Mirja Juvonen
ALGORITMISEN SUUNNITTELUN MAHDOLLISUUDET GEO-
SUUNNITTELUSSA
ALGORITMISEN SUUNNITTELUN MAHDOLLISUUDET GEO- SUUNNITTELUSSA
Mirja Juvonen Opinnäytetyö Kevät 2019
Rakennustekniikan tutkinto-ohjelma Oulun ammattikorkeakoulu
TIIVISTELMÄ
Oulun ammattikorkeakoulu
Rakennustekniikan tutkinto-ohjelma, yhdyskuntatekniikka Tekijä: Mirja Juvonen
Opinnäytetyön nimi: Algoritmisen suunnittelun mahdollisuudet geosuunnitte- lussa
Työn ohjaaja: Vesa Kallio
Työn valmistumislukukausi ja -vuosi: Kevät 2019 Sivumäärä: 36 + 1
Ramboll Finland Oy:ssä geoteknisten suunnitelmien mallintaminen huomattiin paljon aikaa ja vaivaa vaativaksi. Esimerkiksi massanvaihdon mallintaminen ko- ettiin liian työlääksi. Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli verrata perinteistä massanvaihdon mallintamista algoritmisesti tehtyyn massanvaihdon mallintami- seen ja vertailla mallintamistapoja tulevaisuutta ajatellen.
Opinnäytetyötä varten haastateltiin Ramboll Finland Oy:n suunnittelijoita, jotka tekevät perinteisellä mallintamisella esimerkiksi massanvaihtojen mallintamista.
Lisäksi työssä hyödynnettiin Rhinoceros 5:n lisäosaa Grasshopper-algoritmi- mallintajaa, jonka avustuksella parametrinen malli massanvaihdolle toteutettiin.
Työssä esiteltiin myös perusteita perinteiselle ja algoritmiselle mallintamiselle sekä sovellettiin algoritmista mallintamista kaivamalla tehdyn massanvaihdon mallintamisessa. Lisäksi esiteltiin Grasshopper-lisäosa lyhyesti.
Opinnäytetyössä havaittiin, että massanvaihdon mallintamiseen on mahdollista hyödyntää parametrisuutta. Myöhemmässä käytössä geosuunnittelussa para- metrisuus tulee nopeuttamaan ja helpottamaan suunnittelijoiden töitä, kun yleis- pätevä algoritmi on suunniteltu. Sen tekeminen vaatii kuitenkin huomattavasti enemmän aikaa ja työtä kuin tähän opinnäytetyöhön oli varattuna. Vaikeat läh- tötiedot mallintamisen kannalta sekä eri tiedostoihin eli tasoille tehdyt kuvat vai- keuttivat Grasshopperilla mallintamista, sillä lisäosa ei pystynyt mallintamaan liian tiukkoja polylinen mutkia tai tunnistamaan eri tasoja eri kuvista.
Asiasanat: algoritmi, mallintaminen, Grasshopper, geosuunnittelu
ABSTRACT
Oulu University of Applied Sciences Civil Engineering, Municipal Engineering Author: Mirja Juvonen
Title of thesis: Algorithm Modeling in Geotechnical Engineering Supervisor: Vesa Kallio
Term and year when the thesis was submitted: Spring 2019 Pages: 36 + 1
Geotechnical modeling is often regarded as time consuming and resource intensive. For example modeling soil replacement requires manual sketching when it is done traditionally without software that utilizes algorithms. The
purpose of this thesis is to compare traditional modeling to algorithmic modeling concerning soil replacement.
Geotechnical designers in Ramboll Finland Ltd were interviewed for this thesis.
In Ramboll Finland Ltd soil replacement design is usually done manually. In this thesis algorithmic modeling was done with Rhinoceros 5. Parametric model is needed in semiautomatic production of an excavation plan. It was found that parametric models can be utilized in excavation and soil replacement modeling.
Creating a universally applicable algorithm requires a lot more time than was available for this thesis. Poor and scattered initial data complicated modeling with Grasshopper. For example, strict turns in polylines were almost impossible to model and recognizing different layers of implemented datafiles did not work properly.
As a result, to make it work, some of the parameters were not attached to the initial condition meaning that the algorithm can not be utilized universally.
However, parametric models in geotechnical engineering is evaluated in the lat- ter of the thesis.
Keywords: algorithm, modeling, Grasshopper, geotechnical engineering
ALKULAUSE
Kiitokset Ramboll Finland Oy:lle tämän työn mahdollistamisesta. Kiitos toimiala- päällikkö Mikko Sivoselle sekä muille Ramboll Finland Oy:ssä tämän opinnäyte- työn tekemiseen osallistuneille avusta ja kannustuksesta. Erityiskiitokset suunnit- telija Noora Karjalaiselle, joka auttoi opinnäytetyössäni äitiyslomastaan huoli- matta, sekä automaatioasiantuntija Jukka Mäenpäälle avusta Grasshopperin käytössä.
Kiitokset myös Oulun ammattikorkeakoulun lehtorit Vesa Kallio ja Soili Fabritius opinnäytetyöni ohjauksesta ja avusta työn edetessä.
Kiitokset lisäksi perheelleni, ystävilleni sekä avopuolisolleni Juhanalle tuesta ja kannustuksesta. Erityiskiitos ystävälleni Juulialle yhteisestä lopputyöstressistä sekä jaetuista ideoista ja ajatuksista.
Oulussa 5.5.2019 Mirja Juvonen
SISÄLLYS
TIIVISTELMÄ 3
ABSTRACT 4
ALKULAUSE 5
SISÄLLYS 6
1 JOHDANTO 7
2 3D-MALLINTAMINEN 8
2.1 Tietomallipohjaisen hankkeen tehtävät 8
2.2 Tietomallipohjaisen hankkeen suunnittelu 10
2.2.1 Mallintamisen tavoitteet 11
2.2.2 Inframallin käyttötarkoitukset 11
2.3 Mallintamisen laajuus ja tarkkuustaso 12
3 ALGORITMINEN SUUNNITTELU/MALLINTAMINEN 14
3.1 Algoritmisen mallintamisen hyödyt 14
3.2 Nykypäivän algoritminen mallintaminen 15
3.3 Grasshopper 16
4 MALLINTAMISEN HYÖDYNTÄMINEN GEOSUUNNITTELUSSA 18
4.1 Ohjelmat ja formaatit mallintamisessa 18
4.2 Mallintamisen kohteet 20
4.3 Käyttäjäkokemukset 22
4.3.1 Mallintamiseen kuluva aika 23
4.3.2 Massanvaihdon mallintaminen 23
5 ESIMERKKITAPAUS: GRASSHOPPERIN HYÖDYNTÄMINEN
GEOSUUNNITTELUSSA MASSANVAIHDOSSA 25
5.1 Massanvaihdon algoritmin lähtötiedot 25
5.2 Massanvaihdon pintojen mallintaminen 27
5.3 Ylimääräisten apupintojen mallintaminen 29
5.4 Valmis massanvaihdon malli 30
6 YHTEENVETO 33
LÄHTEET 35
LIITTEET
Liite 1 Ohjelmistojen ja niiden työkalujen selitykset
1 JOHDANTO
Suomessa tietomallinnus eli BIM (Building Information Modeling) alkoi yleistyä vuonna 2007, kun hankkeissa alettiin vaatimaan tietomallia. BIM nähtiin keinoksi parantaa rakennusalan tuottavuutta, vientiä sekä prosesseja, minkä vuoksi sitä käytetään nykyään lähes rutiininomaisesti vaativissa talonrakennus- ja infrahank- keissa. (1, s. 12.)
Tietomallinnuksen hyödyntäminen laajenee jatkuvasti. Jo hankesuunnittelussa se nousee tärkeään rooliin eri vaihtoehtojen vertailussa sekä elinkaaren aikana infran käytössä ja ylläpidossa. BIM muun muassa mahdollistaa tarkemman mää- rälaskennan sekä helpottaa törmäystarkastelua, jossa eri suunnittelualojen mallit yhteen kokoamalla nähdään mahdollisesti toisiinsa törmäävät osat ja rakenteet.
Opinnäytetyössä perehdytään nykypäivän mallinnusohjelmiin ja niiden ominai- suuksiin Ramboll Finland Oy:ssä sekä parametriseen mallintamiseen Grasshop- per-työkalulla, joka on Rhinoceros 5 -ohjelman lisäosa. Erityisesti työssä tutkitaan Grasshopperin hyödyntämistä geosuunnittelussa esimerkiksi massanvaihdossa.
Opinnäytetyötä varten haastatellaan Ramboll Finland Oy:n geotekniikan työnte- kijöitä yrityksen nykyisistä mallinnusohjelmista sekä kokemuksista ohjelmien käyttämisessä ja siihen kuluvasta ajasta. Työssä tutkitaan Grasshopperin sovel- tuvuutta ja etuja muihin vastaaviin mallinnustyökaluihin verrattuna.
2 3D-MALLINTAMINEN
BIM (Building Information Modeling) eli tietomallinnus alkoi yleistyä Suomessa vuonna 2007. Yleistymistä vauhdittavana tekijänä on pidetty Liikennevirastoa (nyk. Väylä), koska infrahankkeen tilaajana se on edellyttänyt mallintamista sekä edistänyt mallintamisen hyödyntämistä. (1, s. 12; 2, s. 27-28.)
Tietomallintaminen sanana koostuu kahdesta osasta: tieto ja mallintaminen.
Melko usein BIM mielletään 3D-mallintamiseksi, eikä syyttä, sillä sitähän se onkin toiselta osaltaan. Tietomallintamisen lopputuloksena saadaan 3D-malli IFC-muo- dossa, joka tarkoittaa kansainvälistä avointa tiedonsiirtostandardia. 3D-mallin ra- kennusobjektit sisältävät älykästä tietoa, jota myös muut tietomalleja tukevat oh- jelmistot osaavat hyödyntää. (3, s. 39.)
Infratöissä Suomessa ollaan mallintamisessa pitkällä. Tämä selittyy sillä, että inf- rahankkeiden tilaajat ovat alkaneet vaatimaan koneohjausta. Lisäksi vaikutta- vana tekijänä on hyvä it-alan osaaminen. (4, s. 13.)
Tietomallintamisen ja sen kautta IFC-tiedostomuodon yksi parhaista puolista on standardimaisuus. Vaikka suunnitelmia tehdään eri BIM-ohjelmistoilla, pystytään tietomallia lukemaan niin 3D-geometrian kuin myös niiden sisältämän tiedon osaltakin millä tahansa ohjelmistolla. IFC-standardi on järjestelmäriippumaton, ja sen avulla voidaan eri suunnittelualojen tietoja siirtää suunnitteluohjelmien välillä.
(3, s. 40; 5, s. 3.)
2.1 Tietomallipohjaisen hankkeen tehtävät
Suunnittelu- ja rakennushankkeet sisältävät useita tehtäviä liittyen tietomallinnuk- seen. Tehtävät sisältyvät jokaiseen tietomallipohjaiseen hankkeeseen, vaikkakin niiden laajuus vaihtelee riippuen hankkeen vaiheesta ja koosta. Laajuus määri- tellään hankkeen alussa hankekohtaiseen projektitoimintaohjeeseen tai tietomal- lisuunnitelmaan. Mallintamista hyödynnetään suunnittelun eri vaiheissa eri ta- voin, mutta ideaalitilanteessa suunnitelma kulkee tietomallimuotoisena hankkeen alusta asti aina päivittyen eri hankevaiheissa ajantasaiseksi. Tietomallintami- sesta saadaan irti suurin hyöty silloin, kun se kattaa kaikki hankkeen osapuolet.
Näin eri suunnittelualojen suunnitelmista voidaan tuottaa yhdistelmämalli toimin- nallisuus- ja törmäystarkasteluja varten. Tavoitetilanteessa tietomallinnus on luonteva osa koko infran elinkaarta. (6, s. 5-6; 5, s. 2.) Inframallinnukseen liittyvät yleiset tehtävät on esitetty kuvassa 1.
KUVA 1. Tietomallihankkeen yleiset tehtävät
Tietomallihankkeen yleisiin tehtäviin kuuluvat ohjaus ja koordinointi. Infrahank- keen kaikille osapuolille annettaan tarkempi ohjeistus yleisten mallinnusohjeiden pohjalta. Muun muassa tietomallinnuksen aikataulutus liittyen varsinaiseen suun- nitteluun kuuluu tietomallihankkeen yleisiin tehtäviin. Lisäksi niihin kuuluvat val- vonta ja ohjaus. (6, s. 6.)
Toisena tehtävänä tietomallihankkeessa on lähtötietojen hankinta eri organi- saatioilta sekä mallintaminen. Saadut aineistot muokataan ja dokumentoidaan lähtöaineistoluetteloon lähtötietomallin mukaan. Lähtötietomallilla tarkoitetaan eri tietolähteistä saatuja tai mitattuja tuotteen toiminnan ja palveluiden suunnittelua varten hankittuja lähtötietoja jäsenneltynä digitaalisessa muodossa. Tällaisia tie- toja ovat esimerkiksi maaperä-, kaava- ja maastomalli. Hankkeen edetessä myös lähtötietomalli täydentyy. Lähtötietojen hankintavaiheessa mallintaminen sisältää kohteiden mallintamista 2D-tiedostoista sekä ominaisuustietojen liittämisen nii- hin. (6, s. 6; 7, s. 6.)
Tietomallihankkeen yleisiin tehtäviin kuuluu myös suunnittelu ja rakentaminen.
Suunnittelu toteutetaan tietomallipohjaisesti. Rakentamisessa käytetään hyö- dyksi inframalleja, sillä inframallinnus on luonteva osa suunnittelua. (6, s. 6.) Myös tekniikkalajien yhteensovittaminen on tärkeä osa tietomallihankkeen yleisiä tehtäviä. Yhteensovittaminen tapahtuu esimerkiksi yhdistelmämallin avulla. Yhdistelmämalli on eri tietomalleista yhdistetty tietomalli, joka yleensä muodostetaan lähtötietomallista ja eri tekniikkalajien suunnitelmamalleista.
Tässä vaiheessa on sovittava yhteiset säännöt tiedostomuodoille ja tiedon väli- tykselle eri tekniikkalajien kesken. Myös yhdistelmämalli kootaan. Yhteensovi- tusta on seurattava ja tehtävä tekniikkalajien väliset tarkastukset sovitun ajan mu- kaan. (6, s. 7; 7, s. 7.)
Vuorovaikutus ja yhteistyö kuuluvat lisäksi tietomallihankkeen yleisiin tehtäviin.
Tietomallien käyttö tehostaa yhteistyötä sekä auttaa parempien suunnitelmarat- kaisujen hahmottamista. Vuorovaikutus ja yhteistyö tuottajan ja tilaajan välillä tuottaa parhaan lopputuloksen, joka hyödyttää kumpaakin osapuolta. Lisäksi suunnittelijoiden, projektipäällikön ja eri tekniikkalajien välinen vuorovaikutus vai- kuttaa merkittävästi sekä infrahankkeen toimivuuteen että sen lopputulokseen.
(6, s. 7.)
Viimeisenä kohtana tietomallihankkeen yleisiä tehtäviä on laadunvalvonta. Laa- dunvalvonnan perustana mallinnuksessa on palveluntuottajan tekemä dokumen- toitu itselleluovutus. Tietomallin laatu koostuu teknisestä kelpoisuudesta, aineis- ton yhteensopivuudesta sekä kattavuudesta. Visuaaliset ja tekniset menetelmät ovat molemmat käytössä laadunvarmistuksessa. (6, s. 7.)
2.2 Tietomallipohjaisen hankkeen suunnittelu
Tietomallinnuksen perustiedot on oltava selvillä hankkeesta. Tällaisia ovat mitta- yksikkö, -tarkkuus ja -toleranssit, koordinaatisto, origon paikka ja moduulijako, käytettävät nimikkeistöt sekä muut ohjeistukset piirtämiselle esimerkiksi kuvata- sojen nimeämisperiaate ja käytettävät viivanpaksuudet. (5, s. 3.)
Hankkeen aloitusvaiheessa suunnitellaan tietomallinnuksen toteutus. Dokumen- toitavia ja läpikäytäviä asioita ovat muun muassa inframallin käyttötarkoitukset,
mallintamisen laajuus ja tarkkuustaso, mallin dokumentointi ja tavoitteet, proses- sin kuvaus, määrälaskennan ja kustannushallinnan menettelyt sekä laadunvar- mistus. (6, s. 10.)
2.2.1 Mallintamisen tavoitteet
Tietomallinnuksen tavoitteet ja käyttötarkoitukset kirjataan tietomallinnussuunni- telmaan. Yleinen tavoite voi olla esimerkiksi hyöty kohteen toteutettavuuden var- mistamisessa, rakentamisen tehokkuuden ja tuottavuuden edistäminen, suunnit- telun ja toteutuksen laadun parantaminen, mallin tarjoama etu kohteen ymmärtä- misestä sisällöllisesti ja ulkonäöllisesti tai hankkeen parempi kustannusohjatta- vuus. Käyttötarkoituksia mallintamiselle on siis monia. (6, s. 10-11.)
Havainnollistaminen auttaa tuottamaan selkeämpää, ymmärrettävämpää sekä laadukkaampaa tietoa suunnitelman tilasta. Jos ratkaisun kannalta tärkeimmät ominaisuudet kuvataan mallissa selkeästi, niin havainnollistaminen auttaa myös suunnittelun johtamisen ohjausta ja päätöksentekoa. Sillä voidaan palvella lisäksi ulkopuolisia sidosryhmiä esimerkiksi viranomaisia. (6, s. 11.)
Inframallit auttavat pienentämään palveluntuottajan riskiä ja saamaan tilaajalle laadukkaampia tarjouksia. Niiden avulla voidaan lisäksi tavoitella tehokkuutta sekä parantaa mahdollisuuksia rakentamisen laadun toteamiseen. Inframallia voidaan hyödyntää nykyään myös kohteen hoidon ja ylläpidon tarpeisiin, mikä tulee ottaa huomioon jo hankintavaiheessa. (6, s. 11.) Lisäksi mallintaminen on välttämätöntä kohteissa, joissa käytetään koneautomaatiota. Mallien avulla luo- dut koneohjausmallit helpottavat tuottavuutta, koska esimerkiksi vältytään yli- määräisten massojen kaivulta ja rakentaminen nopeutuu.
2.2.2 Inframallin käyttötarkoitukset
Inframalli tarkoittaa infrarakenteen tuotemallia. Suunnittelun lähtökohtana ja poh- jana toimii lähtötietomalli, joka kuvaa infrakohteen nykytilaa. Lähtötietomallissa käytettyjä lähtötietoja ovat muun muassa olemassa olevat rakenteet esimerkiksi tunnelit ja rakennukset, maanpinnan korkeusmalli sekä kallionpintamalli. Eri tek- niikkalajien suunnitelmamalleista ja lähtötietomallista muodostetaan yhdistelmä-
malli, jonka tarkoituksena on varmistaa eri hankeosien ja tekniikkalajien suunni- telmien yhteensopivuus. Tätä on havainnollistettu kuvassa 2. (6, s. 11; 5, s. 3; 7, s. 6.)
Yhdistelmämallista voidaan tehdä esittelymalli, jota käytetään havainnollista- maan ratkaisuja etenkin vuorovaikutuksessa asukkaiden, yleisön ja sidosryhmien kanssa. Esittelymalliin kuvataan kohde mahdollisimman todenmukaisena. Se si- sältää muun muassa rakennepintojen tekstuureja, varjoja ja valoja sekä muita detaljeja, jotka tekevät mallista ulkonäöllisesti mahdollisimman aidon näköisen.
(6, s. 12; 7, s. 6.)
KUVA 2. Tietomallinnuksen hyödyntäminen suunnittelussa ja vuorovaikutuk- sessa (6, s. 12)
2.3 Mallintamisen laajuus ja tarkkuustaso
Mallintamiselle määritetään tavoitteet ja käyttötarkoitukset, jotka kirjataan tieto- mallisuunnitelmaan. Näiden avulla tietomallinnuksen laajuus- ja tarkkuusvaati- mukset määritetään. Pääperiaatteena kuitenkin pidetään sitä, että suunnitellut asiat mallinnetaan. (6, s. 13.)
Mallinnuksen laajuus ja tarkkuustaso voivat vaihdella hankkeittain sekä hank- keen sisällä esimerkiksi eri suunnittelualojen kesken. Tarkkuustaso määräytyy suunnitteluvaiheen, suunnittelualan tekniikkalajimallin ja tietomallien hyödyntä- mistarpeiden perusteella. Lähtötietojen tarkkuuden on vastattava suunnittelun vaatimuksia. (7, s. 16.)
3 ALGORITMINEN SUUNNITTELU/MALLINTAMINEN
Nousevana trendinä mallintamisessa on parametrisuus. Parametrisessa mallin- tamisessa käytettävä mallinnusohjelma tekee algoritmien ja valmiiksi syötettyjen rajaehtojen mukaan mallin, jota hyödynnetään suunnittelussa. (8, s. 11.)
Algoritmit, joita tarvitaan parametrisessa mallintamisessa, vaativat ymmärrystä matematiikasta ja geometriasta. Algoritmi itsessään on joukko ohjeita tietyn teh- tävän suorittamiseksi. (9, linkit Blogit -> Digitalisaatio -> Tulevaisuudessa suun- nitellaan algoritmien ja keinoälyn avulla.)
Algoritmi rakennetaan esimerkiksi toisto- ja ehtorakenteista sekä lauseista. Algo- ritmi tarkoittaa yksityiskohtaista kuvausta jonkin tehtävän suorittamiseksi tarvitta- vista toimenpiteistä. Algoritmin seuraaminen johtaa jonkin tietyn ongelman tai tehtävän ratkaisuun. Yksinkertaisimmillaan esimerkiksi ruokareseptit ja sävellyk- sen nuotit ovat algoritmeja. (10, linkit Materiaaleja ja työtapoja -> Tvt opetuksessa -> Ohjelmointi -> Käsitteet.)
3.1 Algoritmisen mallintamisen hyödyt
Algoritminen mallintaminen tarjoaa lähes rajattomat mahdollisuudet nopeuttaa säännönmukaisia ja haastavia suunnittelutehtäviä. Lisäksi se mahdollistaa uuden tyyppisiä monimutkaisia suunnitteluprosesseja. (11, s. 18.)
Toisin kuin mallintamista hyödyntävässä suunnittelussa algoritmiavusteisessa suunnittelussa lopputuloksen sijaan keskitytään sitä luovan prosessin suunnitte- luun. Algoritminen suunnitteluprosessi on manuaalista mallintamista hitaampaa, mutta valmis prosessi antaa edun erilaisten materiaalien ja vaihtoehtojen tuotta- miseen. Algoritmista suunnitelmaa ei tarvitse aloittaa aina alusta asti eri vaiheissa ja tarkkuuksissa vaan itse prosessia tarkennetaan edellisen pohjalta. Algoritmi- nen mallintaminen nopeuttaa merkittävästi suunnittelun vaihtoehtojen ja variaati- oiden etsintää. Parhaiten nopeusetu näkyy suunnittelussa samaan prosessiin pohjautuvien suunnitelmien toteuttamisessa. (11, s. 24-25.) Kuvassa 3 on kuvat- tuna perinteiseen ja algoritmiseen suunnitteluun kuluvaa aikaa janoina. Kuvaan on esitetty värein eri vaiheisiin kuluva aika.
KUVA 3. Perinteiseen ja algoritmiavusteiseen suunnitteluun kuluvat ajat janoina (11, s. 24)
3.2 Nykypäivän algoritminen mallintaminen
Tietokonealgoritmilla suunniteltaessa mallia on tärkeänä tehtävänä määritellä mallinnettavan osan geometria matemaattisesti. Geometriaa ohjaa parametrit, jotka voivat olla esimerkiksi mallinnettavan osan ulkomitat. Algoritmin lähtötietona voi vaihtoehtoisesti toimia myös geometrinen muoto. Algoritmin kirjoittajan on ymmärrettävä analyyttistä geometriaa sekä vektorimatematiikkaa. (9, linkit Blogit -> Digitalisaatio -> Tulevaisuudessa suunnitellaan algoritmien ja keinoälyn avulla.)
Nykyään käytetyimpiä alustoja algoritmien kirjoittamiselle ovat visuaalisen ohjel- moinnin ympäristöt, jotka eivät vaadi ohjelmointikielen ymmärtämistä. Yksi tällai- nen työkalu on Grasshopper. (9, linkit Blogit -> Digitalisaatio -> Tulevaisuudessa suunnitellaan algoritmien ja keinoälyn avulla.) Kuvassa 4 on algoritmiesimerkki.
Visuaalinen ohjelmointikieli tarkoittaa sellaista ohjelmointikieltä, jossa ohjelma koostetaan valmiista tai muokattavista kuvakkeista eli lohkoista (10, linkit Materi- aaleja ja työtapoja -> Tvt opetuksessa -> Ohjelmointi -> Käsitteet).
KUVA 4. Algoritmiesimerkki Grasshopperista
3.3 Grasshopper
Grasshopper on David Ruttenin luoma graafinen algoritmieditori, joka on Rhino 6:n 3D-mallinnustyökalu. Se on tarkoitettu suunnittelijoille, jotka tutkivat uuden- laisia muotoja generatiivisten algoritmien avulla. Grasshopperin käyttö ei vaadi aiempaa kokemusta, sillä alkuun pääsee helposti opetusvideoiden avulla. Rutte- nin tekemä 13-osainen videosarja löytyy ilmaiseksi Grasshopperin kotisivuilta.
(12, linkit Home -> About Grasshopper… -> Learn.)
Grasshopperilla algoritmi luodaan visuaalisesti linkittäen valmiita ohjelmakom- ponentteja toisiinsa ilman tekstimuotoisen ohjelmakoodin kirjoittamista. Jokai- sella komponentilla on erityinen toiminto esimerkiksi pinnan muodostaminen vii- voista tai geometrian pyörittäminen jonkin asteluvun verran. Grasshopperissa on satoja erilaisia komponentteja, joita yhdistelemällä saadaan luotua suhteellisen yksinkertaisesti ja nopeasti monimuotoista geometriaa. Itse algoritmi muodostuu
näiden ohjelmakomponenttien yhdistelmästä sekä niiden määrittelemästä pro- sessista. Mallintaminen on reaaliaikaista, minkä vuoksi muutokset parametreissa näkyvät välittömästi mallin geometriassa. (11, s. 30.)
4 MALLINTAMISEN HYÖDYNTÄMINEN GEOSUUNNITTELUSSA
Tietomallinnuksen merkittävimmät hyödyt voidaan saavuttaa suunnittelu- ja ra- kentamisvaiheen hankesuunnittelussa. Eri vaihtoehtoja on helppo vertailla ennen toteutusta, mutta mallintamisesta on hyötyä myös infran elinkaaren aikana käy- tössä ja ylläpidossa. Iso-Britanniassa on arvioitu saavutettavan jopa 30 prosentin säästöt digitalisaatiolla, kun otetaan huomioon koko elinkaaren aikana aiheutuvat kustannukset sekä sujuvuus liikenteessä ja tiedonhallinnassa. Digitalisaation avulla asioita ei tarvitse työstää ja käsitellä uudestaan useita kertoja peräkkäi- sissä vaiheissa. (2, s. 26.)
Pohjarakennuksen mallinnuksessa suunnitteluprosessi lähtee yleensä liikkeelle 2D dwg -muodon piirustuksista, jotka muutetaan tarvittavilta osin 3D dwg -muo- toon mallinnusta varten. 3D-malli on kolmiulotteinen esitys pohjarakennussuun- nitelman muodosta ja ulkonäöstä. Lisäksi se mahdollistaa tietomallitietojen yhdis- tämisen sekä visualisoinnin yhdistelmämallina. Tietomallit sisältävät tietoa raken- nettavan kohteen geometrian lisäksi esimerkiksi kohteen osien ominaisuuksista, luokittelusta ja kustannuksista. Tietomallisuunnittelussa muutokset tehdään suo- raan tietomalliin, joka päivittyy tietosisällöltään ja geometrialtaan kolmiulotteiseksi malliksi. (5, s. 4.)
Geoteknisessa yhdistelmämallissa esitetään esimerkiksi tontin rajat, kairauskoh- dat, tämän hetkinen maanpinta, teoreettinen kallionpinta kairausten perusteella sekä arkkitehdin ja rakennesuunnittelijan koordinaatiston 0,0,0-kohta (5, s. 36).
Yhdistelmämallissa voidaan esittää myös maakerrosrajoja, pohjanvahvistuksia, kaivuluiskia, penkereen luiskia ja niin edelleen.
4.1 Ohjelmat ja formaatit mallintamisessa
Sähköisessä muodossa oleva tallennettu tieto täytyy säilyttää hyödynnettävissä olevassa muodossa. Pakollinen vaatimus on käyttää ensisijaisesti tietomallin- nusta tukevia formaatteja eli tallennusmuotoja ja avoimia standardeja. Yhtenäi- nen formaatti parantaa tiedon säilymisaikaa ja monikäyttöisyyttä, tehostaa suun- nittelutyötä sekä antaa sisällöstä yksityiskohtaisempaa tietoa. Avoimet formaatit eivät aina kata kaikkea, minkä vuoksi siirtymävaiheissa käytetään muita yleisiä
formaatteja tai eri ohjelmistojen natiiviformaatteja. Natiiviformaatti on tietosisällöl- tään osittain laajempi kuin yleinen tiedonsiirtoformaatti, mutta natiiviformaatin hyödyntäminen tai muuttaminen avoimeen formaattiin on tehtävä samalla ohjel- malla tai ohjelman ohjelmakirjastolla. Esimerkiksi infrapohjatutkimusformaattia käytetään pohjatutkimusten kohdalla. Infra-alalla sisäiset tietomallit ohjelmissa ovat erilaiset perusperiaatteiltaan. Erot vaihtelevat tekniikkalajikohtaisesti. (7, s.
7, 8.)
Rambollissa geomallinnuksessa käytetään Novapoint-ohjelman omia työkaluja, joita ovat Terrain ja Soundings. Apuna käytetään joskus myös 3D-Winiä, jossa esimerkiksi alue kolmioidaan. Maalajikerrokset, kallionpinta ja pohjavedenpinta mallinnetaan myös 3D-Winissä käyttäen kairausdiagrammeista määritettyjä pis- teitä. Maalajikerrokset voidaan mallintaa myös Soundings-työkalulla. (13.) Liit- teessä 1 on selitetty lyhyesti näiden ohjelmien ja työkalujen tarkoitukset.
Formaatit geomallinnuksessa
Geomallinnus tehdään dwg-muodossa, usein kunnan tai valtion koordinaatis- tossa. Rakenne- ja arkkitehtisuunnitelmat saadaan usein käyttöön IFC-muo- dossa. Paras tapa on pyytää suunnittelijoita toimittamaan tietomallinsa 3D-muo- dossa dwg:nä, jotta tietosisältö pysyy muuttumattomana. Mikäli 3D dwg -tiedos- toja ei saada, suositellaan muutos IFC:stä dwg:ksi tehtäväksi Revit-ohjelmalla.
Kun rakennesuunnittelijan Teklalla tekemä IFC-tiedosto tuodaan Revitiin, muut- tuu formaatti suoraan rvt-muotoon. Siitä sen saa tallennettua suoraan dwg:ksi.
(5, s. 3.)
Geomallinnuksessa voidaan käyttää myös IFC-muotoista tietoa, mikäli yhdistel- mämallinnus tehdään Navisworks-ohjelmassa. Tällöin on kuitenkin toimittava projektikoordinaatistossa, joten geosuunnitelmien koordinaatisto on muutettava.
Koordinaattimuutokset IFC-tiedostoista tehdyille dwg-tiedostoille kannattaa tehdä Civil 3D:ssä, eikä Teklassa tai Revitissä. (5, s. 3.) Näiden ohjelmien perus- tiedoista on lyhyet selitykset liitteessä 1.
4.2 Mallintamisen kohteet
Rakentamisessa 3D-malleja käytetään yhä enemmän massalaskennassa, mas- saoptimoinnissa sekä kustannusten ja aikataulujen hallinnassa. 3D-mallit autta- vat myös nykyisten ja suunniteltujen rakenteiden törmäystarkastelussa. Nykyään voidaan mallintaa esimerkiksi ponttiseiniä, pilareita, kaivantoja, paaluja sekä paa- lulaattoja. Myös massanvaihto voidaan mallintaa. (2, s. 29; 5, s. 19-27.)
Ohjeet eri suunnitteluvaiheiden mallintamisvaatimuksista on esitetty Yleisten inf- ramallivaatimusten osassa 4, johon perustuen Rambollilla mallinnetaan myös geotekniikan osa-alueet. Geomallien tarkkuus ja tarve ovat hankekohtaisia.
Yleensä ennen projektia määritellään mallinnettavat asiat. Yleisten inframallivaa- timusten mukaan pohjarakennuksesta on mallinnettava yleissuunnitelmavai- heessa harkinnan mukaan kallioleikkaukset, teiden pohjamaa, radan alusraken- teen perustamis- ja vahvistamistoimenpiteet sekä routasuojaukset. Yksityiskoh- taista pohjanvahvistustoimenpiteiden mallinnuksia tässä vaiheessa ei tehdä, ellei erikseen näin ole hankkeessa sovittu. (13; 15, s. 17.)
Tiesuunnitelmavaiheessa mallinnetaan taiteviivoista koostuvina pintoina esimer- kiksi pohjanvahvistukset ja kaivannot sekä mahdolliset tuennat. Kuvassa 5 on esimerkki tiesuunnitelmavaiheen projektista, jossa on mallinnettu ponttiseinät, paalulaatta, paalu, siirtymälaatta ja kevennykset. Mallit ovat yksinkertaisia 3D- kappaleita, jotka eivät ole riittävän tarkkoja rakennussuunnitelmavaiheen kuviksi.
Tiesuunnitelmavaiheen suunnitelmista on selvittävä väylien tilavaraukset ja nii- den sopiminen ympäristöön. Lisäksi on tärkeää pystyä arvioimaan luotettavasti massatalous, jotta kustannusten laskeminen onnistuu. (15, s. 22, 25.)
KUVA 5. Yksinkertaistettu malli geomallista (13)
Rakennussuunnitelmavaiheessa mallit ovat tarkimmat. Silloin mallinnetaan mas- sanvaihdot, esikuormitukset, kevennykset, siltakaivannot sisältäen mahdolliset louhinnat ja maaleikkaukset, paalulaatat sekä työaikaiset tuennat eli ponttiseinät.
Pääsääntöisesti kaikki geotekniikan osa-alueet mallinnetaan. (13.)
Geosuunnittelun lisäksi lähtötietojen ja pohjatutkimusten perusteilla mallinnetaan nykyinen maanpinta, maakerrosrajat ja kallionpinta. Myös pohjavedenpinta voi- daan mallintaa, jos lähtötietoja pohjavedenpinnasta on riittävästi. (13.)
Massanvaihto
Massanvaihto on yleisesti käytetty pohjanvahvistusmenetelmä sellaisissa koh- teissa, joissa on huonosti kantava tai kokoonpuristuva pohjamaa. Massanvaih- dossa tämä maa korvataan kantavalla täyttömateriaalilla. Massanvaihdon täyttö- materiaali ja muut laatuvaatimukset on esitetty InfraRYL luvussa 18360 Massan- vaihtoon kuuluvat täytöt. Yleisimmin tiepenkereen pohjanvahvistustapana käyte- tään massanvaihtoa ja usein ilman erityisiä siirtymärakenteita suoraan muihin pe- rustamistapoihin rajautuvana. Perustamistapa valitaan teknisen ja taloudellisen vertailun pohjalta ja pohjanvahvistustarve selvitetään stabiliteetti- ja painumalas- kelmin. Massanvaihto toteutetaan joko pengertämällä tai kaivamalla. (14, s. 10, 15.) Tässä työssä keskitytään kaivamalla tehtyyn massanvaihtoon.
Kaivamalla tehdyssä massanvaihdossa kaivetaan pehmeät maakerrokset pois joko kovaan pohjaa tai määräsyvyyteen asti. Kaivettu alue täytetään yleensä pää- typenkereenä luonnolliseen maanpinnan tasoon asti. Täyttöä ei yleensä tiivistetä, koska penger tiivistyy täytettäessä ja sen jälkeen painovoimaisesti. Menetelmää käytetään ensisijaisesti matalissa eli noin 3-5 metrin pehmeiköissä, mutta syvim- millään sitä käytetään lähes 10 metrin pehmeikköihin. Syvät massanvaihdot edel- lyttävät kuitenkin tavallista tarkempaa suunnittelua sekä työolosuhteiden ja -tur- vallisuuden huomioimista. Lisäksi syvissä massanvaihdoissa voivat ympäristö- vaikutukset olla hyvinkin merkittäviä, minkä vuoksi myös niihin tulee kiinnittää huomiota. (14, s. 10, 15.) Massanvaihto kaivamalla on esitetty kuvassa 6, josta ilmenevät myös kaivannon luiskien kaltevuudet.
KUVA 6. Massanvaihto kaivamalla (14, s. 11)
Normaalitapauksessa kaivannon leveys määritetään kuvan 6 mukaisesti. Leveys mitoitetaan niin suureksi, että luiskien ja penkereen haitallinen painuminen saa- daan estettyä sekä saavutetaan riittävä stabiliteetti luiskille. Kaivannon luiskat tehdään yleensä turvemailla ja pehmeillä koheesiomailla melko jyrkiksi kaltevuu- teen 2:1-1:1, jos täyttö tapahtuu heti kaivun jälkeen. Hankaluudeksi voi muodos- tua massanvaihtokaivannon kaivuvaiheen riittävän vakavuuden turvaaminen vanhalle tiepenkereelle. Sortumisvaaraa voidaan pienentää ponttiseinällä tai suo- rittamalla kaivutyö lamelleittain. Kaivantoa voidaan myös tarvittaessa kuivattaa esimerkiksi uppopumpulla, jos pohjavedenpintaa täytyy alentaa. (14, s. 17-19, 31.)
Menetelmää käytetään hyvin matalilla savipehmeiköillä ja matalilla soilla, joissa kova tai riittävän kantava pohjamaa on heti turpeen alla. Tällä menetelmällä saa- vutetaan myös teknisesti luotettavin tulos sivukaltevassa maastossa, joissa suun- nittelu tulee tehdä erityisen huolella toteutuksen suuremman riskialttiuden vuoksi.
Sivukaltevassa maastossa tehdään tarkemmat pohjatutkimukset, sillä kantavan pohjan kaltevuus voi vaihdella. Hyvänä puolena menetelmässä on sen käytettä- vyys myös herkästi vaurioituvien rakenteiden läheisyydessä sekä paalutettujen alueiden päissä, joissa paalujen pituudet muuten jäisivät liian lyhyiksi. (14, s. 11.) 4.3 Käyttäjäkokemukset
Haastattelujen perusteella haastavinta mallintamisessa ovat työkalujen vaillinai- suus, joita ovat esimerkiksi hitaasti toimivat ohjelmat sekä puutteelliset tai muut- tuvat lähtötiedot, sekä mallintamiseen kuluva aika suhteessa itse geosuunnitte-
luun. Mallintamisen avulla kuitenkin on helpompaa hahmottaa suunnitelmaa pa- remmin sekä huomata mahdolliset puutteet tai virheet. (13.) Tässä työssä ei haastateltu riittävän kattavasti geoteknisia mallintajia, jotta yleispäteviä johtopää- töksiä käyttäjäkokemuksista voitaisiin tehdä.
4.3.1 Mallintamiseen kuluva aika
Mallintamiseen kuluva aika riippuu vaaditusta geomallin tarkkuudesta sekä poh- jaolosuhteiden vaihtelevuudesta. Varsinkin siltakaivantojen mallintamisessa ku- luva aika voi vaihdella suuresti, jos kaivanto sisältää louhintaa ja maaleikkausta.
Tällöin mallissa on enemmän tasoja, joten työ vaatii enemmän piirtotasojen vaih- tamista, käsin piirtämistä ynnä muuta sellaista. Myös siltakaivantojen luiskaus eri kaltevuuksilla lisää käsin piirtämistä ja viimeistelyä, mikä vie lisää aikaa. (13.) Kevennyksen ja massanvaihdon mallintaminen tapahtuu lähtökohtaisesti käsin piirtämällä poikkileikkauksiin, minkä vuoksi se kuluttaa paljon aikaa suhteutettuna mallin kokoon ja lopputulokseen. Varsinkin pidempien massanvaihtojen mallinta- minen vie paljon aikaa ja on hidasta. Mallin tekemiseen menee enemmän aikaa kuin suunnitteluun, mikä ei ole tehokasta eikä kannattavaa taloudellisesti. Kuiten- kin ponttiseinien ja paalulaattojen mallinnus etenkin seinäelementteinä tapahtuu muutamassa minuutissa, mikäli niin sanottu seinämalli täyttää laatuvaatimukset.
(13.) Eri suunnittelutoimistoissa on käytössä eri ohjelmistoja ja toimintatapoja, jotka vaikuttavat suunnitteluprosessin nopeuteen ja työmäärään.
4.3.2 Massanvaihdon mallintaminen
Massanvaihto mallinnetaan nykyään poikkileikkausten avulla. 2D-poikkileikkauk- siin piirretään ensimmäisenä massanvaihdon rajat Liikenneviraston ohjeen mu- kaisesti koko massanvaihdon pituudelta. Poikkileikkauksia mukaan piirtämiseen otetaan harkinnan mukaan. Tämän jälkeen poikkileikkaukset piirretään 3D-muo- toon oikeaan koordinaatistoon Soundingsin työkalulla ”3D diagrammit kartalle”.
Kun poikkileikkaukset ovat 3D-muodossa, piirretään käsin 3D:nä massanvaihdon taiteviivat. Tällöin massanvaihdon ala- ja yläpään pisteet yhdistetään 3D Polyli- nellä. Valmiiden taiteviivojen avulla kolmioidaan massanvaihdon luiskat ja mas- sanvaihdon alapinta joko Novapoint-ohjelmalla tai 3D-Winillä. Lopuksi taiteviivat
ja massanvaihdon kolmiointi laitetaan omille piirustustasoilleen, jotka määräyty- vät Yleiset inframallivaatimukset 2015 -ohjeiden mukaisesti. Ylimääräiset tasot poistetaan mallista, joten siihen jäävät vain taiteviivojen ja kolmioiden piirustus- tasot. Valmis massanvaihdon malli muistuttaa kourua. (13.) Kuvassa 7 on esi- merkki massanvaihdosta, joka näkyy vihreällä värillä.
KUVA 7. Poikkileikkauskuva mallista, jossa on massanvaihto
5 ESIMERKKITAPAUS: GRASSHOPPERIN HYÖDYNTÄMINEN GEOSUUNNITTELUSSA MASSANVAIHDOSSA
Luvussa 5 käydään läpi kaivamalla tehdyn massanvaihdon parametrinen mallin- taminen Grasshopperin avulla. Mallinnuskohteeksi on valittu Mt724 Onkilahden siltakohde, koska siinä eri mallinnuskeinojen vertailussa pystyttiin hyödyntämään kohteesta aiemmin laadittuja 3D-kuvia. Kuvassa 7 on vihreällä värillä esitettynä kohteen massanvaihto, joka oli tarkoitus myös saada tehtyä Grasshopperilla sa- maan kohtaan. Parametreja Grasshopperista ja Rhinon mallinnettuja objekteja on havainnollistettu kuvilla.
5.1 Massanvaihdon algoritmin lähtötiedot
Onkilahden siltakohteen massanvaihtokohdan mallintamiseen tarvittiin lähtötie- doiksi tien tasausviiva reunaviivoineen, maanpintamalli sekä kovan pohjan pinta- malli. Aluksi tiedostot olivat eri kuvissa dwg-muodossa, mutta Rhino ei osannut tuoda lähtötietojen eri tasoja samaan kuvaan näkyviin. Tästä syystä oli ensin yh- distettävä lähtötiedot AutoCadissa yhteen dwg-kuvaan. Yhdistetyssä kuvassa huonona puolena on se, ettei kuvasta saa enää valittua helposti esimerkiksi maanpintamallia, vaan pintamallin kolmiot muuttuivat yksittäisiksi kolmioiksi koko pinnan kolmioiden sijaan. Lähtötietojen yhdistäminen siis niin sanotusti räjäytti eri tiedostot. Kuvassa 8 on esitetty Rhinossa näkyvä lähtötietomalli. Kuvan oikeassa laidassa näkyvät kaikki tasot, joita tarvittiin massanvaihdon algoritmissa Grasshopperissa. Tasojen nimet tulevat suoraan dwg-tiedoston mukaisesti.
KUVA 8. Lähtötietojen näkymä Rhinossa
Lähtötietojen avulla saatiin Grasshopperiin oikeat lähtö- ja loppupisteet massan- vaihdolle. Massanvaihdon perusidea on esitetty aiemmin kuvassa 6. Pisteitä tar- vittiin apuviivojen ja itse massanvaihdon mallintamiseen: reunalinjasta nykyiseen maanpintaan 1:1 kaltevuudella, nykyisestä maanpinnasta kovan pohjan pintaan 2:1 kaltevuudella sekä kovasta pohjasta takaisin nykyiseen maanpintaan kalte- vuudella 2:1. Kuvassa 9 on esitettynä pätkä lähtöparametreista Grasshopperissa.
Keltaisessa paneelissa näkyy esimerkiksi numero 127, joka on tien tasausviivan ja reunalinjojen taso Rhinossa. Mallin tekeminen perustuukin näihin lähtötietojen tasoihin.
KUVA 9. Lähtötietojen linkittyminen mallin algoritmissa
5.2 Massanvaihdon pintojen mallintaminen
Massanvaihtoa lähdettiin tekemään koko tien pituudelle, koska ei ollut mahdolli- suutta tehdä massanvaihtoa tietylle paaluvälille. Paalujen perusteella luotu mas- sanvaihtomalli olisi vaatinut lähtötiedoiksi mittalinjan, joka huomattiin vasta myö- hemmin työn lopussa.
Massanvaihdon pintojen mallintaminen tapahtui useassa vaiheessa. Ensim- mäiseksi oli kopioitava Offset-työkalulla oikean puolen reunalinja xy-tasossa, joka tapahtui vaiheittain. Ensin viiva kopioitiin x-suunnassa oikealle 10 metriä, minkä jälkeen se kopioitiin y-tasossa 10 metriä alaspäin. Reunalinjan alku- ja loppupis- teiden A ja B sekä äsken luodun viivan alku- ja loppupisteiden C ja D väliin luotiin jatkuva jana eli polyline AB+BC+CD+DA. Näin saatiin tehtyä suljettu alue, johon kokeiltiin tehdä Mesh-työkalulla täyttöpinta. Pinta ei kuitenkaan mallintunut, mikä aiheutui lähtötietojen pitkästä välimatkasta origoon. Tämän vuoksi oli lähtötiedot ensin asetettava Rhinossa origoon, minkä jälkeen täyttöpinta saatiin näkyviin kal- tevuudessa 1:1.
Kuvassa 10 on esitettynä näkymä xyz-koordinaatistossa Rhinossa ensimmäi- sestä täyttöpinnasta, joka saatiin mallinnettua Mesh-työkalulla. Kuvassa näkyvä punaista täyttöpintaa leikkaava vihreä viiva on nykyinen maanpinta, johon myö- hemmässä vaiheessa ensimmäinen täyttöpinta leikattiin loppuvaksi. Kuvasta on piilotettu näkyvistä kaikki muut lähtötieto-objektit selvyyden vuoksi.
KUVA 10. Näkymä Rhinossa ensimmäisestä täyttöpinnasta
Tämän jälkeen oli etsittävä päätepisteet äsken luodun pinnan ja nykyisen maan- pinnan leikkauskohtiin. Näiden pisteiden perusteella luotiin samalla tavalla en- simmäisen täyttöpinnan kanssa Mesh-pinta maanpinnasta kovaan pohjaan 2:1 kaltevuudella. Oikea kaltevuus saatiin kopioimalla ensimmäisen täyttöpinnan ja maanpinnan välinen leikkausviiva ensin 5 metriä x-suunnassa oikealle, minkä jäl- keen 10 metriä y-suunnassa alaspäin. Muuten tämä 2:1 kaltevuudella oleva täyt- töpinta toteutettiin samalla tavalla kuin ensimmäinen täyttöpinta. Tämän jälkeen luotiin nämä samat pinnat myös vasemman puolen reunalinjasta lähtien. Tämä välivaihe on esitetty näkymänä Rhinossa kuvassa 11. Myös kovasta pohjasta nykyiseen maanpintaan luotiin samalla logiikalla täyttöpinta kaltevuudella 2:1.
KUVA 11. Välivaiheen näkymä Rhinossa
5.3 Ylimääräisten apupintojen mallintaminen
Mesh-pintojen lisäksi oli määritettävä tilavuus massanvaihdolle. Tilavuutta varten oli tehtävä apupinnat 1 ja 2 tien poikkisuunnassa päätyihin sekä tien pituussuun- nassa pinnat 3 ja 4. Välivaihetta on esitetty kuvassa 12. Apupinnat tehtiin alka- maan kovasta pohjasta ja ne ulotettiin 12 metriä alaspäin y-suunnassa. Lisäksi oli tehtävä puolisuunnikkaan muotoiset päätypinnat kovasta pohjasta nykyiseen maanpintaan asti, eli pinta pisteiden A, B, C ja D välille molempiin päihin tietä.
Näiden lisäksi oli tehtävä pinnat tien tasausviivan suunnassa sekä yläpuolelle ny- kyisen maanpinnan tasoon että alapuolelle kovasta pohjasta 12 metriä alapuo- lelle niin sanotuksi pohjaksi. Kuvassa 12 on piilotettu osa pinnoista selvyyden vuoksi. Kuvasta kuitenkin näkee, kuinka monista eri vaiheista massanvaihto koostuu.
KUVA 12. Välivaihe massanvaihdon apupintojen tekemisestä
Ylimääräisiä pintoja tarvittiin siihen, että massanvaihdolle saatiin tilavuuspara- metri. Tämä toteutettiin leikkaamalla Mesh-pinnoista koostuva alue nykyisen maanpinnan ja kovan pohjan väliltä. Lisäksi luotiin parametri, joka laskee tilavuu- den kyseiselle alueelle.
5.4 Valmis massanvaihdon malli
Valmis malli saatiin luotua apupintoja hyödyntämällä. Lisäksi saatiin tehtyä para- metri, joka laskee massanvaihdon tilavuuden automaattisesti. Kuvassa 13 on val- mis massanvaihdon malli xy-koordinaatistossa AutoCad-ohjelman näkymänä.
Valkoinen kolmiointi on nykyistä maanpintaa ja musta kolmiointi Rhinolla mallin- nettu massanvaihto. Kuvassa vaalean sinisellä näkyvät tien tasausviiva sekä reu- nalinjat. Kuvat tiestä on otettu suoraan ylhäältä alaspäin katsottuna tietä.
KUVA 13. Valmis massanvaihdon malli AutoCad-ohjelman näkymänä
Massanvaihdon mallia lyhennettiin niin, että se ei jatku koko tien pituudelta, kuten kuvissa 13 ja 15 tulee ilmi. Grasshopperin algoritmiin tehtiin kuitenkin objekti, jolla massanvaihdon pituutta voi muuttaa halutessaan. Kuvassa 14 on esitettynä Grasshopperin algoritmista pätkä, jossa näkyy esimerkiksi sekä massanvaihdon tilavuus laskettuna keltaisessa paneelissa että Number Slider -nimiset massan- vaihdon pituutta muuttavat objektit.
KUVA 14. Pätkä algoritmista Grasshopperissa, jossa näkyy esimerkiksi massan- vaihdon tilavuus kuutiometreinä
Valmis massanvaihto saatiin myös näkyviin AutoCad-ohjelmassa 3D-mallina kol- mioituna. Kuvassa 15 on xyz-koordinaatistossa massanvaihdosta neljä näkymää
eri suunnista katsottuna. Kuvassa on vaalean sinisellä esitetty tie, valkoisella maanpinta ja mustalla Rhinossa mallinnettu massanvaihto.
KUVA 15. Valmis massanvaihdon malli AutoCad-ohjelman näkymänä neljästä eri suunnasta kuvattuna
6 YHTEENVETO
Parametrinen mallintaminen on uusi käsite geosuunnittelussa, mikä tuo omat on- gelmansa suunnitteluun. Algoritmin tekeminen vaatii ymmärrystä riippuvuussuh- teista, vektoreista ja matematiikasta yleisesti. Alkuun pääseminen Grasshoppe- rissa viekin merkittävästi aikaa, mikä vaikuttaa myös suunnittelunopeuteen.
Opinnäytetyön tarkoituksena oli tutkia kaivamalla tehdyn massanvaihdon algorit- misen mallintamisen paremmuutta perinteiseen mallintamiseen ja toteuttaa mas- sanvaihto Grasshopperilla. Työssä saatiin tehtyä massanvaihdon parametrinen malli, mutta yleispäteväksi mallia ei voida sanoa. Lisäksi saatiin paikannettua muutamia ongelmia, jotka olisi hyvä ottaa huomioon yleispätevän massanvaihto- mallin suunnittelussa. Tällaisia ongelmia olivat muun muassa huonot lähtötiedot, liian jyrkät kaarteet Offset-työkalulle sekä lähtötietojen sijainti liian kaukana ori- gosta. Jotta malli saataisiin toimimaan oikein ja kaikissa suunnittelukohteissa, vaatisi työ paljon aikaa. Kuitenkin opinnäytetyön aikana todettiin yleispätevän al- goritmin tekemisen olevan hyvinkin mahdollista, mikä myöhemmässä vaiheessa voi tuoda merkittävän nopeusedun massanvaihdon mallintamisessa.
Tässä työssä tehtyä algoritmista massanvaihtoa ei pystytä vertaamaan parem- muudessa perinteisesti tehtyyn massanvaihtoon, sillä algoritmista ei tehty kaik- kiin suunnittelukohteisiin sopivaa. Lisäksi Grasshopper oli testauksessa ensim- mäistä kertaa, mikä pidensi mallintamisaikaa huomattavasti. Massanvaihto teh- tiin lisäksi eri kohtaan kuin Novapoint-ohjelmalla aiemmin tehty massanvaihto, johon tätä työtä oli tarkoitus verrata. Massanvaihdon oikeaa kohtaa ei saatu sel- ville lähtötietojen perusteella, joten työssä kokeiltiin ainoastaan toteuttaa toimiva algoritmi alkaen tien toisesta päästä. Jotta massanvaihto saataisiin oikeaan suunnittelukohtaan, tulisi myös mittalinja saada lähtötiedoiksi. Massanvaihto on kuitenkin mahdollista tehdä algoritmisesti tiettyyn suunnittelukohtaan, mutta se vaatisi enemmän suunnitteluaikaa.
Opinnäytetyöstä saatiin paljon hyödyllistä tietoa massanvaihtoalgoritmin myö- hempää käyttöä varten. Työssä löydettiin ongelmia, jotka pystyttiin ratkaisemaan
eri tavoin. Tulevaisuudessa työtä voisi hyödyntää esimerkiksi pengertämällä teh- dyn massanvaihtoalgoritmin suunnittelemiseen sekä muihin geosuunnittelussa mallintamalla tehtäviin kuviin, esimerkiksi kaivantoihin ja penkereisiin.
Tämän opinnäytetyön tekeminen opetti paljon sekä perinteisestä että algoritmi- sesta mallintamisesta. Algoritmin tekeminen opetti myös hyvin perusteita Grasshopperista. Näiden lisäksi työ opetti yleisiä asioita, kuten tietojen hakemista eri lähteistä sekä valmiin tietotekstin prosessoimista omiksi sanoiksi.
LÄHTEET
1. Mölsä, Seppo 2018. Arto Kiviniemi on tietomallinnuksen kansainvälinen huip- puvaikuttaja. Rakennuslehti 26.1.2018, nro 3. S. 12.
2. Heilä, Sampsa 2017. Suunnittelusta ja rakentamisesta vaihtoehtojen vertai- luun ja ylläpitoon. RIA 15.9.2017, nro 3. S. 26-29.
3. Metsola, Jyrki 2017. Tietomallintamisen monimuotoinen maailma. RIA 24.2.2017, nro 1. S. 39-41.
4. Tompuri, Vesa 2018. Yliopiston koneohjausprojekti vei tutkijan pilvipalveluyrit- täjäksi. Rakennuslehti 18.5.2018, nro 17. S. 13.
5. Koskela, Veli-Pekka 2013. Pohjarakentamisen 3D-mallinnus. Ramboll Fin- land Oy. Sisäinen ohje.
6. Yleiset inframallivaatimukset YIV2015 Osa 1. Tietomallipohjainen hanke.
Saatavissa: https://buildingsmart.fi/wp-con-
tent/uploads/2016/11/YIV2015_Mallinnusohjeet_OSA1_Tietomallipohjai- nen_hanke_V_1_0.pdf. Hakupäivä 3.2.2019.
7. Yleiset inframallivaatimukset YIV2015 Osa 2. Yleiset mallinnusvaatimukset.
Saatavissa: https://buildingsmart.fi/wp-con-
tent/uploads/2016/11/YIV2015_Mallinnusohjeet_OSA2_Yleiset_Vaatimuk- set_V_1_0.pdf. Hakupäivä 3.2.2019.
8. Mannila, Merja 2018. Teräsrakentaminen tarvitsisi enemmän alan yhteistä mallinnusohjeistusta. Rakennuslehti 23.11.2018, nro 37. S. 11.
9. A-Insinöörit. Saatavissa: https://www.ains.fi/blogit/tulevaisuudessa-suunnitel- laan-algoritmien-ja-keinoalyn-avulla/. Hakupäivä 18.1.2019.
10. Edu.fi. Saatavissa: https://www.edu.fi/materiaaleja_ja_tyotapoja/tvt_opetuk- sessa/ohjelmointi/kasitteet/. Hakupäivä 18.1.2019.
11. Tanska, Tuulikki - Österlund, Toni 2014. Algoritmit puurakenteissa. Saata- vissa: http://jultika.oulu.fi/files/isbn9789526204567.pdf. Hakupäivä 7.2.2019.
12. Grasshopper. Saatavissa: https://www.grasshopper3d.com/. Hakupäivä 19.1.2019.
13. Karjalainen, Noora 2019. Re: Geomallinnus. Sähköpostiviesti. Vastaanottaja:
Mirja Juvonen. 4.2.2019.
14. Massanvaihdon suunnittelu. 2011. Liikenneviraston ohjeita. Saatavissa:
https://julkaisut.liikennevirasto.fi/pdf3/lo_2011-11_massanvaihdon_suunnit- telu_web.pdf. Hakupäivä 6.2.2019.
15. Yleiset inframallivaatimukset YIV2015 Osa 4. Inframalli ja mallinnus hankkeen eri suunnitteluvaiheissa. Saatavissa: https://buildingsmart.fi/wp-con- tent/uploads/2016/11/YIV2015_Mallinnusohjeet_OSA4_Mallinnus_hank- keen_eri_vaiheissa_V_1_0.pdf. Hakupäivä 28.3.2019.
16. Civilpoint. Saatavissa: https://civilpoint.fi/. Hakupäivä 9.4.2019.
17. 3D-system. Saatavissa: http://www.3d-system.fi/. Hakupäivä 9.4.2019.
18. Autodesk. Saatavissa: https://www.autodesk.fi/products/revit/overview. Ha- kupäivä 9.4.2019.
OHJELMISTOJEN JA NIIDEN TYÖKALUJEN SELITYKSET LIITE 1
Novapoint = Trimble Novapoint eli infrasuunnittelujärjestelmä, joka kattaa kaikki tarpeet infran suunnittelussa. Sen työkaluilla on mahdollista suunnitella teitä, rau- tateitä, tunneleita, siltoja sekä vesihuoltoa. (16, linkit Ohjelmistot -> Trimble No- vapoint.)
Terrain = Novapoint-ohjelman työkalu, joka sisältää toiminnot maaston muotoi- luun, taiteviivojen käsittelyyn sekä aluetasaukseen. Sillä on mahdollista myös las- kea reaaliaikaisesti luiskaviivoja, sekä sitä voidaan käyttää suunniteltaessa alue- ja maankäyttöä. (16, linkit Ohjelmistot -> Trimble Novapoint -> Novapoint Ter- rain.)
Soundings = Novapoint-ohjelman työkalu, joka sisältää kaiken yhdyskuntasuun- nittelussa tarvittavaan pohjatutkimustietojen hallintaan ja hyödyntämiseen. Tutki- mustiedot säilyvät tietokannassa, josta ne voidaan hakea pituus- ja poikkileik- kauksiin sekä karttapohjalle. Aineiston perusteella voidaan tulkita ja arvioida maalajirajoja sekä kallionpinta. (16, linkit Ohjelmistot -> Trimble Novapoint -> No- vapoint Soundings.)
3D-Win = suomalainen Windows-ohjelmisto, joka on tarkoitettu maastomittaus- ten tuottamiseen ja käsittelemiseen. Sillä voidaan käsitellä yhtäaikaisesti päällek- käin olevia vektori- ja rasterikuvaelementtejä, joita hallitaan kutakin erikseen. (17, linkit 3D-Win.)
Revit = Autodesk Revit eli rakennus- ja rakennesuunnitteluun, talotekniikan suun- nitteluun sekä rakentamiseen tarkoitettuja ominaisuuksia sisältävä tietomallin- nusohjelmisto. (18, linkit Tuotteet -> Revit.)
Navisworks = Autodesk Navisworks eli ohjelmisto, jonka avulla saadaan yhdis- tettyä tietomallit yhdeksi kokonaisuudeksi. Sen työkalut mahdollistavat projektien hallinnan ja koordinoinnin. (16, linkit Ohjelmistot -> Autocad -> Autodesk Navis- works.)
Civil 3D = Autodesk Civil 3D eli erityisesti yhdyskuntasuunnitteluun tarkoitettu mallinnusohjelma, jolla voidaan toteuttaa liikenne-, maankäyttö- ja ympäristöpro- jektit. Ohjelmalla tehtyjä malleja voidaan hyödyntää esimerkiksi määrälasken- nassa ja koneohjauksessa. (16, linkit Ohjelmistot -> Autocad -> Civil 3D.)
Tekla = Tekla Civil eli infrarakentamisen tietomallintamisen tarpeisiin tehty tieto- kantapohjainen ohjelma, joka sisältää työkalut tietomallien laatimiseen, infra- hankkeen kolmiulotteiseen tarkasteluun, visualisointiin sekä suunnitelmien päivit- tämiseen. (16, linkit Ohjelmistot -> Tekla Civil.)
