The impact of facade geometry on visual comfort and energy consumption in an office building in different climates
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been a heightened emphasis improving visual comfort and energy efficiency. Various solutions have been explored to achieve high-performance design. Shading devices play a crucial role in enhancing building performance by redusing solar gains, excessive daylight, and improving both energy efficiency and occupants' visual comfort. This research aims to investigate the effect of facade geometry on visual comfort and energy consumption in four different climates of Iran and categorize each variable based on effectiveness for each location. Parametric office modeling was done by using Grasshopper and Rhino software. Then, the effect of the facade on the interior lighting and energy consumption was analyzed by Radiance, Daysim, and EnergyPlus calculation engines. The Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) was selected to optimize solutions, minimize energy consumption, maximize useful daylight illuminance, and view quality. In addition, the methodology was used to explore the framework for optimizing office facade design in Iran's diverse climatic zones. The simulation results indicate that window-to-wall ratio and inclined wall were essential for balancing daylighting performance and energy consumption. This research stated that using a self-shading design could increase the quality of view up to 75% while reducing energy consumption and the risk of glare. Results proposed a design framework to improve visual comfort and save energy. The rotating façade's wall 10°-30° reduced cooling energy demand and energy usage intensity in selected models. So, an inclined wall could be an efficient shading device to improve building's performance in Iran.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».