Categorization of manual lighting control behavior patterns based on interior layout in offices
Ofislerde manuel aydınlatma kontrolü davranış biçimlerinin iç mekan düzenine dayanılarak sınıflandırılması
- Tez No: 447126
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZEHRA TUĞÇE KAZANASMAZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 200
Özet
Aydınlatma için harcanan enerji tüketimini azaltmak için, enerji verimli ürünler, günışığı-yapay aydınlatma kontrol sistemleri, simülasyon programları gibi pek çok yöntem kullanılmaktadır. Fakat yapıların kullanıcıları dikkate alınmadığı durumda bu yöntemler yetersiz kalabilir. Yapılarda aydınlatma amacıyla harcanan enerji tüketimi, yapı kullanıcılarının ihtiyaçlarını ve davranışlarını anlama ile de azaltılabilir. Bu çalışmada, aydınlatmada kullanıcı davranışı, manuel aydınlatma kontrolü açısından incelenmiştir. Bu incelemede, fiziksel, zamansal ve mimari faktörlerin manuel aydınlatma kontrolüne etkisi irdelenmiştir. Özellikle mimari parametreleri ve iç mekan biçimlenişinin manuel aydınlatma kontrolü ile olan ilişkisi gözlenmiştir. Bu çalışma ve deneylerin amacı ofislerdeki manuel aydınlatma kontrolüne ilişkin gerçekçi veriye ulaşmaktı. Bunun için öncelikle fiziksel, görsel, varlık ve mimari değişkenlerin anket ile incelenmesi ve istatistik olarak analizi gerçekleştirilerek, manuel aydınlatma kontrolü tetikleyen/engelleyen faktörler belirlenmiştir. Sonrasında üç tek kişilik ofiste yerleştirilen sensörler aracılığı ile varlık, günışığı ve iç mekandaki değişikliklerin manuel aydınlatma kontrolündeki değişimler incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar ile manuel aydınlatma kontrol olasılıklarını sınıflandırma amacı ile bulanık model oluşturmada kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar, iç mekanın manuel aydınlatmayı kontrol etmede oldukça etkin rol oynadığını göstermiştir. Sonuç olarak eğer mimarlar/aydınlatma tasarımcıları/ araştırmacılar test edilen parametrelerden elde edilen sınıflandırmaları kullanırlarsa, aydınlatma için harcanan enerjiyi düşürürken, kullanıcı memnuniyetini arttırmayı sağlayabilirler.
Özet (Çeviri)
To reduce energy consumption due to lighting, variety of methods such as energy efficient products, daylight and lighting control systems, simulation softwares are being used. However, these methods may fall short of their potential if the end user, occupants, are not taken into consideration. Energy consumption due to lighting can be reduced further by understanding building occupants' needs and behaviors. In this study, to understand user behavior for lighting, manual lighting control of occupants were examined. This examination compromises physical, temporal and architectural factors which affect manual lighting control behavior. Especially the focus was on interior layout to observe the relation between the architectural parameters and manual lighting control behavior. The goal of the research and experiments of this dissertation was to obtain realistic manual lighting control data in offices. First of all, various parameters including physical, visual, occupancy and architectural were observed and statistically analyzed by the conducted questionnaire, to find the most triggering/inhibiting factors for manual lighting control. Secondly three private offices were equipped to monitor the change in manual lighting control behavior with regards to occupancy, daylight penetration and interior layout. Results used to generate from the fuzzy model which offers more detailed classifications on manual lighting control probabilities. Gathered results showed that interior layout has a significant contribution to manual lighting control. As a result, if architects/lighting designers/researchers utilize the provided classifications of the tested parameters on the future studies, they can reduce energy consumption while increasing user satisfaction.
Benzer Tezler
- Classification of closed and open shell pistachio nuts by machine learning algorithms
Kapalı ve açık uçlu kabuklu antep fıstıklarının makine öğrenme algoritmaları ile sınıflandırılması
KHALED ADIL DAWOOD IDREES
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
ZiraatOndokuz Mayıs ÜniversitesiTarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YEŞİM BENAL ÖZTEKİN
- Using digital technologies to facilitate identification of political risks in international construction projects
Uluslararası inşaat projelerinde siyasi risklerin belirlenmesini kolaylaştırmak için dijital teknolojilerin kullanılması
BESTE ÖZYURT ERSÖZ
Doktora
İngilizce
2024
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL
PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER
- Automated detection and classification of spinal disc herniation using deep learning on MRI images
MR görüntülerinde derin öğrenme kullanılarak omurga disk hernisinin otomatik tespiti ve sınıflandırılması
MUSTAFA ISAM ALAJAJ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikİstanbul Gedik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RIZA DİLEK
- Text categorization based on semantic similarity with word2vector
Word2vector ile semantik benzerliğe dayanan metin kategorizasyonu
ATHER ABDULRAHEM MOHAMMEDSAED ALSAMURAI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDÜL KADİR GÖRÜR
- Object extraction from images/videos using a genetic algorithm based approach
İmge ve videolardan genetik algoritma yaklaşımıyla nesne çıkarılması
TURGAY YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI