فصلنامه علمی کارافن

فصلنامه علمی کارافن

بهینه‌سازی دوره حیات ساختمان‌های مسکونی با ترکیب روش‌های تحلیل سلسله‌مراتبی و مهندسی ارزش با مدل کلاسیک و پرکاربرد تحلیل AHP

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کاربردی)

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری، گروه سازه، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی ک.ن. طوسی، تهران، ایران.
2 دانشجوی کارشناسی ارشد، گروه سازه، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی خواجه ک.ن طوسی، تهران، ایران.
3 دانشجوی دکتری، گروه سازه، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
4 کارشناسی ارشد، گروه سازه های هوانوردی، دانشکده هوافضا، دانشگاه صنعتی ک. ن. طوسی، تهران، ایران.
چکیده
دوره حیات ساختمان­های مسکونی، به معنای افزایش حداکثری سطح عملکرد و کاهش هزینه­هاست. در پژوهش حاضر با پرسش‌نامه محقق­ساخته شامل هدف، 5 معیار و 15 زیرمعیار، نظر 35 نفر از استادان دانشگاه و دانشجویان دکتری در گرایش‌های سازه و مدیریت ساخت گردآوری شد. پرسش‌نامه دارای سؤالاتی با مقایسه زوجی است که میانگین امتیازها، به‌عنوان داده ورودی به نرم­افزار Expert Choice می‌باشد و با روش تحلیل سلسله‌مراتبی (AHP) آنالیز شد. نتایج با روش مهندسی ارزش، بازنگری و شاخص‌ها بازطراحی شدند و الگوریتم پیشنهادی برای بهینه­سازی دوره حیات ارائه شد. نتایج نشان داد که معیارهای «بهبود عملکرد لرزه‌ای»، «کاهش هزینه اجرا»، «افزایش ایمنی سازه»، «افزایش متراژ سازه» و «کاهش وزن سازه»، با ضرایب تأثیر 486/0، 312/0، 102/0، 062/0 و 039/0، در رتبه­های 1 تا 5 بیشترین تأثیرگذاری بر فرایند بهینه­سازی قرار دارند. زیرمعیارهای «تجهیز سازه به سیستم‌های استهلاک انرژی (زلزله)»، «کاهش دستمزدها»، «استفاده از سیستم‌های سازه‌ای نوین» و «استفاده از فناوری پیش‌ساخته» با ضرایب تأثیر 318/0، 204/0، 127/0 و 078/0 مؤثرترین زیرمعیارها در بهینه‌سازی دوره حیات ساختمان­های مسکونی، به دلیل داشتن ضرایب تأثیر بالاتر از میانگین عددی در تمام زیرمعیار (067/0) هستند. معیار «کاهش وزن سازه» و زیرمعیار «کاهش حجم قالب‌بندی» با ضرایب تأثیر 039/0 و 003/0 به‌عنوان کم‌اثرترین پارامترها بر دوره حیات ساختمان‌های مسکونی معرفی می‌شوند.
کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Optimizing the Life Cycle of Residential Buildings by Combining Hierarchical Analysis and Value Engineering Methods with the Classic and Widely Used AHP Analysis Model

نویسندگان English

Masoud Mahdavi 1
Seyyedreza Hosseini 2
Abbas Babaafjeei 2
Saba Chaghakaboodi 3
Farzaneh Ghasemi 4
1 PhD Student, Department of Structures, Faculty of Civil Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
2 Master's Student, Department of Structures, Faculty of Civil Engineering, Khajeh K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
3 PhD Student, Department of Structures, Faculty of Civil Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran.
4 Master's Degree, Department of Aeronautical Structures, Faculty of Aerospace, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
چکیده English

The life cycle of residential buildings means increasing the maximum level of performance and reducing costs. In the current research, the opinions of 35 university professors and doctoral students in the fields of structure and construction management were collected with a researcher-made questionnaire including the objective, 5 criteria and 15 sub-criteria. The questionnaire used pairwise comparisons, the average scores of which were input data to the Expert Choice software and analyzed using the Analytical Hierarchy (AHP) method. The results were redesigned with the method of value engineering, review and indicators, and a proposed algorithm was presented to optimize the life cycle. The results showed that the criteria of "improving seismic performance", "reducing implementation cost", "increasing structural safety", "increasing structure size" and "reducing structure weight" with influence coefficients of 0.486, 0.312 and 0.102, 0.062 and 0.039, ranked 1 to 5 in the order mentioned were the most influential on the optimization process. The sub-criteria of "equipment of the structure to energy consumption systems (earthquake)", "reduction of wages", "use of modern structural systems" and "use of prefabricated technology" with influence coefficients of 0.318, 0.204, 0.127 and 078 0 were the most effective sub-criteria in optimizing the life cycle of residential buildings due to having higher influence coefficients than the numerical average in all sub-criteria (0.067). The criterion of "structure weight reduction" and the sub-criterion of "formation volume reduction" were the least effective parameters on the life cycle of residential buildings with impact coefficients of 0.039 and 0.003, respectively.

کلیدواژه‌ها English

Optimization
Residential Building Life Cycle
Hierarchical Analysis
Value Engineering
Proposed Algorithm
[1] Kovacic, I., & Zoller, V. (2015). Building life cycle optimization tools for early design phases. Energy, 92, 409-419. https://doi.org/10.1016/j.energy.2015.03.027
[2] Tauzowski, P., Blachowski, B., & Lógó, J. (2021). Topology optimization of elasto-plastic structures under reliability constraints: A first order approach. Computers & Structures, 243, 106406. https://doi.org/10.1016/j.compstruc.2020.106406
[3] Negrin, I., Kripka, M., & Yepes, V. (2023). Metamodel-assisted design optimization in the field of structural engineering: A literature review. Structures, 52(8), 609-631. https: //doi.org/10.1016/j.istruc.2023.04.006
[4] Elbeltagi, E., Wefki, H., & Khallaf, R. (2023). Sustainable Building Optimization Model for Early-Stage Design. Buildings, 13(1), 74. https://doi.org/10.3390/buildings13010074
[5] Zhou, Y., Tam, V. W. Y., & Le, K. N. (2023). Developing a multi-objective optimization model for improving building's environmental performance over the whole design process. Building and Environment, 246, 110996. https://doi.org/10.1016/j.buildenv .2023.110996
[6] Araújo, G. R., Gomes, R., Ferrão, P., & Gomes, M. G. (2024). Optimizing building retrofit through data analytics: A study of multi-objective optimization and surrogate models derived from energy performance certificates. Energy and Built Environment, 5(6), 889-899. https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2023.07.002
[7] Longo, S., Cellura, M., & Montana, F. (2023). Life-cycle optimization of building performance: a collection of case studies. IEA. https://doi.org/10.5281/zenodo.7468477
[8] Montana, F., Kanafani, K., Wittchen, K. B., Birgisdottir, H., Longo, S., Cellura, M., & Riva Sanseverino, E. (2020). Multi-Objective Optimization of Building Life Cycle Performance. A Housing Renovation Case Study in Northern Europe. Sustainability, 12(18), 7807. https://doi.org/10.3390/su12187807
[9] Walter, S., Chavez-Okhuysen, D., Achour, M., Dia, A., Avril, L., & Makhoul, N. (2024). Life Cycle Assessment of a Smart Building: Energy Optimization Integration. In M. Ben Ahmed, A. A. Boudhir, R. El Meouche, & İ. R. Karaș (Eds.), Innovations in Smart Cities Applications Volume 7 (pp. 481-496). Springer Nature Switzerland. https://do i.org/10.1007/978-3-031-53824-7_44
[10] Yu, H., Yang, W., & Li, Q. (2019, September 11-14). Multi-objective optimization of building’s life cycle performance in early design stages [Conference session]. Institute of Physics Conference Series: Earth and Environmental Science, Graz, Austria. http s://dx.doi.org/10.1088/1755-1315/323/1/012116
[11] Luo, X. J., & Oyedele, L. O. (2022). Life cycle optimisation of building retrofitting considering climate change effects. Energy and Buildings, 258, 111830. https://doi.org/10.1016/ j.enbuild.2022.111830
[12] Najjar, M., Figueiredo, K., Hammad, A. W. A., & Haddad, A. (2019). Integrated optimization with building information modeling and life cycle assessment for generating energy efficient buildings. Applied Energy, 250, 1366-1382. https://doi.org/10.1016/j.apen ergy.2019.05.101
[13] Mostavi, E., Asadi, S., & Boussaa, D. (2017). Development of a new methodology to optimize building life cycle cost, environmental impacts, and occupant satisfaction. Energy, 121, 606-615. https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.01.049
[14] Pal, S. K., Takano, A., Alanne, K., Palonen, M., & Siren, K. (2017). A multi-objective life cycle approach for optimal building design: A case study in Finnish context. Journal of Cleaner Production, 143, 1021-1035. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.12.018
[15] Luo, Z., Lu, Y., Cang, Y., & Yang, L. (2022). Study on dual-objective optimization method of life cycle energy consumption and economy of office building based on HypE genetic algorithm. Energy and Buildings, 256(9), 111749. https://doi.org/10.1016/j.enbuild. 2021.111749
[16] Mahdavi, M., Hosseini, S., & Babaafjaei, A. (2023). Modelling and Comparison of Plastic Performance in Ten Types of New Steel Braces under Pushover Analysis. Computational Engineering and Physical Modeling, 6(2), 79-97. https://doi.org/10.22115/cepm.20 23.428826.1262
[17] Cui, X., Lee, M., Koo, C., & Hong, T. (2024). Energy consumption prediction and household feature analysis for different residential building types using machine learning and SHAP: Toward energy-efficient buildings. Energy and Buildings, 309, 113997. http s://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.113997
دوره 21، شماره 3
فنی و مهندسی
پاییز 1403
صفحه 347-366

  • تاریخ دریافت 01 آذر 1402
  • تاریخ بازنگری 01 مرداد 1403
  • تاریخ پذیرش 21 شهریور 1403