Optimizing daylight in historic town houses: An integrated machine learning-based algorithmic model
Tarihi sıra evlerde günışığı aydınlatmasının optimize edilmesi: makine öğrenmesi tabanlı entegre bir algoritmik model
- Tez No: 1024830
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ARZU CILASUN KUNDURACI, DOÇ. DR. YONCA ERKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Doğal aydınlatma, Geleneksel yapı, Kültürel miras, Mimari aydınlatma, Mimari miras, Simülasyon optimizasyonu, Tarihi koruma, Tasarım optimizasyonu, Çok kriterli karar verme, Çok kriterli optimizasyon, Daylighting, Traditional structure, Cultural heritage, Architectural lighiting, Architectural heritage, Simulation optimization, Historic preservation, Design optimization, Multi criteria decision making, Multi criteria optimization
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tarihi yapılar, kültürel ve tarihsel değerleri ile inşa edildikleri dönemlere özgü tasarım, malzeme ve yapım teknikleri nedeniyle korunması gereken önemli yapılardır. Günümüz yaşam standartları, iklim değişikliği, iç mekân konforu gereksinimleri ve küresel iklim hedefleri doğrultusunda, tarihi yapıların performansının iyileştirilmesi hem iç mekân konforunun sağlanması hem de enerji tüketiminin azaltılması açısından kritik bir öneme sahiptir. Bu doğrultuda, uluslararası anlaşmalar ve politika belgelerinde yapı renovasyonlarının giderek daha fazla vurgulandığı ve teşvik edildiği görülmektedir. Renovasyon süreçlerinde; müdahalelerin geri döndürülebilir olması, mimari özgünlüğün korunması, koruma mevzuatıyla uyumlu olması ve müdahale düzeyinin minimumda tutulması gibi temel koruma ilkelerine uyulması gerekmektedir. Günışığı kullanımı, görsel konforu artırması ve yapay aydınlatma ihtiyacını azaltarak enerji verimliliğine katkı sağlaması nedeniyle, tarihi yapıların günümüz yaşam koşullarına uyarlanmasında önemli bir faktör olarak kabul edilmektedir. Ancak, tarihi yapıları özel olarak ele alan çalışmalar sınırlı kalmakta, araştırmaların büyük bir kısmı genel günışığı tasarım stratejilerine ya da yeni ve modern yapılara odaklanmaktadır. Bu eksikliğin tamamlanması amacıyla, bu tez tarihi yapılarda günışığı performansının optimize edilmesine yönelik algoritmik bir model önermektedir. Araştırma, cephe açıklıklarının sınırlı olması nedeniyle günışığı erişimi açısından önemli zorluklar barındıran bir yapı tipolojisi olan tarihi konut yapıları, özelinde sıra evler üzerine odaklanmaktadır. Mimari tasarım, koruma ilkeleri ve hesaplamalı tasarım yöntemlerinin bir arada ele alındığı çalışmada, bağlama duyarlı günışığı stratejileri optimizasyon yoluyla belirlenmiştir. Önerilen modelin farklı iklim koşullarındaki uygulanabilirliğini göstermek amacıyla iki örnek çalışma seçilmiştir: Türkiye'nin Balıkesir ili Ayvalık ilçesinde yer alan bir sıra ev ve Belçika'nın Antwerp kentinde bulunan bir sıra ev. Yapıların üç boyutlu modelleri Rhinoceros ortamında oluşturulmuş, günışığı simülasyonları Ladybug ve Honeybee eklentileri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP) ve İdeal Çözüme Benzerliğe Göre Tercih Sıralama Tekniği (TOPSIS) yöntemleri kullanılarak bir karar destek çerçevesi geliştirilmiş; ilgili literatür, standartlar, kılavuzlar ve koruma mevzuatı doğrultusunda uygulanabilir ve etkili günışığı stratejilerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Hesaplama süresini azaltmak amacıyla, yapay sinir ağlarına dayalı bir vekil modelleme (Surrogate Modeling) yaklaşımı benimsenmiş ve model denetimli öğrenme (Supervised Learning) teknikleri kullanılarak eğitilmiştir. Günışığı performansı, farklı yönleri temsil eden iki günışığı metriği olan Faydalı Günışığı Düzeyi (UDI) ve Yıllık Güneş Işığı Maruziyeti (ASE) üzerinden değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, düşük Ortalama Mutlak Hata (MAE) değerleri ve düşük Ortalama Mutlak Yüzde Hata (MAPE) değerlerinin hesaplanması yoluyla, makine öğrenmesi tahminleri ile simülasyon sonuçları arasında yüksek düzeyde bir uyum olduğunu göstermektedir. Bu tez, iklim koşulları ve koruma yönetmeliklerini dikkate alarak tarihi yapıların günümüz iklim koşullarına ve yaşam gereksinimlere uyarlanmasını destekleyen disiplinlerarası bir metodolojik çerçeve sunmaktadır. Önerilen yaklaşım, mimarlık, koruma ve doğal aydınlatma tasarımı alanlarında tasarımcılar ve karar vericiler için pratik ve yol gösterici niteliktedir.
Özet (Çeviri)
Historic buildings are significant resources that require preservation due to their cultural and heritage significance as well as the design approaches, materials, and construction techniques specific to the periods in which they were built. In response to contemporary living standards, climate change, indoor comfort requirements, and global climate goals, improving the performance of historic buildings is crucial for both ensuring indoor comfort and reducing energy consumption. Accordingly, international agreements and policy documents increasingly emphasize and promote building renovation. Renovation processes require following conservation principles, including the reversibility of interventions, the preservation of architectural authenticity, compatibility with protection laws, and keeping interventions minimum. Although daylighting is an important factor in adapting historic buildings to present-day living standards by improving visual comfort and reducing the use of artificial lighting, research specifically addressing historic buildings remains limited, with greater attention given to general daylighting design strategies and new or contemporary buildings. To fill this gap, this thesis proposes a multi-objective evolutionary algorithmic model for optimizing daylight performance in historic buildings. The research focuses on historic residential buildings, specifically town houses, a typology that presents significant challenges for daylight access due to limited façade exposure. By integrating architectural design, conservation principles, and computational design methods, the study identifies context-sensitive daylighting strategies through optimization. To demonstrate the applicability of the proposed model under different climatic conditions, two case studies were selected: a town house located in Ayvalık, Balıkesir, Türkiye, and another in Antwerp, Belgium. 3D modeling of buildings was developed in Rhinoceros, and daylight simulations were conducted using the Ladybug and Honeybee plug-ins. In addition, a decision-support framework was provided using the Analytic Hierarchy Process (AHP) and the Technique for Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS), enabling the identification of applicable and effective daylighting strategies based on relevant literature, standards, guidelines, and conservation regulations. To reduce computational effort, a surrogate modeling approach based on artificial neural networks was employed, with the model trained using supervised learning techniques. Daylight performance was evaluated using two conflicting daylight metrics: Useful Daylight Illuminance (UDI) and Annual Sunlight Exposure (ASE). The results show a high level of alignment between machine learning predictions and simulation results, as indicated by low Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values. This thesis presents an interdisciplinary methodological framework that supports the adaptation of historic buildings to contemporary requirements while considering climatic conditions and conservation laws. The proposed approach provides practical guidance for designers and decision-makers in the fields of architecture, conservation, and daylighting design.
Benzer Tezler
- Tasarımda aydınlatma verimliliği ve döngüsel ekonomi ilişkisi
The relationship between lighting efficiency and circular economy in design
KÜBRA GÜL MENGÜÇ
- Kuzey Kıbrıs'ta 14. yüzyıl yapılarında taşıyıcı sistemi etkileyen 20. yüzyıl müdahalelerinin hasarsız test yöntemleriyle saptanması
Detection of 20th century interventions affecting the structural system in 14th century buildings in Northern Cyprus with non-destructive test methods
CEM TANERİ
Doktora
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEGAN KAHYA SAYAR
- Konteyner liman operasyonlarının makine öğrenmesi yöntemleri ile analizi
Analysis of container port operations using machine learning methods
ÜSTÜN ATAK
Doktora
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YASİN ARSLANOĞLU
PROF. DR. TOLGA KAYA
- Geleneksel ofis iç mekanlarında gün ışığı kullanım performansı optimizasyonuna yönelik tasarım kriterleri ve önerileri
Design criteria and recommendations for optimizing daylight usage performance in traditional office interiors
MERYEM RACİ
Sanatta Yeterlik
Türkçe
2023
İç Mimari ve DekorasyonHacettepe Üniversitesiİç Mimarlık ve Çevre Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMİNE NUR OZANÖZGÜ
- Optimizing the window size and depth of a south-facing room with prismatic panels for a better daylight performance
Daha iyi bir gün ışığı performansı için güneye bakan bir odanın pencere boyutunun ve derinliğinin prizmatik paneller ile optimizasyonu
FATMA BÜŞRA KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Mimarlıkİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA TUĞÇE KAZANASMAZ