Otimização lumínica e sanitária de espaços de ensino baseada em algoritmo de otimização multi-objetivo

N. N. Barros, Érika Mayumi Shibata
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Abstract

A pandemia da Covid-19 trouxe uma série de reflexões acerca das condições sanitárias dos ambientes de permanência prolongada. Escolas, escritórios, hospitais etc., tiveram que se readequar a fim não só de evitar a proliferação do vírus e de novas doenças, mas também de trazer um maior conforto e bem-estar ao usuário da edificação. O principal objetivo deste artigo é apresentar o potencial uso do algoritmo de otimização multi-objetivo para otimização do layout de espaços institucionais de ensino, considerando a incidência solar interna e o distanciamento social preconizado pela OMS. O método utilizado foi desenvolvimento experimental em seis etapas: (i) pesquisa bibliográfica; (ii) definição dos ambientes e parâmetros a serem analisados; (iii) desenvolvimento dos modelos; (iv) simulação computacional; (v) otimização multi-objetivo; e (vi) análise dos resultados. A modelagem dos ambientes e carteiras foi realizada no software Rhinoceros através do plug-in Grasshopper, as simulações de incidência solar interna foram realizadas com o Honeybee, e o algoritmo de otimização multi-objetivo foi aplicado com o Wallacei. Este estudo pode oferecer uma nova metodologia de desenvolvimento e estudo de projetos de forma mais diligente não apenas para projetos convencionais mas também em episódios de crises que implicam em respostas rápidas e seguras por parte dos projetistas.
基于多目标优化算法的教学空间照明卫生优化
Covid-19大流行引发了对长期居住环境卫生条件的一系列思考。学校、办公室、医院等必须进行调整,不仅要防止病毒和新疾病的传播,而且要给建筑使用者带来更大的舒适和福祉。本文的主要目的是提出多目标优化算法在优化教育机构空间布局方面的潜在应用,考虑到内部太阳入射和世界卫生组织推荐的社会距离。采用的方法是实验发展,分六个步骤:(i)文献研究;(ii)文献研究;(iii)文献研究;(iv)文献研究。(ii)拟分析的环境和参数的定义;(三)模型开发;(iv)计算机模拟;(v)多目标优化;e (vi)结果分析。利用Grasshopper插件在Rhinoceros软件中对环境和投资组合进行建模,利用Honeybee进行内部太阳入射模拟,并利用Wallacei应用多目标优化算法。这项研究可以为项目开发和研究提供一种新的方法,不仅对传统项目,而且在危机事件中,需要设计师快速和安全的反应。
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