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超高层背后的故事:集成智能设计环境

  • 专业分类:建筑设计
  • 2017-02-28 09:48

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内容来源: Arup奥雅纳

近些年,超高层或大跨度等复杂建筑越来越多,据CTBUH统计, 2004至2014的十年间,每年建成的200米以上的建筑从18栋(2004年)飙升到100栋(2014年),其中2014年建成的78%都在亚洲。



现代城市化进程中的超高层设计更为复杂。空间、造型、功能、与城市基础设施的连接等,设计参数爆增且相互关联。为了实现最优可持续设计,工程师需要更为智能的工具,准确模拟各设计参数之间的关系,快速提供量化、直观的设计成果。


奥雅纳开发的覆盖结构设计全过程的集成智能设计环境就能满足这些要求,它包括参数化建模、结构优化、数据交互以及可视化工具,并在 “ 中国尊 ” 及诸多超高层和复杂结构的设计过程中得以成功应用。


成化智能设计环境


现代结构设计过程是将建筑物及其所受的外界作用(如风、地震)在电脑中以有限元软件准确模拟,验证其安全性后,再通过图纸呈现结构构件的布置和构造。


图1: 集成化智能设计环境


智能设计着眼于用软件模拟工程师的方案研究和思考过程,并通过强大的运算和优化算法,在短时间内拣选大量方案,得到精确结果。软件取代了原本人工进行的重复性工作(图1),极大地提高了工作效率,给工程师提供创新空间,使之设计出更高质量方案。


数化设计


参数化设计在建筑界早已得到广泛应用。在结构设计方面,参数化设计可根据建筑师对建筑的空间定义,布置相应的结构体系,并逐步细化至结构构件、材料、载荷等信息。


图2

由于不同层次的参数相互关联,对任何关键参数的调整即可修改整个结构模型,生成一个完全不同的方案。(图2)



北京的第一高楼中国尊项目就采用了参数化的设计方式。

图3:中国尊项目参数化几何建模


在得到建筑师的建筑外形定义后,根据预先设定的结构体系,以参数化的形式生成结构构件的几何中线,再根据预设的截面设置逻辑给构件赋予材料/截面等信息。(图4)

图4


最后完整的结构模型将通过奥雅纳研发转换平台导入到分析软件,进行结构性能分析。用大约1,000个关键参数就生成了包含40万个设计变量的结构模型。不仅如此,项目的建筑师和结构工程师还在同一平台共享参数化模型数据,大大提高了整个项目的设计效率。


不同塔楼外形比较

在设计前期建筑师对塔楼的体型提出不同收腰高度、平面尺寸、建筑分区等数十种方案,每一种方案都对应不同的柱线和外框筒杆件定位。


图5


参数化建模让工程师可以在短时间内,根据相同的荷载条件,分别对各方案建立完整的模型,研究各个外形对结构抗震性能的影响。


巨柱几何结构

中国尊采用双重抗侧力结构体系:带有巨型柱、巨型斜撑和转换桁架的外框架和采用型钢-混凝土组合结构的核心筒。(图6)


图6:中国尊的结构体系为双重抗侧力体系


巨型柱的布局位置对结构的性能起到决定性影响。它决定全部外框构件的布局,而这些构件的位置与建筑空间的使用效率密切相关。


在设计巨型柱位置时奥雅纳的工程师主要考虑了以下设计和施工因素:


a

结构设计要求巨型柱应尽可能贴近幕墙,从而提供最大的侧向刚度。

b

为降低施工复杂度,巨柱截面形状和立面柱线尽量简化。


建筑设计要求巨柱在每个区段内的直线结构与弧线幕墙间保持合理的最小距离,以满足幕墙安装要求。


图7:中国尊项目巨柱控制点

工程师基于不同的关键参数,生成了大量方案进行比较,既达到建筑要求与结构性能的最优平衡点,又满足施工可行性要求。通过比选,最终在巨型柱质心组成的柱线沿塔楼全高共设置12个几何控制点。柱线在控制点处弯折一定角度以使结构尽量贴合建筑的曲线外型(图7)。


a

控制点均位于结构转换桁架的上下弦标高处以利用桁架平衡巨柱弯折产生的水平力。仅在第6区和第7区(图7)顶部转换桁架设置两个控制点,其它区为一个控制点。转折点的转角β(图8)也被有效的控制在6度以下。


图8


为避免柱线双向弯曲产生双向水平力并增加施工难度,12个质心控制点在平面角度均位于同一直线上,使柱线在同一平面内弯折。经过对结构性能和建筑使用率的比较,柱线平面角度确定为27度。


b

巨柱在每区测试角点至幕墙的最近距离(D)来控制巨柱平面位置(图9)。最小距离在0区控制为1.2米,其他区均为0.5米。并且经过优化,典型楼层幕墙至周边结构的距离(L)从1.3米减少到了0.9米;


图9:中国尊项目巨柱位置与幕墙距离


经过方案比选,典型结构与幕墙间的距离被限制在约为1米,尽可能加大了巨柱间的力臂,从而达到结构性能与建筑功能间较好的平衡。


最不好用的面积

相信大家都有同样的经历,特别是办公室、商场等公共空间里 “ 莫名 ” 一根大柱子,它既不在中央,也不靠边,导致空间布局怎么安排都不合适。在中国尊的设计中,为减小外框结构与幕墙之间这片  “ 不好用 ” 的面积(图10),工程师可算是绞尽了脑汁。

图10:外框架与幕墙之间不利于使用的面积


图11

利用参数化建模对于不同柱线的平面角度(图11中α)进行了比较,综合考虑结构受力,最终确定的结构定位,把 “ 不好用 ” 的面积减少了8,700平方米。



不同结构体系的研究

随着塔楼设计进程的发展,建筑功能也不断改变。在设计中期,对部分斜撑与全高斜撑方案进行细致对比后发现在相似剪重比和层间位移角要求下,后者具有显著的性能优势。


图12:不同建筑方案结构性能的对比


研究同时提供了不同方案用钢量和施工周期的比较,为业主决策项目业态提供了有效的技术支持。


算机设计优化


参数化建模生成大量结构方案后,还需要智能优化模块来自动寻找满足结构性能要求的最优设计(图13),将方案自动细化成可以进行造价比较的详细设计。优化的指标往往包括结构成本、结构构件对建筑和使用空间的影响和施工工期等的综合成本指标。


6m

9m

12m

Size/Material Optimization Embedded

图13


设计中采用计算机优化模块,将材料造价作为目标,根据设计要求设置控制结构关键性能的多重约束条件,包括刚重比、剪重比、层间位移角和核心筒轴压比。约束条件也被优化至接近规范限值,达到经济合理的设计。(图14)。


图14:超高层项目结构体系优化迭代过程


通过结构构件尺寸调整和分布的合理化,在相同建筑外形、结构体系(腰桁架和伸臂桁架数量不变)和结构几何的条件下,减少钢材与混凝土用量。使用集成化智能设计环境,短时间内就能完成是几十个方案的分析与比选,相较传统方式大大缩短耗时。



视化


参数化设计与优化生成的大量数据最终需要可视化工具呈现,以便于处理和汇报。


图15: 网页端可视化展示中国尊项目构件设计指标



基于WebGL three.js引擎研发的网页端可视化,可将应变能密度、材料利用率等关键信息以数值/彩色云图形式进行展示(图15)。


图16:以AR技术展示中国尊项目构件设计指标


奥雅纳同时开发了基于iOS系统的增强现实技术(AR)的应用程序,工程师可在iPhone/iPad或其他移动设备上展示结果。(图16)


虎添翼


集成化智能设计环境是建筑信息管理(BIM)从 “ 信息 ” 到 “ 知识 ” 的突破,是更高级别的设计智能。通过它可以快捷的将设计数据与BIM连接,包括:建立BIM模型、生成二维图纸、生成有限元节点模型,甚至弹塑性分析模型等。


工程师有了它,不仅摆脱了繁琐的重复性工作,有时间探索更广阔的设计空间,还能够设计出更经济、可持续且可行性高的方案,为项目提供更多附加价值,可谓一举多得,让工程师如虎添翼。相信集成化智能设计环境的研发将颠覆传统设计方式,引领更高层次的设计智能,为未来建筑创造更多可能。


看了这么多,不如来听听我们的结构大师为你亲自讲解!

(建议在Wi-Fi环境下观看,土豪随意)

摘编自奥雅纳于2016年CTBUH深圳大会上发表的研究报告。




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