Urban scale prediction of indoor daylighting illumination for sustainable buildings
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Mimarlık Fakültesi, Mimarlık Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: İLKİM CANLI
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Ipek Gürsel Dino
Eş Danışman: Sinan Kalkan
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tarih boyunca, gün ışığının tasarımlarla entegrasyonunu artırmak mimarlar için her zaman önemli bir konu olmuştur. Gün ışığı, kullanıcının ruh halini, bina sakinlerinin görsel ve termal konforunu ve binalarda enerji kullanımını etkileyen uzun vadeli sürdürülebilirlik için önemli bir tasarım bileşenidir. Gün ışığından faydalanmak, yapay aydınlatma için gereken enerjiyi ve yapılar üzerindeki iç yükü etkili bir şekilde azaltır. Ancak yoğun kentsel alanlar, gün ışığının binalara ulaşmasını engellemektedir. Çevredeki her bina, binanın doğal ışığa erişimini engelleyen bir gölge unsuru görevi görür. Bu nedenle, sürdürülebilir bina tasarımı için gün ışığı aydınlanmalarının analiz edilmesi ve gün ışığı aydınlanmasını etkileyen bina tasarım özelliklerinin ve kentsel form parametrelerinin anlaşılması kaçınılmazdır. Simülasyonlar, bina tasarımcılarının aydınlanma düzeyini analiz etmek için en çok tercih ettiği araçlardan biridir. Simülasyonlar, detaylı ve doğru sonuçlar elde etmek için ayrıntılı modelleme bilgisi ve uzmanlığı gerektirir. Ayrıca, kentsel ölçekte gerçekleştirilen günışığı simülasyonları çok fazla hesaplama zamanı almaktadır. Buna karşılık, makine öğrenimi modelleri, tasarımcıların daha az hesaplama süresi ile ayrıntılı bilgi gerektirmeden günışığı seviyelerini analiz etmelerini sağlar. Bu çalışma, makine öğrenmesi (ML) modellerini kullanarak kentsel bağlamda saatlik iç mekan günışığı aydınlanmalarını tahmin etmek için bir araç geliştirmeyi amaçlamaktadır. Aracın geliştirilmesi için üç farklı ML modeli (MLP, RF, XGBoost) geliştirilmiş ve performans sonuçları karşılaştırılmıştır. Performans doğruluğu en yüksek olan makine öğrenimi modeli nihai model olarak seçilmiştir. Geliştirilen araç, tasarımcıların/mimarların kentsel bağlamda saatlik iç mekan gün ışığı aydınlatmalarını analiz etmelerine yardımcı olacaktır. Geliştirilen araç aynı zamanda kentsel ölçekte saatlik iç mekan günışığı aydınlanmalarını analiz ederek binalarda gün ışığına bağlı olarak ne kadar elektrik aydınlatmasının kullanıldığını da hesaplamaktadır. Önerilen metodoloji, gün ışığı aydınlanmalarının gerçek zamanlı tahminine dayalı elektrik aydınlatma enerji tüketimi hesaplaması ile iç mekan günışığı analizinin entegrasyonunu sağlar. Ankara Bahçelievler mahallesindeki konut birimleri çeşitli tasarım parametreleri kullanılarak simüle edilmiş ve simülasyon sonuçlarından makine öğrenmesi modellerinin eğitimi ve değerlendirilmesi için yararlanılmıştır. Önerilen model, gün ışığı aydınlanmalarını analiz etmek, buna bağlı binalarda aydınlatma için kullanılan elektrik tüketimini tahmin etmek ve tasarımcıların gün ışığını binalara entegre etmelerine yardımcı olmak için mimari tasarım aşamalarında makine öğreniminin kullanımını artıracaktır.