[Nouveauté] Le Generative Design dans Revit 2021

Olivier Bayle Olivier Bayle 02/07/2020

8 min de lecture

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    Dans ce billet, nous vous annoncions l’arrivée du « Generative Design » dans la version 2021 et donc je consacre cet article à vous expliquer son fonctionnement avec plus détails.

Nota : pour ceux qui souhaiteraient découvrir les fondements du « Generative Design », je vous conseille la lecture de ce billet issu de notre blog Village BIM.

1- Generative Design les outils :

    Après avoir installé le logiciel Autodesk Revit 2021, vous trouverez deux icones dédiées au « Generative Design » dans l’onglet « Gérer » :

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2- Présentation des exemples :

    L’installation du logiciel Autodesk Revit 2021 intègre quelques exemples afin de découvrir et de se familiariser au fonctionnement de cette technologie.

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    Workspace Layout (Disposition espace de travail) : Cet exemple permet de générer différentes organisations de bureaux à l’intérieur de pièces (exemple : espace de bureau ou une salle de classe). Cette étude permet d’optimiser l’espace avec les objectifs suivants :

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    Three box massing (Volume à trois boites) : ce type d'étude permet de générer trois bâtiments adjacents (des volumes simples) afin d’optimiser la surface au sol tout en minimisant les surfaces de plancher.

Remarque : Le reflexe habituel est d'agrandir la surface au sol (pour augmenter l'espace de location, par exemple) tout en minimisant la surface (pour réduire les coûts de construction).

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    Maximize Window Views (Maximisez vue à l’extérieur) : ce type d'étude permet de trouver les meilleurs emplacements dans une pièce afin d'obtenir les positions de vues optimales vers l'extérieur.

Cette étude permet d’optimiser les objectifs suivants :

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Nota : dans le futur, d’autres exemples seront mis à la disposition des utilisateurs du logiciel Autodesk Revit 2021.

3- Utilisation d’un exemple :

    Pour vous illustrer l’utilisation du « Generative Design » dans Revit 2021, je vais utiliser l’exemple appelé « Workspace Layout (Disposition espace de travail) ».

         3.1- Création des données Revit :

    Dans cet exemple, il faut disposer d’un ensemble de murs, de fenêtres, de portes, d’un bureau témoin (mobilier) ainsi que d’une pièce (au sens Revit du terme) comme illustré ci-dessous :

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Nota : zone rouge = zone d’étude

         3.2- Ouverture du script « Generative Design » :

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         3.3- Paramétrage de l’interface de l’exemple :

         o Optimiser : L’algorithme exécute plusieurs fois la génération d'une conception. Chaque génération évolue et s'améliore en fonction des résultats précédents.

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         o Randomiser : L’algorithme permet d'explorer un large échantillon de solutions possibles. Cette méthode est utile pour explorer rapidement les options de conception lorsque vous ne connaissez pas encore les données à optimiser. Sélectionnez les variables à rendre aléatoires dans des intervalles spécifiés. Vous pouvez également spécifier le nombre de résultats à créer ou utiliser la valeur par défaut de 40.

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         o Produit vectoriel : répartissez uniformément les valeurs au sein des plages. L’algorithme essaye différentes combinaisons de variables.

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         o Comme ceci : Vous êtes proche de votre objectif, mais vous voulez ajuster votre conception. Cet algorithme permet d’explorer les différentes variations d'un résultat choisi et ainsi découvrir comment évoluent de petites modifications apportées aux variables.

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    Plus d’information sur les méthodes ici.

Nota : Chaque méthode requiert la saisie d'informations différentes. Une fois la méthode choisie, la boîte de dialogue « Définir l'étude » est mise à jour et affiche les champs appropriés.

    Dans notre exemple, nous allons utiliser la méthode « Optimiser ».

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    Dans cet exemple, il est possible de faire varier la rotation des bureaux ainsi que la distance entre eux. En décochant une des entrées, vous signifiez que celle-ci n’est plus variable.

    Dans le cadre de notre test, je considère les deux entrées comme variables.

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Nota : cette zone de définition ne s’applique uniquement dans le cas d’utilisation de la méthode « Optimiser ».

    Cette partie permet de spécifier vos attentes en matière de résultats ainsi prioritiser certains objectifs (Réduire / Agrandir) – je vais utiliser le paramétrage ci-dessous :

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    Parmi chaque objectif, vous avez la possibilité de spécifier les bornes inférieures et supérieures afin de « ne garder » qu’une certaine plage de résultats. Dans notre cas, je ne spécifie aucune plage.

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         o Taille de la population : Ce paramètre s'applique uniquement lorsque la méthode d'étude est Optimiser. L'algorithme commence par une population initiale à partir de laquelle la sélection est réalisée. Chaque individu de la population est une solution potentielle au problème de conception. Chaque individu dispose d'un ensemble unique de fonctionnalités qui servent de gênes pour faire évoluer la conception.

           Conseils :

                 + Certains des gènes au moins doivent avoir des valeurs variables.

                + La taille de la population doit être suffisamment grande. En d’autres termes, la taille suffisante dépend du projet, de la quantité de gènes et de la plage de valeurs variables. En règle générale, la taille de la population doit être au moins trois fois supérieure au nombre d'entrées.

                + Si les résultats ne commencent pas à converger vers une réponse, essayez d'augmenter la taille de la population.

         o Génération : Ce paramètre s'applique uniquement lorsque la méthode d'étude est Optimiser. Cet algorithme est une optimisation basée sur la population. Les approches basées sur la population maintiennent et améliorent les solutions à choix multiples, en utilisant souvent des caractéristiques démographiques pour guider la recherche. Chaque phase d'optimisation traitée dans l'algorithme génétique est appelée génération. Lorsque vous définissez la valeur de génération de 40, le processus de sélection, et de mutation se produit 40 fois pour chaque population de 40 conceptions. (Pour en savoir plus, consultez cette page.)

Lorsque vous définissez 40 générations, par exemple, le processus d'optimisation est répété jusqu'à ce qu'une ou plusieurs des conditions suivantes soient remplies :

                 + Le nombre fixe de générations a été atteint.

                 + La condition physique de la solution la plus élevée a atteint un plateau, de sorte que les itérations successives ne produisent plus de meilleurs résultats.

                 + Vous arrêtez manuellement le processus.

         o Valeur de départ : Ce paramètre s'applique lorsque la méthode utilisée est « Optimiser », « Randomiser » ou « Comme ceci ». Cette valeur fournit un point de départ à l'algorithme. Combien de points de départ (valeurs de départ) voulez-vous utiliser pour générer des résultats ?

Voilà les paramètres que j’ai utilisés :

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3.4- Les résultats du « Generative Design » :

    La fenêtre de résultats du « Generative Design » propose une multitude de configurations que je vous propose d’explorer avec moi :

         o Liste d’études : cliquez sur une étude, elle apparait dans l’interface de « Generative Design »

         o Liste de solutions : graphiquement, vous pouvez visualiser les solutions retenues

         o Graphes d’exploration des solutions : cette zone permet d’organiser les résultats afin de comprendre d’un coup d’œil l’évolution des solutions

         o Résultats d’une solution : affiche tous toutes les données ainsi que les résultats d’une solution

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    Il est possible d’afficher les solutions sous deux formes :

         o Vignettes : sous cette forme, il est possible de filtrer les solutions suivant un résultat

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         o Liste de résultats : sous cette forme, il est possible d’organiser chaque colonne suivant les valeurs des résultats (croissant / décroissant)

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    Il est possible d’afficher les graphes de solutions sous deux formes :

         o Graphe 4D : organisez les résultats suivant deux axes (X et Y), taille du point ainsi que sa couleur

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         o Graphe de correspondances : ce graphe permet de suivre les relations entre les différents résultats

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Nota : il y a une corrélation entre la solution sélectionnée dans la liste des solutions et les Graphes d’exploration des solutions (voir ci-dessous) :

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    Très simplement, cette fenêtre affiche la vignette sélectionnée ainsi que les données d’entrée et les résultats.

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3.5- Intégration de la solution à Revit » :

    Une fois qu’une solution est choisie parmi l’ensemble proposé, cliquez sur le bouton « Créer des éléments dans Revit » pour voir celle-ci apparaitre dans l’interface du logiciel.

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4- Modifier les scripts Dynamo For Revit des exemples « Generative Design » :

    Pour ceux qui souhaitent adapter les exemples livrés par défaut avec Revit 2021, sachez qu’ils sont disponibles directement dans le répertoire « AEC Generative Design » qui se trouve dans « C:\Users\<username>\Documents\AEC Generative Design ».

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Attention : avant de faire toutes modifications, je vous conseille de :

Pour ceux qui souhaitent aller plus loin, je vous conseille mon exemple où je montre comment créer un script Dynamo For Revit pour être utilisé en « Generative Design ».

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