KI‐Methoden zur Integration tragwerksplanerischen Wissens in frühe Phasen des Gebäudeentwurfsprozesses

• Published in: Die Bautechnik 2022-03, Vol.99 (3), p.191-198
• Main Authors: Schnellenbach‐Held, Martina, Steiner, Daniel
• Format: Article
• Language: eng ; ger
• Subjects: Building design; Fuzzy logic; Inference; Knowledge based engineering; Knowledge bases (artificial intelligence); Parameter uncertainty; Reinforced concrete; Structural design; Structural members
• ISSN: 0932-8351; 1437-0999
• DOI: 10.1002/bate.202000090

Eine frühe Integration der tragwerksplanerischen Expertise in den Prozess des Gebäudeentwurfs ermöglicht eine effiziente Unterstützung der hochkomplexen Planungsentscheidungen. Zur Bereitstellung und Verwendung des dafür geeigneten Erfahrungswissens des Ingenieurwesens wurde ein wissensbasiertes System (WBS) entwickelt. Dieses kann durch den Einsatz von entwicklungsstufenbezogenen unscharfen Wissensbanken sowie zugehöriger Inferenzsysteme eine Beurteilung von Tragstrukturen und Vorschläge von Entwurfsoptionen leisten. Das Entwicklungsstufensystem enthält eine Bewertung von Tragsystemen basierend auf der Possibilitätstheorie und umfasst Konzepte der adaptiven Entwicklungsstufen. Durch den Einsatz der leicht verständlichen Formulierung von Regeln im Modus Ponens und von Inferenzmechanismen der Fuzzy Logic wird dabei die Nachahmung des menschlichen Entscheidungsverhaltens ermöglicht. Zur Akquise des Wissens werden Parameterstudien mit der Berechnung und Bemessung von Tragelementen des Stahlbetonbaus durchgeführt. Praxiserfahrungen bestimmen die für die im üblichen Hochbau zu erwartenden Strukturen zu berücksichtigenden Wertebereiche. Mechanismen zur Berücksichtigung einer möglichen Ungewissheit von Entwurfsgrößen werden bereitgestellt. Das resultierende WBS ermöglicht schließlich eine Steigerung der Effizienz des Planungsprozesses bereits in frühen Planungsphasen. AI‐methods for the integration of structural design knowledge in early phases of the building design process The early integration of the structural design expertise in the building planning process allows an efficient support of the involved highly complex decision‐making. A knowledge‐based system (KBS) is developed for the supply and the usage of suitable engineering experience knowledge. This performs an evaluation of bearing structures and the proposal of design options through the application of development level dependent fuzzy knowledge bases and related inference systems. The levels of development include the assessment of structures based on the possibility theory and comprises concepts of adaptive detailing. An imitation of the human decision‐making behavior is achieved by the use of an easily understandable formulation of rules following the Modus Ponens and Fuzzy Logic inference mechanisms. Acquisition of applicable knowledge is based on parametric studies covering the calculation and design of structural elements that initially are carried out for reinforced concrete components. Conside