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InformatikerInnen entwickeln ein Designwerkzeug, das den Einsatz kosteneffizienter Technologie für gebogene Glasscheiben ermöglicht. Das Werkzeug basiert auf einem tiefen neuronalen Netzwerk und ermöglicht die freie Gestaltung von ansprechenden Glasfassaden.
Gebogene Glasfassaden können atemberaubend schön sein, aber traditionelle Bauweisen sind extrem teuer. Scheiben werden in der Regel durch „Heißbiegen“ hergestellt, bei dem Glas erhitzt und mit Hilfe einer Form oder speziellen Maschinen geformt wird. Das ist ein energieintensives Verfahren, bei dem überschüssiger Abfall in Form von einzelnen Formen anfällt. Kaltgebogenes Glas ist eine billigere Alternative, bei der flache Glasscheiben gebogen und direkt auf der Baustelle an Rahmen befestigt werden. Angesichts der Zerbrechlichkeit des Materials ist es jedoch äußerst schwierig, eine Form zu finden, die sowohl ästhetisch ansprechend als auch herstellbar ist. Mit einem interaktiven, datenunterstützten Designwerkzeug können ArchitektInnen nun genau dies tun.
Die von einem Team von WissenschaftlerInnen des IST Austria, der TU Wien, der UJRC und der KAUST entwickelte Software ermöglicht es den BenutzerInnen, das Fassadendesign interaktiv zu manipulieren und sofortige Rückmeldung über die Herstellbarkeit und Ästhetik der Verkleidung zu erhalten—ein sehr bequemer Weg, um die verschiedenen Realisierungen des Designs zu erforschen. Die Software basiert auf einem tiefen neuronalen Netzwerk, das mit speziellen physikalischen Simulationen trainiert wurde, um die Formen und die Herstellbarkeit von Glasscheiben vorherzusagen. Sie ermöglicht den BenutzerInnen nicht nur die interaktive Anpassung eines Entwurfs, sondern auch die automatische Optimierung eines gegebenen Designs und lässt sich leicht in den üblichen Arbeitsablauf eines Architekturbüros integrieren. Die Software und Forschungsergebnisse wurden auf der SIGGRAPH Asia 2020 vorgestellt.
Heißgebogenes und kaltgebogenes Glas
Heiß gebogenes Glas ist seit dem 19. Jahrhundert in Gebrauch, obwohl es erst in den 1990er Jahren allgemein verfügbar wurde. Dennoch ist das Verfahren nach wie vor unerschwinglich teuer und die Logistik für den Transport von gebogenem Glas ist besonders kompliziert. Eine Alternative, kaltgebogenes Glas, wurde vor etwa zehn Jahren entwickelt. Es war billig in der Herstellung, leichter zu transportieren, und die geometrische und visuelle Qualität waren besser als warm gebogenes Glas. Die Technik erlaubte es den ArchitektInnen auch, spezielle Glasarten zu verwenden und die Verformungsspannung der Paneele genau abzuschätzen.
Das Problem war nur, dass das Design kaltgebogener Glasfassaden ein enormes rechnerisches Problem darstellt. Ruslan Guseinov, Postdoc am IST Austria und Co-Erstautor der vorgestellten Publikation, erläutert: „Es ist zwar möglich zu berechnen, wann ein einzelnes Paneel bricht, oder eine Sicherheitsmarge für zusätzliche Lasten zu simulieren, aber die gesamte Fassade, die oft Tausende von Paneelen umfasst, ist einfach zu komplex für herkömmliche Designerwerkzeuge.“ Außerdem würde die Verwendung eines Computers mit traditionellen Berechnungsmethoden zur Ermittlung von Spannungen und Verformungen für jede Designänderung zu lange dauern, um brauchbar zu sein.
Ermöglichung einer neuen Technologie
Daher war es das Ziel des Teams, eine Software zu entwickeln, die es auch Laien ermöglicht, eine Glasoberfläche interaktiv zu bearbeiten und gleichzeitig Echtzeitinformationen über die gebogene Form und die damit verbundenen Spannungen für jedes einzelne Paneel zu erhalten. Die WissenschaftlerInnen entschieden sich für einen datengesteuerten Ansatz: Das Team führte mehr als eine Million Simulationen durch, um eine Datenbank möglicher gebogener Glasformen aufzubauen, die in einem in der Architektur üblichen CAD-Format (Computer-Aided Design) dargestellt wurden. Dann wurde ein tiefes neuronales Netz auf Basis dieser Daten trainiert. Dieses Netzwerk prognostiziert präzise eine oder zwei mögliche Glasformen für einen gegebenen viereckigen Begrenzungsrahmen. Diese gefundenen Designs können dann in einer von ArchitektInnen entworfenen Fassade verwendet werden.
Dass dieses Netzwerk mehrere Formen vorhersagt, ist „einer der überraschendsten Aspekte des tiefen neuronalen Netzwerks“, fügt Konstantinos Gavriil, Co-Erstautor und Forscher an der TU Wien, hinzu. „Wir wussten, dass ein bestimmter Rahmen das Paneel nicht eindeutig definiert, aber wir hatten nicht erwartet, dass das Netzwerk in der Lage sein würde, mehrere Lösungen zu finden, obwohl es noch nie zwei alternative Felder für einen einzigen Rahmen gesehen hatte.“ Aus der Menge der Lösungen wählt das Programm die Scheibengeometrie aus, die am besten zur Fassadengestaltung passt, wobei Eigenschaften wie die Glätte der Rahmen und Reflexionen berücksichtigt werden.
Die BenutzerInnen können danach ihr Modell anpassen, um die Belastung zu reduzieren und das Gesamterscheinungsbild zu verändern. Sollte sich dies als zu schwierig erweisen, kann der Entwurf jederzeit automatisch optimiert werden, was eine „Best Fit“-Lösung ergibt, welche die Anzahl der nicht realisierbaren Paneele erheblich reduziert. Am Ende können entweder alle Glaspaneele sicher durch Kaltbiegen konstruiert werden, oder die BenutzerInnen können sich dafür entscheiden, einige von ihnen durch Heißbiegen zu produzieren. Sobald die AnwenderInnen mit dem Design zufrieden sind, exportiert das Programm die für die Konstruktion der Fassade erforderlichen Formen und Rahmengeometrien.
Präzesion und Effizienz
Um die Genauigkeit der Simulationen zu testen, fertigte das ForscherInnenteam Rahmen und Glasplatten an, die unter extrem hoher Belastung standen. Im Extremfall beobachteten sie eine minimale Abweichung von den vorhergesagten Formen von weniger als einer Paneeldicke, und alle Glaspaneele waren wie erwartet herstellbar. Das Team verifizierte ferner, dass das datengesteuerte Modell die Ergebnisse der Simulationen getreu und effizient reproduziert.
„Wir glauben, dass wir ein neuartiges, praktisches System geschaffen haben, das geometrisches und fertigungsgerechtes Design miteinander verbindet und es den DesignerInnen ermöglicht, effizient ein Gleichgewicht zwischen wirtschaftlichen, ästhetischen und technischen Kriterien zu finden“, schließt Bernd Bickel, Professor am IST Austria. In Zukunft könnte das Programm um zusätzliche Funktionen für praktisches architektonisches Design erweitert oder zur Erforschung verschiedener Materialien und komplexerer mechanischer Modelle eingesetzt werden.
K. Gavriil, R. Guseinov, J. Pérez, D. Pellis, P. Henderson, F. Rist, H. Pottmann, B. Bickel. 2020. Computational Design of Cold Bent Glass Façades. ACM Transactions on Graphics. DOI: https://doi.org/10.1145/3414685.3417843
https://ist.ac.at/de/news/bend-dont-break/
glass facade
Ruslan Guseinov / IST Austria
IST Austria
Criteria of this press release:
Journalists, all interested persons
Information technology
transregional, national
Research results
German
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