Креирање прилагодљивих и прилагодљивих омота зграда укључује програмирање алгоритама са способношћу да осете и интерпретирају спољашње услове околине и да према томе динамички прилагођавају својства коже зграде. Ево неколико кључних корака и разматрања укључених у програмирање таквих алгоритама:
1. Сензор и прикупљање података: Инсталирајте различите сензоре на кожу зграде да бисте прикупили податке о спољашњем окружењу. Ови сензори могу укључивати температуру, влажност, брзину ветра, сунчево зрачење и још много тога. Подаци са ових сензора ће послужити као улазни подаци за адаптивне алгоритме.
2. Тумачење и моделирање података: Развити моделе који могу интерпретирати податке сензора и одредити оптимални одговор на основу унапред дефинисаних критеријума. Ово може укључивати разматрање енергетске ефикасности, удобности путника, дневног светла и других фактора. Модели могу бити засновани на техникама машинског учења, физичким симулацијама или хеуристици заснованој на правилима.
3. Интеграција са системима управљања зградом: Повежите алгоритам са инфраструктуром зграде, укључујући системе грејања, вентилације и климатизације (ХВАЦ), системе осветљења и уређаје за сенчење. Ово ће омогућити адаптивном алгоритму да контролише ове системе на основу уноса података и критеријума оптимизације.
4. Доношење одлука и контрола: Алгоритам треба да доноси одлуке на основу интерпретираних података и модела. Ово може укључивати одлучивање када да се промени непрозирност или транспарентност површине зграде, подешавање вентилације или сенчења, или контрола отварања и затварања прозора. Алгоритам би требало да буде у стању да динамички прилагођава ове параметре како би оптимизовао потрошњу енергије и удобност путника.
5. Петље повратних информација и учење: Имплементирајте повратне петље да бисте континуирано учили и побољшали перформансе алгоритма током времена. Ово може укључивати прикупљање података о ефикасности адаптивних промена које је направио алгоритам и њихово коришћење за прецизирање модела и процеса доношења одлука. Технике машинског учења се такође могу користити за прилагођавање понашања алгоритма на основу историјских података и повратних информација корисника.
6. Корисничке преференције и прилагођавање: Размотрите укључивање корисничких преференција и опција прилагођавања у алгоритам како бисте станарима пружили индивидуализовану контролу над њиховим окружењем. Ово може укључивати омогућавање корисницима да одреде своје преференције за удобност, жељене нивое осветљења или жељене температурне опсеге.
7. Безбедност и поузданост: Уверите се да је алгоритам изграђен уз снажне безбедносне мере како бисте спречили неовлашћени приступ или злонамерну контролу. Такође, дизајнирајте систем тако да буде поуздан и отпоран, узимајући у обзир потенцијалне кварове или поремећаје у прикупљању података сензора или компонентама система.
8. Тестирање и валидација: Темељно тестирајте и потврдите перформансе алгоритма у симулираним и стварним условима. Ово може укључивати спровођење виртуелних тестова коришћењем података о животној средини са различитих локација или извођење контролисаних експеримената на физичком тестном столу пре него што се алгоритам примени у стварној згради.
Пратећи ове кораке и узимајући у обзир различите аспекте рада зграде, енергетску ефикасност, удобност корисника и услове околине, алгоритми се могу програмирати да креирају прилагодљиве и прилагодљиве коже зграде.
Датум објављивања: