Utilizing Pareto Optimality to Identify Multiobjective Optimized Multi-Unit Residential Building Unit Design with Respect to Daylighting and Energy Consumption
Notice bibliographique
Résumé
Canadians spend most of their time in their dwelling. Meanwhile, the densification of cities has trended toward multi-unit residential buildings (MURB) becoming the dominant residential building type, yet their study has been neglected despite their prevalence throughout Canada. This building typology is known to provide poor visual comfort and can also be typically characterized by poor energy performance. These issues of inadequate daylighting and poor energy performance form a complex relationship and are often juxtaposed in regard to passive building design – design that benefits one of these aspects likely will hamper the other. Despite this, they have rarely been studied together, particularly in the MURB setting. This study investigated the complex relationship between these two variables within parameterized MURB units utilizing the novel climate-based daylight modelling (CBDM) and energy modelling tool, ClimateStudio. The results were analyzed through the lens of a Pareto optimality analysis, a multiobjective optimization method that generates a series of optimized solutions. Due to the lack of consensus in the daylighting field, other daylighting variables were investigated, including daylight schedules, various dynamic daylighting metrics, and proximity to a neighbouring building. The main results revealed which model iterations were deemed optimal based on the Pareto front generated in the analysis. These multiobjective optimized units and the trends between them were discussed to determine what can be utilized to guide future MURB design, such as maximizing north and south facades while minimizing east and west facades, designing balanced aspect ratios, and more.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».