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Original title:
A Computational Framework for the Optimization of the Environmental Performance of Facades in Early Design Stages 
Translated title:
Numerische Verfahren zur Optimierung des umweltbezogenen Leistungsvermögens von Fassaden in frühen Entwurfsphasen 
Year:
2019 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Architektur 
Advisor:
Lang, Werner (Prof. Dr.) 
Referee:
Lang, Werner (Prof. Dr.); Petzold, Frank (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
ARC Architektur; BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen 
Keywords:
Performance-Based Design, Parametric Modeling, Multi-Objective Optimization, Building Performance Simulation, Data Visualization, Energy Efficiency, Daylighting, Thermal Comfort, Visual Comfort 
Translated keywords:
Parametrische Modellierung, mehrdimensionale Optimierung, Gebäudeleistungssimulation, Datenvisualisierung, Energieeffizienz, Tageslicht, Thermischer Komfort, Visueller Komfort 
TUM classification:
ARC 150d; ARC 350d 
Abstract:
In this thesis a simplified framework and design decision support tool was developed to aid designers and architects in the domain of multidimensional optimization of building facades. The framework depends on the flexibility of parametric modeling and uses several simulation software for the building performance assessment. Pareto Genetic Algorithms were used for multi-objective optimization. A visualization dashboard was developed to facilitate the analysis and visualization of optimizat...    »
 
Translated abstract:
Im Rahmen dieser Dissertation wurde ein vereinfachtes Entwurfswerkzeug entwickelt, das Designer und Architekten bei der mehrdimensionalen Optimierung von Gebäudefassaden unterstützt. Das Numerische Verfahren passiert auf einer parametrischen Modellierung und verwendet mehrere Simulationswerkzeuge für die Bewertung der Gebäudeperformance. Pareto Genetische Algorithmen wurden zur mehrdimensionalen Optimierung eingesetzt. Um die Analyse und Visualisierung von Optimierungs- und Simulations...    »
 
Oral examination:
07.05.2019 
File size:
20766629 bytes 
Pages:
225 
Last change:
20.05.2019