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J-GLOBAL ID：201802232166061997   整理番号：18A1647320

不確実性下の都市微気候モデルの最適化支援キャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

Optimization-aided calibration of an urban microclimate model under uncertainty

著者 (5件)： Mao Jiachen (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA) ,  Fu Yangyang (University of Colorado, Boulder, CO, 80309, USA) ,  Afshari Afshin (Masdar Institute of Science and Technology (part of Khalifa University), PO Box 54224, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Armstrong Peter R. (Masdar Institute of Science and Technology (part of Khalifa University), PO Box 54224, Abu Dhabi, United Arab Emirates) ,  Norford Leslie K. (Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, 02139, USA)
資料名： Building and Environment  (Building and Environment)
巻： 143  ページ： 390-403  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0858A  ISSN： 0360-1323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シミュレーションモデルは,建物または都市規模における現代のエネルギーと環境システムの設計,解析,および最適化において重要な役割を果たす。しかし,構築された環境の極端な複雑さと相互作用パラメータの剪断数により,実世界システムの正確な表現を得ることは困難である。従って,モデル較正と不確実性解析は特別な関心を持ち,意思決定プロセスの間にそれらを実行する前にどの程度のシミュレーションモデルが不完全であるかを評価する必要がある。建築性能モデルの較正に関する広範な文献とは対照的に,物理ベースの都市微気候モデルを自動的に較正する方法についてはほとんど報告されていない。本論文では,自動モデル較正のための一般的な方法論を説明し,それを都市の微気候システムに適用した。都市気象発電機(UWG)は,2017年の間に,下町Abu Dhabi(UAE)に位置する既存の地域における都市外気温度に基づく最適化支援キャリブレーションのための基礎となるシミュレーションエンジンとして選択される。特に,工学応用の時間制約特性を与えて,オンライン超発見的進化アルゴリズム(EA)を提案し,較正プロセスを加速するために開発した。検証結果により,単一目的最適化において,オンラインハイパーヒューリスティックスは,非常に少ない計算コストで,より小さい不確実性で,EAの品質解をロバストに支援することができることを示した。さらに,結果として得られた較正された解は,年の特定の期間に対する測定と同様に,都市の外気温度の週平均および時間毎の日毎のプロファイルを捉えることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *微気候 ,  モデリング ,  都市気象 ,  剪断 ,  ロバスト性 ,  *不確実性 ,  *最適化 ,  品質 ,  *都市 ,  シミュレーションモデル ,  エネルギー ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 計算コスト ,  進化的アルゴリズム ,  オンライン ,  不確実性解析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： モデル較正 ,  都市の微気候 ,  不確実性 ,  オンラインハイパーヒューリスティックス ,  進化的アルゴリズム ,  シミュレーションに基づく最適化

分類 (2件)： 建築環境一般  (RB02010T) ,  局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (7件)： 不確実性 ,  都市 ,  微気候 ,  モデル ,  最適化 ,  支援 ,  キャリブレーション