A Multi-Objective Optimization Framework for Designing Kinetic Shading Patterns based on Daylight and Lighting Energy Efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Escalating environmental issues—such as climate change, rising energy use, and poor indoor environmental quality—have made performance-driven design essential. Designers often use extensive glazing to increase daylight, but this can cause uneven distribution, overheating, glare, and visual discomfort. Kinetic shading devices offer a solution, yet their use remains limited due to the high computational demands in the design process and the complexity of multi-objective optimization. This study investigates how parametric and kinetic shading systems can improve daylight performance and reduce lighting energy use in educational buildings, following LEED v4 Platinum standards. As a proof of concept, the study compares four globally recognized shading patterns, derived from real-world building applications, to identify the most effective strategy for optimizing daylight performance. Using parametric modeling, daylight simulations, and genetic algorithms, two key metrics—Spatial Daylight Autonomy (sDA) and Annual Sunlight Exposure (ASE)—are optimized. Various shading strategies are evaluated to enhance visual comfort, daylight uniformity, and indoor environmental quality. Results show that kinetic systems perform well across these metrics, supporting healthier, more energy-efficient spaces. This work lays the groundwork for integrating broader metrics such as daylight efficiency and renewable energy potential into sustainable design.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».