Rev Metal19 - Fachadas metálicas de alto desempeño

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Fachadas metálicas de alto desempeño:

tecnologías computacionales para su diseño Por Arq. Rodrigo Velasco

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La aplicación de la computación en el diseño arquitectónico ha adquirido mayor flexibilidad y relevancia. Hoy, a través de programaciones específicas, es posible analizar, simular y optimizar configuraciones virtuales. Detalles del proceso y la fabricación.

En este contexto, como diseño computacional se entiende la interrelación ordenada de datos –variables externas y parámetros de diseño–, para obtener como resultado la configuración de un modelo de alto desempeño.

Por ejemplo, la parametrización de una fachada convencional con una única ventana se podría determinar definiendo las dimensiones de un muro –parámetro fijo–, el material del mismo –parámetro variable–, la posición relativa de la apertura dada por la definición de la posición

de su centro en el muro –parámetro variable–, las dimensiones de la apertura –largo y ancho como parámetros variables restringidos por las dimensiones del muro y su posición relativa– y la transparencia del recubrimiento de la apertura –parámetro variable–.

Parámetros fijos y variables Parámetro variable: Posición Parámetro fijo: Dimensiones base

Parámetro variable: Tamaño

En el diseño de fachadas, la organización de información medioambiental –incidencia solar, temperatura, visibilidad, impacto del viento– y de diseño –forma, tamaño, profundidad, apertura, materiales, entre otros–, permite determinar las posibles configuraciones de la envolvente y sus prestaciones. Este trabajo implica, principalmente, cuatro procesos computacionales interrelacionados: parametrización, simulación, optimización y fabricación.

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Parámetro variable: Transparencia

Parametrización El primer paso en cualquier aplicación de diseño computacional consiste en estructurar los datos –parámetros fijos y variables– que se han de considerar en el proceso de diseño.

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Parámetro variable: Materialidad

Fotos y esquemas: cortesía Frontis3D

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o que comenzó hace 25 años con la adopción casi estándar de herramientas de dibujo asistido por computador (CAD), evolucionó, en la última década, hacia el uso generalizado del diseño computacional para procesos de simulación, incluyendo aspectos de lógica y predicción.

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Simulación

3. Acústicas: siguiendo la misma lógica, pero entendiendo las trayectorias de rayos no como lumínicas sino como de sonido, es posible obtener resultados a partir del estudio de reflexiones y refracciones causadas por objetos y paredes de acuerdo con su geometría y propiedades de la superficie.

Este proceso implica imitar condiciones reales mediante la ejecución de procedimientos equivalentes dentro de un entorno virtual. En simulaciones lumínicas, por ejemplo, se involucran algoritmos que usan reglas relativas a la transmisión, la reflexión y la refracción de la luz con respecto al medioambiente descrito (climático y espacial). Esto evita la construcción de modelos físicos para llevar a cabo pruebas.

Para simulaciones relacionadas con el desempeño funcional del edificio, actualmente la industria cuenta con distintas tecnologías para estudiar factores ambientales, estructurales y de uso, entre otros.

Este análisis hace especial énfasis en los aspectos ambientales por su relevancia en la predicción de las condiciones de confort de los usuarios. La fachada, por supuesto, desempeña un rol fundamental aquí.

Simulaciones ambientales

2. Térmicas: el siguiente paso implica el uso de los datos de iluminación solar incidente –que se transforma en calor– para simular la forma en que el calor se mueve a través del aire dentro de un espacio. Esto se consigue teniendo en cuenta, además, las temperaturas medias del aire, el comportamiento térmico de los objetos en el espacio estudiado (determinando su masa y densidad), las direcciones del viento y las aperturas.

Si bien existen varios tipos de simulaciones ambientales, son tres los que se utilizan comúnmente en arquitectura y para los que ya existen herramientas de diseño desarrolladas: • De tipo lumínico • De tipo térmico • De tipo acústico

Este proceso se basa, normalmente, en el uso de Computational Fluid Dynamics (CFD) donde se entiende el aire como un fluido a partir de componentes discretos para, de esa manera, encontrar los efectos térmicos en un espacio a lo largo de un tiempo determinado.

1. Lumínicas: habiendo definido una configuración geométrica en tres dimensiones e incorporado información sobre los índices de reflexión y refracción de las superficies, se requiere conocer la dirección y magnitud de los rayos de luz emitidos por diferentes fuentes para predecir la iluminancia real disponible en puntos discretos definidos dentro del espacio original.

Por lo general, estos procesos utilizan algoritmos basados en trayectorias de rayos –Radiosity y Ray-tracing–, donde probablemente la herramienta de software más utilizada es Radiance. Este paquete internacionalmente validado, pero no particularmente amigable para el usuario (controlado por medio de scripts), se usa en motores de renderizado.

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Las simulaciones de este tipo, por lo general, también tienen en cuenta las fuentes artificiales de intercambio de calor y se utilizan para determinar los requerimientos de energía de los sistemas HVAC.

Optimización Un siguiente paso basado en el uso de procesos computacionales implica simular el comportamiendo de cada una de las diferentes posibilidades de configuración de diseño –cambiando los valores de cada parámetro empleado– para encontrar aquellas con mejor desempeño.

En términos generales, una optimización matemática consiste en seleccionar el mejor elemento de un grupo (elegido numéricamente por tener el valor máximo para las características positivas o el mínimo para una donde los valores óptimos son negativos) siguiendo una función que define esos valores.

En el nivel más básico, para encontrar la mejor solución dentro de un grupo se puede simplemente analizar cada uno de los elementos (utilizando simulaciones u otras funciones particulares) y ordenar los resultados de acuerdo con los valores producidos. Este proceso se conoce también como Fuerza Bruta –método Determinístico–, y aunque puede ser fácil de implementar es inviable cuando se trata de resolver problemas complejos, en los que hay un gran número de elementos por analizar o formas de evaluación de los mismos.

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Cuando el escenario es complejo, se hace necesario el uso de estrategias para simplificar el problema y obtener una solución aproximada sin necesidad de evaluar todo el espacio de búsqueda. Esto se consigue mediante procedimientos predefinidos o incluyendo aspectos de aleatoriedad (deterministas o no deterministas). Desde un punto de vista estadístico, los resultados deben ser aceptables, de manera que la velocidad ganada no tenga consecuencias relevantes en términos de exactitud.

los mejores resultados. La siguiente etapa implica una nueva búsqueda al azar, donde las soluciones mejor evaluadas son “hibridizadas” con sus equivalentes de la búsqueda anterior, produciendo entonces una nueva generación de soluciones. El proceso se repite a través de todo el espacio de búsqueda hasta llegar a un resultado aceptable, o cuando se alcanzan las limitaciones de tiempo.

Algoritmos Genéticos GA

Este algoritmo implementa una búsqueda mediante la evaluación de una solución dada (aleatoriamente) y sus vecinas (soluciones con valores paramétricos cercanos) para seleccionar una nueva posición de acuerdo con los resultados de la evaluación (mejores resultados de la simulación), pero aceptando una pequeña y decreciente cantidad de soluciones deficientes para así explorar el espacio de búsqueda evitando quedar atrapado en mínimos locales.

Imitan el proceso de la evolución natural de una manera simplificada y dentro de entornos artificiales, incorporando de diferentes maneras análogas procedimientos de herencia, selección natural e hibridización dada por entrecruzamiento.

Los requisitos básicos para estos algoritmos son dos: una representación de la definición genética del dominio de la solución –que normalmente serían los valores dados a cada parámetro– y una función de aptitud biológica (fitness) para evaluarlas.

El proceso iterativo implica una primera etapa de generación, seleccionando al azar un grupo de soluciones (dando valores aleatorios a cada parámetro que las define), para luego evaluarlas en términos de aptitud biológica (basándose en los resultados de la simulación), y así elegir

Algoritmos de Enfriamiento Simulado (Simulated Annealing SA)

Algoritmos de Enjambre (Particle Swarm Optimization PSO) Este método toma el movimiento enjambre (bandadas de pájaros o bancos de peces) para explorar un espacio de búsqueda hacia una solución óptima. En la implementación del algoritmo, el movimiento en el espacio de búsqueda se da por las variaciones en los parámetros que definen las soluciones adoptadas (aquí entendidos

optimización

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como partículas), siendo que el movimiento dentro del espacio de búsqueda se guía en cada iteración hacia la posición de las partículas que han obtenido los mejores resultados después de una evaluación de desempeño (de nuevo, por lo general realizado por procedimientos de simulación) y repetido de manera iterativa hasta alcanzar una posición óptima, o al menos una que se considere cerca de ese objetivo.

Fabricación Tal como se evidenció, los procesos de fabricación apoyados en el uso de computación permiten llevar a la realidad física las configuraciones de diseño desarrolladas en la realidad virtual. Este trabajo de manufactura genéricamente denominado CNC (Control Numérico Computacional) implica el traslado de datos numéricos (dimensiones espaciales) para controlar máquinas que procesan materiales mediante corte, troquelado, punzonado y/o taladrado, entre otros.

Existen también técnicas de fabricación basadas en la adición de capas de material para llegar a producir un volumen tridimensional a partir de información digital. No obstante, los métodos más comunes, y por sus costos los más usados en arquitectura, son los procesos de retiro de material, particularmente los de corte y punzonado.

En el ejemplo, una máquina CNC utiliza elementos de corte –cabeza de rayo láser– encaminada a seguir las trayectorias bidimensionales de los desarrollos de cada una de las piezas que conforman la fachada sobre las láminas del material.

Fachadas metálicas: posibilidades de diseño Las tecnologías expuestas pueden ilustrarse a partir de estos ejemplos, que corresponden a dos posibilidades de aplicación desarrolladas por Frontis3D, compañía especializada en el diseño y producción de sistemas especiales de fachada.

Tridimensionales optimizadas Estos sistemas de fachada volumétrica incluyen variables de profundidad, apertura y posición relativa, optimizadas mediante algoritmos específicos para responder a los requerimientos de iluminación interna.

El proceso usa datos horarios de un periodo anual referentes a las condiciones existentes en un sitio y la orientación particular de la fachada, para llevar a cabo simulaciones repetitivas en las que se cambian los valores de cada uno de los parámetros variables para llegar a una configuración definitiva que responda a los requerimientos del lugar de manera equilibrada.

En Colombia, el desarrollo de estos sistemas es una realidad. El país hoy cuenta con profesionales con conocimientos suficientes para implementar estos procesos de diseño e interpretar adecuadamente los resultados arrojados por las herramientas que se encuentran disponibles en el mercado.

Dinámicas Son aquellas que tienen la posibilidad de cambiar su configuración física o visual dentro de un determinado ambiente, adaptánsose en cada momento a las condiciones externas y también a los requerimientos internos de un espacio.

Teniendo en cuenta que las condiciones medioambientales externas son por naturaleza cambiantes, este tipo de fachadas tiene importantes ventajas frente a las tridimensionales, donde las optimizaciones requieren concesiones entre diferentes situaciones de desempeño para llegar a resultados equilibrados. No obstante, la mayor complejidad del sistema dinámico implica el aumento de costos para su desarrollo, producción y mantenimiento.

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Ejemplo de esta tecnología es el sistema adaptable basado en paneles planos con dos grados de libertad en el movimiento.

Este sistema de parasol dinámico utiliza paneles planos con dos caras, una reflectiva y otra absorvente (fotovoltaica), de tal manera que mediante el uso de servomotores la fachada puede dar respuesta a los requerimientos internos de acuerdo con las condiciones externas existentes.

Así pues, cuando sea requerida iluminación en un área particular del espacio interior, los paneles se alinearán con su cara reflectiva para direccionar los rayos solares. De igual forma, si lo que se busca es menos luz, los paneles se alinearán perpendicularmente a los rayos del sol para absorber la radiación directa y convertirla en energía.

Simulaciones con pruebas a nivel de prototipo han demostrado una reducción de temperaturas internas de hasta 15 ºC.

FUENTES 1. Velasco, R. y Viasus, J. (2013) Customizable volumetric high performance brise-soleil system based on the use of planar faces, SIGraDi 2013 [Proceedings of the 17th Conference of the Iberoamerican Society of Digital Graphics - ISBN: 978-956-7051-86-1] Chile - Valparaíso 20 - 22 November 2013, pp. 328 - 332 2. Velasco, R. (2014), A responsive sunshading system based on the use rotating plates with two degrees of freedom. A ser publicado en EIA.14 Conference proceedings.

Arq. Rodrigo Velasco Arq., M.Eng en Diseño Computacional, con más de diez años de experiencia en el uso de nuevas tecnologías en construcción.

Miembro fundador y gerente de FRONTIS3D©.

Actualmente y de manera paralela a su trabajo en Frontis3D (www.frontis3d.co), es docente investigador en el programa de Arquitectura de la Universidad Piloto de Colombia (CO).

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