تعداد نشریات | 152 |
تعداد شمارهها | 5,776 |
تعداد مقالات | 63,293 |
تعداد مشاهده مقاله | 104,985,039 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 82,054,642 |
سازگاری حرارتی به عنوان شاخص نهایی سنجش کیفیت سایه اندازی سایبانهای خارجی نمونه مورد مطالعه : ساختمان مسکونی در شیراز | ||
نشریه هنرهای زیبا- معماری و شهرسازی | ||
دوره 27، شماره 3، آذر 1401 | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jfaup.2022.342483.672765 | ||
نویسندگان | ||
نیلوفر هاشمی![]() ![]() ![]() | ||
1موسسه غیر انتفاعی آپادانا، شیراز، ایران | ||
2دانشگاه تهران | ||
3دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
سایبانهای خارجی یکی از اجزای بسیار مهم و کاربردی در طراحی معماری پایدار به ویژه در اقلیمهای گرم هستند که تاثیر زیادی بر کنترل مصرف منابع انرژی برای کاربردهایی چون بار حرارتی، نور روز و آسایش حرارتی دارند که به نظر میرسد کمتر تحقیقی در مورد تاثیر کیفیت سایهاندازی بر این عملکردها به ویژه بر سازگاری حرارتی انجام شده باشد. برای این منظور، این مقاله با کمک برداشتهای میدانی از یک ساختمان مسکونی در شیراز و شبیهسازی و اعتبارسنجی آن و سپس تولید یک سایبان پارامتریک خلاقانه با قابلیت تولید سایهاندازیهای متنوع و در نهایت با استفاده از تکنیک نمونه برداری LHS و همچنین استفاده از شبکه عصبی مصنوعی و بهینهسازی چند هدفه با الگوریتم NSGA III توانسته است نمونههای سایبانی بهینهای را تولید کند که در نهایت بر مبنای میزان سازگاری حرارتی طبقهبندی شدهاند. این طبقهبندی نشان میدهد که در سایبانهای بهینه با وجود اینکه شاخصهای نور روز در محدوده استاندارد هستند و میتوانند 53% تا 73% در بار سرمایشی و 8% تا 10% نیز در بار گرمایشی صرفهجویی ایجاد کنند اما مدت زمان تامین آسایش حرارتی توسط آنها بین 4 تا 8 ماه متغیر است که این خود نشان دهنده اهمیت تاثیر کیفیت سایبانها بر آسایش حرارتی است. | ||
کلیدواژهها | ||
"؛ سیستم سایبان پارامتریک"؛ تکنیک نمونه برداری LHS"؛ شبکه عصبی مصنوعی"؛ بهینه سازی چند هدفه"؛؛ "؛ سازگاری حرارتی" | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Adaptive thermal comfort as the final metric for evaluating the quality of the exterior shading on building envelopes The case study: a residential building in Shiraz, Iran | ||
نویسندگان [English] | ||
NILOOFAR HASHEMI1؛ shahin Heidari2؛ Morteza Rahbar3 | ||
1Apadana Institute of Higher Education | ||
2Tehran University | ||
3Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Global warming due to building industry and carbon emission is one of the major concerns around the world. Researchers have come to this conclusion that it is essential to manage and reduce the building energy consumptions and lead the designings and constructions to sustainability approaches. Exterior shading devices are one of the most important and practical parameters for sustainable passive architectural design especially in hot climates. They can affect controlling the energy resources in building performances inclusive thermal load, daylight and adaptive thermal comfort. The application of the shadings is highly effective when the shading's design parameters have carefully and accuratly studied and designed because an inefficient shading device can easily increase the thermal load and make the problems with glare or darkness at the same time or while keeping the daylight indicators in the standard domains, increasing the energy consumptions. Although a lot of studies have investigated the design parameters of exterior shading devices containing dimensions, materials, and the location of installing them thrugh optimization methods, it seems that none of the researches have considerd the effect of the shading quality on building performances. To investigating the quality of shading in this paper, through field measurement in a residential building in Shiraz, Iran, a model is simulated and validated and then a novel parametric exterior fixed shading device added to the model is created in grasshopper plugin which is able to produce a variety range of shadings. By using the LHS thecnique to produce an outspread community of shading samples and implementing the energy simulation for each sample, a big dataset of 13600 samples of different shadings is developed to train and test an Artificial Neural Network (ANN). This ANN has been applied as a fast emulator and the searching space for multy-objective optimization through NSGA_III algorithm. Five functions as independent variables containing the minimum of cooling and heating load, the minimum of ASE (Annual Sun Exposure), the maximum of sDA (special Daylight Autonomy) and UDI (Useful Daylight Illuminance) are considerd as the main objectives in the optimization process. Finally the Pareto front solutions have been classified on the base of the Percent of Time Comfortable (PTC) using adaptive thermal comfort model. This classification perfectly shows that although the optimized shading devices can reduce the cooling load up to 53% -73%, reduce the heating load up to 8% -10% and keep the daylight standard indicators (ASE, sDA and UDI) in the acceptable domains, the values of PTC could be different from 33.3% (means 4 months of the year) to 66.67% (means 8 months of the year). This variety of PTC value is considerable becuase while some optimized shading devices can keep the PTC in the interior space equal to 33.3%, the other cases with the same rate of energy saving and daylight standard indicators can improve the PTC value to 66.67%. Therefore this paper introduces the PTC in adaptive thermal comfort model as a new metric to evaluating the quality of the shading produced by any shading devices types. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
"؛ Parametric shading devices"؛ Latin Hypercube Sampling technique"؛ artificial neural network"؛ multi-objective optimization"؛, "؛ adaptive thermal comfort" | ||
مراجع | ||
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 271 |