Optimisation, Incertitude, Sensibilité
Avec une compréhension claire des compromis entre les variantes de conception et leur impact sur la performance environnementale vous pouvez facilement naviguer enre les relations complexes des objectifs de conception, contraintes et options de conception. Maintenant vous pouvez effectuer des recommandations argumentées avec confiance.
Le module Optimisation donne accès à :
- L'optimisation multi-objectifs pour des analyses avancées coût-bénéfice.
- L'analyse d'incertitude génère un rapport de niveaux de confiance sur les sorties de simulation par rapport à l'incertitude d'entrées spécifiques.
- L'analyse de sensibilité génère un rapport sur les variables de conception ayant les plus grands/moindres impacts sur vos résultats clés de simulation. Souvent menée comme une étape préliminaire, l'analyse de sensibilité peut être utilisée pour aider à identifier les variables de conception les moins importantes afin de les enlever de l'étude d'optimisation.
Optimisation
Exemples d'application
- Etudes Coûts/bénéfices pour déterminer les options qui remplissent le mieux les critère de conception mêmes les plus complexes à toute étape du projet.
Par exemple lire le poster sur l'optimisation de la conception d'un bâtiment passif du Symposium CIBSE-ASHRAE à Dublin en 2014 - Sélection du plus efficace éclairage, vitrage, construction, renouvelable et système CVC même aux premiers stades de la conception.
- Identifier les stratégies de contrôle optimal donnant la meilleure combinaison de performance environnementale et confort même pour des CVC complexes, la ventilation naturelle, les systèmes hybrides.
Fonctions clés
- Tester plus de 120 variables différentes du bâtiment comprenant le type de vitrage et sa quantité, la masse d'inertie thermique, le CVC, la ventilation naturelle et les systèmes d'éclairage et leurs régulations associées.
- Sélectionner jusqu'à 2 objectifs de conception, des contraintes multiples et jusqu'à 10 variables à simuler.
- Décider de la priorité à affecter aux objectifs après l'analyse en contrôlant les résultats graphiques. Par exemple, dans le graphe ci-dessus les points rouges montrent la "courbe de Pareto" des solutions optimales qui donnent la plus basse combinaison de coût de construction et d'émissions carbones d'exploitation. Le compromis entre coût et carbone peut être vu très clairement ainsi que l'impact de la décision du choix du système d'éclairage. Un regard rapide à ce graphe peut aider le concepteur à considérer le système d'éclairage fluorescent avec une gradation selon la luminosité naturelle comme le système le plus efficace.
Spécifications Techniques
- Logiciel d'optimisation multi-objectif sous contraintes utilisant l'algorithme NSGA2 et les simulations EnergyPlus pour calculer l’énergie / le confort / les émissions carbones.
- Derrière le rideau, Optimisation utilise des algorithmes évolutionnaires avancés au travers d'un processus de sélection naturelle basé sur l'amélioration de la performance pour aider à répondre aux objectifs de conception. Les meilleures caractéristiques de conception sont passées aux futures générations et le processus continue ainsi jusqu'à ce que les conceptions optimales soient identifiées.
- Mêmes des objectifs de conception "conflictuels" tel que "minimiser les coût" et "minimiser les émissions carbones" peuvent être analysés simultanément pour fournir un ensemble de suggestions qui répondent le mieux aux objectifs.
- L'ensemble des solutions proposées (sur la "courbe de Pareto") peut être ensuite analysé visuellement par les sorties graphiques et numériques pour identifier les concepts qui répondent le mieux aux priorités souhaitées pour les objectifs utilisés. Exemple, prioriser le coût de construction ou le confort ou peut-être l'équilibre entre coût et émissions carbones.
- Les multiples variantes sont évalués par simulation en parallèle sur la machine locale, sur un serveur de simulation ou avec un compte approprié sur un service haute performance déporté.
- Lien vers le service de simulation JESS permettant des simulations rapides dans le Cloud.
- Mise à jour du modèle initial par les paramètres de la variante choisie dans le module Optimisation.
- Export des résultats pour creuser l'analyse à l'aide d'un tableur.
Analyse d'Incertitude et de Sensibilité
Example applications
- Génération de résultats de simulation probabilistes par quantification la variation des sorties selon les changements correspondants des entrées, et fournissant aux parties prenantes une évaluation des risques préliminaires pour atteindre les objectifs de conception.
- Améliorer la procédure d'optimisation en identifiant toutes variables non importantes pour les objectifs d'optimisation afin de les exclure du périmètre de recherche d'optimisation.
- Identifier les aspects du bâtiment qui ont une haute proababilité de créer un problème de performance lors de l'exploitation et ainsi aider le process de calibraton du modèle.
- Identifier les facteurs les plus impactant de la consommation d'énergie en comparant l'incertitude due aux diverses entrées tel que celles liées au comportement des occupants et la qualité de la construction.
Fonctions clés
- Rapports haute qualtité avec des histogrammes pour chaque sortie et entrée qui expliquent la signification des résultats d'analyse d'incertitude et de sensbilité.
- Diverses méthodes d'échantillonnage et une de nombreuses distributions probabilistes sont disponibles pour les paramètres d'entrée.
- Autant de variables de conception que souhaité peut être compris dans l'analyse pour chaque sorties sélectionnées.
- Une analyse statistique complète est effectuée avec des rapports sur les coefficients de régression,les valeurs p d'importance statistique, déviation standard, médianne, min/max, etc.
Exemples de sorties
Packs
Le module Optimisation et inclus dans les packs les plus avancés pour Ingénieurs, Engineering Plus et Pro.
Dépendance
L'Optimisation nécessite les modules Simulation et Coût si les objectifs Carbone et Coût sont sélectionnés dans l'Optimisation.