Wyobraź sobie, że możesz przeprojektować przebieg drogi tak, żeby była tańsza w budowie, lepiej dopasowana do terenu i bardziej przyjazna środowisku. Brzmi jak science fiction? A jednak! W mojej pracy magisterskiej postanowiłem sprawdzić, jak nowoczesne narzędzia – w tym program Infraspace – radzą sobie z optymalizacją przebiegu tras drogowych. Efekt? Nawet do 30% oszczędności i kilka zaskakujących wniosków, które mogą zainteresować każdego inżyniera drogownictwa.
Spis treści
Optymalizacja przebiegu trasy drogowej to nie tylko kwestia kosztów, ale też efektywnego wykorzystania terenu i minimalizacji wpływu na środowisko. Wykorzystując możliwości programu Infraspace oraz metody komputerowe wspierane algorytmami optymalizacyjnymi, porównałem różne warianty tras, oceniając je pod kątem kosztów budowy, wpasowania w istniejącą infrastrukturę oraz emisji CO₂. Rezultat? Udało się zredukować koszty inwestycji nawet do 30%, pokazując, że odpowiednio dobrane narzędzia cyfrowe mogą diametralnie zmienić proces projektowania dróg.
Case study: Optymalizacja drogi
W swojej pracy magisterskiej skupiłem się na optymalizacji przebiegu trasy drogowej z wykorzystaniem nowoczesnych narzędzi komputerowych. W pracy omówiłem znaczenie optymalizacji tras drogowych, z naciskiem na przedstawienie możliwości tych technologii w procesie projektowym.
Projekt polegał na wygenerowaniu i zoptymalizowaniu wariantów obwodnicy, zakładając punkt startowy i końcowy. W wyniku optymalizacji w Infraspace, wybrałem 6 opcji, które poddałem analizie oraz porównaniu. Znajdowały się tam warianty których przebieg szkicowałem w początkowej fazie, wariant istniejący obwodnicy, oraz zoptymalizowany wariant obwodnicy.
Zastosowałem m.in. modelowanie 3D, algorytmy optymalizacyjne, sztuczną inteligencję oraz symulacje środowiskowe. Dzięki temu możliwe było uwzględnienie zarówno wymagań technicznych, jak i lokalnych uwarunkowań terenowych, potrzeb społecznych oraz aspektów ekologicznych. Proces planowania trasy przekształcił się z czasochłonnego i intuicyjnego w wieloetapowe, precyzyjne narzędzie wspierające podejmowanie decyzji inżynierskich.
Do realizacji projektu wykorzystałem oprogramowanie Infraspace, Trimble Quantm oraz Rhino z wtyczką Grasshopper, co pozwoliło przeprowadzić kompleksową analizę i optymalizację przebiegu obwodnicy, osiągając oszczędności nawet rzędu 30% względem zaprojektowanego wariantu.
Do Infraspace wgrywałem interesujące mnie istniejące dane GIS w formacie .shp takie jak:
- Budynki
- Strefy ochrony przyrody
- Obszary wód powierzchniowych (jeziora, rzeki)
- Tereny rolnicze
- Obszary leśne
Rhino i Grasshopper w akcji
Zanim mogłem zacząć moją zabawę z optymalizacją, musiałem najpierw “przenieść” istniejący wariant obwodnicy z tradycyjnej, dwuwymiarowej dokumentacji do trójwymiarowego modelu. To kluczowy krok, bo bez precyzyjnej niwelety referencyjnej, żadna optymalizacja nie miałaby sensu.
Do tego zadania wykorzystałem parę potężnych narzędzi: Rhino i jego wtyczkę Grasshopper. Zamiast ręcznego modelowania, postanowiłem pójść na skróty (a raczej, zoptymalizować proces!). We współpracy z firmą PORR stworzyliśmy parametryczny skrypt w Grasshopperze. Dzięki niemu, wystarczyło wczytać kilka kluczowych danych z dokumentacji 2D (takich jak oś drogi czy jej profil podłużny), a program automatycznie odtwarzał niweletę w formie 3D.
Następnie mając naszkicowane lub zaimportowane trasy, przechodziłem do etapu doboru parametrów generowania tras – dobierałem parametry geometryczne oraz dotyczące celu optymalizacji. Z jednego procesu generowania trasy uzyskujemy kilkanaście wariantów z których możemy zapisać interesujące nas warianty i przejść do dalszej ich optymalizacji lub analizy uzyskanych wyników.
Swoje działania w Infraspace, opierałem na 4 powtarzających się głównych procesach:
- Dane wejściowe – dane GIS, warunki geometrii, preferencje własne
- Generowanie tras – parametry optymalizacji
- Optymalizacja – wybór wariantu lub re-ewaluacja najlepszych tras
- Analiza – porównywanie wyników
Optymalizacja drogi w Infraspace
Infraspace to wyspecjalizowane narzędzie oparte na pracy w chmurze, przeznaczone do projektów infrastruktury, w szczególności do planowania, projektowania i optymalizacji dróg, linii kolejowych, linii przesyłowych energii oraz rurociągów. Kluczowym aspektem działania Infraspace jest integracja sztucznej inteligencji z wiedzą i doświadczeniem inżynierów.
Generatywny algorytm Infraspace został zaprojektowany do pracy z różnymi źródłami danych, zapewniając elastyczność i precyzję w optymalizacji i projektowaniu projektów infrastrukturalnych. Wśród typów danych wejściowych, które można wykorzystać, znajdują się:
- Cyfrowe modele terenu (NMT)
- Dane Systemu Informacji Geograficznej (GIS)
- Dane wejściowe specyficzne dla użytkownika
Użytkownicy mogą wprowadzać własne dane dotyczące kosztów, właściwości geometrycznych i innych istotnych szczegółów specyficznych dla projektu.
Co więcej, Infraspace płynnie integruje się z istniejącymi procesami pracy klientów i obsługuje powszechnie stosowane formaty branżowe.
- Dane GIS (dane wektorowe): pliki Shapefiles ESRI, GML i SOSI.
- Wyrównania : LandXML, DXF i TIT/NYL.
- Modele terenu i podłoża skalnego: Można je przesłać w formacie DXF.
- Opcje eksportu : Dane można eksportować w powszechnie używanych formatach, w tym IFC, BCF, Excel, DXF, LandXML i plikach Shapefiles ESRI.
Infraspace pozwala na zaawansowaną wizualizację uzyskanych wyników – są one przejrzyste i łatwe do zrozumienia dla inżynierów, ekspertów GIS i kierowników projektów.
Oprogramowanie Infraspace idealnie wpisuje się w globalne trendy cyfryzacji i automatyzacji w sektorze budownictwa infrastrukturalnego, oferując nowe możliwości optymalizacji tras, ograniczania kosztów oraz minimalizowania wpływu inwestycji na środowisko. Jego wdrożenie na szeroką skalę może przyczynić się do poprawy efektywności procesów planistycznych oraz zwiększenia jakości realizowanych projektów.
Proces optymalizacji trasy – case study w infraspace
Jak wygląda przykładowy proces generowania i optymalizacji tras w Infraspace?
Sprawdź video!
Podsumowanie
Nowoczesne technologie w projektowaniu i optymalizacji tras drogowych – takie jak Infraspace – to dziś prawdziwe „centrum dowodzenia” dla inżynierów. Dzięki nim można szybko wygenerować optymalne przebiegi dróg, biorąc pod uwagę różne kryteria, od kosztów i długości trasy, po wpływ na środowisko i dodatkowo zintegrować wyniki poprzez formaty wymiany danych.
Sekret tkwi w algorytmach opartych na solidnych podstawach matematycznych – od programowania liniowego, przez algorytmy genetyczne, aż po optymalizację wspieraną sztuczną inteligencją. W praktyce oznacza to, że zamiast mozolnego porównywania wariantów „na piechotę”, projektant dostaje gotowe, precyzyjne i dopasowane do warunków rozwiązania, które często wygrywają z tradycyjnymi metodami pod względem czasu, kosztów i jakości.
