JP4072887B2

JP4072887B2 - Indoor thermal environment design system and method

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Publication number: JP4072887B2
Application number: JP2002010580A
Authority: JP
Inventors: 信介加藤; 泰延金; 周三村上
Original assignee: Foundation for the Promotion of Industrial Science
Current assignee: Foundation for the Promotion of Industrial Science
Priority date: 2002-01-18
Filing date: 2002-01-18
Publication date: 2008-04-09
Anticipated expiration: 2022-01-18
Also published as: JP2003207189A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、室形状，空調システム及び空調負荷条件に基づき、室内温熱環境設計を行うための室内温熱環境設計システム及びその方法に係わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
室形状に対応した空調システムの設計を行うためには、室形状，空調システム及び空調負荷条件に基づき、室内温熱環境の解析を行い、その条件により実現されるであろう室内温熱環境性状が、設計目標に対してどの程度到達しているかを判断し、設計目標により到達するように、空調の吹き出し口の位置や個数などを決定する必要がある。
しかしながら、経験的な設計では、室形状，空調システム及び空調負荷条件により実現されるであろう室内温熱環境性状を経験に基づき簡便な評価により行うことが多く、この場合、室内温熱環境性状を正確に予測することができない。
したがって、室形状や空調負荷条件に対応して、上記設計目標に到達するような効率的な空調システムの設計が行えない。
効率的な空調システムの設計を行うためには、精度の高い室内温熱環境の解析が必要となる。
この精度の高い室内温熱環境の解析を行う方法として、詳細な室内の温熱環境性状の分析が可能となる室内の気流，温度，湿度分布及び熱放射環境場の連成ＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）解析を用いることが考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したＣＦＤ解析は、演算精度の高い結果を得ることができるが、室内温熱環境の解析に用いる場合、空調システム，室形状，空調負荷条件などの検討するべき設計パラメータが数多く存在し、これらの設計パラメータの組み合わせの全てを検討して最適条件を探索を行うと、非常に計算量が膨大になり、実用的に用いることが不可能となる。
【０００４】
本発明の目的は、このような背景の下になされたもので、室内温熱環境の解析の演算精度が高く、かつ、効率的に室内温熱環境の最適条件を探索できる室内温熱環境設計システムを提供する事にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の室内温熱環境設計システムは、室内温熱環境の設計を行うときにその設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータを、設計自由度毎に複数候補格納しているデータベース（例えば、データベース１）と、前記データベースにおいて、上記各設計自由度の複数候補から１つづつのパラメータを選択してその室内温熱環境条件を確定し、その室内温熱環境の性状を、温度及び湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず、適宜、固定した共通の条件として仮定し、室内の熱放射・熱伝導解析を行う簡便な室内温熱環境解析手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、上記パラメータの組み合わせに基づいた室内温熱環境性状に対する簡便な熱放射・熱伝導解析の結果毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度を数値的に評価する評価手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、上記パラメータの組み合わせ毎に、各々の簡便な室内温熱環境解析結果の数値的評価値に基づいて、遺伝的アルゴリズムにより、最適なパラメータの組み合わせによる室内環境設計の候補を抽出する第１段階の解析手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、前記第１段階の解析手段により抽出された最適候補の組み合わせ毎に、室内の気流、温度及び湿度の分布、並びに熱放射環境場を含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、各組み合わせ毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度の評価値を出力する第２段階の解析手段（例えば、ＣＦＤ演算部４）と、この第２段階の解析手段による評価値から、最も高い数値の評価値を選択し、選択された評価値の算出に用いられたパラメータの組み合わせを最適な室内環境設計の設計値として出力する最適設計選択手段（例えば、室内温熱環境設計部５）とを具備することを特徴とする。
【０００６】
本発明の室内温熱環境設計システムは、前記探査手段が、遺伝的アルゴリズムにより生成されたパラメータの複数の組み合わせから、前記簡便な熱放射・熱伝導解析の解析結果における達成度の評価値があらかじめ設定された閾値より高くなるパラメータの組み合わせを選択し、この組み合わせに基づき次の世代の組み合わせを生成することを特徴とする。
本発明の室内温熱環境設計システムは、前記評価値として、人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差，及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする。
【０００７】
本発明の室内温熱環境設計方法は、上述の室内温熱環境設計システムにより、最適な室内温熱環境を設計する室内温熱環境設計方法であって、室内温熱環境の解析を行うときに使用するパラメータが、部屋の構造など設計の自由度を示す種類毎に、複数の候補づつデータベースに格納される記憶過程と、前記データベースにおいて遺伝的アルゴリズムにより、上記各種類から１つづのパラメータを選択し、解析を行うパラメータの組み合わせを探査する探査過程と、上記パラメータの組み合わせに基づいて、温度及び湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず、適時、固定した共通の条件として仮定して行う室内の簡便な熱放射・熱伝導解析を行い、この解析結果の評価値に基づいて、最適なパラメータの組み合わせの候補を抽出する第１段階の解析過程と、前記組み合わせの候補毎に、室内の気流，温度，湿度の分布、及び熱放射環境場を含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、各組み合わせ毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度の評価値を出力する第２段階の解析過程と、前記評価値から最も高い数値の評価値を選択し、この評価値の算出に用いられパラメータの組み合わせを最適な室内温熱環境の設計値として出力する最適設計選択過程とを有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の室内温熱環境設計方法は、前記探査過程において、遺伝的アルゴリズムにより生成された設計パラメータの複数の組み合わせから、前記第１段階の解析過程による達成度の評価値があらかじめ設定された閾値より高い組み合わせを選択し、この組み合わせに基づき次の世代の組み合わせの生成を行うことを特徴とする。
本発明の室内温熱環境設計方法は、前記評価値として人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の室内温熱環境設計システムは、２段階の探索により室内温熱環境の解析、すなわち、第１段階として、室内の気流，温度，湿度の分布を固定した共通の条件として固定した簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析により、この解析結果における温熱環境性状の評価に基づき、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorism、以降ＧＡ）で探査した最適設計条件の候補となる複数の設計パラメータの組み合わせの候補を選択する。
そして、本発明の室内温熱環境設計システムは、上述したように、広範な設計自由度のパラメータの組み合わせから、詳細なＣＦＤ連成解析に比較して、少ない計算量で、あらかじめ複数（少数）の最適設計条件の候補（詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行うのに妥当な数、すなわちシステムに用いる計算機（コンピュータシステム）等の能力に応じて決定される）を探索し、第２段階として、第１段階で求めた少数の最適設計条件の候補から、室内の気流，温度及び湿度の分布と熱放射場環境とを含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、これにより、室内温熱環境性状の解析及びその設計目標に対する達成度の評価を行い、室内温熱環境の最適条件を探索する２段の階最適化を行う。
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの構成例を示すブロック図である。
この図において、データベース１には、室内温熱環境の設計（放射冷房パネルと自然換気（外気）を併用したハイブリッド空調方式による室内温熱環境設計）に用いる複数の設計自由度に対応して、それぞれ複数の設計パラメータが記憶されている。
すなわち、データベース１には、設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータが、設計自由度毎に格納されている。
例えば、このデータベース１には、上記設計自由度（建物を設計する自由度）に対応する設計パラメータとして、▲１▼床面積が一定であり、部屋の形状が異なる複数の室形状データ，▲２▼自然換気流入口の位置を示す換気口位置データ，▲３▼放射パネルの設置位置データ，▲４▼放射パネルの形状を示すパネル形状データ，及び▲５▼上記自然換気流入口の幅（自然換気導入量は一定）の流入口幅データなどが記憶されている。
ここで、設計パラメータは、各々分類された設計パラメータ毎に、複数のパラメータを有している。
ＧＡ演算部２は、上述した簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析に用いるパラメータとして、上記設計自由度毎の複数のパラメータから、１つずつパラメータを選択し、この設計自由度毎に選択したパラメータを１組（セット）とした、パラメータの組み合わせを生成する。
そして、ＧＡ演算部２は、上述したパラメータの組み合わせを生成する場合に、順次、以下に示すようにＧＡ（遺伝的アルゴリズム）法により探査することで、パラメータの組み合わせを、遺伝子として複数作成する。
【００１１】
ＧＡ演算部２は、室内温熱環境の第１段階最適化において、室内温度，湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず適時、固定した共通の条件として既知の分布で仮定して行う室内の簡便な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行い、広範な設計パラメータの組み合わせの中から、設計目標に対して達成度の高い最適な組み合わせの候補を複数（少数）、ＧＡ法により抽出する。
この簡便な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析は、室内空気の温度及び湿度分布を仮定する一方、固体面の温度分布による熱放射環境場の解析は詳細に行うものである。
ここで、上記熱放射熱伝導ＣＦＤ解析において、最適設計値（設計パラメータの組み合わせで設計目標に対して達成度の高い最適なもの）の判定を行う設計目標の数値的評価法を設定しておく必要がある。
【００１２】
本実施形態における最適設計値の目標としては、この最適設計値に対応した室内温熱環境の評価値が最大値となる境界条件（例えば、空調方式，吹出・吸込口の位置等）を意味する。
また、最適設計値としては、複数の項目の設計目標を満足（設計許容範囲内に入る値）させる必要があり、本実施形態における設計目標として、以下のような設計目標を設定した。
（ａ）人体モデルのＰＭＶ（Predictive Mean Vote；人が感じる温冷感を表す指標）、このＰＭＶが「０」に近いほど最適とする。
（ｂ）放射パネルの空調投入熱量（少ないほど最適）
（ｃ）室内の上下温度差（少ないほど最適）
また、本実施形態においては、上記（ａ），（ｂ）及び（ｃ）の設計目標を例として示したが、他に適時、評価の内容の必要性に応じて数値的評価を行うための設計評価を追加して用いることとなる。
【００１３】
そして、各々の設計目標に対して、室内温熱環境を評価し、最適程度を評価するため、それぞれの評価値を算出する。
しかしながら、上記評価値は、それぞれがトレードオフ関係となる場合が多く、全ての設計目標を満たす評価値を得ることが困難なため、本実施形態のＧＡ演算部２では、複数の設計目標に対する室内温熱評価要素Ｏ_totalを算出する１次関数（以下に示す（１）式）により統合化して評価している。
【数１】

【００１４】
図２には、データベース１に記憶された、この（１）式において用いられる、室内温熱環境の評価のための関数と、この関数の演算条件とを示すテーブルが記載されている。
以下に各関数とその演算条件とを説明する。
すなわち、上記（ａ）の各人体モデルのＰＭＶの関数において、重み関数Ｇ(i）は、｜ＰＭＶ｜が１より小さいとき、「０.１２５」であり、｜ＰＭＶ｜が１より大きいとき、「０.０」と定義されている。
また、各人体モデルのＰＭＶの関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「１.０−｜ＰＭＶ｜」と定義されている。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「１.０」と定義されている。
【００１５】
上記（ｂ）の放射パネルの空調投入熱量に対する空調エネルギーの関数において、重み関数Ｇ(i）は、「０.３」と定義されている。
また、空調エネルギーの関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「Ｑ_total−Ｑ_panel」と定義されている。
ここで、Ｑ_totalは室内空調負荷であり、Ｑ_panelは放射パネルが負担する空調エネルギーである。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「Ｑ_total」と定義されている。
【００１６】
上記（ｃ）の上下温度差の関数において、重み関数Ｇ(i）は、上下温度差Ｔが「２.０」より小さいとき、「０.２」と定義され、上下温度差Ｔが「２.０」より大きいとき「０.０」と定義されている。
また、上下温度差の関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「２.０−上下温度差」と定義されている。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「２.０」と定義されている。
ここで、「ｉ」は、組み合わせにおける各設計パラメータに各々対応している。
そして、ＧＡ演算部２は、各設計パラメータ毎に、個別評価関数Ｄ（i）に重み関数Ｇ(i)を乗じ、基準量Ｎ（i）により除算した個別評価値を求める。
これにより、ＧＡ演算部２は、（１）式により、組み合わせに含まれる全ての設計パラメータの個別評価値を加算し、この積算値としてＯ_totalを演算する。
【００１７】
ＧＡ演算部２は、この図２に示すテーブルの条件において、ＧＡ法により探査した設計パラメータに基づき、放射・伝導連成シミュレーションを行う。
また、ＧＡ演算部２は、上記放射・伝導連成シミュレーションの結果、すなわち室内温熱評価要素Ｏ_totalをフィードバックし、この数値に基づき再度ＧＡ法による設計パラメータの再探査（世代を進める）を行い、室内温熱評価要素Ｏ_totalを高くする設計パラメータの組み合わせの探査を行う。
このようにして、ＧＡ演算部２は、上述したＧＡ法により、各設計自由度のパラメータの組み合わせの探査と、簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析とを繰り返して行うことにより、この第１段階探査（第１段階の解析）を行う。
【００１８】
そして、ＧＡ演算部２は、所定の世代（例えば、５０世代）に渡り、上述してきたように、各設計自由度のパラメータの組み合わせの探査、及び簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析を繰り返し、この後、室内温熱環境の数量化評価である室内温熱評価要素Ｏ_totalが最適条件候補を選択する数値として設定した閾値以上となる最適設計値（設計自由度のパラメータの組み合わせ）を、第１世代から第５０世代にわたる計算結果の評価の中から選択する。
ここで、ＧＡ演算部２は、第１世代の遺伝子のみ、データベース１の各設計自由度の項目からランダムに選択する。
また、ＧＡ演算部２は、シミュレーションの結果として、室内温熱評価要素Ｏ_totalが最適条件候補の数値として設定した閾値以上となる最適設計値に対応させて、各々、図２のテーブルにおける各関数の評価結果の組み合わせと、室内温熱評価要素Ｏ_totalとを、最適条件候補としてＧＡ演算結果記憶部３に書き込む。
【００１９】
ここで、上述してきたＧＡ法は、例えば、以下に示す条件を用いて設計パラメータの組み合わせを、所定の世代にわたり行う。
・遺伝子のビット数；６
・世代の個数；１０個体
・遺伝子の交叉率；８０％
・交叉方法；一様交叉
・遺伝子の突然変異；２０％
・交叉のための固体選択方法；トーナメント方式
【００２０】
ＣＦＤ演算部４は、ＧＡ演算結果記憶部３に格納された各最適条件候補毎に、各々の設計パラメータの組み合わせに基づいて、室内温熱環境の詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行う。
上記温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析は、第１段階探査と異なり、室内における気流・温度・湿度の分布と、熱放射環境場の解析とを含め、かつ詳細なメッシュにおいて、第２段階探査としての室内温熱環境を解析する温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションである。
【００２１】
また、ＣＦＤ演算部４は、上記温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーション結果の判定に、第１段階探査と同様な関数と、この関数の演算条件とを示す図２のテーブルを用いて、各最適条件候補に対して行ったシミュレーション結果の評価を行い、評価結果をＧＡ演算結果記憶部３に、計算に用いたパラメータの組み合わせに対応して記憶させる。
そして、ＣＦＤ演算部４は、最適条件候補毎に、上述した温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析において、所定の範囲で各設計自由度のパラメータを微調整（室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値の山（より高い数値）を検索）しつつ最適化を行い、この最適化を含めた温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析の結果、この最適条件候補のパラメータの組み合わせのうち、最も室内温熱評価要素Ｏ_totalを選択し、この室内温熱評価要素Ｏ_totalと、このときの微調整されたパラメータの組み合わせを出力する。
室内温熱環境設計部５は、ＣＦＤ演算部４から出力される、温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析により解析／最適化された各最適条件候補の組み合わせの内、最も評価結果の高い最適条件候補を、最適設計における設計自由度のパラメータの組み合わせとして、すなわち最適設計の設計値として選択して出力する。
【００２２】
次に、図１，図２及び図３を用いて、本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの動作を説明する。
ここで行う室内温熱環境の設計対象は、放射冷房パネルと自然換気（外気）を併用したハイブリッド空調方式である。
図３は、上記室内温熱環境設計システムにおける室内温熱環境の最適化の流れを示す概念図である。
ステップａにおいて、最適設計のための室内温熱環境の評価要素、すなわち、図２のテーブルにおける関数と、この関数の演算条件とを決定する。
【００２３】
次に、ステップｂにおいて、最適設計のための室内温熱環境の評価方法、すなわち、（１）式に示す評価関数と、第１段階探査において、この評価関数から得られた室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値に基づき、複数の結果から最適条件候補を選択する閾値を決定、例えば本実施形態では「０.９」とする。
次に、ステップｓにおいて、室内温熱環境に対する簡便な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行うための、各設計自由度に対応する設計パラメータを準備し、データベース１に記憶させる。
【００２４】
また、この簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションにおける条件を以下に示す。
人間が存在した状態での設計が必要となるため、以下に示すシミュレーションには、以下説明する図におけるように人体モデルが配置されている。
すなわち、室内には、人体生理モデルにより、放熱・放湿する人体モデルを４体設置する。
上記シミュレーションの対象期を中間期とし、自然換気（外気）導入量は９００ｍ³／ｈ（温度１６℃、湿度６０％）と固定する。
【００２５】
また、日射による熱量は５００Ｗ（以下に示す窓面に与える）であり、照明は６００Ｗ（空間一様発生）であり、ＯＡ機器の放熱は１２００Ｗ（空間一様発生）、人体からの放熱は１００８Ｗ（顕熱，潜熱成分を含む、８人（＝０.２５人／ｍ²）の内４人の冷房負荷を人体モデルにより得て、他の４人からの放熱は一様発生）とする。
これにより、全体の熱量としては３３０８Ｗであり、また、外気温度６０℃、相対湿度６０％として計算を行うこととする。
【００２６】
本実施形態では、データベース１には、例えば、シミュレーションの対する室形状（設計自由度の項目）として、図４に示す▲１▼，▲２▼，及び▲３▼の３種類のパラメータのデータが記憶されている。
図４−▲１▼は、床面積が３０ｍ²（長さ１０ｍ×幅３ｍ×高さ４ｍ）であり、幅方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横３ｍの窓が設けられている。
図４−▲２▼は、床面積が３０ｍ²（長さ６ｍ×幅５ｍ×高さ４ｍ）であり、長さ方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横６ｍの窓が設けられている。
図４−▲３▼は、床面積が３０ｍ²（長さ６ｍ×幅５ｍ×高さ６ｍ）であり、幅方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横３ｍの窓が設けられている。
【００２７】
また、データベース１には、部屋における自然換気流入口の換気口位置（設計自由度の項目）データとして図５に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼及び▲５▼の５種類のパラメータのデータが記憶されている。
図５−▲１▼は、自然換気に用いられる外気を部屋の外から流入させるための吹出口が天井近傍の壁面に設けられ、かつ空気を部屋の外へ排出するための吸込口が上記壁面に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲２▼は、上記吹出口が床近傍の壁面に設けられ、かつ上記吸込口がこの壁面に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲３▼は、吹出口が壁近傍の床面に設けられ、かつ吸込口がこの壁に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲４▼は、吹出口が壁近傍の天井に設けられ、かつ吸込口がこの壁に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲５▼は、吹出口及び吹込口が設けられていない。
【００２８】
さらに、データベース１には、図４の▲１▼及び▲３▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置（設計自由度の項目）として、図６に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼及び▲４▼の４種類のパラメータのデータが記憶されている。（図６には図４と同様に人体モデルが描かれている。ここで、放射パネルの配置により隠れて▲２▼における人体モデルが一部見えないが、放射パネルの後方に２つの人体モデルが存在している。）
図６−▲１▼は、高さ１.５ｍ×幅８ｍの放射冷房パネル（両面が放射面となるので放射面２４ｍ²）が、部屋の中央の床に、立てた状態で長手方向に設けられている。
図６−▲２▼は、高さ３ｍ×幅８ｍの放射冷房パネル（両面が放射面となるので放射面４８ｍ²）が、部屋の中央の床に、立てた状態で長手方向に設けられている。
図６−▲３▼は、幅３ｍ×長さ幅８ｍの放射冷房パネル（片面のみが放射面となるので放射面２４ｍ²）が、天井に部屋の長手方向に対向する壁から、各々１ｍ設けられている。
図６−▲４▼は、幅３ｍ×長さ幅８ｍの放射冷房パネル（片面のみが放射面となるので放射面２４ｍ²）が、床に部屋の長手方向に対向する壁から、各々１ｍ設けられている。
【００２９】
加えて、データベース１には、図４の▲２▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置（設計自由度の項目）として、図７に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼及び▲４▼の４種類のパラメータのデータが記憶されている。（図７には図４と同様に人体モデルが描かれている。ここで、放射パネルの配置により隠れて▲２▼における人体モデルが見えないが、放射パネルの後方に４つの人体モデルが存在している。）
図７−▲１▼は、高さ１.５ｍ×幅４ｍの放射冷房パネルが、部屋の中央の床に、立てた状態で１個設けられ、同様の大きさの放射冷房パネルが、部屋の長手方向に対向する各々の壁に、床に立てる状態で設けられている。
このため、上記３個の放射冷房パネルの放射面の合計は、中央に設けられた放射冷房パネルの両面が放射面であり、壁に設けられた放射冷房パネルの片面が放射面であるため、２４ｍ²である。
【００３０】
図７−▲２▼は、高さ３ｍ×幅４ｍの放射冷房パネルが、部屋の中央の床に、立てた状態で１個設けられ、同様の大きさの放射冷房パネルが、部屋の長手方向において対向する各々の壁に、床に立てる状態で設けられている。
このため、上記３個の放射冷房パネルの放射面の合計は、中央に設けられた放射冷房パネルの両面が放射面であり、壁に設けられた放射冷房パネルの片面が放射面であるため、４８ｍ²である。
図７−▲３▼は、幅３ｍ×長さ４ｍの放射冷房パネル（放射面が片側であり、放射面２４ｍ²）が、部屋の天井に設けられている。
図７−▲４▼は、幅３ｍ×長さ４ｍの放射冷房パネル（放射面が片側であり、放射面２４ｍ²）が、部屋の床に設けられている。
【００３１】
また、データベース１には、図４，図５，図６及び図７における放射パネル（設計自由度の項目）が多板型と単板型との２種類のパラメータのデータが記憶されている。
多板型と単板型との違いにおいては、計算上で、対流熱伝達率を変更することによりモデル化しており、多板型の場合単板型より３倍高く設定した。
さらに、データベース１には、放射パネルの放射面の温度として、９℃〜２１℃を１℃ずつ設定する１３の温度のデータが記憶されている。
加えて、データベース１には、上記自然換気流入口の幅として、０.５ｍと０.１ｍとのデータが記憶されている（自然換気導入量は９００ｍ³／ｈで一定）。
【００３２】
次に、ステップｄにおいて、例えば、室内温熱環境の設計を実行させる作業者が、室内温熱環境の最適設計を行うため、第２段階探査で用いる最適条件候補を選択する室内温熱評価要素Ｏ_totalの閾値、例えば「０.９」を、室内温熱環境設計システムに設定する。
【００３３】
次に、ステップｅ及びｆにおいて、ＧＡ演算部２は、すでに述べた各組み合わせ毎のパラメータのデータを、データベース１の各設計パラメータの項目からランダムに読み出し、組み合わせとして読み出した各パラメータを一定のパラメータ順序に、ランダムに接続して、第１世代の遺伝子を１０個体生成する。
ＧＡ演算部２は、上記第１世代の１０個体に基づき、温度及び湿度の分布を各パラメータによらず適時、固定した共通の条件として仮定して行う簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行う。
【００３４】
そして、ＧＡ演算部２は、この第１世代の１０個体から、適合度の最も高い遺伝子の選択を行う。
すなわち、ＧＡ演算部２は、第１世代の１０個体毎の設計パラメータの組み合わせに基づき、上記簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行い、これらの解析結果から室内温熱評価要素Ｏ_totalが最も高く演算された遺伝子（各設計自由度の項目のパラメータの組み合わせ）を選択する。
【００３５】
次に、ＧＡ演算部２は、上記選択した遺伝子（パラメータの組み合わせ）を元に、第１世代と同様に、各設計自由度の項目におけるパラメータの組み合わせを代え、第２世代の遺伝子を１０個体生成し、これらの遺伝子（パラメータの組み合わせ）に基づいて、簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行う。
そして、ＧＡ演算部２は、上記第２世代の遺伝子におけるパラメータの組み合わせに基づく結果から、室内温熱評価要素Ｏ_totalが最も高い遺伝子（パラメータの組み合わせ）ものを選択する。
【００３６】
このように、ＧＡ演算部２は、上述したＧＡ法によるパラメータの組み合わせの生成処理と、この生成されたパラメータの組み合わせに基づいた簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析と、この解析結果から室内温熱評価要素Ｏ_totalが最も高い遺伝子を選択する処理とを繰り返して行う。
上述したように、本実施形態では、遺伝子の世代交代を繰り返し、５０世代まで遺伝子を作成、すなわち、ＧＡ法による各設計自由度におけるパラメータの組み合わせの生成を行い、この遺伝子に基づいた、第１段階の探査のシミュレーションを行う。
【００３７】
したがって、最適条件候補を抽出する第１段階の探査における計算回数は、５００回（１０（個体）×５０（世代））となり、全組み合わせを計算した場合の約１６％の計算量となる。
上述した最適条件候補の抽出処理において、ＧＡ演算部２は、室内温熱評価要素Ｏ_totalの閾値より高くなる組み合わせを選択して、次世代の遺伝子を生成するようにしてもよい。
そして、ＧＡ演算部２は、いままで計算した５００の設計パラメータの組み合わせ（各設計自由度の項目のパラメータの組み合わせ）において、室内温熱評価要素Ｏ_totalが閾値「０.９」以上となる組み合わせを選択する。
この結果、室内温熱評価要素Ｏ_totalが閾値「０.９」以上となる組み合わせは、図８に示す１１通りとなった。
【００３８】
すなわち、図８に示すこの選択された１１通りの組み合わせは、
（１）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１９
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（２）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１９
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００３９】
（３）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１６
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲２▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（４）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１５
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲２▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４０】
（５）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲１▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（６）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲２▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４１】
（７）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲１▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（８）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９０９
図４の▲３▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４２】
（９）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９０９
図４の▲３▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（10）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９０６
図４の▲１▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４３】
（11）室内温熱評価要素Ｏ_total＝０.９０６
図４の▲１▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
第１段階の探査の結果は、上述した（１）〜（１１）間での１１組の設計パラメータの組み合わせとなった。
次に、ステップｇにおいて、ＧＡ演算部２は、この得られた１１組の設計パラメータの組み合わせのデータと、各々の室内温熱評価要素Ｏ_totalとを対応づけて、ＧＡ演算結果記憶部３に記憶させる。
【００４４】
次に、ステップｈにおいて、ＣＦＤ演算部４は、第２段階の探査として、ＧＡ演算結果記憶部３から、上述した１１個の設計パラメータの組み合わせを読み出し、これらの組み合わせごとに、細かいメッシュ単位において、気流，温度，湿度の分布と、熱放射環境場を含めた詳細な解析を行う温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行う。
このとき、ＣＦＤ演算部４は、各組み合わせのパラメータの微調整を行いつつ、室内温熱環境の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、このパラメータの組み合わせにおいて、最適とされる室内温熱評価要素Ｏ_totalを、各組み合わせ毎に出力する。
【００４５】
この様にして、ＣＦＤ演算部４は、図８の（１）〜（１１）において示されている▲２▼の室内温熱評価要素Ｏ_totalを算出する。
図８において、▲１▼には第１段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値が示されており、▲２▼には第２段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値が示されている。
また、ＣＦＤ演算部４は、得られた室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値を、ＧＡ演算結果記憶部３のシミュレーションに用いた設計パラメータの組み合わせに対応させて記憶する。
【００４６】
そして、ステップｉにおいて、室内温熱環境設計部５は、ＧＡ演算結果記憶部３の第２段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏ_totalのなかから、最も高い室内温熱評価要素Ｏ_totalを選択し、この選択された数値を算出するのに用いた、各設計自由度のパラメータの組み合わせを、最終的な最適設計値として出力する。
【００４７】
上述したように、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、第１段階として、ＧＡ演算部２がＧＡ法により各設計自由度のパラメータの組み合わせを探査して、このパラメータ組み合わせにより、温度及び湿度の分布を仮定して、簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行い、このシミュレーション結果の室内温熱評価要素Ｏ_totalが所定の閾値（例えば、０.９）以上のものを最適条件候補として選択し（従来例の１６％の計算量）、ＣＦＤ演算部４が、この最適条件候補となった組み合わせについてのみ、室内の気流，温度，湿度の分布と熱放射環境場とを含めた、詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行い、室内温熱環境設計部５が、最適条件候補のなかから最も室内温熱評価要素Ｏ_totalの高いパラメータの組み合わせを、各設計自由度のパラメータの組み合わせにおける最適設計値として出力する。
【００４８】
このため、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、従来例のように、設計パラメータの全ての組み合わせをするのではなく、ＧＡ演算部２が第１段階の探査として、最適設計に対する組み合わせの最適条件候補を抽出し、ＣＦＤ演算部４がこの最適条件候補についてのみ、詳細な第２段階の探査を行えるので、従来例に比較して、演算量を大幅に削減することができ、室内温熱環境設計の効率を向上させることが可能である。
また、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、ＣＦＤ演算部４が第２段階の探査において、詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行いつつ、計算に用いている組み合わせのパラメータの数値を微調整して、室内温熱評価要素Ｏ_totalの数値の山（より高い数値）を検索する最適化を行うため、計算精度を向上させることができる。
【００４９】
以上、本発明の一実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明の室内温熱環境設計システムによれば、設計パラメータの全ての組み合わに関して詳細な室内温熱環境場の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析をするのではなく、第１段階の簡易な熱放射熱伝導解析により、ある程度の評価を得た、設計自由度のパラメータの組み合わせについてのみ、詳細な第２段階の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行えるので、従来例に比較して、演算量を大幅に削減することができ、室内温熱環境設計の効率を向上させることが可能である。
また、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、第２段階の探査において、詳細な放射・伝導の連成ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを計算しつつ、計算に用いている組み合わせの設計パラメータを微調整して最適化を行うため、計算精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の室内温熱環境設計システムが用いる室内温熱環境の評価のための関数と、この関数の演算条件とを示すテーブルである。
【図３】図１の室内温熱環境設計システムにおける室内温熱環境の最適化の流れを示す概念図である。
【図４】図１のデータベース１に記憶されている、設計パラメータとしての室形状を示す概念図である。
【図５】図１のデータベース１に記憶されている、設計パラメータとしての自然換気流入口（吹出口，吸込口）の位置を示す概念図である。
【図６】図４の▲１▼及び▲３▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置を示す概念図である。
【図７】図４の▲２▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置を示す概念図である。
【図８】ＧＡ演算部２及びＣＦＤ演算部４各々が求めた、設計パラメータの組み合わせと、室内温熱評価要素Ｏ_totalとを示した概念図である。
【符号の説明】
１データベース
２ＧＡ演算部
３ＧＡ演算結果記憶部
４ＣＦＤ演算部
５室内温熱環境設計部[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an indoor thermal environment design system and method for designing an indoor thermal environment based on a room shape, an air conditioning system, and an air conditioning load condition.
[0002]
[Prior art]
In order to design an air conditioning system corresponding to the room shape, an analysis of the indoor thermal environment is performed based on the room shape, the air conditioning system and the air conditioning load conditions, and the indoor thermal environment properties that would be realized by the conditions are It is necessary to determine how much the design target is reached and to determine the position and number of air-conditioning outlets so as to reach the design target.
However, in empirical design, indoor thermal environment properties that would be realized depending on the room shape, air conditioning system, and air conditioning load conditions are often evaluated by simple evaluation based on experience. In this case, the indoor thermal environment properties are accurate. Unpredictable.
Therefore, it is not possible to design an efficient air conditioning system that reaches the design target in accordance with the room shape and the air conditioning load conditions.
In order to design an efficient air conditioning system, it is necessary to analyze the indoor thermal environment with high accuracy.
As a method to analyze this indoor thermal environment with high accuracy, coupled CFD (Computational Fluid Dynamics) analysis of indoor airflow, temperature, humidity distribution and thermal radiation environment field that enables detailed analysis of indoor thermal environment properties. Can be considered.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
However, although the above-mentioned CFD analysis can obtain a result with high calculation accuracy, there are many design parameters to be examined such as an air conditioning system, a room shape, and an air conditioning load condition when used for analyzing the indoor thermal environment. If all the combinations of these design parameters are examined and the optimum condition is searched, the calculation amount becomes enormous and cannot be used practically.
[0004]
The object of the present invention is made under such a background, and provides an indoor thermal environment design system with high calculation accuracy of analysis of an indoor thermal environment and capable of efficiently searching for an optimum condition of the indoor thermal environment. There is to do.
[0005]
[Means for Solving the Problems]
The indoor thermal environment design system of the present invention is a database (for example, database 1) that stores a plurality of selectable design parameters for each degree of design freedom in accordance with the degree of design freedom when designing the room thermal environment. In the database, one parameter is selected from a plurality of candidates for each of the above design degrees of freedom to determine the indoor thermal environment conditions, the properties of the indoor thermal environment, the distribution of temperature and humidity for each parameter. Regardless of the combination, it is assumed that the conditions are fixed as appropriate, and based on the combination of the above parameters with a simple indoor thermal environment analysis means (for example, the GA calculation unit 2) that performs indoor heat radiation / conduction analysis An evaluator who numerically evaluates the degree of achievement of the indoor thermal environment design goal for each result of simple thermal radiation and heat conduction analysis for indoor thermal environment properties For each combination of the above parameters (for example, the GA operation unit 2), based on the numerical evaluation value of each simple indoor thermal environment analysis result, a genetic algorithm is used to design the indoor environment by an optimal combination of parameters. For each combination of the first stage analysis means (for example, the GA operation unit 2) for extracting candidates and the optimum candidates extracted by the first stage analysis means, the indoor airflow, temperature and humidity distribution, and heat A second stage analysis means (for example, CFD calculation) that performs a detailed temperature / humidity radiation field CFD coupled analysis including the radiation environment field and outputs an evaluation value of the achievement degree for the design target of the indoor thermal environment for each combination. 4) and the evaluation value of the highest numerical value from the evaluation values obtained by the analysis means in the second stage, and the combination of parameters used to calculate the selected evaluation value Optimal design selecting means for outputting as a design value of the optimal indoor environment design (e.g., the indoor thermal environment design 5), characterized by comprising a.
[0006]
In the indoor thermal environment design system according to the present invention, the exploration means sets in advance an evaluation value of achievement in the analysis result of the simple thermal radiation / conduction analysis from a plurality of combinations of parameters generated by a genetic algorithm. A combination of parameters higher than the set threshold value is selected, and a next generation combination is generated based on the combination.
The indoor thermal environment design system of the present invention uses, as the evaluation value, a numerical value obtained by integrating the PMV of the human body model, the amount of heat input to the air conditioner, the indoor vertical temperature difference, and other numerical evaluations to be added to these as appropriate. It is characterized by being.
[0007]
The indoor thermal environment design method of the present invention is an indoor thermal environment design method for designing an optimal indoor thermal environment by the above-described indoor thermal environment design system, and parameters used when analyzing the indoor thermal environment are: For each type indicating the degree of freedom of design such as the structure of the room, one parameter is selected from each of the above types according to the storage process stored in the database for each candidate and the genetic algorithm in the database, and the analysis is performed. Based on the exploration process for exploring the combination of parameters and the combination of the above parameters, simple thermal radiation in the room, assuming temperature and humidity distribution as a fixed common condition in a timely manner, regardless of the combination of each parameter -Conduct heat conduction analysis, and extract optimal parameter combination candidates based on the evaluation result For each combination candidate, a detailed temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis including air flow, temperature, humidity distribution, and thermal radiation environment field is performed for each combination candidate. The second stage of the analysis process that outputs the evaluation value of the degree of achievement for the design target of the indoor thermal environment, and the highest evaluation value is selected from the evaluation values, and the combination of parameters used to calculate this evaluation value is optimized. And an optimum design selection process for outputting as a design value of the indoor thermal environment.
[0008]
In the indoor thermal environment design method of the present invention, in the exploration process, an evaluation value of the achievement level in the analysis process of the first stage is determined based on a preset threshold value from a plurality of combinations of design parameters generated by a genetic algorithm. A high combination is selected, and a next generation combination is generated based on this combination.
The indoor thermal environment design method of the present invention uses, as the evaluation value, a value obtained by integrating the PMV of the human body model, the amount of heat input to the air conditioning, the temperature difference between the upper and lower sides of the room, and other numerical evaluations to be added to them as appropriate. It is characterized by.
[0009]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
The indoor thermal environment design system of the present invention analyzes the indoor thermal environment by searching in two stages, that is, as a first stage, simple heat radiation fixed as common conditions with fixed distribution of airflow, temperature, and humidity in the room.・ By thermal conduction CFD analysis, based on the evaluation of thermal environment properties in this analysis result, select a candidate for a combination of multiple design parameters that are candidates for optimal design conditions searched by genetic algorithm (Genetic Algorism, hereinafter referred to as GA) .
As described above, the indoor thermal environment design system according to the present invention has a plurality of (small number) in advance with a small amount of calculation compared to detailed CFD coupled analysis from a combination of parameters with a wide range of design freedom. Search for candidates for optimum design conditions (determined according to a reasonable number for performing detailed temperature / humidity radiation field CFD coupling analysis, that is, determined according to the ability of a computer (computer system) used in the system). As a result, a detailed temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis including the airflow, temperature and humidity distribution in the room and the thermal radiation field environment was conducted from a small number of optimum design condition candidates obtained in the first stage. Analyzing the indoor thermal environment properties and evaluating the degree of achievement with respect to the design target, and performing two-stage optimization to search for the optimum conditions of the indoor thermal environment.
[0010]
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of an indoor thermal environment design system according to an embodiment of the present invention.
In this figure, the database 1 includes a plurality of design degrees corresponding to a plurality of design degrees of freedom used for design of a room thermal environment (a room thermal environment design by a hybrid air-conditioning method using both a radiant cooling panel and natural ventilation (outside air)). The design parameters are stored.
That is, the database 1 stores selectable design parameters corresponding to the degree of design freedom for each degree of design freedom.
For example, in this database 1, as design parameters corresponding to the above design freedom (degree of freedom for designing a building), (1) a plurality of room shape data with a constant floor area and different room shapes, (2) ▼ Ventilation port position data indicating the position of the natural ventilation inlet, ▲ 3 ▼ Radiation panel installation position data, ④Panel shape data indicating the shape of the radiant panel, and ⑤Width of the natural ventilation inlet (natural Inlet inlet width data etc. are stored.
Here, the design parameter has a plurality of parameters for each classified design parameter.
The GA operation unit 2 selects one parameter from the plurality of parameters for each design degree of freedom as a parameter used for the above-described simple thermal radiation heat conduction CFD analysis, and selects the parameter selected for each degree of design freedom. A combination of parameters is generated as one set.
Then, when generating the above-described parameter combinations, the GA operation unit 2 sequentially creates a plurality of parameter combinations as genes by searching using the GA (genetic algorithm) method as described below.
[0011]
In the first stage optimization of the indoor thermal environment, the GA calculation unit 2 performs the indoor simple operation, assuming that the distribution of the room temperature and humidity is a known common distribution as a fixed common condition in a timely manner regardless of the combination of each parameter. The thermal radiation heat conduction CFD analysis is performed, and a plurality (small number) of optimal combination candidates that are highly achieved with respect to the design target are extracted from the wide range of design parameter combinations by the GA method.
This simple thermal radiation / heat conduction CFD analysis assumes the temperature and humidity distribution of room air, while the detailed analysis of the thermal radiation environment field by the temperature distribution of the solid surface is performed.
Here, in the above-mentioned thermal radiation heat conduction CFD analysis, a numerical evaluation method of a design target for determining an optimal design value (an optimal one having a high achievement level with respect to the design target by a combination of design parameters) is set. There is a need.
[0012]
The target of the optimum design value in the present embodiment means a boundary condition (for example, an air conditioning method, a position of the blowout / suction port, etc.) in which the evaluation value of the indoor thermal environment corresponding to the optimum design value becomes the maximum value.
Further, as the optimum design value, it is necessary to satisfy the design goals of a plurality of items (values that fall within the allowable design range), and the following design goals are set as the design goals in the present embodiment.
(A) The human body model PMV (Predictive Mean Vote; an index representing the thermal sensation felt by humans), the closer the PMV is to “0”, the more optimal.
(B) Heat input to the air conditioning of the radiant panel (the smaller the better)
(C) Indoor vertical temperature difference (the smaller the better)
In the present embodiment, the design goals (a), (b), and (c) are shown as examples. However, in order to perform numerical evaluation according to the necessity of the contents of evaluation at other times as appropriate. Additional design evaluation will be used.
[0013]
Then, for each design target, the indoor thermal environment is evaluated, and each evaluation value is calculated in order to evaluate the optimum degree.
However, since the evaluation values are often in a trade-off relationship, and it is difficult to obtain evaluation values that satisfy all the design goals, the GA operation unit 2 of the present embodiment has room for a plurality of design goals. Thermal evaluation element O _total Are integrated and evaluated by a linear function (equation (1) shown below).
[Expression 1]

[0014]
FIG. 2 shows a table that is stored in the database 1 and that shows a function for evaluating the indoor thermal environment used in the equation (1) and calculation conditions for this function.
Each function and its calculation conditions will be described below.
That is, in the function of PMV of each human body model in (a) above, the weight function G (i) is “0.125” when | PMV | is less than 1, and when | PMV | It is defined as “0.0”.
In the PMV function of each human body model, the individual evaluation function D (i) is defined as “1.0− | PMV |”.
Further, in the PMV function of each human body model, the reference quantity N (i) for dimensionless is defined as “1.0”.
[0015]
In the function of the air conditioning energy with respect to the heat input amount of air conditioning of the radiant panel in (b) above, the weight function G (i) is defined as “0.3”.
In the function of air conditioning energy, the individual evaluation function D (i) is “Q _total -Q _panel Is defined.
Where Q _total Is the indoor air conditioning load, Q _panel Is the air conditioning energy borne by the radiant panel.
Further, in the PMV function of each human body model, the reference quantity N (i) for non-dimensionalization is “Q”. _total Is defined.
[0016]
In the function of the vertical temperature difference in (c) above, the weighting function G (i) is defined as “0.2” when the vertical temperature difference T is smaller than “2.0”, and the vertical temperature difference T is “2”. It is defined as “0.0” when it is larger than “0.0”.
Further, in the function of the vertical temperature difference, the individual evaluation function D (i) is defined as “2.0−vertical temperature difference”.
Further, in the PMV function of each human body model, the reference quantity N (i) for non-dimensionalization is defined as “2.0”.
Here, “i” corresponds to each design parameter in the combination.
Then, the GA operation unit 2 obtains an individual evaluation value obtained by multiplying the individual evaluation function D (i) by the weight function G (i) and dividing by the reference amount N (i) for each design parameter.
As a result, the GA operation unit 2 adds the individual evaluation values of all the design parameters included in the combination according to the expression (1), and uses this integrated value as O _total Is calculated.
[0017]
The GA operation unit 2 performs a radiation / conduction coupled simulation based on the design parameters searched by the GA method under the conditions of the table shown in FIG.
Further, the GA operation unit 2 obtains the result of the radiation / conduction coupled simulation, that is, the indoor thermal evaluation element O. _total Based on this numerical value, the design parameter is re-explored (advancing the generation) again by the GA method, and the indoor thermal evaluation element O _total Search for combinations of design parameters that increase
In this way, the GA operation unit 2 performs this first step by repeatedly searching for a combination of parameters of each design degree of freedom and simple thermal radiation / heat conduction CFD analysis by the above-described GA method. Conduct exploration (first stage analysis).
[0018]
Then, the GA operation unit 2 repeats the exploration of the combination of parameters of each design freedom and the simple thermal radiation / heat conduction CFD analysis as described above over a predetermined generation (for example, 50 generations), After this, the indoor thermal evaluation element O, which is a quantification evaluation of the indoor thermal environment. _total Selects an optimum design value (combination of parameters of design freedom) that is equal to or greater than a threshold set as a numerical value for selecting an optimum condition candidate from evaluations of calculation results from the first generation to the 50th generation.
Here, the GA operation unit 2 randomly selects only the first generation genes from the items of the degree of design freedom in the database 1.
In addition, the GA calculation unit 2 calculates the indoor thermal evaluation element O as a result of the simulation. _total 2 corresponding to the optimum design value that is equal to or greater than the threshold value set as the optimum condition candidate numerical value, and the combination of the evaluation results of the functions in the table of FIG. _total Are written in the GA operation result storage unit 3 as optimum condition candidates.
[0019]
Here, in the GA method described above, for example, combinations of design parameters are performed over a predetermined generation using the following conditions.
-Number of gene bits; 6
・ Number of generations: 10 individuals
-Gene crossover rate; 80%
・ Crossover method: Uniform crossover
・ Gene mutation; 20%
-Solid selection method for crossover; Tournament method
[0020]
For each optimum condition candidate stored in the GA calculation result storage unit 3, the CFD calculation unit 4 performs a detailed temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis of the indoor thermal environment based on the combination of the design parameters.
The temperature / humidity radiation field CFD coupled analysis is different from the first stage exploration, and includes the distribution of airflow, temperature, and humidity in the room and the analysis of the thermal radiation environment field. It is a simulation of the temperature-humidity radiation field CFD coupling analysis which analyzes the indoor thermal environment.
[0021]
Further, the CFD calculation unit 4 uses the table of FIG. 2 showing the same function as the first stage search and the calculation conditions of this function for the determination of the simulation result of the temperature-humidity radiation field CFD coupling analysis. The simulation result performed for each optimum condition candidate is evaluated, and the evaluation result is stored in the GA operation result storage unit 3 corresponding to the combination of parameters used for the calculation.
Then, for each optimum condition candidate, the CFD computing unit 4 finely adjusts the parameters of each design degree of freedom within a predetermined range in the temperature-humidity radiation field CFD coupling analysis described above (indoor temperature evaluation element O _total The result is a temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis that includes this optimization, and as a result of the combination of parameters of this optimum condition candidate, Evaluation element O _total Select this room thermal evaluation element O _total And a combination of finely adjusted parameters at this time.
The indoor thermal environment design unit 5 outputs the optimum condition candidate with the highest evaluation result from the combinations of the optimum condition candidates analyzed / optimized by the temperature / humidity radiation field CFD coupled analysis output from the CFD calculation unit 4. Then, it is selected and output as a combination of parameters of design freedom in the optimum design, that is, as a design value of the optimum design.
[0022]
Next, the operation of the indoor thermal environment design system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.
The design object of the indoor thermal environment performed here is a hybrid air conditioning system that uses a radiant cooling panel and natural ventilation (outside air) in combination.
FIG. 3 is a conceptual diagram showing a flow of optimization of the indoor thermal environment in the indoor thermal environment design system.
In step a, an evaluation element of the indoor thermal environment for optimum design, that is, a function in the table of FIG. 2 and a calculation condition of this function are determined.
[0023]
Next, in step b, the indoor thermal environment evaluation method for optimal design, that is, the evaluation function shown in the equation (1) and the indoor thermal evaluation element O obtained from this evaluation function in the first stage exploration. _total Based on these numerical values, a threshold value for selecting an optimum condition candidate from a plurality of results is determined, for example, “0.9” in this embodiment.
Next, in step s, design parameters corresponding to each degree of design freedom for performing a simple thermal radiation heat conduction CFD analysis for the indoor thermal environment are prepared and stored in the database 1.
[0024]
The conditions for the simulation of this simple thermal radiation heat conduction CFD analysis are shown below.
Since it is necessary to design in a state where a human is present, a human body model is arranged in the following simulation as shown in the drawings described below.
That is, four human body models that dissipate heat and release moisture are installed in the room using a human body physiological model.
The target period of the simulation is the intermediate period, and the amount of natural ventilation (outside air) introduced is 900m ^Three / H (temperature 16 ° C., humidity 60%).
[0025]
In addition, the amount of heat by solar radiation is 500 W (given on the window surface shown below), the illumination is 600 W (space uniform generation), the heat from the OA equipment is 1200 W (space uniform generation), and the heat from the human body is 1008 W. (8 people including sensible heat and latent heat components (= 0.25 people / m ² ), The cooling load of four people is obtained by the human body model, and the heat radiation from the other four people is uniformly generated).
As a result, the total amount of heat is 3308 W, and the calculation is performed assuming that the outside air temperature is 60 ° C. and the relative humidity is 60%.
[0026]
In the present embodiment, for example, data of three types of parameters (1), (2), and (3) shown in FIG. 4 are stored in the database 1 as the room shape (design degree of freedom) for the simulation. It is remembered.
Figure 4- (1) shows a floor area of 30m ² (Length 10m x Width 3m x Height 4m) A window 1.5mm wide x 3m wide is provided on the wall in the width direction at a height of 0.5m from the floor.
Figure 4- (2) shows a floor area of 30m ² (Length: 6 m × Width: 5 m × Height: 4 m) A window with a width of 1.5 m × width of 6 m is provided on the wall in the length direction at a height of 0.5 m from the floor.
Figure 4- (3) shows a floor area of 30m ² (Length: 6 m × Width: 5 m × Height: 6 m) A window with a width of 1.5 m × width of 3 m is provided on the wall in the width direction at a height of 0.5 m from the floor.
[0027]
In addition, the database 1 includes (1), (2), (3), (4), and (5) shown in FIG. 5 as the ventilating position (design degree of freedom) data of the natural ventilation inlet in the room. Five types of parameter data are stored.
Fig. 5- (1) shows that the outlet for allowing the outside air used for natural ventilation to flow in from the outside of the room is provided on the wall surface near the ceiling, and the inlet for discharging the air to the outside of the room is the above wall surface. It is provided in the vicinity of the ceiling of the other wall surface facing.
In FIG. 5-2, the air outlet is provided on the wall surface near the floor, and the suction port is provided near the ceiling of another wall surface facing the wall surface.
In FIG. 5-3, the air outlet is provided in the floor near the wall, and the suction port is provided in the vicinity of the ceiling of the other wall facing the wall.
In FIG. 5- (4), the air outlet is provided in the ceiling near the wall, and the suction port is provided in the vicinity of the ceiling of the other wall surface facing this wall.
In FIG. 5- (5), the air outlet and the air inlet are not provided.
[0028]
Furthermore, in the database 1, as the installation positions (items of design freedom) of the radiant cooling panels with respect to the room shapes of (1) and (3) in FIG. 4, (1), (2), (3) shown in FIG. Data of four types of parameters ▼ and (4) are stored. (FIG. 6 shows a human body model in the same manner as FIG. 4. Here, although the human body model in (2) is partially hidden by the arrangement of the radiating panel, two human body models are visible behind the radiating panel. Exists.)
Fig. 6- (1) shows a radiant cooling panel with a height of 1.5m and a width of 8m. ² ) Is provided in the longitudinal direction on the floor in the center of the room.
Fig. 6- (2) shows a radiation cooling panel with a height of 3m and a width of 8m. ² ) Is provided in the longitudinal direction on the floor in the center of the room.
Fig. 6- (3) shows a radiation cooling panel (width 3m x length width 8m). ² ) Are provided 1 m from the wall facing the longitudinal direction of the room on the ceiling.
Fig. 6- (4) shows a radiant cooling panel with a width of 3m x length of 8m. ² ) Are provided 1 m each from the wall facing the longitudinal direction of the room on the floor.
[0029]
In addition, in the database 1, as the installation positions (items of design freedom) of the radiant cooling panel with respect to the room shape of (2) in FIG. 4, (1), (2), (3) and ▲ shown in FIG. Data of four types of parameters 4) are stored. (FIG. 7 shows a human body model similar to FIG. 4. Here, the human body model in (2) is hidden by the arrangement of the radiating panel, but there are four human body models behind the radiating panel. is doing.)
Fig.7- (1) shows that a radiant cooling panel of 1.5m in height x 4m in width is installed on the floor in the center of the room in a standing state. Each wall facing in the longitudinal direction is provided on the floor.
For this reason, the total of the radiant surfaces of the three radiant cooling panels is such that both sides of the radiant cooling panel provided in the center are radiant surfaces, and one side of the radiant cooling panel provided on the wall is the radiant surface. 24m ² It is.
[0030]
Fig.7- (2) shows that a radiant cooling panel with a height of 3m x width 4m is installed on the floor in the center of the room in a standing state. Are provided in a state where they stand on the floor.
For this reason, the total of the radiant surfaces of the three radiant cooling panels is such that both sides of the radiant cooling panel provided in the center are radiant surfaces, and one side of the radiant cooling panel provided on the wall is the radiant surface. 48m ² It is.
Fig.7- (3) is a radiation cooling panel with 3m width x 4m length (radiation surface is one side, radiation surface 24m ² ) On the ceiling of the room.
Fig.7- (4) is a radiation cooling panel with 3m width x 4m length (radiation surface is one side, radiation surface 24m ² ) On the floor of the room.
[0031]
Further, the database 1 stores data of two types of parameters of the radiation panel (item of design freedom) in FIGS. 4, 5, 6, and 7, that is, a multi-plate type and a single-plate type.
The difference between the multi-plate type and the single-plate type is modeled by changing the convective heat transfer coefficient in the calculation, and in the case of the multi-plate type, it is set three times higher than the single-plate type.
Further, the database 1 stores data of 13 temperatures that set 9 ° C. to 21 ° C. by 1 ° C. as the temperature of the radiation surface of the radiation panel.
In addition, the database 1 stores data of 0.5 m and 0.1 m as the width of the natural ventilation inlet (the amount of natural ventilation introduced is 900 m). ^Three / H constant).
[0032]
Next, in step d, for example, the operator who executes the design of the indoor thermal environment selects the optimal condition candidate used in the second stage exploration in order to perform the optimal design of the indoor thermal environment. _total For example, “0.9” is set in the indoor thermal environment design system.
[0033]
Next, in steps e and f, the GA operation unit 2 reads the parameter data for each combination described above at random from each design parameter item of the database 1, and each parameter read as a combination is a fixed parameter. Ten individuals of the first generation gene are generated by randomly connecting in order.
The GA operation unit 2 performs a simple thermal radiation heat conduction CFD analysis based on the first generation 10 individuals, assuming that the temperature and humidity distributions are timely and fixed common conditions regardless of the parameters.
[0034]
Then, the GA operation unit 2 selects a gene having the highest fitness from the 10 individuals of the first generation.
That is, the GA calculation unit 2 performs the simulation of the simple thermal radiation heat conduction CFD analysis based on the combination of design parameters for every 10th generation of the first generation, and based on these analysis results, the indoor thermal evaluation element O _total The gene with the highest calculation (the combination of the parameters of the items for each degree of design freedom) is selected.
[0035]
Next, based on the selected gene (parameter combination), the GA operation unit 2 replaces the parameter combinations in the items for each degree of freedom of design, similarly to the first generation, and replaces the second generation genes with 10 individuals. Based on these genes (combination of parameters), simulation of simple thermal radiation heat conduction CFD analysis is performed.
The GA calculation unit 2 then calculates the indoor thermal evaluation element O from the result based on the combination of parameters in the second generation gene. _total Select the gene with the highest (parameter combination).
[0036]
As described above, the GA operation unit 2 generates the parameter combination generation process by the above-described GA method, the simple thermal radiation heat conduction CFD analysis based on the generated parameter combination, and the indoor thermal evaluation from the analysis result. Element O _total The process of selecting the gene with the highest is repeated.
As described above, in this embodiment, gene generation is repeated and genes are generated up to 50 generations, that is, combinations of parameters in each degree of freedom of design by the GA method are generated. Perform staged exploration simulations.
[0037]
Therefore, the number of calculations in the first stage search for extracting optimum condition candidates is 500 (10 (individual) × 50 (generation)), which is about 16% of the calculation amount when all combinations are calculated.
In the optimal condition candidate extraction process described above, the GA operation unit 2 performs the indoor temperature evaluation element O. _total A combination that is higher than the threshold value may be selected to generate a next-generation gene.
Then, the GA operation unit 2 calculates the indoor thermal evaluation element O in the combination of 500 design parameters calculated so far (the combination of the parameters of the items of each degree of freedom of design). _total Selects a combination with a threshold value “0.9” or more.
As a result, the indoor thermal evaluation element O _total There are 11 combinations in which the threshold value is not less than “0.9” as shown in FIG.
[0038]
That is, the 11 selected combinations shown in FIG.
(1) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.919
The design parameters (2) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.1 m, and the shape of the radiating panel is a single plate type. The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
(2) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.919
The design parameters (2) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.5 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
[0039]
(3) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.916
The design parameters (2) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, (2) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.5 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
(4) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.915
The design parameters (2) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, (2) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.1 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
[0040]
(5) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.911
The design parameters (2) in FIG. 4, (1) in FIG. 5, (3) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.5 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
(6) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.911
The design parameters (2) in FIG. 4, (2) in FIG. 5, and (3) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.5 m, and the shape of the radiation panel is a single plate type. The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
[0041]
(7) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.911
The design parameters (2) in FIG. 4, (1) in FIG. 5, (3) in FIG. 7, the width of the blowout port and the suction port are 0.1 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
(8) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.909
The design parameters (3) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 6, the width of the blowout port and the suction port are 0.5 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
[0042]
(9) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.909
The design parameters (3) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 6, the width of the blowout port and the suction port are 0.1 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and the radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
(10) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.906
The design parameters (1) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 6, the width of the blowout port and the suction port are 0.1 m, and the shape of the radiating panel is a single plate type. The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
[0043]
(11) Indoor thermal evaluation element O _total = 0.906
The design parameters of (1) in FIG. 4, (4) in FIG. 5, and (4) in FIG. 6 and the width of the air outlet and suction port are 0.5 m, the shape of the radiation panel is a single plate type, and radiation The panel surface temperature was a combination of design parameters of 21 ° C.
The result of the first stage exploration was a combination of eleven design parameters between (1) to (11) described above.
Next, in step g, the GA operation unit 2 obtains the data of the 11 combinations of the obtained design parameters and each indoor thermal evaluation element O. _total Are stored in the GA operation result storage unit 3.
[0044]
Next, in step h, the CFD calculation unit 4 reads out the combination of the eleven design parameters described above from the GA calculation result storage unit 3 as a second stage search, and for each of these combinations, in fine mesh units. Simulation of temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis is performed to perform detailed analysis including airflow, temperature, humidity distribution and thermal radiation environment field.
At this time, the CFD calculation unit 4 performs the temperature-humidity radiation field CFD coupling analysis of the indoor thermal environment while finely adjusting the parameters of each combination, and the indoor thermal evaluation element O that is optimal for this combination of parameters. _total Is output for each combination.
[0045]
In this way, the CFD calculation unit 4 performs the indoor thermal evaluation element O in (2) shown in (1) to (11) of FIG. _total Is calculated.
In FIG. 8, (1) indicates the indoor thermal evaluation element O obtained in the first stage exploration. _total The numerical value of the indoor thermal evaluation element O obtained in the second stage exploration is shown in (2). _total The number of is shown.
In addition, the CFD calculation unit 4 obtains the obtained indoor temperature evaluation element O _total Are stored in association with the combination of design parameters used in the simulation of the GA operation result storage unit 3.
[0046]
Then, in step i, the indoor thermal environment design unit 5 performs the indoor thermal evaluation element O obtained by the second stage exploration of the GA operation result storage unit 3. _total The highest indoor thermal evaluation element O _total And a combination of parameters for each degree of design freedom used to calculate the selected numerical value is output as a final optimum design value.
[0047]
As described above, according to the indoor thermal environment design system of the present invention, as a first step, the GA operation unit 2 searches for a combination of parameters of each design degree of freedom by the GA method. Assuming the humidity distribution, a simple thermal radiation heat conduction CFD analysis simulation is performed, and the indoor thermal evaluation element O of this simulation result is calculated. _total Is selected as an optimal condition candidate (computation amount of 16% of the conventional example), and the CFD calculation unit 4 only selects the room that is the optimal condition candidate. The simulation of the detailed temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis including the air current, temperature, humidity distribution and the heat radiation environment field is performed, and the indoor thermal environment design unit 5 is the most suitable indoor temperature among the optimal condition candidates. Evaluation element O _total Are output as optimum design values for the combinations of parameters of each degree of freedom of design.
[0048]
For this reason, according to the indoor thermal environment design system of the present invention, the GA calculation unit 2 does not perform all combinations of design parameters as in the conventional example, but the GA calculation unit 2 performs the first stage search for the combination for the optimal design. Optimal condition candidates are extracted, and the CFD calculation unit 4 can perform a detailed second-stage exploration only for the optimal condition candidates, so that the amount of calculation can be greatly reduced compared to the conventional example, and the indoor temperature It is possible to improve the efficiency of environmental design.
Further, according to the indoor thermal environment design system of the present invention, the CFD computing unit 4 performs detailed simulation of the temperature / humidity radiation field CFD coupling analysis in the second stage of exploration, and the parameters of the combination used for the calculation. Adjust the numerical value of the room temperature evaluation element O _total The calculation accuracy can be improved because the optimization is performed by searching for the peak of the numerical value (higher numerical value).
[0049]
As mentioned above, although one embodiment of the present invention has been described in detail with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and there are design changes and the like without departing from the gist of the present invention. Are also included in the present invention.
[0050]
【The invention's effect】
According to the indoor thermal environment design system of the present invention, instead of performing a detailed temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis of the indoor thermal environment field for all combinations of design parameters, the first stage of simple thermal radiation heat conduction The detailed second-stage temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis can be performed only for combinations of design freedom parameters that have been evaluated to some extent by analysis. This can be reduced and the efficiency of the indoor thermal environment design can be improved.
Further, according to the indoor thermal environment design system of the present invention, in the second stage of exploration, the simulation of the detailed radiation / conduction coupled CFD coupled analysis is calculated, and the design parameters of the combination used for the calculation are calculated. Since the optimization is performed by fine adjustment, the calculation accuracy can be improved.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an indoor thermal environment design system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a table showing a function for evaluating the indoor thermal environment used by the indoor thermal environment design system of FIG. 1 and calculation conditions of this function.
FIG. 3 is a conceptual diagram showing a flow of optimization of the indoor thermal environment in the indoor thermal environment design system of FIG. 1;
4 is a conceptual diagram showing a room shape as a design parameter stored in the database 1 of FIG. 1. FIG.
FIG. 5 is a conceptual diagram showing the positions of natural ventilation inlets (air outlets, inlets) as design parameters stored in the database 1 of FIG.
6 is a conceptual diagram showing the installation position of the radiant cooling panel with respect to the room shapes of (1) and (3) in FIG.
FIG. 7 is a conceptual diagram showing the installation position of the radiant cooling panel for the room shape of (2) in FIG.
FIG. 8 shows a combination of design parameters obtained by the GA calculation unit 2 and the CFD calculation unit 4 and an indoor thermal evaluation element O. _total It is the conceptual diagram which showed.
[Explanation of symbols]
1 Database
2 GA operation part
3 GA operation result storage
4 CFD calculation unit
5 Indoor Thermal Environment Design Department

Claims

A database that stores a plurality of candidate design parameters for each degree of freedom of design parameters that can be selected according to the degree of freedom of design when designing the indoor thermal environment,
In the database, one parameter is selected from a plurality of candidates for each degree of design freedom , the indoor thermal environment condition is determined for each combination of parameters, and the properties of the indoor thermal environment are determined as the airflow, temperature, and indoor temperature. assuming in known distribution as a common condition with a fixed distribution of moisture, the first chamber thermal environment analysis means for heat radiation and heat conduction analysis chamber,
For each result of the first thermal radiation / heat conduction analysis with respect to the indoor thermal environment property based on the combination of the parameters, a result corresponding to the preset design target is used, and an evaluation function corresponding to each design target is used. An evaluation value is obtained, the evaluation values for each design parameter are integrated, a degree of achievement for each design target of the indoor thermal environment is obtained, and a combination of parameters for which the degree of achievement exceeds a preset threshold is determined as an optimal candidate indoor environment. A first stage analysis means for extracting as design candidates ;
The extracted by the first stage of the analysis means is the pair for each combination of the best candidate, performs indoor air flow, the distribution of temperature and humidity, and the temperature and humidity radiation field CFD coupled analysis including thermal radiation environment field, predetermined A second indoor thermal environment analysis means for finely adjusting each of the parameters in a range of
The second indoor thermal environment analysis means finely adjusts the parameters and selects the combination corresponding to the achievement of the highest numerical value from the retrieved achievements, and selects the selected combination for the optimum indoor environment design. A second stage analysis means for outputting as a design value ;
An indoor thermal environment design system characterized by comprising:

The first stage analysis means randomly reads parameters from the design parameter items from the database, generates genes as a plurality of combinations of parameters, performs thermal radiation and heat conduction analysis for each solid, and achieves the above A gene with the highest degree of selection is selected, a next generation gene is generated by changing a combination of parameters with a degree of freedom in design of the gene, and the same processing as the above gene is performed on this next generation gene. The indoor thermal environment design system according to claim 1 , wherein a combination of parameters is generated using a genetic algorithm that repeats generational changes of genes up to the next generation .

2. The numerical value obtained by integrating the PMV of the human body model, the amount of heat input to the air conditioning, the temperature difference between the upper and lower sides of the room, and other numerical evaluations added to the timely time as the achievement level. The indoor thermal environment design system according to claim 2.

An indoor thermal environment design method for designing an optimal indoor thermal environment by the indoor thermal environment design system according to claim 1,
A storage process in which a plurality of candidates for each design freedom is stored in a database with selectable design parameters according to the design freedom when designing the indoor thermal environment,
In the database, one parameter is selected from a plurality of candidates for each of the above design degrees of freedom, the indoor thermal environment condition is determined for each combination of parameters, and the properties of the indoor thermal environment are determined by the airflow, temperature, and humidity in the room. A first indoor thermal environment analysis process in which the process is performed with a known distribution as a common condition with a fixed distribution, and the indoor heat radiation / conduction analysis is performed ;
For each result of the first thermal radiation / heat conduction analysis with respect to the indoor thermal environment property based on the combination of the parameters, a result corresponding to the preset design target is used, and an evaluation function corresponding to each design target is used. An evaluation value is obtained, the evaluation values for each design parameter are integrated, a degree of achievement for each design target of the indoor thermal environment is obtained, and a combination of parameters for which the degree of achievement exceeds a preset threshold is determined as an optimal candidate indoor environment. A first stage analysis process extracted as a design candidate ;
A temperature-humidity radiation field CFD coupled analysis including indoor airflow, temperature and humidity distribution, and thermal radiation environment field is performed for each combination of optimum candidates extracted by the first stage analysis means , A second indoor thermal environment analysis process for finely adjusting each parameter in the range and searching for a higher degree of achievement;
Of reach Nardo combination the second indoor thermal environment analysis means searches to fine adjustment of the parameters, and select the combination corresponding to the achievement of the highest numerical optimum indoor environment design combination selected And a second stage analysis process that outputs the design value as a design value of the indoor thermal environment design method.

In the first stage analysis means, parameters are randomly read out from the design parameter items from the database, genes are generated as a plurality of combinations of parameters, thermal radiation / heat conduction analysis is performed for each solid, and the degree of achievement is achieved. Is selected by selecting the highest gene, generating a next generation gene by changing a combination of parameters with a degree of freedom in design of the gene, performing the same processing as the above gene on this next generation gene 5. The indoor thermal environment design method according to claim 4 , wherein a combination of parameters is generated using a genetic algorithm that repeats generational changes of genes up to generations .

5. The numerical value obtained by integrating the PMV of the human body model, the amount of heat input to the air conditioning, the indoor temperature difference between the upper and lower sides, and other numerical evaluations added to the timely time as the achievement level. 5. The indoor thermal environment design method according to 5.