUOVI CASI STUDIO
2. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO AL DRIFT D’INTERPIANO
1. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALLE MASSE PARTECIPANTI
3. OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALLA SOMMA DI MASSE PARTECIPANTI E DRIFT D’INTERPIANO
Rastremazione dei pilastri
3° Piano
3° e 5°
Piano

11. RIFORMULAZIONE, ESTENSIONE ED APPLICAZIONE DI NUOVI CASI STUDIO
Caratteristiche del sito di Avellino
ANALISI SITO SPECIFICA
AVELLINO (AV)
Latitudine 40°54′53″ N
Longitudine 14°47′27″ E
Altitudine sul livello del mare 360 m
Superficie 30,41 kmq
Classificazione sismica sismicità media
Categoria di sottosuolo B
Caratteristica topografica della superficie T1
Rappresentazione in pianta delle aree di influenza e progetto dei pilastri
per carichi verticali
Gruppi di area
d'influenza
Sezioni Trasversali Pilastri
υ = 0,3 υ = 0,55
Min Max Min Max
A1-A2 30x30
70x40
30x30
70x40
A3-A4 30x70 30x40
B1 30x50 30x30
B2-B3 30x40 30x30
C1-C2 40x70 30x50
NUOVE IPOTESI

12. CONTEST 2
SCELTE PROGETTUALI
33%
16%
0%
50%
16%
0%
33%
50%
16%
16%
33%
0%
50%
50%
33%
33%
0 1 2 3 4 5 6
30x30
30x40
40x30
30x50
50x30
40x40
30x60
60x30
40x50
50x40
30x70
70x30
40x60
60x40
40x70
70x40
Sezioni Trasversali scelte nel Contest
ID
Contest
υ Numero di
rastremazioni
Soglia di rastremazione
[-] ID_Piano
1 0,35 1 1 2 3 4 5 6
2 0,35 2 1 2 3 4 5 6
3 0,3 2 1 2 3 4 5 6
4 0,55 1 1 2 3 4 5 6
5 0,55 1 1 2 3 4 5 6
6 0,3 3 1 2 3 4 5 6
Ipotesi strutturali
30x30 -
30x40 -
40x30 -
30x50 -
50x30 -
40x40 -
30x60 -
60x30 -
40x50 -
50x40 -
30x70 -
70x30 -
40x60 -
60x40 -
40x70 -
70x40 -

13. CONTEST 2
NUOVI PARAMETRI DI VALUTAZIONE
Vista Posteriore
Sistema di ferimento globale X,Y,Z
 Passo 3: Generazione del computo metrico estimativo
dei materiali
 Passo 2: Rimodellazione post-processing per
modifica locale e risoluzione
 Passo 1: Valutazione dettagliata delle verifiche
insoddisfatte

14. RISULTATI
CLASSIFICA - OTTIMIZZAZIONE RISPETTO ALCOSTO DEI MATERIALI
Costo Totale
ID Contest €
υ
Target
υ
effettivo
[-] [-]
4 341655,00 0,55 0,33
5 341710,32 0,55 0,32
Masse_Drift 344865,12 0,55 0,36
2 350826,66 0,35 0,21
1 352753,66 0,3 0,22
Masse_Drift 354995,85 0,3 0,31
6 364645,58 0,3 0,31
3 370055,54 0,3 0,25
339,000 €
344,000 €
349,000 €
354,000 €
359,000 €
364,000 €
369,000 €
Costo
ID Contest
Andamento crescente del costo totale del materiale

15. CONCLUSIONI
• Variabilità delle sezioni trasversali delle travi
• Variabilità della posizione in pianta dei pilastri
• Ottimizzazione rispetto al quantitativo di armatura e
del costo totale dei materiali
… E SVILUPPI FUTURI

16. GRAZIE PER L’ATTENZIONE