Ottimizzazione automatizzata delle chiusure dei pozzi di scavo

Nella progettazione dei sistemi di sostegno degli scavi, noi progettisti specifichiamo una varietà di dimensioni di progetto in modo da garantire in ogni momento la stabilità e la funzionalità.

Inoltre, perseguiamo l'obiettivo di progettare una chiusura dello scavo ottimizzata per il nostro cliente in termini di tempi e costi di costruzione.

Una scelta oculata degli elementi strutturali e della loro disposizione può far risparmiare molto tempo e denaro in fase di esecuzione: Ad esempio, se è possibile ridurre i carichi che devono essere sostenuti da uno strato di ancoraggio, possono essere necessari meno ancoraggi, con un impatto positivo sui costi di costruzione. Se è possibile ridurre il numero di ancoraggi in un sistema di ancoraggio, non solo si risparmiano i costi, ma si accorciano anche i tempi di costruzione.

Figura: Influenza della posizione dell'ancoraggio più basso sulle forze interne e sulle forze di ancoraggio - un'abile scelta e progettazione della chiusura della fossa può far risparmiare molto denaro.

In questo caso utilizziamo algoritmi matematici di ottimizzazione per la determinazione automatica del costo ottimale, collegati a un programma standard di statica delle barre. Creiamo una funzione di costo specifica per il progetto che stima i costi per metro lineare di chiusura della fossa di scavo. Oltre ad altri fattori, questi costi comprendono i materiali e i costi di produzione dei singoli componenti della struttura.

Utilizziamo l'ottimizzazione automatica delle chiusure degli scavi nei nostri progetti regolari e la offriamo anche come servizio separato. La base per questo servizio interno è spesso una sezione di sistema (non ancora ottimizzata) attraverso una chiusura di scavo.

Basta contattarci: laurent.pitteloud@gruner.ch o joerg.meier@gruner.ch

Figura: sezione di sistema schematica con le combinazioni esaminate dall'algoritmo di ottimizzazione

Illustrazione: Utilizziamo diversi algoritmi di ottimizzazione. Il Particle Swarm Optimiser (PSO) è uno di questi: un PSO su una funzione di costo F con due variabili di controllo (X1 e X2).

Figura: Esecuzione di un ottimizzatore a sciame di particelle (nel diagramma sottostante: costi sull'avanzamento dell'ottimizzazione)

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