L’ottimizzazione multi-obiettivo nella progettazione acustica delle aule scolastiche

L’obiettivo della presente ricerca è quello di sviluppare uno strumento a supporto dei professionisti nella individuazione delle migliori soluzioni per il trattamento acustico di un’aula scolastica, promuovendo la consapevolezza sulle conseguenze delle varie scelte sin dalle prime fasi di progettazione. Si tratta di un algoritmo sviluppato in Grasshopper, che traspone le indicazioni della recente norma UNI 11532-2:2020, entrata in vigore a marzo dell’anno corrente, ed è stato utilizzato per studiare l’applicabilità dell'ottimizzazione multi-obiettivo al progetto acustico delle aule scolastiche.

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Acustica e edifici scolastici: stato dell'arte in Italia

Le condizioni acustiche delle aule scolastiche hanno ricevuto molta attenzione negli ultimi decenni a causa del loro ruolo essenziale a garantire un insegnamento e un apprendimento efficaci, soprattutto ai primi livelli del percorso educativo.

La bassa qualità acustica, purtroppo, è comune nel panorama educativo italiano: nelle scuole italiane c'è troppo rumore e l'acustica è fuori norma in 9 aule su 10. Questo è quanto ha rivelato uno studio condotto da Ecophon Saint-Gobain, su un campione rappresentativo di scuole e rappresenta un grave problema negli ambienti educativi a causa dei suoi effetti negativi.

La cattiva acustica delle aule  determina da un lato fatica vocale e disturbi della voce per gli insegnanti, e dall’altro scarso livello di concentrazione e apprendimento per gli allievi. I requisiti acustici per evitare di incorrere in tali problemi richiedono una progettazione acustica avanzata, che nella maggior parte dei casi deve essere applicata a edifici scolastici esistenti. Inoltre, in molti casi mancano le competenze acustiche ad architetti e ingegneri che si occupano della progettazione o ristrutturazione di ambienti scolastici. 

Partendo da queste considerazioni, lo scopo principale di questo studio è stato quello di fornire uno strumento-guida in grado di supportare le scelte sia di progettazione che di rinnovamento acustico delle aule, e di studiare gli effetti di diversi trattamenti acustici. Tale strumento consiste in un algoritmo sviluppato in Grasshopper, che traspone le indicazioni della recente norma UNI 11532-2:2020Caratteristiche acustiche interne di ambienti confinati - Metodi di progettazione e tecniche di valutazione - Settore scolastico”. Le tecniche di ottimizzazione sono state usate raramente per scopi di progettazione acustica rispetto a quelle strutturali o di form-finding; a tal proposito, l’algoritmo, oltre a verificare la conformità con i requisiti acustici fissati dalla normativa, consente anche di ottimizzare tipologia, estensione e posizione dei materiali acustici in funzione di più obiettivi (tempo si riverberazione, RT, indice di intellegibilità del parlato, STI, e budget necessario per il trattamento acustico, contribuendo nello studio e nella ricerca di soluzioni acustiche idonee ed economiche.

Applicazione dell'algoritmo per l'ottimizzazione multi-obiettivo nella progettazione acustica delle aule scolastiche

Qualsiasi strumento di valutazione è utile ma diventa efficace se applicabile a più casi studio. Per poter applicare l'algoritmo a un gran numero di aule scolastiche, era necessario identificare un’aula tipo e le sue caratteristiche; una sorta di archetipo con variabili e vincoli. I dati dimensionali su aule di 326 edifici scolastici, rintracciati tramite i documenti cartacei conservati negli archivi del Comune di Torino e la loro elaborazione tramite i criteri statistici di Chauvenet e il test Q di Dixon , ha permesso di generalizzare il modello parametrico il più possibile e tararlo sulla tipologia di aula più comune, ovvero caratterizzata da ampie superfici vetrate e da un alto soffitto e di rilevare i possibili valori anomali. I dati dimensionali degli elementi architettonici dell’aula sono stati individuati entro valori massimi e minimi di possibile variazione.

Modello geometrico-parametrico

Al fine di valutare ed ottimizzare l’acustica dell’aula è stato necessario creare un modello virtuale. II software di modellazione parametrica Grasshopper è stato utilizzato a questo fine. Il GH canvas è stato popolato di componenti chiamati “sliders”, che permettono di replicare un’aula esistente in maniera piuttosto semplice (Figura 1). Attraverso questi cursori è possibile impostare le diverse variabili spaziali: le dimensioni dell’aula, aggiungere porte, finestre, moduli-lavagna e regolarne posizione e dimensioni, aggiungere posizione di insegnante e numero di allievi e gli impianti.

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Figura 1 - Confronto tra il modello ad-hoc e quello generato dall’algoritmo.

Materiali acustici-parametrici

Ad ogni superficie del modello parametrico l’algoritmo consente di applicare dei materiali che sono stati suddivisi in due categorie: materiali "fissi" e materiali "parametrici". Il primo include materiali che possiamo trovare in genere in qualsiasi aula (ad es. l’intonaco per pareti laterali e soffitto non trattato, piastrelle di marmo o ceramica per il pavimento, finestre, ecc.) con i rispettivi coefficienti di assorbimento desunti dalla norma UNI11532-2:2020. 

I materiali parametrici includono tutti quelli utilizzati nella fase di progettazione acustica, ed in particolare i pannelli porosi, i pannelli forati risonanti, i pannelli vibranti e il sistema di baffles. I coefficienti di assorbimento sono stati calcolati implementando in linguaggio Python le formule presenti in letteratura per definire i coefficienti di assorbimento in frequenza per i materiali assorbenti porosi, risuonatori multipli e pannelli vibranti. Per il sistema di baffles è stato implementato il metodo di Wolfgang Probst . L’intera fase di set-up viene gestita tramite specifici cursori e tutte le possibilità che il modello parametrico offre sono state calibrate su intervalli dinamici in modo da non generare errori, semplificare ed automatizzare delle operazioni come l’applicazione di pannelli acustici a parete e soffitto (Figura 2).

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Figura 2 - Componenti GH disponibili per il trattamento acustico delle pareti.

Modelli acustici analitici e geometrici

Finora l'attenzione si è concentrata sulle possibilità e sui vincoli offerti dall'algoritmo nella fase di set-up del modello. All’algoritmo non resta che calcolare i descrittori acustici scelti per caratterizzare l’acustica delle aule scolastiche: il tempo di riverberazione RT, la chiarezza del parlato C50, l’indice di intellegibilità del parlato STI.

Questi parametri sono stati determinati da calcoli analitici (UNI EN 12354-6:2006 “Acustica in edilizia - Assorbimento acustico in ambienti chiusi”, teorie di Sabine, Hopkins-Stryker, Eyring e Barron & Lee ), e simulazioni acustiche basati su modelli che assumono le approssimazioni dell’acustica geometrica (GA).

I modelli analitici hanno richiesto l’implementazione attraverso algoritmi ad-hoc e script in linguaggio Python delle formule per il calcolo dei parametri acustici. Il modello acustico geometrico ha utilizzato il plug-in gratuito di simulazione acustica Pachyderm. Quest’ultimo si basa su una simulazione ray-tracing e consente di tenere conto anche delle proprietà fonodiffondenti delle superfici. Questa tipologia è caratterizzata acusticamente da coefficienti di scattering che sono stati in parte desunti da letteratura, e in parte ottenuti da una ricerca che ha confrontato risultati simulati con quelli misurati.

Ottimizzazione multi-obiettivo

L’ottimizzazione multi-obiettivo è stata effettuata con il plug-in Octopus, che ha prodotto una gamma di soluzioni indicata dal fronte di Pareto, che rappresentano l’ottimo tra gli estremi di ciascun obiettivo. Le variabili di ottimizzazione utilizzate nei modelli teorici ed in quello geometrico sono sintetizzate in Tabella 1. Tutti i processi di ottimizzazione sono stati eseguiti utilizzando la stessa configurazione sperimentale.

Una singola sorgente e un totale di quattro ricevitori sono stati posizionati nel modello dell’aula in posizioni fisse come indicato dalla UNI 11532-2 (Figura 3). Sono state valutate oltre 750 soluzioni per ciascun modello con l'obiettivo specifico di massimizzare le prestazioni acustiche, in termini di tempo di riverberazione (RT) ed indice di trasmissione del parlato (STI), soddisfacendo al contempo i criteri contrastanti di mantenimento dei costi di progettazione/rinnovamento acustico.

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Tabella 1 - Variabili di ottimizzazione.

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Figura 3 - Identificazione delle posizioni utente e di misura in relazione al volume e alla sorgente di rumore.

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