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Inhalte

BBSR Research Prototype 2022 – Realisierungswettbewerb

Projektbeschreibung

Projektbeteiligte

Eckdaten

BBSR Research Prototype 2022 – Realisierungswettbewerb


Projektnummer
Projektbeginn
08.2021
Projektende
12.2021
Projektstatus
abgeschlossen ohne Bericht

Konzept

Forschungskonzeption

Zu Projektbeginn wurde ein wettbewerblicher Dialog mit offenem Teilnahmewettbewerb durchgeführt. Dabei mussten die Teilnehmenden aufzeigen, wie sich mittels durchgängiger Prozessketten Optimierungspotenziale gegenüber konventionellen Planungs- und Fertigungsmethoden ergeben und wie diese zu kürzeren Projektlaufzeiten beitragen. Hierfür sollte eine Struktur und Konstruktionsmethodik für den Forschungsdemonstrator entwickelt werden, welche sich in wenigen Wochen vorfabrizieren und einfach montieren lässt.

Als Siegerentwurf hat das interdisziplinäre Preisgericht das Verbundforschungsprojekt 3DWoodWind Research Prototype von der Universität Kassel ausgewählt. Das Ergebnis wird während der Fachmesse digitalBAU 2022 in Köln mit einem innovativen Ausstellungskonzept vom BBSR präsentiert und durch Fachvorträge begleitet.

Projektvorstellung

Der 3DWoodWind Research Prototype soll eine neue Generation additiver Technologien im Holzbau aufzeigen: Dreidimensionale robotische Wickelverfahren für materialeffiziente Hohlprofil-Leichtbauteile. Dabei ermöglicht eine KI-gesteuerte Entwurfslogik die intelligente Kombination und Auslegung modular aufgebauter Bauteile zu mehrgeschossigen Strukturen, die durch ihre hohe Leistungsfähigkeit zukünftig Beton- oder Stahlsystemen ersetzen können. Der Entwurf des BBSR Research Prototype Realisierungswettbewerbes basiert auf einer roboterbasierten Bautechnik im Zusammenspiel von Nachhaltigkeit und Tragwerk mit Methoden des maschinellen Lernens. Dazu wurde ein Verbund aus drei Partnern gebildet, welcher die Kompetenzen zu Architektur und Digitaler Fabrikation (Prof. Philipp Eversmann), maschinellem Lernen als Entwurfswerkzeug für Nachhaltigkeit (Prof. Dr.-Ing. Philipp Geyer) und Tragwerksentwurf und materialeffizienter Optimierung (Prof. Dr.-Ing. Julian Lienhard) ideal kombiniert.

Projektstufen

Das Forschungsprojekt ist in fünf Arbeitspakete gegliedert: 

  • Arbeitspaket 1 umfasst die experimentelle Voruntersuchung mit einer digitalen Prozesssimulation und der Herstellung von ersten Prototypen. Über Belastungstest erfolgt die Vordimensionierung des Tragwerks.

  • In Arbeitspaket 2 werden die Prozessparameter aus dem ersten Arbeitspaket aufbereitet und dienen als Trainingsdaten für die KI-Optimierung. Zusätzlich sollen über parametrische Simulationsprozesse synthetische Trainingsdaten erzeugt werden. Hiermit soll ein Empfehlungssystem zur Konfigurations- und Prozessoptimierung trainiert werden.

  • In Arbeitspaket 3 wird die Herstellung der einzelnen Bauteilmodule vorbereitet. Hierzu werden Schalungs- und Verbindungselemente gefertigt.

  • Die Produktion der Boden- und Deckenmodule, der Stützen und der Wand- und Fassadenelemente erfolgt in Arbeitspaket 4.

  • Arbeitspaket 5 umfasst die Messevorbereitungen, den Aufbau des Forschungsdemonstrators und die Ausstellungsdurchführung.

Forschungsleitfragen

  • Wie verändert sich der Gestaltungs- und Entwicklungsprozess durch maschinelles Lernen?

  • Welche neuen architektonischen Qualitäten und Ausdrucksformen ergeben sich durch KI und automatisierte Fertigungsprozesse?

  • Wie können durch Algorithmen verschiedene Faktoren mit unterschiedlichen Zielparametern optimiert werden?

Zwischenergebnisse

Das Forschungsvorhaben 3DWoodWind untersucht additive Auftragsmethoden von Furnierholz-Endlosbändern, um neuartige Leichtbaukonstruktionen zu ermöglichen. Diese dreidimensionalen Wickelprozesse haben ein hohes Innovationspotenzial, da Hohlbauteile aus Furnierholz mit angepassten strukturellen Eigenschaften hergestellt werden können. Hierzu wird die natürliche Faserrichtung des Holzes ausgenutzt und strukturell optimiert, woraus nicht nur hoch performante Bauteile resultieren, sondern gleichzeitig auch äußerst materialeffizient und nachhaltig mit der aktuell immer knapper werdenden Ressource Holz umgegangen wird.

Innerhalb des Forschungsprojekts werden Fragestellungen zu einem geeigneten Materialsystem im Bezug zur automatisierten Prozesstechnik, resultierender Oberflächenqualität, Skalierbarkeit und Bauteilpräzision, möglichen Bauteilformen sowie generellen Möglichkeiten und Grenzen dieser Herstellungstechnik untersucht. Aktuell werden die ersten großmaßstäblichen Prototypen im Forschungslabor für Architektur Produktion gefertigt, einem DFG-Großgerät des Fachgebiets von Prof. Eversmann. Begleitet werden die fertigungstechnischen Aspekte von Fachspezialisten für Furniere, Klebstoffe und Dosiertechnik.

In dem direkt angrenzenden Labor von Prof. Lienhard wird die strukturelle Leistungsfähigkeit der Bauteile im Prüfstand ermittelt, um die bereits über Finite Elemente berechnete Dimensionierung des Tragwerks zu validieren und die mechanischen Kennwerte in der Berechnung zu präzisieren. In weiteren Schritten werden dann über die Materialexperimente das Tragwerk und seine Verbindungstechnik schrittweise auf Materialeffizienz optimiert.

Maschinelles Lernen als nachhaltiges Entwurfswerkzeug

Um ressourceneffizientes Bauen zu unterstützen, entwickelt die Gruppe von Prof. Geyer im Projekt 3DWoodWind eine parametrische digitale Modellierung und KI als Entwurfsassistenz. Diese Methoden bilden ein System, das den Entwurf innovativer Strukturen als Gebäudesystem unterstützt und hilft, besonders effiziente Varianten zu entwickeln. Maschinelles Lernen (ML) dient dazu, das Verhalten der Tragstruktur, aber auch das energetische Verhalten in einem datengestützten Modell abzubilden, das den Entwurfsprozess in Echtzeit unterstützt. Dies ist die Grundlage für ein ML-gestütztes Assistenzsystem, das entsprechend der gewählten Randbedingungen interaktiv Vorschläge liefert, die hinsichtlich der relevanten Faktoren optimiert und effizient sind, zugleich jedoch den Gestaltungswünschen gerecht werden. Dadurch kann diese anspruchsvolle, filigrane und nachhaltige Bautechnik sowie andere Bautechniken für Büro- und Wohngebäude eingesetzt werden.

Veranstaltungen

Fachmesse digitalBAU 2022 – 31. Mai bis 2. Juni 2022

Das Verbundforschungskonsortium präsentiert den Forschungsdemonstrator 3DWoodWind Research Prototype während der Fachmesse digitalBAU 2022 in Köln auf dem Messestand des BBSR. Das BBSR gestaltet während der Fachmesse ein Forenprogramm mit drei Fachvorträgen, moderiert von Johannes Fox, Referatsleiter Referat WB 4.

02.06.2022 – Forum Halle 4

14:00–14:30 Uhr: 3DWoodWind Research Prototype
Prof. Philipp Eversmann, Prof. Dr. Julian Lienhard, Prof. Dr. Philipp Geyer, Universität Kassel und Technische Universität Berlin

14:30–15:00 Uhr: Human in the loop – Wie die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine die digitalen Design- und Fertigungsprozesse transformiert
Prof. Dr. Kathrin Dörfler, TU München

15:00–15:30 Uhr: Autonomes robotergestütztes Bauen
Prof. Dr. Oliver Tessmann, TU Darmstadt

Links

www.digital-bau.com
31.Mai – 2.Juni 2022 in Köln
Stand vom BBSR: Halle H5 2.117
Link zum Messestand

www.uni-kassel.de/fb06
> Institut für Experimentelles und digitales Entwerfen und Konstruieren
> Research > 3DWoodWind
Webseite Forschungsteam 3DWoodWind

Projektbeteiligte
Eckdaten
Schlagworte zum Projekt : Additive Fertigung, robotische Wickelverfahren, Robotik, Vorfertigung, Bautechnik, Holzfurnier, Leichtbau, Holzbau, Materialeffizienz, Forschungsdemonstrator, Prototyp, KI-Algorithmen, Maschinelles Lernen, digitale Fertigungsprozesse, digitale Konstruktionsprinzipien, digitalBAU, Verbundforschung, 3DWoodWind, Universität Kassel