Optimization in preliminary design of tall buildings via automated parametric modeling
Yüksek yapıların ön tasarımında parametrik modellemenin otomasyonu ile optimizasyon
- Tez No: 959384
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEKİR ÖZER AY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mimarlık, Architecture
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapı Bilimleri Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 178
Özet
Sürdürülebilirlik ve malzeme tüketiminde optimizasyon, yüksek bina tasarımında dikkate alınması gereken iki önemli konudur. Bu çalışmada, yüksek bina tasarımı için genetik algoritmalar, karınca kolonisi optimizasyonu ve parçacık sürü optimizasyonunu bir araya getiren bir optimizasyon metodolojisi geliştirilmiştir. Geliştirilen metodoloji, mimari tasarım kararları ile yapısal sistem gereksinimlerini eşzamanlı olarak ele almayı amaçlamaktadır. Metodolojinin temel amacı, mimarları ön tasarım sürecinin başından itibaren yönlendirmek ve bu sürece ilişkin olası aksaklıkları en aza indirmektir. Metodoloji iki temel hedefe sahiptir: kiralanabilir alanı maksimize etmek ve yapımda kullanılan malzeme miktarını minimize etmek. Uygulama dört tasarım parametresi ile gerçekleştirilmiştir: plan boyutları, çekirdek oranı, bina yüksekliği ve taşıyıcı sistem. Seçilen parametreler ve kısıtlar, hedef grup olarak adlandırılan 810 olası tasarım çözümünü tanımlamaktadır. Çözüm uzayındaki modellerin bir alt kümesi örnek grup olarak seçilmiştir. Örnek grubun analiz sonuçları, optimizasyon algoritmalarının özelleştirilmesinde kullanılmıştır. Örnek grup için, algoritmalar yalnızca modellerin %29 ila %46'sını analiz ederek en uygun çözümleri tespit edebilmiştir. Özelleştirilen algoritmalar hedef gruba uygulandığında ise optimum çözümler, tüm modellerin yalnızca %30 ila %49'unun analiz edilmesiyle elde edilmiştir. Metodoloji, olası çözümlerin yarısından daha azını analiz ederek optimum sonuçlara ulaşması ve hedef grubun optimum çözümlerini, örnek grup sonuçlarına dayanarak tahmin edebilmesi açısından etkinliğini kanıtlamıştır. Farklı tasarım problemlerine uyarlanabilir nitelikte olan bu yaklaşım, geniş çözüm uzaylarının yönetilmesinde fayda sağlamakta ve tasarımcıların aşırı sayıda analiz yapmadan geniş bir çözüm yelpazesini keşfetmelerine olanak tanımaktadır.
Özet (Çeviri)
Sustainability and optimization in material consumption are two important concerns for tall building design. In this study, an optimization methodology is developed for tall building design, integrating genetic algorithms, ant colony optimization and particle swarm optimization to address architectural design considerations and structural system requirements simultaneously. The aim of the methodology is to guide the architects beginning of the preliminary design phase and to mitigate the drawbacks in the process. The methodology has two objectives: maximizing the leasable floor area and minimizing the construction material consumption. It is applied with four design parameters: plan dimensions, core ratio, building height, and structural system. Selected parameters and constraints define 810 possible design solutions referred to as the target group. A subset of the models in solution space are selected as the sample group. The analyses result of the sample group are used to customize optimization algorithms. For the sample group, algorithms can detect optimum solutions by only analyzing 29% to 46% of the models. Customized algorithms applied to the target group and the optimum solutions are detected by analyzing 30% to 49% of all models. The methodology proved its efficiency by reaching optimum solutions by analyzing less than half of the possible solutions and estimating the optimum results of the target group by using the results of the sample group. It can be adapted to different design problems, beneficial for managing the vast solution spaces, enabling designers to explore a wide range of options without an excessive number of analyses.
Benzer Tezler
- İnsansız hava aracı ve güç grubu müşterek öntasarımının seçkinci genetik algoritma yöntemiyle en iyilemesi
Optimization with elitist genetic algorithm method in preliminary design of unmanned air vehicle & its propulsion system simultaneously
ALİ DİNÇ
Doktora
Türkçe
2010
Havacılık MühendisliğiAnadolu ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİDAYET BUĞDAYCI
- Yerleşmelerde güneş ışınımından optimum yararlanma ve gökyüzü görüş faktörünün belirlenmesine yönelik bir algoritma önerisi
An algorithm proposal for optimum utilization of solar radiation and determination of sky view factor in settlements
ORÇUN FINDIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL KOÇLAR ORAL
- Optimal external configuration design of missiles
Füzelerin dış geometrik konfigürasyonlarının eniyilenmesi
ÇAĞATAY TANIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. GÖKMEN MAHMUTYAZICIOĞLU
PROF. DR. BÜLENT EMRE PLATİN
- İnsansız hava araçlarında iniş takımı optimizasyonu
Landing gear optimization in unmanned aerial vehicles
BURAK DİKİLİTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZCAN YILMAZ
- Gaz türbini kanatçıklarının hidrodinamik analizi
Hydrodynamic analysis of gas turbine blades
EMRE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Otomotiv MühendisliğiGazi ÜniversitesiOtomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİT KARABULUT