Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wymiar okna
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Heat gains from the sun affect the heat balance of building by reducing the energy demand at certain periods of the year and increasing it at others. Windows, especially the type of glazing, are a determining factor in the successful use of solar gains. The aim of the research presented in the paper is to analyse the effects of the type and size of windows on annual heating and cooling energy consumption considering the energy costs in Polish climate conditions. Additionally the influence of building orientation has been analysed. Optimal selection of these parameters for reduction of the energy consumption has been carried out. Genetic algorithms were used for the optimization, while TRNSYS program was used for energy analysis. The analyses were performed on an exemplary single family detached house. Self-adaptive genetic algorithm connected with energy building simulation successfully identifies the lowest energy costs. Optimal window type and size design and window orientation reduce the energy costs. The developed comprehensive energy simulation environment can also be used to optimize other building’s parameters.
PL
Zyski ciepła od słońca wpływają na bilans cieplny budynku, zmniejszając jego zapotrzebowanie na energię w pewnych okresach roku i zwiększając ją w innych. Okna, a szczególnie rodzaj zastosowanego oszklenia są determinującym czynnikiem wpływającym na skuteczne wykorzystanie zysków od nasłonecznienia. Celem badań zaprezentowanych w artykule było przeanalizowanie wpływu typu i wielkości okien na roczne zapotrzebowanie na ciepło i chłód w odniesieniu do kosztów energii w polskich warunkach klimatycznych. Dodatkowo analizowane było usytuowanie budynku względem stron świata. Do optymalizacji wykorzystano algorytmy genetyczne, a do symulacji zapotrzebowania na ciepło i chłód zastosowano program TRNSYS. Analizy przeprowadzono dla przykładowego domu jednorodzinnego. Samoadaptacyjna metoda algorytmów genetycznych w połączeniu z energetyczną symulacją budynku skutecznie identyfikuje najmniejsze koszty energii. Optymalny dobór typu i wielkości okien i ich rozmieszczenie względem stron świata ogranicza koszty energii. Opracowane pełne środowisko symulacyjne może być wykorzystane do optymalizacji również innych parametrów budynku.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.