Genetik algoritma aracılığıyla günışığına göre optimum yerleşim ve cephe tasarım alternatiflerinin geliştirilmesi
Development of optimal layout and façade design alternatives based on sunlight through genetic algorithms
- Tez No: 921000
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Cephe tasarımı, Genetik algoritmalar, Gün ışığı, Facade design, Genetic algorithms, Daylight
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Mimarlık Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İklim değişikliğinin sebep olduğu çevresel sorunlar binaların harcadığı enerji miktarını ve kullanıcıların ısısal konforunu etkilemektedir. Günışığı görünürlüğü yüksek olan bölgelerde ısı kazanımı ile birlikte doğal aydınlatmadan yararlanma imkanı artmaktadır. Bina tasarımında günışığının olumlu ve olumsuz etkilerine dikkat edilmelidir. Bina yerleşim ve yönelimleri günışığına uyum sağlamalı, bina cepheleri optimum günışığı kullanımına hizmet edecek şekilde tasarlanmalıdır. Mevcut binaların cephe tasarımlarında yapılacak iyileştirmeler ile binaların enerji performansı ve kullanıcı konforunda optimum koşullara ulaşılabilmektedir. Bu çalışmanın amacı mevcut toplu konut binalarının cephe sistemleri ve bina yerleşim açılarında yapılacak tasarım değişikliklerinin günışığı kullanımına etkisini simülasyon programı aracılığıyla değerlendirmek ve genetik algoritma yardımıyla optimum çözümü bulmaktır. Bu bağlamda seçilen örnek toplu konut projesinin mevcut durumdaki günışığı analizleri, Rhinoceros 3D programı ile yapılmıştır. Genetik algoritma kullanılarak doğrudan günışığı saatine göre optimum bina yerleşim açıları belirlenmiştir. Mevcut durumdaki hacimler incelenerek iç mekanda günışığı, enerji ve ısısal konfor analizleri yapılmıştır. Örnek mekan hacimleri seçilerek genetik algoritma kullanımıyla doğrudan günışığı saatine göre optimum balkon çıkıntısı ve pencere boyutları belirlenmiştir. Sonuç olarak simülasyon programı yardımıyla günışığının verimli bir şekilde kullanılabildiği optimum tasarımların yapılabileceği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The environmental issues caused by climate change affect the amount of energy consumed by buildings and the thermal comfort of their users. In areas with high daylight visibility, the possibility of benefiting from natural lighting increases along with heat gain. The positive and negative effects of daylight should be carefully considered in building design. Building placement and orientation should align with daylight, and building facades should be designed to optimize the use of daylight. Improvements to the facade designs of existing buildings can help achieve optimal energy performance and user comfort. The aim of this study is to evaluate the impact of design changes in the facade systems and building orientation angles of existing housing blocks on daylight utilization through simulation software and to find the optimal solution with the help of a genetic algorithm. In this context, daylight analyses of the selected housing project in its existing condition were carried out using Rhinoceros 3D software. Using a genetic algorithm, the optimal building orientation angles were determined based on direct daylight hours. The volumes of the existing situation were examined, and daylight, energy, and thermal comfort analyses were performed in the interior spaces. By selecting example room volumes and using the genetic algorithm, the optimal balcony protrusion and window sizes were determined according to direct daylight hours. As a result, it was observed that optimal designs for efficient daylight use could be achieved with the help of simulation software.
Benzer Tezler
- 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
- Automated detection of endometrial and ovarian cancers by classification of urine-based FTIR spectroscopy signals using genetic algorithm, machine learning and deep learning methodologies
İdrar tabanlı FTIR spektroskopi sinyallerinin genetik algoritma, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak sınıflandırılması aracılığıyla rahim ve yumurtalık kanserlerinin otomatik teşhisi
FATIME OUMAR DJIBRILLAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriErciyes ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL
- Genetik algoritma ile çelik çerçevelerin optimizasyonu
Optimum design of plane frames using genetic algorithm
MUSTAFA ARMUTÇU
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYŞE DALOĞLU
- Dinamik yapıda yeni bir genetik algoritma önerisi: Seçilim operatörü kararcı genetik algoritma (SOKGA) ve asimetrik kapasiteli araç rotalama problemi üzerine bir uygulama
A new genetic algorithm proposal with dynamic structure: Selection operator decider genetic algorithm (SODGA) and an application on asymmetric capacitated vehicle routing problem
BÜŞRA MENİZ
- Makine Öğrenmesi ve Genetik Algoritma Kullanılarak Anomali Tabanlı Saldırı Tespit Sistemi
Anomaly Based Intrusion Detection System Using Machine Learning And Genetic Algorithm
MUSTAFA VEYSEL ÖZSARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AYDIN