Designing with Scarcity: Algorithmic Workflows for Structural Optimization Using Reclaimed Timber
Authors
Damgaard, Mathias Højmose ; Klejs, Oliver Verner
Term
4. term
Education
Publication year
2025
Pages
144
Abstract
This thesis responds to the fact that wood is a limited resource and that construction consumes large amounts of it. It explores how algorithmic design can help architects and engineers use reclaimed timber—wood recovered from existing structures—more effectively in structural applications. Grounded in circularity (keeping materials in use), material metabolism (understanding material flows), and tectonics (how parts come together), the research argues that reclaimed materials need not be a constraint but can actively drive design. The methodology develops and tests a digital tool in a parallel process: the tool is refined by applying it to design cases and learning from the results. Built in Rhino/Grasshopper with Karamba3D for structural analysis and Wallacei for multi-objective optimization (balancing several goals at once), the tool combines heuristic and meta-heuristic algorithms (rule-of-thumb and search algorithms) to match available stock to a design and to adjust geometry. Two case studies using reclaimed timber from the mink farm industry evaluate the approach: a residential renovation and a conceptual redesign of a larger, more complex building. In the home renovation, the tool suggested small geometric changes that enabled full use of reclaimed timber, translating the idea that 'form follows availability' into a tangible outcome. In the larger project, increased complexity led to longer computation times and fewer design iterations. The thesis concludes that algorithmic workflows can make it feasible to integrate reclaimed timber into architecture, turning material limits into resource-efficient, spatially considered solutions. The tool serves as a proof of concept for designing with scarcity, but wider adoption will require better data management for reclaimed materials, a more user-friendly interface, and adapted joints to bridge research and practice.
Specialet tager udgangspunkt i, at træ er en begrænset ressource, og at byggeriet forbruger store mængder. Det undersøger, hvordan algoritmisk design kan hjælpe arkitekter og ingeniører med at bruge genbrugstræ—træ genvundet fra eksisterende konstruktioner—mere effektivt i bærende konstruktioner. Arbejdet bygger på ideer om cirkularitet (at holde materialer i kredsløb), materialemetabolisme (at forstå materialestrømme) og tektonik (hvordan dele samles), og argumenterer for, at genbrugsmaterialer ikke kun er en begrænsning, men kan blive en drivkraft for design. Metoden udvikler og afprøver et digitalt værktøj i en parallel proces: Værktøjet forfines ved at blive anvendt på konkrete designcases og ved at lære af resultaterne. Værktøjet er bygget i Rhino/Grasshopper, bruger Karamba3D til strukturel analyse og Wallacei til multiobjektiv optimering (at afveje flere mål på én gang), og kombinerer heuristiske og metaheuristiske algoritmer (tommelregel- og søgealgoritmer) til at matche tilgængelige emner med et design (stock matching) og til at justere geometrien. To casestudier med genbrugstræ fra minkindustrien bruges til at evaluere tilgangen: en boligrenovering og en konceptuel redesign af et større, mere komplekst byggeri. I boligrenoveringen foreslog værktøjet små geometriske ændringer, der muliggjorde fuld udnyttelse af genbrugstræ, og gjorde ideen om, at 'formen følger tilgængeligheden', til et konkret designresultat. I det større projekt betød øget kompleksitet længere beregningstider og færre designiterationer. Specialet konkluderer, at algoritmiske arbejdsgange kan gøre det muligt at integrere genbrugstræ i arkitektur og omdanne materialebegrænsninger til ressourceeffektive, rumligt gennemtænkte løsninger. Værktøjet fungerer som et proof-of-concept for at designe med knaphed, men bredere anvendelse kræver bedre datastyring for genbrugsmaterialer, en mere brugervenlig grænseflade og tilpasning af samlinger for at bygge bro mellem forskning og praksis.
[This apstract has been rewritten with the help of AI based on the project's original abstract]
Keywords
Architecture ; Computational Design ; Parametric Design ; Grasshopper ; Reuse ; Reclaimed ; Sustainability ; Blender ; AI ; Robotic Fabrication ; C#