Data-driven design of steel buildings with metal yielding dampers

After many years of research and development, the dissipative components and systems such as hysteretic metallic yielding dampers (MYDs) are still rarely implemented in the common con-struction practice. It is mainly because there is not enough experience obtained from the buildings with dissipative components, repair and reassembly procedures have not yet been adequately ad-dressed, and their long-term benefits have not been well quantified. Moreover, current methods for the evaluation of nonlinear seismic response in structural engineering are time-consuming: the calculation of nonlinear seismic structural response for buildings equipped with MYDs could take hours using nonlinear time history (NLTH) analysis in finite element modelling (FEM) software. Therefore, there is a need for faster solutions without a decrease in structural response prediction accuracy, which can also consider the repairability, life cycle environmental and economic as-sessment for such systems. Another significant issue is that the Architecture, Engineering and Con-struction (AEC) industry is responsible for around 40% of global CO2 emissions: up to 11% of it comes from embodied carbon - emissions related to production, manufacturing, maintenance, and end of life disposal of building materials. Consideration of embodied carbon adds another im-portant design criteria to structural design making the task of finding optimized solutions even harder. Since current design approach leaves a lot of sustainable and cheaper structural solutions simply undiscovered, there is an urgent need for the modernization of the design workflow. This thesis explores the potential of data-driven methods in enhancing the sustainability of earth-quake-resistant structures, particularly those equipped with a new type of MYDs. Experimental re-sults obtained from shaking table testing have informed the correct modeling of MYDs in the finite element modeling (FEM) software. A case study has demonstrated that buildings equipped with new hysteretic MYDs offer significant advantages over conventional structures in terms of Life Cycle Cost (45% reduction) and embodied CO2 (25% reduction for life-cycle stages A-C). The re-sults proved the hypothesis that the introduction of these MYDs into the building can yield to more sustainable structures in seismic areas. Machine Learning (ML)-based surrogate models have been trained to approximate the results of the NLTH analysis. The surrogate models have been devel-oped taking into account practical needs of structural engineers executing nonlinear seismic analy-sis: these models have been integrated into a building optimization tool developed in this PhD the-sis project. The tool allows engineers to quickly iterate on different design scenarios for structures that require nonlinear seismic analysis. Thanks to the surrogate models, the generation and design of all possible structural options for a given inputs took seconds instead of days needed for FEM approach. Empirical case studies showed that the utilization of this tool facilitates the discovery of structures that are not only up to 30% more sustainable but also up to 25% more cost-effective when compared with structural configurations found using conventional design methodologies employed by industry practitioners and academic experts.

Dopo molti anni di ricerca e sviluppo, i componenti e sistemi dissipativi come gli smorzatori metallici istereici (MYD) sono ancora raramente implementati nella pratica costruttiva comune. Ciò è dovuto principalmente alla mancanza di esperienza acquisita dagli edifici con componenti dissipativi, alle procedure di riparazione e riassemblaggio che non sono state ancora adeguatamente affrontate e ai loro benefici a lungo termine che non sono stati ben quantificati. Inoltre, i metodi attuali per la valutazione della risposta sismica non lineare nell'ingegneria strutturale richiedono molto tempo: il calcolo della risposta strutturale sismica non lineare per edifici dotati di MYD potrebbe richiedere ore utilizzando l'analisi storica non lineare del tempo (NLTH) nel software di modellazione ad elementi finiti (FEM). Pertanto, c'è bisogno di soluzioni più veloci senza una diminuzione dell'accuratezza della previsione della risposta strutturale, che possano anche considerare la riparabilità, la valutazione ambientale ed economica del ciclo di vita per tali sistemi. Un altro problema significativo è che il settore dell'Architettura, Ingegneria e Costruzione (AEC) è responsabile di circa il 40% delle emissioni globali di CO2: fino all'11% di esse proviene dal carbonio incorporato, ovvero le emissioni legate alla produzione, fabbricazione, manutenzione e smaltimento finale dei materiali da costruzione. La considerazione del carbonio incorporato aggiunge un altro importante criterio di progettazione al design strutturale, rendendo ancora più difficile il compito di trovare soluzioni ottimizzate. Poiché l'approccio di progettazione attuale lascia semplicemente inesplorate molte soluzioni strutturali più sostenibili ed economiche, c'è un urgente bisogno di modernizzare il flusso di lavoro di progettazione. Questa tesi esplora il potenziale dei metodi basati sui dati per migliorare la sostenibilità delle strutture resistenti ai terremoti, in particolare quelle dotate di un nuovo tipo di MYD. I risultati sperimentali ottenuti dai test su tavola vibrante hanno informato la corretta modellazione dei MYD nel software di modellazione ad elementi finiti (FEM). Un caso studio ha dimostrato che gli edifici dotati di nuovi MYD istereici offrono vantaggi significativi rispetto alle strutture convenzionali in termini di Costo del Ciclo di Vita (riduzione del 45%) e CO2 incorporato (riduzione del 25% per le fasi del ciclo di vita A-C). I risultati hanno confermato l'ipotesi che l'introduzione di questi MYD negli edifici possa portare a strutture più sostenibili nelle aree sismiche. Sono stati addestrati modelli surrogati basati sull'Apprendimento Automatico (ML) per approssimare i risultati dell'analisi NLTH. I modelli surrogati sono stati sviluppati tenendo conto delle esigenze pratiche degli ingegneri strutturali che eseguono l'analisi sismica non lineare: questi modelli sono stati integrati in uno strumento di ottimizzazione degli edifici sviluppato in questo progetto di dottorato di ricerca. Lo strumento consente agli ingegneri di iterare rapidamente su diversi scenari di progettazione per strutture che richiedono un'analisi sismica non lineare. Grazie ai modelli surrogati, la generazione e la progettazione di tutte le possibili opzioni strutturali per determinati input ha richiesto secondi invece dei giorni necessari per l'approccio FEM. Studi di casi empirici hanno dimostrato che l'utilizzo di questo strumento facilita la scoperta di strutture non solo fino al 30% più sostenibili, ma anche fino al 25% più convenienti in termini di costi rispetto alle configurazioni strutturali trovate utilizzando le metodologie di progettazione convenzionali impiegate dai professionisti del settore e dagli esperti accademici.