Browsing by Author "Yufka, Muhittin"

Now showing 1 - 2 of 2

Citation - WoS: 9
Citation - Scopus: 10
Multi-Objective skylight optimization for a healthcare facility foyer space
(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2017) Muhittin Yufka; Berk Ekici; Cemre Cubukcuoglu; Ioannis Chatzikonstantinou; I. Sevil Sariyildiz; Ekici, Berk; Chatzikonstantinou, Ioannis; Sariyildiz, I. Sevil; Yufka, Muhittin; Cubukcuoglu, Cemre
In this paper the design of a specific case study of a foyer space is concerned in healthcare facility. The design task of a healthcare facility in architectural perspective is one of the most challenging tasks in the architectural design field since it involves different spaces that have unique requirements. Specifically a foyer space has been considered as a gathering area that answers people's needs and expectations. The study shows an application of computational intelligence for a skylight design in foyer space. For this reason objective functions are considered to minimize skylight cost and to maximize the daylight performance of the interior space. Multi-Objective Self-Adaptive Ensemble Differential Evolution Algorithm and Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm-II are proposed to tackle this complex problem. According to results jE-DEMO algorithm presents satisfactory solutions as well as NSGA-II. © 2017 Elsevier B.V. All rights reserved.
Yüksek ofis binaları tasarımı için enerji ve gün ışığı performans optimizasyonu
(2018) Yufka, Muhittin; Sarıyıldız, İkbal Sevil
Bina ve şehirlerin sürdürülebilirlik açısından küresel ısınma, karbondioksit emisyonu, su ve hava kirliliği gibi çevresel yönler üzerinde önemli bir etkisi bulunmaktadır. Bu sebepten dolayı mimarlar, daha sürdürülebilir bir gelecek için inşa edilmiş binalardan sorumludur. Bu tezde, yüksek yapılı ofis binalarının enerji verimli tasarımı için bir yöntem önererek gelecekteki sürdürülebilirliğine katkıda bulunmayı amaçladık. Bunu yapabilmek için de Enerji ve Günışığı Simülasyonları, Yapay Sinir Ağı ve Çok Amaçlı Optimizasyon konularında çalışılmıştır ve bunlar entegre edilmiştir. İlk olarak, Grasshopper 3D'de 103 tasarım parametresi kullanılarak parametrik yüksek yapılı bir model geliştirilmiştir. İkinci olarak, parametrik model, Open Studio ve Radiance kitaplıklarını kullanan Honeybee eklentisi kullanılarak enerji ve günışığı simülasyonlarına entegre edilmiştir. Optimizasyonda enerji ve günışığı simülasyonlarının yüksek hesaplama maliyeti ile başa çıkmak için, geliştirilen model deneme modeli için otomatikleştirilmiştir. Enerji ve günışığı simülasyonlarını tahmin etmek için Dodo eklentisiyle birlikte Yapay Sinir Ağları'nın geri yayılım algoritması kullanılmıştır. Birkaç deneyden sonra, en az hata ile öğrenme parametrelerine karar verilir. Bir sonraki adım olarak, yapay sinir ağı modelleri, tüm bina için enerji tahminleri ile her kat için günışığı tahminleri ile sonlanır. İstenen enerji ve günışığı performansı sunmak için, Güçlü Oran Evrimsel-II (Strength Pareto Evolutionary) ve Aşırı-hacim kestirimi (Hyper-volume Estimation) Algoritmaları ile birlikte farklı mutasyon stratejileri, optimizasyon aşamasında Octopus eklentisi ile birlikte kullanılırlar. Son olarak, sonuçlar tartışılmış ve en uygun tasarım alternatifleri sunulmuştur. Genel ofis binası ve önerilen tasarımın karşılaştırılmasına göre, önemli ölçüde iyileştirme rapor edilmiştir.