El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico

Autores
Camporeale, Patricia
Año de publicación
2017
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis doctoral
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
Czajkowski, Jorge Daniel
Descripción
El avance de las herramientas digitales y el incremento de los problemas medioambientales han tenido un importante impacto sobre el diseño arquitectónico. La optimización basada en la performance energética ha demostrado su potencial para integrar diseño y energía cuando se ha aplicado a las primeras etapas del proceso de diseño, o a la rehabilitación de un edificio existente. La forma edilicia y la composición de la envolvente son determinantes en la demanda energética pero esta cuestión es generalmente soslayada en la etapa inicial debido a que la información necesaria para su cálculo aún no está lo suficientemente definida. El objetivo de este trabajo es presentar y testear una metodología de diseño que permita a los diseñadores unir instrumentos de performance y optimización en un flujo ininterrumpido de trabajo: un modelo de optimización multi-objetivo (MOMO). La metodología del trabajo se divide en tres etapas, donde en primer lugar se estructura el modelo de diseño bioambiental paramétrico, en segundo lugar, se aplica dicho modelo a un caso de estudio y en tercer lugar, a otro caso de estudio. En el primero, la demanda energética optimiza la morfología y materialidad de la envolvente de una torre de nueva planta en el Área Metropolitana de Buenos Aires. En el segundo caso de estudio, la demanda energética y la factibilidad financiera optimizan la materialidad de la envolvente de un edificio rehabilitado; el modelo muestra su robustez y validez de la herramienta para mejorar su desempeño energético agregando su viabilidad financiera. Los modelos de optimización multi-objetivo presentan una aplicación efectiva para asistir a las decisiones de diseño en casos experimentales, así como también reales.
The advancement of digital tools and the increase of environmental concerns have had an important impact on architectural design. Performance-driven optimization has shown its potential to integrate design and energy performance when applied in the conceptual design, as well as in building retrofit. Building shape and envelope composition are determinant to the energy demand, but this issue is commonly overlooked in the early stages because the necessary detailed data is not yet available. The scope of this work is to present and test a design methodology to enable designers to couple material morphology with performance and optimisation tools in a seamless workflow: multi-objective optimization method (MOOM). The methodology has three steps: the first one sets up the model framework, the second and the third one consist in applying the model to different kinds of buildings. The first case study is referred to a new tower in the Buenos Aires Metropolitan Area, where the energy demand optimizes the shape and envelope composition. The second case is referred to a housing block retrofit in Seville, where the energy demand optimizes the envelope composition, showing the robustness and validity of the framework to improve its energy performance and financial feasibility. Multi-objective design optimization presents effective application to assist design decisions in both experimental and real cases.
Tesis doctoral en cotutela entre la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de Jorge Daniel Czajkowski (UNLP) y María del Pilar Mercader Moyano (US).
Doctor en Arquitectura
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Arquitectura y Urbanismo
Materia
Arquitectura
modelo energético ambiental digital
Optimización
variables bioambientales
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/63583

id SEDICI_8ac3442a8aeb0cf77d6115b5cdf5eab8
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/63583
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétricoCamporeale, PatriciaArquitecturamodelo energético ambiental digitalOptimizaciónvariables bioambientalesEl avance de las herramientas digitales y el incremento de los problemas medioambientales han tenido un importante impacto sobre el diseño arquitectónico. La optimización basada en la performance energética ha demostrado su potencial para integrar diseño y energía cuando se ha aplicado a las primeras etapas del proceso de diseño, o a la rehabilitación de un edificio existente. La forma edilicia y la composición de la envolvente son determinantes en la demanda energética pero esta cuestión es generalmente soslayada en la etapa inicial debido a que la información necesaria para su cálculo aún no está lo suficientemente definida. El objetivo de este trabajo es presentar y testear una metodología de diseño que permita a los diseñadores unir instrumentos de performance y optimización en un flujo ininterrumpido de trabajo: un modelo de optimización multi-objetivo (MOMO). La metodología del trabajo se divide en tres etapas, donde en primer lugar se estructura el modelo de diseño bioambiental paramétrico, en segundo lugar, se aplica dicho modelo a un caso de estudio y en tercer lugar, a otro caso de estudio. En el primero, la demanda energética optimiza la morfología y materialidad de la envolvente de una torre de nueva planta en el Área Metropolitana de Buenos Aires. En el segundo caso de estudio, la demanda energética y la factibilidad financiera optimizan la materialidad de la envolvente de un edificio rehabilitado; el modelo muestra su robustez y validez de la herramienta para mejorar su desempeño energético agregando su viabilidad financiera. Los modelos de optimización multi-objetivo presentan una aplicación efectiva para asistir a las decisiones de diseño en casos experimentales, así como también reales.The advancement of digital tools and the increase of environmental concerns have had an important impact on architectural design. Performance-driven optimization has shown its potential to integrate design and energy performance when applied in the conceptual design, as well as in building retrofit. Building shape and envelope composition are determinant to the energy demand, but this issue is commonly overlooked in the early stages because the necessary detailed data is not yet available. The scope of this work is to present and test a design methodology to enable designers to couple material morphology with performance and optimisation tools in a seamless workflow: multi-objective optimization method (MOOM). The methodology has three steps: the first one sets up the model framework, the second and the third one consist in applying the model to different kinds of buildings. The first case study is referred to a new tower in the Buenos Aires Metropolitan Area, where the energy demand optimizes the shape and envelope composition. The second case is referred to a housing block retrofit in Seville, where the energy demand optimizes the envelope composition, showing the robustness and validity of the framework to improve its energy performance and financial feasibility. Multi-objective design optimization presents effective application to assist design decisions in both experimental and real cases.Tesis doctoral en cotutela entre la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de Jorge Daniel Czajkowski (UNLP) y María del Pilar Mercader Moyano (US).Doctor en ArquitecturaUniversidad Nacional de La PlataFacultad de Arquitectura y UrbanismoCzajkowski, Jorge Daniel2017-09-12info:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de doctoradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:ar-repo/semantics/tesisDoctoralapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63583https://doi.org/10.35537/10915/63583spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T11:08:25Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/63583Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:08:25.84SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
title El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
spellingShingle El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
Camporeale, Patricia
Arquitectura
modelo energético ambiental digital
Optimización
variables bioambientales
title_short El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
title_full El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
title_fullStr El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
title_full_unstemmed El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
title_sort El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico
dc.creator.none.fl_str_mv Camporeale, Patricia
author Camporeale, Patricia
author_facet Camporeale, Patricia
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Czajkowski, Jorge Daniel
dc.subject.none.fl_str_mv Arquitectura
modelo energético ambiental digital
Optimización
variables bioambientales
topic Arquitectura
modelo energético ambiental digital
Optimización
variables bioambientales
dc.description.none.fl_txt_mv El avance de las herramientas digitales y el incremento de los problemas medioambientales han tenido un importante impacto sobre el diseño arquitectónico. La optimización basada en la performance energética ha demostrado su potencial para integrar diseño y energía cuando se ha aplicado a las primeras etapas del proceso de diseño, o a la rehabilitación de un edificio existente. La forma edilicia y la composición de la envolvente son determinantes en la demanda energética pero esta cuestión es generalmente soslayada en la etapa inicial debido a que la información necesaria para su cálculo aún no está lo suficientemente definida. El objetivo de este trabajo es presentar y testear una metodología de diseño que permita a los diseñadores unir instrumentos de performance y optimización en un flujo ininterrumpido de trabajo: un modelo de optimización multi-objetivo (MOMO). La metodología del trabajo se divide en tres etapas, donde en primer lugar se estructura el modelo de diseño bioambiental paramétrico, en segundo lugar, se aplica dicho modelo a un caso de estudio y en tercer lugar, a otro caso de estudio. En el primero, la demanda energética optimiza la morfología y materialidad de la envolvente de una torre de nueva planta en el Área Metropolitana de Buenos Aires. En el segundo caso de estudio, la demanda energética y la factibilidad financiera optimizan la materialidad de la envolvente de un edificio rehabilitado; el modelo muestra su robustez y validez de la herramienta para mejorar su desempeño energético agregando su viabilidad financiera. Los modelos de optimización multi-objetivo presentan una aplicación efectiva para asistir a las decisiones de diseño en casos experimentales, así como también reales.
The advancement of digital tools and the increase of environmental concerns have had an important impact on architectural design. Performance-driven optimization has shown its potential to integrate design and energy performance when applied in the conceptual design, as well as in building retrofit. Building shape and envelope composition are determinant to the energy demand, but this issue is commonly overlooked in the early stages because the necessary detailed data is not yet available. The scope of this work is to present and test a design methodology to enable designers to couple material morphology with performance and optimisation tools in a seamless workflow: multi-objective optimization method (MOOM). The methodology has three steps: the first one sets up the model framework, the second and the third one consist in applying the model to different kinds of buildings. The first case study is referred to a new tower in the Buenos Aires Metropolitan Area, where the energy demand optimizes the shape and envelope composition. The second case is referred to a housing block retrofit in Seville, where the energy demand optimizes the envelope composition, showing the robustness and validity of the framework to improve its energy performance and financial feasibility. Multi-objective design optimization presents effective application to assist design decisions in both experimental and real cases.
Tesis doctoral en cotutela entre la Universidad Nacional de La Plata y la Universidad de Sevilla, bajo la dirección de Jorge Daniel Czajkowski (UNLP) y María del Pilar Mercader Moyano (US).
Doctor en Arquitectura
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Arquitectura y Urbanismo
description El avance de las herramientas digitales y el incremento de los problemas medioambientales han tenido un importante impacto sobre el diseño arquitectónico. La optimización basada en la performance energética ha demostrado su potencial para integrar diseño y energía cuando se ha aplicado a las primeras etapas del proceso de diseño, o a la rehabilitación de un edificio existente. La forma edilicia y la composición de la envolvente son determinantes en la demanda energética pero esta cuestión es generalmente soslayada en la etapa inicial debido a que la información necesaria para su cálculo aún no está lo suficientemente definida. El objetivo de este trabajo es presentar y testear una metodología de diseño que permita a los diseñadores unir instrumentos de performance y optimización en un flujo ininterrumpido de trabajo: un modelo de optimización multi-objetivo (MOMO). La metodología del trabajo se divide en tres etapas, donde en primer lugar se estructura el modelo de diseño bioambiental paramétrico, en segundo lugar, se aplica dicho modelo a un caso de estudio y en tercer lugar, a otro caso de estudio. En el primero, la demanda energética optimiza la morfología y materialidad de la envolvente de una torre de nueva planta en el Área Metropolitana de Buenos Aires. En el segundo caso de estudio, la demanda energética y la factibilidad financiera optimizan la materialidad de la envolvente de un edificio rehabilitado; el modelo muestra su robustez y validez de la herramienta para mejorar su desempeño energético agregando su viabilidad financiera. Los modelos de optimización multi-objetivo presentan una aplicación efectiva para asistir a las decisiones de diseño en casos experimentales, así como también reales.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2017-09-12
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion
Tesis de doctorado
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
info:ar-repo/semantics/tesisDoctoral
format doctoralThesis
status_str acceptedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63583
https://doi.org/10.35537/10915/63583
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/63583
https://doi.org/10.35537/10915/63583
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615956716847104
score 13.070432