Cost optimisation of glued laminated timber roof structures using genetic algorithms

Abstract

Las estructuras de cubierta formadas por cerchas y correas de madera laminada encolada, así como por espigas y placas metálicas utilizadas como uniones mecánicas, se emplean ampliamente, entre otros, en entornos agroindustriales que requieren grandes superficies abiertas. En este trabajo se presenta la optimización enbase a coste de este tipo de estructuras de cubierta mediante el uso de modelos de algoritmos genéticos. Se llevaron a cabo dos fases de optimización: en primer lugar, en dos dimensiones para una sola cercha y, a continuación, para toda una estructura de cubierta en tres dimensiones. Ambos modelos siguieron un enfoque discreto, es decir, la optimización de la sección transversal estaba limitada por las características de los tableros de madera laminada encolada disponibles en el mercado, un aspecto aún no incluido en la bibliografía. Por lo tanto, los modelos permitieron estimar la influencia del grosor del laminado en la optimización, pero también comparar con la variación continua de la sección transversal encontrada en la bibliografía. Además, la optimización tuvo en cuenta una serie de configuraciones de cerchas, número de juntas y separación entre cerchas y correas. Los algoritmos genéticos se manifestaron como una herramienta de optimización eficaz para las estructuras de vigas laminadas de cubierta en función del espesor del laminado. Entre los resultados obtenidos, las soluciones más rentables fueron las compuestas por el menor número de uniones en las cerchas y el menor espesor de laminado de las estudiadas. Además, también se determinaron las separaciones óptimas entre cerchas y correas. Por último, también se propuso un método simplificado de predimensionamiento óptimo.

Roof structures comprising of heavy timber trusses and purlins made of glued laminated timber, as well as dowels and metal plates used as mechanical joints, are widely employed, among others, in agro-industrial settings that require large open areas. This paper presents the economic optimisation of such roof structures through the use genetic algorithm models. Two phases of optimisation were carried out: firstly, in two dimensions for a single truss and, then, an entire roof structure in three dimensions. Both models followed a discrete approach, i.e. the optimisation of the cross-section was limited by the characteristics of the commercially-available glulam timber boards, an aspect not yet included in the literature. Therefore, the models allowed the influence of the laminate thickness in the optimisation to be estimated, but also allow comparisons with the continuous cross-section variation found in the literature. Furthermore, the optimisation took into account a range of configurations of trusses, number of joints and separation between trusses and purlins. The genetic algorithms were shown as an efficient optimisation tool for roof glulam structures as a function of the laminate thickness. Among the results obtained, the most cost-effective solutions were those comprised of the fewer number of joints in the trusses and the lowest laminate thickness of those studied. Moreover, the optimal separations between trusses and purlins were also determined. Finally, a simplified method of optimum pre-dimensioning was also proposed.