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Optimisation automatisée d'enceintes de fouilles

Lors de la conception du soutènement d'enceintes de fouilles, nous définissons un grand nombre de paramètres de telle sorte que la stabilité et l'aptitude au service soient garanties à tout moment.

Par ailleurs, notre objectif est de planifier pour nos donneurs d’ordre des enceintes de fouilles optimisées en termes de temps et de coûts de construction.

Le choix judicieux des éléments de construction et de leur agencement permet d’économiser beaucoup de temps et d’argent lors de l’exécution. Par exemple, si les charges à reprendre par un rang d'ancrage peuvent être réduites, le nombre d'ancrages nécessaires pourra être réduit, ce qui a bien entendu un impact positif sur le coût de la construction. Si le nombre d'ancrages d’un étaiement peut être réduit, cela signifie non seulement des économies de coûts mais aussi une réduction du temps de construction.

Nous utilisons pour ce faire des algorithmes d’optimisation mathématiques pour la recherche automatisée du coût optimal pilotant un logiciel du calcul du soutènement de paroi. Nous créons une fonc­tion de coût propre à chaque projet qui estime les coûts par mètre linéaire d’enceinte de fouilles. Ces coûts comprennent, entre autres facteurs, les coûts des matériaux et de fabrication des différents composants de la construction.

En lire plus sur ce sujet ici.

Nous utilisons l’optimisation automatisée d’enceintes de fouilles dans nos projets courants et la proposons également comme prestation individuelle. La base de cette prestation est généralement une coupe de système (avant optimisation) d’enceinte de fouilles.

Contactez simplement: laurent[punkt]pitteloud [ät] gruner[punkt]ch ou joerg[punkt]meier [ät] gruner[punkt]ch


Illustration: Impact de l’étaiement inférieur sur les grosseurs de coupe et les forces d’ancrage - un choix et une formation judicieuse de l’enceinte de fouilles peuvent représenter de grandes économies.

 


Illustration: Coupe de système schématique des combinaisons analysées par l’algorithme d’optimisation

 


Illustration: Nous utilisons une multitude d’algorithmes d’optimisation. L’optimisation par essaims particulaires (OEP) en est un: une OEP sur une fonction de coût F avec deux grandeurs de commande (X1 et X2).

 


Illustration: Déroulement d’une optimisation par essaims particulaires (dans le diagramme ci-dessous: Coûts selon l’état d’avancement de l’optimisation)