MIT研究通过算法优化桥梁和其他结构的碳足迹

摘要

MIT Morningside Academy for Design研究员Zane Schemmer开发了一种离散拓扑优化算法，能够在考虑材料获取、运输距离和制造过程碳排放的基础上，优化桥梁和其他结构的材料选择与结构设计。该算法可将结构碳足迹减少高达20%，同时确保设计的可制造性和实际建造可行性，为可持续结构工程提供了新的技术路径。

内容框架与概述

本文介绍了MIT研究员Zane Schemmer在结构工程碳足迹优化方面的创新研究。传统结构设计往往忽视材料选择对碳排放的影响，而现有的优化研究又常常因设计过于复杂而难以实际建造。Schemmer的研究填补了这一空白，开发了一种离散拓扑优化算法，能够在高度约束的解空间中考虑多种材料的组合应用。

该算法的核心创新在于综合考虑了材料获取难度、产地与建筑地点的距离、制造和运输过程中的碳排放等多个维度。通过用木材等低碳材料替代部分钢材，算法能够生成混合结构设计，既满足功能需求，又显著降低碳足迹。研究团队已在实际项目中验证了该算法的有效性，包括优化德克萨斯州一座19世纪末的混合钢木桁架桥，以及设计多种版本的张拉整体塔。

从更广阔的视角来看，这项研究体现了结构工程与建筑设计融合的趋势。Schemmer指出，一百年前这两个领域本就相互融合，而他的研究旨在重新整合这两者，实现更高效的设计和建造。MAD设计奖学金为他提供了跨学科交流的平台，让他能够从不同角度思考设计优化问题。未来，Schemmer将继续在MIT攻读博士学位，探索如何将其他领域的创新理念与工程知识相结合。

核心概念及解读

离散拓扑优化算法：这是一种能够在高度约束的解空间中进行结构形态优化的算法。与传统连续优化方法不同，离散拓扑优化能够处理多种材料的组合选择问题，考虑材料的离散特性，从而生成既符合力学要求又具有制造可行性的设计方案。

碳足迹多维优化：算法不仅考虑结构本身的材料用量，还综合评估材料获取难度、产地距离、运输过程和制造工艺的碳排放。这种全生命周期的碳足迹评估方法，能够找到真正环保的解决方案，而非简单地减少某一环节的排放。

混合结构设计：通过算法优化，在结构中合理组合不同材料（如钢材和木材），充分发挥各材料的优势。木材在某些受力状态下可以替代钢材，既能满足功能需求，又能显著降低碳足迹，这种设计理念为可持续建筑提供了新的思路。

可制造性约束：与许多理论优化研究不同，该算法在实际应用中充分考虑了制造和建造的可行性约束。这确保了优化结果不仅停留在计算机模型中，而是能够真正转化为实际可建造的结构，体现了研究成果的实用价值。

学科融合设计：Schemmer的研究体现了结构工程与建筑设计的重新融合。一百年前这两个领域本为一体，现代专业化分工虽然提高了效率，但也可能限制了创新。通过重新整合这两个领域的知识和方法，可以实现更高效、更可持续的设计和建造。

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