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J-GLOBAL ID:201702253991079262   整理番号:17A1710000

複数建物運用シナリオにおける受動的に設計された超高層集合住宅の多段階最適化【Powered by NICT】

A multi-stage optimization of passively designed high-rise residential buildings in multiple building operation scenarios
著者 (4件):
資料名:
巻: 206  ページ: 541-557  発行年: 2017年 
JST資料番号: A0097A  ISSN: 0306-2619  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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本論文では,異なる換気モードと熱負荷要求の下でプロトタイプ受動設計高層住宅に適用される2段階設計最適化アプローチを提案した。機械学習法は,多目的最適化プロセスの計算効率を改善するための代理モデルを開発するために使用した。代用モデルは,EnergyPlusとRを用いたモデル実験により訓練される,建物配置,エンベロープ熱物理学,建物形状と浸透と気密性を含むパッシブ設計パラメータを特徴とする一般的な建物モデルの信頼性のあるエネルギー性能指標を提供することができる。一般的な建物モデルの照明,冷房と暖房需要は香港における局所グリーンビルディング評価基準に対応したハイブリッド換気と光diming制御戦略により決定した。多重線形回帰(MLR),多変量適応回帰スプライン(MARS),およびサポートベクターマシン(SVM)は統計的モデリングにより調べた。SVMである決定と根平均二乗誤差の係数に基づいて最良の予測性能を用いた代理モデルを適合させることができた。添加では,変化した熱負荷要求下での片側換気と自然換気モデルの両方は,調べた各シナリオのための望ましい設計解を比較することである。多段最適化アプローチは,より多様な外部環境条件における最適設計解を追求する地中海性気候に適用した。本研究は,グリーンビルディングプロジェクトにおけるパッシブ建築戦略を展開する適切に高度に効率的な設計最適化ツールを提供することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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冷房  ,  エネルギー消費・省エネルギー  ,  冷凍装置  ,  数値計算 
タイトルに関連する用語 (5件):
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