El uso de algoritmos genéticos aplicados al diseño bioambiental paramétrico

Abstract

El avance de las herramientas digitales y el incremento de los problemas medioambientales han tenido un importante impacto sobre el diseño arquitectónico. La optimización basada en la performance energética ha demostrado su potencial para integrar diseño y energía cuando se ha aplicado a las primeras etapas del proceso de diseño, o a la rehabilitación de un edificio existente. La forma edilicia y la composición de la envolvente son determinantes en la demanda energética pero esta cuestión es generalmente soslayada en la etapa inicial debido a que la información necesaria para su cálculo aún no está lo suficientemente definida. El objetivo de este trabajo es presentar y testear una metodología de diseño que permita a los diseñadores unir instrumentos de performance y optimización en un flujo ininterrumpido de trabajo: un modelo de optimización multi-objetivo (MOMO). La metodología del trabajo se divide en tres etapas, donde en primer lugar se estructura el modelo de diseño bioambiental paramétrico, en segundo lugar, se aplica dicho modelo a un caso de estudio y en tercer lugar, a otro caso de estudio. En el primero, la demanda energética optimiza la morfología y materialidad de la envolvente de una torre de nueva planta en el Área Metropolitana de Buenos Aires. En el segundo caso de estudio, la demanda energética y la factibilidad financiera optimizan la materialidad de la envolvente de un edificio rehabilitado; el modelo muestra su robustez y validez de la herramienta para mejorar su desempeño energético agregando su viabilidad financiera. Los modelos de optimización multi-objetivo presentan una aplicación efectiva para asistir a las decisiones de diseño en casos experimentales, así como también reales.

The advancement of digital tools and the increase of environmental concerns have had an important impact on architectural design. Performance-driven optimization has shown its potential to integrate design and energy performance when applied in the conceptual design, as well as in building retrofit. Building shape and envelope composition are determinant to the energy demand, but this issue is commonly overlooked in the early stages because the necessary detailed data is not yet available. The scope of this work is to present and test a design methodology to enable designers to couple material morphology with performance and optimisation tools in a seamless workflow: multi-objective optimization method (MOOM). The methodology has three steps: the first one sets up the model framework, the second and the third one consist in applying the model to different kinds of buildings. The first case study is referred to a new tower in the Buenos Aires Metropolitan Area, where the energy demand optimizes the shape and envelope composition. The second case is referred to a housing block retrofit in Seville, where the energy demand optimizes the envelope composition, showing the robustness and validity of the framework to improve its energy performance and financial feasibility. Multi-objective design optimization presents effective application to assist design decisions in both experimental and real cases.