Energy and daylight performance optimization for high-rise office buildings
Yüksek ofis binaları tasarımı için enerji ve gün ışığı performans optimizasyonu
- Tez No: 527720
- Danışmanlar: PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yaşar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bina ve şehirlerin sürdürülebilirlik açısından küresel ısınma, karbondioksit emisyonu, su ve hava kirliliği gibi çevresel yönler üzerinde önemli bir etkisi bulunmaktadır. Bu sebepten dolayı mimarlar, daha sürdürülebilir bir gelecek için inşa edilmiş binalardan sorumludur. Bu tezde, yüksek yapılı ofis binalarının enerji verimli tasarımı için bir yöntem önererek gelecekteki sürdürülebilirliğine katkıda bulunmayı amaçladık. Bunu yapabilmek için de Enerji ve Günışığı Simülasyonları, Yapay Sinir Ağı ve Çok Amaçlı Optimizasyon konularında çalışılmıştır ve bunlar entegre edilmiştir. İlk olarak, Grasshopper 3D'de 103 tasarım parametresi kullanılarak parametrik yüksek yapılı bir model geliştirilmiştir. İkinci olarak, parametrik model, Open Studio ve Radiance kitaplıklarını kullanan Honeybee eklentisi kullanılarak enerji ve günışığı simülasyonlarına entegre edilmiştir. Optimizasyonda enerji ve günışığı simülasyonlarının yüksek hesaplama maliyeti ile başa çıkmak için, geliştirilen model deneme modeli için otomatikleştirilmiştir. Enerji ve günışığı simülasyonlarını tahmin etmek için Dodo eklentisiyle birlikte Yapay Sinir Ağları'nın geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Birkaç deneyden sonra, en az hata ile öğrenme parametrelerine karar verilir. Bir sonraki adım olarak, yapay sinir ağı modelleri, tüm bina için enerji tahminleri ile her kat için günışığı tahminleri ile sonlanır. İstenen enerji ve günışığı performansı sunmak için, Güçlü Oran Evrimsel-II (Strength Pareto Evolutionary) ve Aşırı-hacim kestirimi (Hyper-volume Estimation) Algoritmaları ile birlikte farklı mutasyon stratejileri, optimizasyon aşamasında Octopus eklentisi ile birlikte kullanılırlar. Son olarak, sonuçlar tartışılmış ve en uygun tasarım alternatifleri sunulmuştur. Genel ofis binası ve önerilen tasarımın karşılaştırılmasına göre, önemli ölçüde iyileştirme rapor edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The buildings and cities have a significant impact on environmental aspects such as global warming, carbon dioxide emission, water, and air contamination. For this reasons, architects are responsible for constructed buildings for more sustainable future. In this thesis, we aim to contribute future sustainability by proposing methodology for energy efficient design of high-rise office buildings. For this purpose, Energy and Daylight Simulations, Artificial Neural Network, and Multi-Objective Optimization are been integrated. Firstly, parametric high-rise model is developed using 103 design parameters in Grasshopper 3D. Secondly, parametric model is integrated to energy and daylight simulations using Honeybee plugin, which are using Open Studio and Radiance libraries. To cope with the high computational cost of energy and daylight simulations in optimization, developed model is automated for generating surrogate model. To estimate energy and daylight simulations, Backpropagation algorithm of Artificial Neural Networks is used with Dodo plugin. After several experiments, learning parameters with the least error are decided. As next step, artificial neural network models are finalized with daylight estimations for each floor with energy estimations for whole building. To present desirable energy and daylight performance, Strength Pareto Evolutionary Algorithm-II and Hyper-volume Estimation Algorithm together with different mutation strategies are been used with Octopus plugin in optimization step. Finally, The outcomes have been discussed and near-optimal design alternatives been presented. According to comparison of general office building and proposed design, significant enhancement have been eventually reported.
Benzer Tezler
- An approach for simulation-based multi-objective optimization of dynamic shading devices
Dinamik gölgeleme elemanlarının simülasyon tabanlı çok amaçlı optimizasyonuna yönelik bir yaklaşım
AYÇA KIRIMTAT
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEN MANİOĞLU
- A parametric design proposal for multi-story residential buildings to enhance daylight performance
Çok katlı konut binaları için gün ışığı performansını artıracak bir parametrik tasarım önerisi
HAKAN OĞUZ BOR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- An algorithmic approach for daylight performance optimization of office shading element design
Ofis gölgeleme elemani tasariminda gün işiği performansinin optimizasyonu için algoritmik bir yaklaşim
NEBAHAT ÖZGE ESENER
Doktora
İngilizce
2025
MimarlıkGebze Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANİYE KARAMAN ÖZTAŞ
DR. ALFREDO MARIO CALOSCI
- Avlulu bina biçiminin farklı iklim bölgelerinde iklimsel performansa göre optimizasyonu için geliştirilen bir yöntem
A method developed for optimization in view of climatic performance of the form of the courtyard buildings in regions of different climates
ENES YAŞA
- Ofis aydınlatma sistemlerinde akıllı telefon ile ölçüm ve BP-BÇ tabanlı optimal kontrol yöntemi
Illuminance measurement using smartphones and BB-BC based optimal control method for office lighting systems
MEHMET ALPER YÜKSELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR