Optimisation dans la conception architecturale
Dissaux, Thomas
Promoteur(s) :
Jancart, Sylvie
Date de soutenance : 29-mai-2018/16-jui-2018 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/5026
Détails
Titre : | Optimisation dans la conception architecturale |
Auteur : | Dissaux, Thomas ![]() |
Date de soutenance : | 29-mai-2018/16-jui-2018 |
Promoteur(s) : | Jancart, Sylvie ![]() |
Membre(s) du jury : | Stals, Adeline ![]() Henz, Olivier ![]() Liotta, Salvator |
Langue : | Français |
Nombre de pages : | 98 |
Discipline(s) : | Ingénierie, informatique & technologie > Architecture |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Master en architecture, à finalité spécialisée en art de bâtir et urbanisme |
Faculté : | Mémoires de la Faculté d'Architecture |
Résumé
[fr] Ces dernières années, le développement du paramétrique a pris de l’importance en architecture et avec
lui est apparu un nouvel engouement pour les méthodes d’optimisation. Malgré cela, leurs impacts
restent assez limités dans la profession (Bradner, Iorio, & Davis, 2014). Les méthodes d’optimisation sont
en effet peu transposées aujourd’hui en architecture, hormis pour la structure par les ingénieurs ou pour
des pratiques plus spécialisées comme la disposition de fonctions en architecture industrielle. Ces
pratiques sont par ailleurs généralement réservées aux grands bureaux ayant des moyens financiers
importants, leur permettant de développer en interne, des algorithmes appropriés à chaque projet.
Aujourd’hui, on ne peut parler d’optimisation sans mentionner les algorithmes génétiques. Ils répondent
en effet au souci de quantité d’informations ainsi qu’à la complexité grandissante rencontrée dans le
projet d’architecture (Picon & Razavi, 2011). Cependant, d’autres alternatives existent (Hwang & Masud,
1979).
Ces méthodes hybrides sont encore peu développées en architecture mais sont le sujet d’investigation
d’architectes tels que David Rutten (2011), Thomas Wortmann (2014) ou encore Judyta Cichocka (2015).
Cette contribution présente différentes méthodes d’optimisation et leurs comparaisons à travers une
série d’exemples. Cela permet d’une part d’évaluer la difficulté d’exécution et d’autre part de mettre en
avant les bénéfices à en tirer. Elle met donc en évidence les possibilités d’optimisation autres que les
algorithmes génétiques (Fasoulaki, 2007).
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