An Investigation of Generative Design for Heating, Ventilation, and Air-Conditioning

Abstract

Energy consumption in buildings contributes to 41% of global carbon dioxide emissions through electricity and heat production, making the design of mechanical systems in buildings of paramount importance. Industry practice for design of mechanical systems is currently limited in the conceptual design phase, often leading to sub-optimal designs. By using Generative Design (GD), many design options can be created, optimized and evaluated, based on system energy consumption and life-cycle cost (LCC). By combining GD for Architecture with GD for HVAC, two areas of building design can be analyzed and optimized simultaneously, resulting in novel designs with improved energy performance. This paper presents GD for HVAC, a Matlab script developed to create improved zone level mechanical systems for improved energy efficiency. Through experiments, GD methodologies are explored and their applicability and effect on building HVAC design is evaluated.

The operational performance of “net zero energy building”: A study in China

“…En los artículos revisados, los autores se basan en temas muy particulares del diseño, como son las condiciones climatológicas, las condiciones de diseño para simular y calcular la carga térmica, todos tienen información relevante que hacen parte del proceso del diseño de un sistema de aire acondicionado para una edificación, pero en general solo un artículo mencionó sistemas secundarios y terciarios, los cuales son fundamentales en el consumo de energía, ya que controlan flujos, temperaturas, programaciones, etc. los cuales ayudan a cumplir el objetivo de mejorar el desempeño energético, (Berquist, Tessier, O'brien, Attar, & Khan, 2017).…”

“…Wenxuan Han-Zhe Tian-Yuanyuan Wang-Hejia Zhang-Jide Niu 2018 Cálculo de variables climáticas con estadística con el índice NRATI (Han et al, 2018) Se observaron diferencias de magnitud entre FOA y NRATI, es decir, las cargas térmicas daban valores diferentes para valores de FOA y NRATI iguales. Diferentes climas tienen diferentes influencias en los valores de FOA y NRATI (Han et al, 2018) se debe tener valores estadísticos con alta confianza para poder obtener un NRATI y un FOA confiable (Han et al, 2018) Selección de equipos primarios, secundarios y terciarios de sistemas HVAC, ubicación de rejillas y difusores, rutas de tubería y conductos, ubicación de equipos (Berquist et al, 2017).…”

“…Se realiza un caso de estudio analizando un piso de un proyecto, en el cual se definen tres estrategias básicas de combinaciones de habitaciones, luego cada estrategia se analizó su carga térmica total y por cada estrategia se analizaron diferentes marcas de equipos, diferentes capacidades y se analizó el consumo energético anual, la temperatura máxima en todo el año y el NRATI (Berquist et al, 2017).…”

“…Edificaciones que van a ser dotadas con HVAC que estén en proceso de diseño (Berquist et al, 2017) Los análisis de compensación llevan a analizar las mejores selecciones de diferentes equipos, sistemas primarios, secundarios y terciarios, llevando el diseño a un nivel de eficiencia energética deseado (Berquist et al, 2017).…”

“…Aun no es un proceso automatizado al 100%, aún hay cosas que se deben hacer de forma manual (Berquist et al, 2017) Tabla 3-6: Revisión sistemática de literatura realizado a partir de (Alahmer & Alsaqoor, 2019;Bennett, Edeling, Muller, & Zouggari, 2015;Berquist, Tessier, O'brien, Attar, & Khan, 2017;Cheng, Niu, Du, & Lei, 2015;Garde, Ottenwelter, & Bornarel, 2012;Han, Tian, Wang, Zhang, & Niu Diseño Hvac, simulación energética y trabajo colaborativo BIM (Y. Liu et al, 2012) Se realiza un análisis, encuestas, talleres, etc.…”