Creating space and time for innovation - a methodology for building adaptation design appraisal using physics-based simulation tools and interactive multi-objective optimization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose It is crucial to consider the multitude of possible building adaptation design strategies for improving the existing conditions of building stock as an alternative to demolition. Design/methodology/approach Integration of physics-based simulation tools and decision-making tools such as Multi-Attribute Utility (MAU) and Interactive Multi-objective Optimization (IMO) in the design process enable optimized design decision-making for high-performing buildings. A methodology is presented for improving building adaptation design decision making, specifically in the early-stage design feasibility analysis. Ten residential building adaptation strategies are selected and applied to one primary building system for eight performance metrics using physics-based simulation tools. These measures include energy use, thermal comfort, daylighting, natural ventilation, systems performance, life cycle, cost-benefit and constructability. The results are processed using MAU and IMO analysis and are validated through sensitivity analysis by testing one design strategy on three building systems. Findings Quantifiable comparison of building adaptation strategies based on multiple metrics derived from physics-based simulations can assist in the evaluation of overall environmental performance and economic feasibility for building adaptation projects. Research limitations/implications The current methodology presented is limited to the analysis of one decision-maker at a time. It can be improved to include multiple decision-makers and capture varying perspectives to reflect common practices in the industry. Practical implications The methodology presented supports affordable generation and analysis of a large number of design options for early-stage design optimization. Originality/value Given the practical implications, more space and time is created for exploration and innovation, resulting in potential for improved benefits.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle