| Processo: | 18/14291-0 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 15 de novembro de 2018 |
| Data de Término da vigência: | 06 de setembro de 2019 |
| Área de conhecimento: | Ciências Sociais Aplicadas - Arquitetura e Urbanismo - Tecnologia de Arquitetura e Urbanismo |
| Pesquisador responsável: | Lucila Chebel Labaki |
| Beneficiário: | Felipe da Silva Duarte Lopes |
| Supervisor: | Hua Ge |
| Instituição Sede: | Faculdade de Engenharia Civil, Arquitetura e Urbanismo (FEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Concordia University, Canadá |
| Vinculado à bolsa: | 16/21667-1 - Método de avaliação do desempenho termoenergético em edifícios de escritório com algoritmos genéticos, BP.DR |
| Assunto(s): | Conforto térmico Algoritmos genéticos |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Energy efficiency | Genetic Algorithms | Multi-Objective Optimization | Office buildings | thermal comfort | Simulação termoenergética de edificações |
Resumo Regulamentos energéticos em edifícios têm sido desenvolvidos para reduzir o impacto nas mudanças climáticas. Como estas normativas requerem a quantificação do consumo energético, ferramentas de simulação podem ajudar arquitetos e tomadores de decisão na melhoria dos aspectos ambientais e energéticos das edificações. A tomada de decisão é um processo complexo nas fases iniciais de projeto de edifícios de alto desempenho, pois existem diversas variáveis a serem consideradas que podem ser contraditórias entre si. Nesse contexto, a técnica de Simulação e Otimização Energética em Edificações (SOEE) pode gerar muitas alternativas para solucionar um problema, obtendo-se as soluções mais adequadas a partir de critérios de eficiência energética e conforto térmico. Alguns estudos apresentam contribuições importantes em métodos de otimização para projetos arquitetônicos sustentáveis. O algoritmo genético, por exemplo, é um método popular baseado na seleção natural dos organismos vivos que otimiza uma função de avaliação para selecionar as soluções mais adequadas para um dado problema. Entretanto, algumas lacunas da SOEE incluem a validação do método para edifícios condicionados e com modo misto de condicionamento, e otimizar o uso de estratégias bioclimáticas passivas para edifícios comerciais complexos. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um procedimento de otimização com algoritmos genéticos em um processo SOEE para simular automaticamente tipologias de edifícios de escritório condicionadas e com modo misto utilizando estratégias bioclimáticas passivas para satisfazer critérios de consumo de energia e conforto térmico. O procedimento acopla a toolbox de otimização do MATLAB e o software de simulação EnergyPlus. A metodologia é dividida em três etapas: a etapa de pré-processamento vai rodar simulações para diferentes tipologias de edifícios de escritório, a etapa de otimização vai definir as configurações do algoritmo genético e otimizar o uso das estratégias bioclimáticas no modelo e finalmente, a etapa de pós-processamento irá analisar os resultados baseados no consumo energético e conforto térmico. Os resultados desta pesquisa irão contribuir com o desenvolvimento de uma técnica SOEE para edifícios de escritório de alto desempenho em diferentes regiões climáticas brasileiras utilizando algoritmos genéticos para otimizar medidas passivas de projeto. | |
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