A NURBS-based form-finding approach for glazed gridshells. A multi-objective optimisation of structural and energy-related performances

This work addresses the interest of Bollinger + Grohmann in exploring multidisciplinary optimisation of glazed gridshell under structural, geometrical and energy-related aspects. By exploiting the properties of Genetic algorithms, Non-Uniform B-Spline basis functions and an attentive design process understanding, we aim to develop a Vertical tool capable of helping designers in the early design stage. This choice leads to substantial improvements in the company outcome during competitions or initial project phases. The suggested framework aims to de-couple structural constraints from the form-finding process to integrate multiple targets inside a unique work-flow. The particular choice of using Non-Uniform B-Splines inside a form-finding function allows to associate the gridshell mesh to a differentiable shape which can be controlled through a limited number of control points. Finally, the use of Genetic algorithms allows exploring non-differentiable functions that consider multiple design parameters offering a wide range of outcome alternatives. Considerations regarding the computational limitations of such a method are addressed in the final part of this thesis. The methods are illustrated by simple numerical tests on both theoretical and real case studies.

Questo lavoro affronta l'interesse di Bollinger + Grohmann nell'esplorare l'ottimizzazione multidisciplinare della griglia vetrata sotto gli aspetti strutturali, geometrici ed energetici. Sfruttando le proprietà degli algoritmi genetici, le funzioni delle NURBS e un'attenta comprensione del processo di progettazione, miriamo a sviluppare uno strumento verticale in grado di aiutare i progettisti nella fase iniziale della progettazione. Questa scelta porta a miglioramenti sostanziali del risultato aziendale durante le competizioni o le fasi iniziali del progetto. Il framework suggerito mira a disaccoppiare i vincoli strutturali dal processo di ricerca del modulo per integrare più obiettivi all'interno di un flusso di lavoro unico. La particolare scelta di utilizzare NURBS all'interno di una funzione di form-finding permette di associare la mesh gridshell ad una forma differenziabile che può essere controllata attraverso un numero limitato di punti di controllo. Infine, l'uso di algoritmi genetici consente di esplorare funzioni non differenziabili che considerano più parametri di progettazione offrendo un'ampia gamma di alternative di risultato. Le considerazioni riguardanti i limiti computazionali di tale metodo sono affrontate nella parte finale di questa tesi. I metodi sono illustrati da semplici test numerici su casi di studio sia teorici che reali.