Algoritmo genético aplicado à seleção multicritérios de isolantes térmicos em edificações
The global necessity of energy consumption reduction, in front of the economic and environment impacts issues due the electricity energy generation is responsible to motivate researches to improving the energy efficiency of buildings. Among the strategies used to improve this energy efficiency, stan...
| Autor principal: | Stamoulis, Michel Nikolaos |
|---|---|
| Formato: | Dissertação |
| Idioma: | Português |
| Publicado em: |
Universidade Tecnológica Federal do Paraná
2019
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3777 |
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riut-1-37772019-02-02T05:00:39Z Algoritmo genético aplicado à seleção multicritérios de isolantes térmicos em edificações Genetic algorithm applied to multi-criteria selection of buildings thermal insulation Stamoulis, Michel Nikolaos Santos, Gerson Henrique dos http://lattes.cnpq.br/0407596573800004 Tusset, Angelo Marcelo http://lattes.cnpq.br/1204232509410955 Freire, Roberto Zanetti Behainne, Jhon Jairo Ramirez Santos, Gerson Henrique dos Algorítmos genéticos Materiais isolantes Conforto humano Eficiência industrial Processo decisório por critério múltiplo Genetic algorithms Insulating materials Human comfort Efficiency, Industrial Multiple criteria decision making CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA Engenharia Mecânica The global necessity of energy consumption reduction, in front of the economic and environment impacts issues due the electricity energy generation is responsible to motivate researches to improving the energy efficiency of buildings. Among the strategies used to improve this energy efficiency, stands out the application of optimized thermal insulation on buildings walls. Thus, in order to contribute to the improvement of the cost x benefit relation, this study aims to provide an optimization tooling for insulation selection choice applied on industrial shed building roof. Beyond the thermal comfort and high cost considered on selection process, some hygrothermic properties also has been analysed to obtain the best insulation layer option. To implement this optimization technique, a several thermo-energetic simulations of the environment were performed using the DOMUS® software applying 4 types of insulation material (Polyurethane, Expanded Polystyrene, Rockwool and Glass Wool) combining 10 thickness ranging from 0.5 cm to 5 cm, with purpose of obtaining different thermal comfort indexes (PPD - Predicted Percentage of Dissatisfied) and thermal load. Posteriorly, was executed the best insulation ranking from the weights assigned to the parameters in the objective function, using the technique of the genetic algorithm (AG) applied to the multicriteria selection, being implemented in MATLAB® software. The optimization results showed that the polyurethane (PU) insulation, applied with a thickness of 1 cm, is the best installation option on the roof, considering the building functional parameters, occupant metabolic activity, clothes index and contour conditions in which it affects the thermal comfort index. Taking into account the NBR 15220 standard that establishes a global coefficient of 2 W / m²K for the insulated roof, the Rock Wool with 2 cm thickness proved to be the best choice of insulation layer material. In this way, it was observed that the optimum selection of the thermal insulation could vary according to the objective function applied and the methodology for decision-making analysis. In addition, the use of DOMUS® combined with optimization algorithms proved to be an assertive tool in the selection of materials, promoting cost reduction and increased energy efficiency in buildings. A necessidade global de redução do consumo de energia, frente aos problemas econômicos e impactos ambientais em sua geração é responsável por estimular diversas pesquisas com o intuito de melhorar a eficiência energética em edificações. Entre as estratégias utilizadas para aumentar esta eficiência, destaca-se a aplicação de isolantes térmicos no envoltório das edificações. Deste modo, visando contribuir com a melhoria da relação custo x benefício, este estudo tem como objetivo fornecer uma ferramenta de otimização para a escolha do melhor isolante térmico para ser aplicado no telhado de uma edificação industrial do tipo galpão. Além do conforto térmico e custos levados em consideração na escolha, algumas propriedades higrotérmicas também são analisadas, na obtenção do melhor tipo do isolante. Para o uso da técnica de otimização, realizaram-se várias simulações termo-energéticas do ambiente utilizando-se o software DOMUS®. Neste caso, aplicaram-se 4 tipos de materiais isolantes (poliuretano, poliestireno expandido, lã de rocha e lã de vidro), combinando 10 espessuras diferentes de 0,5 cm a 5 cm, com a finalidade de obter diferentes índices de conforto térmico (PPD - Predicted Percentage of Dissatisfied) e carga térmica. Posteriormente, realizou-se o ranqueamento do melhor isolante, a partir dos pesos atribuídos aos parâmetros na função objetiva, utilizando a técnica do algoritmo genético (AG) aplicada à seleção multicritérios, sendo esta implementada no software MATLAB®. Os resultados de otimização mostraram que o isolante de poliuretano (PU), aplicado com uma espessura de 1 cm, é a melhor opção de instalação no telhado, considerando-se os parâmetros funcionais da edificação, atividade metabólica do ocupante, índice de vestimenta e condições de contorno em que impacta no índice de conforto térmico. Levando-se em conta a norma NBR 15220 que estabelece um coeficiente global de 2 W/m²K para as coberturas com isolamento, a lã de rocha com 2 cm mostrou-se como a melhor escolha. Deste modo, observou-se que a seleção ótima do isolante térmico pode variar em acordo com a função objetiva aplicada e a metodologia para análise de tomada de decisão. Além disso, a utilização do DOMUS® combinado com algoritmos de otimização mostrou-se uma ferramenta assertiva na seleção de materiais, promovendo a redução de custos e aumento de eficiência energética em edificações. 2019-02-01T16:58:07Z 2019-02-01T16:58:07Z 2018-09-28 masterThesis STAMOULIS, Michel Nikolaos. Algoritmo genético aplicado à seleção multicritérios de isolantes térmicos em edificações. 2018. 65 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2018. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/3777 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Ponta Grossa Brasil Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica UTFPR |
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Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
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Português |
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Algorítmos genéticos Materiais isolantes Conforto humano Eficiência industrial Processo decisório por critério múltiplo Genetic algorithms Insulating materials Human comfort Efficiency, Industrial Multiple criteria decision making CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA Engenharia Mecânica |
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Algorítmos genéticos Materiais isolantes Conforto humano Eficiência industrial Processo decisório por critério múltiplo Genetic algorithms Insulating materials Human comfort Efficiency, Industrial Multiple criteria decision making CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA Engenharia Mecânica Stamoulis, Michel Nikolaos Algoritmo genético aplicado à seleção multicritérios de isolantes térmicos em edificações |
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The global necessity of energy consumption reduction, in front of the economic and environment impacts issues due the electricity energy generation is responsible to motivate researches to improving the energy efficiency of buildings. Among the strategies used to improve this energy efficiency, stands out the application of optimized thermal insulation on buildings walls. Thus, in order to contribute to the improvement of the cost x benefit relation, this study aims to provide an optimization tooling for insulation selection choice applied on industrial shed building roof. Beyond the thermal comfort and high cost considered on selection process, some hygrothermic properties also has been analysed to obtain the best insulation layer option. To implement this optimization technique, a several thermo-energetic simulations of the environment were performed using the DOMUS® software applying 4 types of insulation material (Polyurethane, Expanded Polystyrene, Rockwool and Glass Wool) combining 10 thickness ranging from 0.5 cm to 5 cm, with purpose of obtaining different thermal comfort indexes (PPD - Predicted Percentage of Dissatisfied) and thermal load. Posteriorly, was executed the best insulation ranking from the weights assigned to the parameters in the objective function, using the technique of the genetic algorithm (AG) applied to the multicriteria selection, being implemented in MATLAB® software. The optimization results showed that the polyurethane (PU) insulation, applied with a thickness of 1 cm, is the best installation option on the roof, considering the building functional parameters, occupant metabolic activity, clothes index and contour conditions in which it affects the thermal comfort index. Taking into account the NBR 15220 standard that establishes a global coefficient of 2 W / m²K for the insulated roof, the Rock Wool with 2 cm thickness proved to be the best choice of insulation layer material. In this way, it was observed that the optimum selection of the thermal insulation could vary according to the objective function applied and the methodology for decision-making analysis. In addition, the use of DOMUS® combined with optimization algorithms proved to be an assertive tool in the selection of materials, promoting cost reduction and increased energy efficiency in buildings. |
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2019 |
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STAMOULIS, Michel Nikolaos. Algoritmo genético aplicado à seleção multicritérios de isolantes térmicos em edificações. 2018. 65 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Ponta Grossa, 2018. |
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