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1 - CONTEXTE

2 - MAQUETTE NUMÉRIQUE POUR L’INTEROPÉRABILITÉ

3 - OPTIMISATION MULTICRITÈRE POUR LA CONCEPTION EXPERTE

4 - PERSPECTIVES ET ÉVOLUTIONS

Article de référence | Réf : C3206 v1

Optimisation multicritère pour la conception experte
BIM et conception intégrée - Interopérabilité et optimisation de la performance environnementale

Auteur(s) : Emmanuel BOZONNET, Cécile JOLAS, Jérôme LE DREAU

Date de publication : 10 nov. 2018

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RÉSUMÉ

La conception d’un bâtiment passe par de nombreuses étapes dans un déroulement séquentiel qui se trouve remis en question par le concept de BIM (Building Information Modeling). Au-delà d’une fiabilisation et accélération des échanges de données standardisées autour du BIM, cet article aborde les enjeux en terme de conception intégrée. L’intégration des outils permet d’aborder la problématique de conception sous un angle réellement multi-métiers, multicritère, ainsi que la variation automatique des paramètres pour des ensembles de solutions optimisées. Les principaux outils existants sont présentés ici, mais leur intégration pour la production de bâtiment requiert encore des évolutions.

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Auteur(s)

  • Emmanuel BOZONNET : Maître de conférences - LaSIE UMR CNRS 7356 – Université de la Rochelle (France)

  • Cécile JOLAS : Chef de projet – Tipee, Lagord (France)

  • Jérôme LE DREAU : Maître de conférences - LaSIE UMR CNRS 7356 – Université de la Rochelle (France)

INTRODUCTION

Le développement de la maquette numérique de bâtiment répond au besoin de numérisation de la filière bâtiment. La structuration des données s’est accompagnée d’une démarche de standardisation développée depuis le milieu des années 1990 pour aboutir au format normalisé de données autour d’un modèle 3D de bâtiment.

Dans cet article sont abordées l’émergence et les perspectives liées à ces technologies, en particulier pour de nouvelles méthodes de conception dans un contexte d’exigences accrues de performance environnementale et énergétique des bâtiments.

Par exemple la future réglementation des bâtiments neufs sur la performance environnementale introduit l’impact carbone associé. L’expérimentation E+C–, depuis 2016, préfigure cette norme de bâtiment à énergie positive et à faible impact environnemental.

La définition des classes d’objets complexes et des ontologies associées favorise le développement de l’interopérabilité logicielle et, à terme, de l’automatisation et de la fiabilité de la saisie de données dans des logiciels métiers du bâtiment. Cette automatisation autour de la maquette numérique, ou processus BIM (Building Information Modeling), ouvre également des perspectives à plus long terme d’analyse paramétrique ou d’optimisation multicritère et multimétier (ex : coût global, énergie, impact environnemental).

Durant les phases de conception, l’automatisation des procédures peut permettre de tester et d’anticiper les contraintes de réalisation, les interactions entre lots de travaux et avec des niveaux plus élevés de détails que dans la démarche traditionnelle. Ajoutée à la capitalisation et à la fiabilisation des saisies de données, ces méthodes en développement autour du BIM doivent permettre de concevoir des bâtiments performants énergétiquement dans les meilleurs compromis de coût.

L’échange centralisé des données fait progressivement évoluer l’organisation des phases, depuis l’esquisse jusqu’au projet finalisé, puis du chantier à la réception et à l’exploitation de l’ouvrage.

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v1-c3206


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3. Optimisation multicritère pour la conception experte

3.1 Algorithmes d’optimisation – Objectifs et processus

HAUT DE PAGE

3.1.1 L’analyse paramétrique – Un nouvel outil expert pour l’aide à la conception

De nombreux auteurs décrivent des méthodes de conception dite « optimales », pour souligner les gains relatifs à des conceptions traditionnellement moins performantes.

C’est le cas de méthodes qui apportent un degré d’expertise supplémentaire. Cette expertise peut être le résultat et la capitalisation d’analyses et de retours d’expérience, mais aussi de la mise en œuvre de méthodes spécifiques d’analyse de données sur des opérations existantes (réseaux de neurones, régressions, logique floue, etc.).

De même, les méthodes de conception intégrée vue précédemment sont dans ce sens « optimales ». Avec son expertise, un professionnel peut orienter des solutions adéquates et tester rapidement de nouvelles tendances par le croisement de combinaisons de paramètres et de critères dans ce type d’outil multi-métiers.

Une première approche de « l’optimisation manuelle » est alors de tester de nombreuses solutions par une stratégie dite « trial and error ». Les outils de simulation d’énergétique du bâtiment intègrent de plus en plus des outils de variation paramétrique pour ne simuler, non plus un design unique issu de la maquette numérique, mais un grand ensemble de solutions en se fixant des paramètres variables géométriques ou physiques.

Par exemple, l’outil Parametric Analysis Tool pour EnergyPlus (figure 16) permet de mener des analyses paramétriques sur l’ensemble des données d’entrée de la simulation, mais aussi des outils spécifiques d’analyse et des méthodes d’algorithmes complets d’optimisation (comme décrits dans la suite de ce chapitre).

HAUT DE PAGE

3.1.2 Enjeux du BIM pour des paramètres mieux maîtrisés

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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - LÖHNERT (G.), DALKOWSKI (A.), SUTTER (W.) -   Integrated Design Process – a Guideline for Sustainable and Solar-Optimised Building Design,  -  International Energy Agency (IEA) – Task 23, Berlin, Germany (2003). http://task23.iea-shc.org/data/sites/1/publications/IDPGuide_internal.pdf.

  • (2) - HANDLER (A.B.) -   Systems approach to architecture,  -  American Elsevier Pub. Co. (1970).

  • (3) - CHARDON (S.), BRANGEON (B.), BOZONNET (E.), INARD (C.) -   Construction cost and energy performance of single family houses : From integrated design to automated optimization,  -  Autom. Constr. 70 1-13 (2016). http://doi:10.1016/j.autcon.2016.06.011.

  • (4) - BEETZ (J.), VAN LEEUWEN (J.), DE VRIES (B.) -   IfcOWL : A case of transforming EXPRESS schemas into ontologies,  -  AI EDAM. 23 89-101 (2009). http://doi:10.1017/S0890060409000122.

  • (5) - SCHEVERS (H.), DROGEMULLER (R.) -   Converting the Industry Foundation Classes to the Web Ontology Language,  -  in : 2005 First Int. Conf. Semant. Knowl. Grid, pp. 73-73 (2005). http://doi:10.1109/SKG.2005.59.

  • ...

1 Sites Internet

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