شبیه‌سازی پارامتریک کارایی ساختمان در مراحل اولیه طراحی: ساختمان مسکونی میان‌مرتبه در اقلیم گرم و خشک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد معماری و انرژی، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه هنر، استان تهران، شهر

2 دانشیار گروه معماری، دانشکده معماری و شهرسازی، دانشگاه هنر، استان تهران، شهر تهران

چکیده

بحران نفت دهه هفتاد میلادی سرآغاز حرکتی بود با هدف کاهش مصرف انرژی که در بخش ساختمان تحولاتی را در مراحل طراحی و ساخت در پی داشت. در این زمینه بهینهسازی کارایی سامانههای ساختمان در مراحل اولیه طراحی روشی است که میتواند منجر به بازدهی بالا در ساختمان شود در حالی که هزینه اندکی به همراه خواهد داشت. معمار در هنگام طراحی یک ساختمان انرژیکارا نیازمند شناسایی عوامل و شاخصهای مؤثر است تا با تعیین آنها بتواند به هدف خود در صرفهجویی انرژی در ساختمان دست یابد. بنابراین اولین قدم تعیین این عوامل و مؤلفهها است و قدم بعدی تعیین توابع هدف برای بهینهیابی. لذا برای شناسایی مؤلفهها و اهداف، از مرور ادبیات و برای پیادهسازی روند بهینهیابی از الگوریتمهای تکاملی استفاده شد. به این منظور یک ساختمان مسکونی به عنوان نمونه موردی که در اقلیم گرم و خشک تهران قرار دارد بررسی شد. طی این پژوهش با استفاده از الگوریتم ژنتیک چندهدفه، ۱۲ مؤلفه با سه تابع هدف شدت مصرف انرژی، آسایش محیط داخل و روشنایی نور روز بهینهیابی شدند. در کنار تعیین حالات بهینه مؤلفهها، با تحلیل حساسیت مشخص شد که مصالح دیوار خارجی مؤثرترین مؤلفه در شدت مصرف انرژی و آسایش محیط داخل و نوع شیشه پنجره مؤثرترین عامل در روشنایی نور روز است.
 

کلیدواژه‌ها


حافظی، محمدرضا، زمردیان، زهرا سادات، و تحصیلدوست، محمد (1395). فرایند دستیابی به نمای دوپوسته دارای بهره‌وری مناسب انرژی، نمونه موردی یک ساختمان اداری در تهران. مطالعات معماری ایران، 10، 101-122.
-  ریاضی، جمشید (1389). ویژگیهای کارکردی دیوارهای خارجی ساختمانهای متعارف (قابلیتهای عملکردی، رفتاری، ساختاری).تهران: مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن.
-  ریاضی، جمشید (1394). ویژگیهای کارکردی دیوارهای داخلی ساختمانهای متعارف (قابلیتهای عملکردی، رفتاری، ساختاری).تهران: مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن.
-  ریاضی، جمشید، و ماجدی، محمد حسین (1388).ویژگیهای کارکردی در و پنجره ساختمانهای متعارف (قابلیتهای عملکردی، رفتاری، ساختاری).تهران: مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن.
-  سخندان سرخابی، زهرا، و خان‌محمدی، محمد علی (1394). بهینه کردن کارکرد انرژی دیوارهای بدون بازشو در جبهه‌های آفتابگیر.هویت شهر،9(23)، 73-89.
-  فیاض، ریما (1392). سطح بهینه پنجره ساختمان‌های مسکونی در اردبیل و تهران.نامه معماری و شهرسازی، 5(10)، 105-119.
-  قاسم‌زاده، مسعود (1391). معیارهای ابعادی و ملاحضات طراحی فضاهای واحد مسکونی شهری.تهران: مرکز تحقیقات راه، مسکن و شهرسازی.
-  مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن (1389). مبحث نوزدهم مقررات ملی ساختمان. تهران: مرکز تحقیقات ساختمان و مسکن.
-  مهدوی‌نژاد، محمدجواد، طاهباز، منصوره، و دولت‌آبادی، مهناز (1395). بهینه‌سازی تناسبات و نحوه استفاده از رف نور در معماری کلاس‌های آموزشی. هنرهای زیبا - معماری و شهرسازی،21(2)، 81-92.
-  یوسفی، ملیکا، مداحی، سیدمهدی، و سهیلی‌فرد، مهدی (1396). بهینه‌سازی جداره خارجی ساختمان در راستای افزایش آسایش حرارتی ساکنان با بهره‌گیری از الگوریتم ژنتیک. اولین همایش بین المللی عمران، معماری و شهر سبز پایدار.
 
-   Ahmed, S., Weber, M., Liwicki, M., Langenhan, C., Dengel, A., & Petzold, F. (2014). Automatic analysis and sketch-based retrieval of architectural floor plans. Pattern Recognition Letters,35, 91-100.
-   Ascione, F., Bianco, N., Stasio, C. D., Mauro, G. M., & Vanoli, G. P. (2017). Artificial neural networks to predict energy performance and retrofit scenarios for any member of a building category: A novel approach. Energy, 118, 999-1017.
-   Attia, S., Gratia, E., Herde, A. D., & Hensen, J. L. M. (2012). Simulation-based decision support tool for early stages of zero-energy building design. Energy and Buildings, 49, 2-15.
-   ASHRAE, FUNIP (2013).ASHRAE handbook: fundamentals (IP Edition).USA: Ashrae.
-   Azari, R., Garshasbi, S., Amini, P., Rashed-Ali, H., & Mohammadi, Y. (2016). Multi-objective optimization of building envelope design for life cycle environmental performance.Energy and Buildings,126, 524-34.
-   Baglivo, C., Maria Congedo, P., & Fazio, A. (2014). Multi-criteria optimization analysis of external walls according to ITACA protocol for zero energy buildings in the mediterranean climate.Building and environment,82, 467-80.
-   Bichiou, Y., & Krarti, M. (2011). Optimization of envelope and HVAC systems selection for residential buildings. Energy and Buildings,43, 3373-82.
-   Bournas, I., & Haav, L. (2016).Multi-objective Optimization of Fenestration Design in Residential spaces.Malmö: The Case of MKB Greenhouse, Sweden.
-   Caruso, G., & Kämpf, J. H. (2015). Building shape optimisation to reduce air-conditioning needs using constrained evolutionary algorithms.Solar Energy,118, 186-196.
-   Chen, X., Hongxing, Y., & Weilong, Z. (2017). Simulation-based approach to optimize passively designed buildings: A case study on a typical architectural form in hot and humid climates. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 1712-1725.
-   Dogan, T., Saratsis, E., & Reinhart, C. (2015). The optimization potential of floor-plan typologies in early design energy modeling. 14th Conference of International Building Performance Simulation Association,Hyderabad, India, Dec. 7-9, 2015.
-   Ercan, B., & Elias-Ozkan, S. T. (2015). Performance-based parametric design explorations: A method for generating appropriate building components. Design Studies, 38, 33-53.
-   Evins, R. (2013). A review of computational optimisation methods applied to sustainable building design. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 22, 230-45.
-   Fan, Y., & Xiaohua, X. (2017). A multi-objective optimization model for energy-efficiency building envelope retrofitting plan with rooftop PV system installation and maintenance.Applied Energy, 189, 327-335.
-   Fang, Y. (2017). Optimization of Daylighting and Energy Performance Using Parametric Design, Simulation Modeling, and Genetic Algorithms.North Carolina State University.
-   Futrell, B. J., Ozelkan, E. C., & Brentrup, D. (2015). Bi-objective optimization of building enclosure design for thermal and lighting performance. Building and environment,92, 591-602.
-   Gossard, D., Lartigue, B., & Thellier, F. (2013). Multi-objective optimization of a building envelope for thermal performance using genetic algorithms and artificial neural network. Energy and Buildings, 67, 253-260.
-   Granadeiro, V., Duarte, J. P., Correia, J. R., & Lea, V. M. S. (2013). Building envelope shape design in early stages of the design process: Integrating architectural design systems and energy simulation. Automation in construction, 32, 196-209.
-   Hendron, R., & Engebrecht, C. (2010). Building America house simulation protocols, National Renewable Energy Laboratory Golden (EERE).Washington, DC: Golden, CO: National Renewable Energy Laboratory. 
-   Hester, J., Gregory, J., & Kirchain, R. (2017). Sequential early-design guidance for residential single-family buildings using a probabilistic metamodel of energy consumption.Energy and Buildings, 134, 202-11.
-   Hygh, J. S., DeCarolis, J. F., Hill, D. B., & Ranjithan, S. R. (2012). Multivariate regression as an energy assessment tool in early building design. Building and environment,57, 165-75.
-   Konis, K., Gamas, A., & Kensek, K. (2016). Passive performance and building form: An optimization framework for early-stage design support.Solar Energy, 125, 161-79.
-   Liu, S., Meng, X., & Tam, C. (2015). Building information modeling based building design optimization for sustainability. Energy and Buildings,105, 139-53.
-   Löhnert, G., Dalkowski, A., & Sutter, W. (2003). Integrated Design Process: a guideline for sustainable and solar-optimised building design. Berlín: IEA International Energy Agency.
-   Machairas, V., Tsangrassoulis, A., & Axarli, K. (2014). Algorithms for optimization of building design: A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 31, 101-12.
-   Merrell, P., Schkufza, E., & Koltun, V. (2010). Computer-generated residential building layouts. ACM Transactions on Graphics (TOG),29(6), 181.
-   Merriam-Webster (2017). Merriam-Webster online dictionary.
-   Miles, J. C., Sisk, G. M., & Moore, C. J. (2001). The conceptual design of commercial buildings using a genetic algorithm. Computers & Structures,79, 1583-92.
-   Negendahl, K., & Nielsen, T. R. (2015). Building energy optimization in the early design stages: A simplified method. Energy and Buildings,105, 88-99.
-   Rodrigues, E., Gaspar, A. R., & Gomes, Á. (2014). Improving thermal performance of automatically generated floor plans using a geometric variable sequential optimization procedure. Applied Energy, 132, 200-215.
-   Samuelson, H., Claussnitzer, S., Goyal, A., Chen, Y., & Romo-Castillo, A. (2016). Parametric energy simulation in early design: High-rise residential buildings in urban contexts. Building and environment, 101, 19-31.
-   Schwartz, Y., Raslan, R., & Mumovic, D. (2016). Implementing multi objective genetic algorithm for life cycle carbon footprint and life cycle cost minimisation: A building refurbishment case study. Energy,97, 58-68.
-   Tuhus-Dubrow, D., & Krarti, M. (2010). Genetic-algorithm based approach to optimize building envelope design for residential buildings. Building and environment,45, 1574-81.
-   Wang, W., Rivard, H., and Zmeureanu, R. (2005). An object-oriented framework for simulation-based green building design optimization with genetic algorithms. Advanced Engineering Informatics,19, 5-23.
-   Wang, W., Rivard, H., & Zmeureanu, R. (2006). Floor shape optimization for green building design. Advanced Engineering Informatics, 20(4), 363-378.
-   Wright, Jonathan A (1986). The optimised design of HVAC systems.Doctoral dissertation, Loughborough University, JA Wright.
-   Youssef, A., Ali, M. Z., Zhiqiang, J., & Reffat, R. M. (2016). Genetic algorithm based optimization for photovoltaics integrated building envelope. Energy and Buildings,127, 627-36.
-   Zitzler, E., Laumanns, M., & Thiele, L. (2001). SPEA2: Improving the strength Pareto evolutionary algorithm. TIK-report,103.
-   Zomorodian, Z. S., & Tahsildoost, M. (2017). Assessment of window performance in classrooms by long term spatial comfort metrics. Energy and Buildings,134, 80-93.
-   http://saba.org.ir/saba_content/media/image/2012/07/4118_orig.pdf
-   http://www.jaloxa.eu/resources/radiance/colour_picker/index.shtml