ОПТИМИЗАЦИЯ ГЕОМЕТРИИ ФАСАДА ЗДАНИЯ ДЛЯ РАЦИОНАЛЬНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭНЕРГИИ

Современные исследования подчеркивают необходимость углубленного анализа как численных, так и экспериментальных подходов к оптимизации форм фасада здания с целью повышения их энергоэффективности. Актуальность дальнейших исследований объясняется сложностью численных методов, связанных с оптимизацией формы, направленных на данную задачу. Настоящая статья стремится устранить существующие пробелы в данной области посредством создания и анализа подходящей модели. Для этого предлагается использовать двумерную модель стационарной теплопроводности, которая описывает процессы теплопередачи в фасадах зданий различной конфигурации. На внешней границе вводится граничное условие Неймана (второго рода), учитывающее воздействие падающего коротковолнового солнечного излучения. Расчет последнего включает факторы, такие как освещенность и затенение поверхности стены, которые обусловлены окружающей городской средой. Для численного решения задачи с сохранением точности применяется метод граничных элементов (МГЭ), включающий дискретизацию границы исследуемой области на отдельные элементы. В ходе исследования определяются две ключевые задачи оптимизации: улучшение теплопередачи и обеспечение тепловой изоляции. Оптимальные формы фасада проектируются с соблюдением ограничения на объем используемого материала, который не должен превышать объем, необходимый для плоского эталонного фасада. Полученные результаты демонстрируют улучшение энергоэффективности на 13% летом и 100% зимой по сравнению с вариантом плоской стеновой конструкции.

1. Caetano I., Santos L., Leitão A. Computational design in architecture: Defining parametric, generative, and algorithmic design. Frontiers of Architectural Research, 2020, vol. 9, no. 2, pp. 287–300. https://doi.org/10.1016/j.foar.2019.12.008.

2. Agency I.E. Building global energy consumption. [Online]. Available: https://www.iea.org/energysystem/buildings 03.11.2024.

3. Ciardiello A., Rosso F., Dell’Olmo J., Ciancio V., Ferrero M., Salata F. Multi-objective approach to the optimization of shape and envelope in building energy design. Applied Energy, 2020, vol. 280, p. 115984. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115984.

4. Gauch H. L., Dunant C. F., Hawkins W., Cabrera Serrenho A. What really matters in multi-storey building design? A simultaneous sensitivity study of embodied carbon, construction cost, and operational energy. Applied Energy, 2023, vol. 333, p. 120585. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120585.

5. Toja-Silva F., Lopez-Garcia O., Peralta C., Navarro J., Cruz I. An empirical–heuristic optimization of the building-roof geometry for urban wind energy exploitation on high-rise buildings. Applied Energy, 2016, vol. 164, pp. 769–794. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2015.11.095.

6. Freire R. Z., Mazuroski W., Abadie M. O., Mendes N. Capacitive effect on the heat transfer through building glazing systems. Applied Energy, 2011, vol. 88, no. 12, pp. 4310–4319. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.04.006.

7. de Almeida Rocha A. P., Oliveira R. C. L. F., Mendes N. Experimental validation and comparison of direct solar shading calculations within building energy simulation tools: Polygon clipping and pixel counting techniques. Solar Energy, 2017, vol. 158, pp. 462–473. https://doi.org/10.1016/j.solener.2017.10.011.

8. Mirsadeghi M., Cóstola D., Blocken B., Hensen J. L. M. Review of external convective heat transfer coefficient models in building energy simulation programs: Implementation and uncertainty. Applied Thermal Engineering, 2013, vol. 56, no. 1, pp. 134–151. https://doi.org/10.1016/j.applthermaleng.2013.03.003.

9. Lauzet N., Rodler A., Musy M., Azam M.-H., Guernouti S., Mauree D., Colinart T. How building energy models take the local climate into account in an urban context – A review. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2019, vol. 116, p. 109390. https://doi.org/10.1016/j.rser.2019.109390.

10. Jafari M., Alipour A. Methodologies to mitigate wind-induced vibration of tall buildings: A stateof-the-art review. Journal of Building Engineering, 2021, vol. 33, p.101582. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2020.101582.

11. Diakaki C., Grigoroudis E., Kolokotsa D. Towards a multi-objective optimization approach for improving energy efficiency in buildings. Energy and Buildings, 2008, vol. 40, no. 9, pp. 1747–1754. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2008.03.002.

12. Luo Y., Chen W., Liu S., Li Q., Ma Y. A discrete-continuous parameterization (DCP) for concurrent optimization of structural topologies and continuous material orientations. Composite Structures, 2020, vol. 236, p. 111900. https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2020.111900.

13. Kametani Y., Fukuda Y., Osawa T., Hasegawa Y. A new framework for design and validation of complex heat transfer surfaces based on adjoint optimization and rapid prototyping technologies. Journal of Thermal Science and Technology, 2020, vol. 15, no. 2, p. JTST0016. https://doi.org/10.1299/jtst.2020jtst0016.

14. Jin J.-T., Jeong J.-W. Optimization of a free-form building shape to minimize external thermal load using genetic algorithm. Energy and Buildings, 2014, vol. 85, pp. 473–482. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.09.080.

15. Asghari Mooneghi M., Kargarmoakhar R. Aerodynamic mitigation and shape optimization of buildings: Review. Journal of Building Engineering, 2016, vol. 6, pp. 225–235. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2016.01.009.

16. Zhang S., Song D., Yu Z., Song Y., Du S., Yang L. Simulation and optimization of insulation wall corner construction for ultra-low energy buildings. Energies, 2023, vol. 16, no. 3, p. 1325. https://doi.org/10.3390/en16031325.

17. Nieto F., Cid Montoya M., Hernández S. Shape optimization of tall buildings cross-section: Balancing profit and aeroelastic performance. The Structural Design of Tall and Special Buildings, 2022, vol. 31, no.18, p. e1982. https://doi.org/10.1002/tal.1982.

18. Wang Z., Zheng C., Mulyanto J. A., Wu Y. Aerodynamic shape optimization of a square cylinder with multi-parameter corner recession modifications. Atmosphere, 2022, vol. 13, no.11, p. 1782. https://doi.org/10.3390/atmos13111782.

19. Meissner J., Abadie M., Moura L., Mendonça K., Mendes N. Performance curves of room air conditioners for building energy simulation tools. Applied Energy, 2014, vol. 129, pp. 243–252. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2014.04.094.

20. Caetano I., Leitão A. Architecture meets computation: an overview of the evolution of computational design approaches in architecture. Architectural Science Review, 2020, vol. 63, no. 2, pp. 165–174. https://doi.org/10.1080/00038628.2019.1680524.

21. Zhang L., Wang C., Chen Y., Zhang L. Multi-objective optimization method for the shape of largespace buildings dominated by solar energy gain in the early design stage. Frontiers of Architectural Research, 2021, vol. 9. https://doi.org/10.3389/fenrg.2021.744974.

22. Talaei M., Mahdavinejad M., Azari R., Prieto A., Sangin H. Multi-objective optimization of buildingintegrated microalgae photobioreactors for energy and daylighting performance. Journal of Building Engineering, 2021, vol. 42, p. 102832. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2021.102832.

23. Kämpf J. H., Montavon M., Bunyesc J., Bolliger R., Robinson D. Optimisation of buildings’ solar irradiation availability. Solar Energy, 2010, vol. 84, no. 4, pp. 596–603. https://doi.org/10.1016/j.solener.2009.07.013.

24. Fallahtafti R., Mahdavinejad M. Optimisation of building shape and orientation for better energy efficient architecture. International Journal of Energy Sector Management, 2015, vol. 9, pp. 593–618. https://doi.org/10.1108/IJESM-09-2014-0001.

25. Baghaei Daemei A., Eghbali S. Study on aerodynamic shape optimization of tall buildings using architectural modifications in order to reduce wake region. Wind and Structures An International Journal, 2019, vol. 29, pp. 139–147. https://doi.org/10.12989/was.2019.29.2.139.

26. Jin J.-T., Jeong J.-W. Thermal characteristic prediction models for a free-form building in various climate zones. Energy, 2013, vol. 50, pp. 468–476. https://doi.org/10.1016/j.energy.2012.11.011.

27. Rashad M., Żabnieńska-Góra A., Norman L., Jouhara H. Analysis of energy demand in a residential building using TRNSYS. Energy, 2022, vol. 254, p. 124357. https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.124357.

28. Marin L. Numerical boundary identification for Helmholtz-type equations. Computational Mechanics, 2006, vol. 39, pp. 25–40. https://doi.org/10.1007/s00466-005-0006-9.

29. Becker E.B., Carey G.F., Oden J.T.. Finite Elements: An Introduction. New Jersey: Prentice-Hall, 1981, 258 p.

30. Brebbia C.A., Dominguez J. Boundary Elements: An Introductory Course. WIT Press, 1992.

31. Aliabadi M. H., Wrobel C.. The boundary element method, volume 1: Applications in thermo-fluids and acoustics. New York: Wiley–Blackwell, 2002, 472 p.

32. Paris F., Cañas J.. Boundary Element Method: Fundamentals and Applications. New York: Oxford Univ. Press Inc., 1997.

33. Powell M. A view of algorithms for optimization without derivatives. Mathematics TODAY, 2007, vol. 43.