KR101092986B1 - 신축 빌딩 및 기존 빌딩 내의 엘리베이터 장치들에 대한 설계 프로세스 - Google Patents
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Abstract
빌딩 용 엘리베이터 시스템에 적합한 구조를 결정하는 방법은 빌딩 관련 정보 및 승객 이용 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 엘리베이터 시스템 승객 수를 토대로 하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들은 이러한 정보를 토대로하고, 이어서 이 정보 및 최적 해법을 제공하기 위한 성능 요건과 함께 처리되는 최적 값이 되기를 원하는 엘리베이터 시스템 특징 변수들의 세트를 선택함으로써 선택된다.
Description
본 발명은 빌딩 용 엘리베이터 장치들에 관한 것이며, 보다 구체적으로는 이러한 장치들을 설계하는 방법에 관한 것이다.
내부에 여러 층을 갖는 큰 규모의 빌딩 내에서 한 장소에서 다른 장소로 사람들을 이송하는 것은 주로 이러한 빌딩 내에 제공되는 엘리베이터들의 이용을 통해 달성된다. 시간 효율성을 토대로 경제적으로 이를 행하는 것은, 내부 층 수 및 사람들의 이동 경향과 함께 빌딩이 사용되는 다양한 시각의 상기 층 상의 사람들의 수의 관점에서 빌딩의 규모와 이러한 엘리베이터들이 최적화되도록 하는데 어려움과 복잡도를 키우는 일이다. 또한, 통상적으로 제공될 수 있는 엘리베이터들의 수 및, 빌딩, 특히 신축 빌딩이 건축될 때보다 기존 빌딩이 개장되는(refurbished) 경우 엘리베이터 차체들의 크기, 속도 및 가속도 등과 같은 다양한 제약사항들이 존재한다.
이러한 빌딩들에 대해 엘리베이터 장치들을 설계하는 프로세스는 통상적으로 제안된 신축 또는 기존 빌딩 내에서의 엘리베이터의 상황을 평가하고, 이에 대응되는 엘리베이터 장치 설계 견적들을 제공한 다음, 숙고 하에 빌딩 내의 이러한 장치 의 성능에 관한 그들의 최상의 견적을 제공하는 설계 경험이 많은 엘리베이터 장치 설계자들에 기반한다. 이러한 노력들은 흔히 숙고 하에 빌딩 내에서 측정되거나 부분적으로 측정되고 부분적으로 견적을 내거나 전체적으로 견적을 낸 엘리베이터 이용 패턴들을 토대로 하여 제안된 엘리베이터 장치 디자인의 성능을 모의실험하기 위한 컴퓨터들의 시뮬레이션 프로그램들을 이용하여 제공된다. 이러한 방법들은 사용하기 어렵고 비용이 많이 들며, 흔히 신뢰성이 떨어지는 결과들을 가져온다. 따라서, 제안된 신축 빌딩 내의 엘리베이터 장치들 또는 개장되도록 제안된 기존 빌딩들 내의 엘리베이터 장치들에 대해 보다 나은 설계 프로세스에 대한 요구가 존재한다.
본 발명의 실시예들은 빌딩 용 엘리베이터 시스템에 대해 적합한 구조를 결정하는 방법을 포함한다. 상기 방법은 빌딩 구조 특징 정보, 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보, 및 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보를 획득하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 엘리베이터 시스템 승객의 수 및 그에 대한 수송 시간을 토대로 하여 원하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들을 선택하는 단계, 및 원하는 엘리베이터 시스템 특징 변수들의 세트를 최적의 값으로 선택하는 단계를 포함한다. 상기 방법은 또한, 빌딩 구조 특징 정보, 원하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들, 및 적어도 하나의 최적 해법을 제공하기 위한 엘리베이터 시스템 특징 변수들의 세트, 또는 해법이 존재하지 않을 경우 시간 효율적인 방식으로 엘리베이터 시스템 결정 구조의 해법 없음에 대한 표시를 처리하는 단계를 포함한다.
도 1은 빌딩 엘리베이터 장치들을 결정하기 위하여 본 발명의 일 부분을 채용하는 플로우 차트,
도 2는 빌딩 엘리베이터 장치들을 결정하기 위하여 본 발명의 일 부분을 채용하는 플로우 차트를 도시하고 있다.
물론, 내부의 한 장소에서 다른 장소로 사람을 수송하기 위하여 엘리베이터들을 필요로 하는 많은 종류의 빌딩들 - 오피스 빌딩들, 상가 건물들, 호텔들, 콘도미니움 및 아파트 빌딩들, 병원 등과, 이러한 종류의 빌딩들의 2 이상의 목적이 조합된 혼합 용도의 변형례들을 포함함 - 이 존재한다. 그들은, 내부의 층 수, 상기 층의 면적, 상기 층의 레이아웃들, 내부에 제공되는 엘리베이터의 수, 엘리베이터 차체의 크기, 그들의 속도 및 가속도 등을 포함하는 여러 방식에서 차이가 있다.
사람들을 수송함에 있어 허용가능하거나 심지어 최적화된 성능을 제공하는 엘리베이터 장치들을 설계할 수 있도록 하기 위해, 이러한 빌딩 파라미터들 및 흔히 수많은 여타요소들을 조합하여 제안된 신축 빌딩 또는 개장되도록 제안된 기존 빌딩을 충분히 특성화하기에 족한 정보를 수집하기 위한 실질적인 노력이 필요하다. 이러한 정보의 수집은, 대개 기존 구조들이 상당 정도 보존되어야 하며 따라서 엘리베이터 장치들의 설계시 고려되어야 하는 제안된 기존 빌딩의 개장형태들과, 전체 설계를 달성함에 있어 통상적으로 보다 큰 자유도가 존재하는 제안된 신 축 빌딩들에 대해 약간 상이하다.
따라서, 플로우 차트(10), 즉 도 1에서, 스타트 볼룬(11)에서 시작되는 제안된 신축 빌딩 또는 기존 빌딩의 개장에 대한 정보 수집 프로세스는 수행 블록(12)에서 착수된다. 여기서, 이러한 빌딩을 특성화하는 정보는 제안, 예컨대 건조될 빌딩 소유주, 소유주의 빌딩 컨설턴트나 엘리베이터 컨설턴트 또는 건축가와 종합건설업체(general contractor) 둘 모두의 제안과 지식적으로 관련된 것들로부터 수집되어야 한다. 취해질 용도(들), 빌딩 내에 수용되는 사람 수, 사유 또는 공공 레스토랑을 갖도록 되어 있는지의 여부, 더블 데크 엘리베이터 차체들이 사용되거나 사용될 수 있는지의 여부, 고속 엘리베이터들을 위한 목적 로비들("스카이 로비")이 존재하는지 또는 존재할 수 있는지의 여부, 잠재적 승객이 차체 내에서가 아닌 홀에서 목적 층을 선택하는 목적지 급속이송(destination dispatching)이 이용되거나 이용될 수 있는지의 여부 등을 포함하는 신축 빌딩에 대한 여러 가능한 대안례들이 존재한다.
이와는 대조적으로 개장이 제안된 빌딩에 대해서, 빌딩 관리자 및 빌딩 유지보수자는 정보 수집의 일부로서 엘리베이터 이용의 패턴 및 이러한 이용에서 겪게 될 연관된 문제들, 및 기존 빌딩 구조의 세부사항들과 관련된 특성화 정보를 제공할 수 있다. 개장의 특성 및 특징과 관련된 추가 정보는 소유주 및 건축가와 이에 의해 채용되는 컨설턴트들에 의해 함께 얻어질 수 있다. 일반적으로, 기존 엘리베이터 시스템을 완전히 개조하는 경우에도 기존 빌딩들의 엘리베이터들에 대해 가능한 대안례들은 통상 더 적으며, 이러한 가능성들은 이러한 개조로부터, 대응되는 시스템 특징부들이 작동하는 방식을 변경하기 위한 엘리베이터 시스템 작동 컴퓨터 프로그램의 소수의 파라미터 변경에 걸쳐 있다.
블록(12)에서 신축 빌딩에 대해 수집된 정보는 흔히 제안된 빌딩에 대해 규정된 또는 초기 견적의 엘리베이터 장치에 대응되는 스프레드시트에 형성된 라이저 다이어그램(riser diagram)에서 표 형태의 종류로 나타낼 수 있다. 스프레드 시트의 행들의 수는 각각의 스프레드시트 행이 내부 빌딩 층에 대응되도록 제안된 빌딩에서의 엘리베이터 서비스 층들의 수에 대응되며, 열들 각각은 빌딩 층들의 특정 부분에 서비스하는 제안된 엘리베이터 차체 그룹에 대응된다. 그 후, 최종 열 다음에 각각의 행에서는 상기 행에 의해 나타난 층에 대한 데이터, 예컨대 통상적으로 상기 층 상에 존재하는 사람 수, 층의 영역 등이 기입된다. 각각의 열 아래에는, 상기 열에 의해 나타난 엘리베이터 차체 그룹에 대한 데이터, 예컨대 상기 그룹 내 차체의 수, 그 가속도 및 속도, 도어 개방 시간 등이 기입된다. 이와 유사하게, 블록(12)에서 기존 빌딩에 대해 수집된 데이터는 통상적으로, 기존 빌딩을 나타내며, 다시 제안된 개장 빌딩을 나타내는 스프레드시트 상에 형성된 라이저 다이어그램에서 표 형태의 종류로 나타낼 수 있다.
제안된 신축 또는 제안된 개장 빌딩 내의 이러한 정보에 의하여, 빌딩 엘리베이터 승객의 "혼잡 패턴(traffic pattern)" 및 그를 토대로 한 "혼잡 리스트들", 추가 정보의 입력들과 연계하여 통상적으로 이행되는 노력을 포함하여, 빌딩에 대한 대응되는 특징적 사람 재배치 모델을 개발하기 위한 방법이 선택되고 적용되어야 한다. 이러한 노력은 이후의 수행 블록(13)에서 이루어지는데, 이는 통상적으 로, 도입부로부터 블록(14)까지 점선으로 나타낸 제안된 빌딩에 관하여 수집된 정보를 토대로 한 활동에 실질적인 경험을 가진 사람(들)의 지식(13')을 이용하지만, 흔히 이후의 수행 블록까지 점선으로 나타낸 것과 유사하게 이루어진 알려진 빌딩들로부터의 혼잡 데이터의 이용(13''), 이후의 수행 블록까지 점선에 의해 나타낸 바와 같이 빌딩 혼잡 데이터의 라이브러리의 이용 및 컨설턴트들에 의하여 개발된 혼잡 데이터의 이용(13''')에 의해 이러한 기술을 공급한다.
또한, 특히 개장될 빌딩에 대해 추가 수행 블록까지 점선으로 나타낸 바와 같이 다른 소스들(13ⅳ)이 이용될 수도 있다. 주요 개장이 시작되기 전의 이러한 빌딩의 존재 및 이용은 현재 상기 빌딩의 엘리베이터 장치에 대한 실제 이용 데이터를 획득하여, 적합한 방식으로 수집되는 현재 내부에서 발생되는 혼잡 패턴들을 개발할 수 있게 한다. 이러한 패턴들은 개장된 빌딩에서 겪게 될 혼잡 패턴들을 상당 부분 추정 반영하여 그에 대한 엘리베이터의 설계에 있어 표본을 제공한다.
통상적으로, 해당되는 다음과 같은 3 가지 주요 혼잡 패턴, a) 오피스 빌딩들 내에서 하루 중 아침 시작시 일어나는 것과 같이 빌딩 내의 다양한 층들로 가기를 바라는 빌딩 로비에 도착한 대개의 승객들과 관련된 업 피크(up peak) 혼잡, b) 점심시간에 일어나는 것과 같이 빌딩 층들로부터의 로비에 도착한 대개의 승객들과 관련된 투 웨이(two way) 피크 혼잡, 및 c) 오피스 빌딩에서의 하루 중 늦은 오후 끝에 일어나는 것과 같은 빌딩 내 다양한 층들로부터의 빌딩 로비에 도착한 대개의 승객들과 관련된 다운 피크(down peak) 혼잡이 존재한다. 흔히 혼잡 패턴들은 5 분 간격과 빌딩 인구의 비율의 관점에서(또는, 엘리베이터들의 그룹을 갖는 빌딩에서 각 그룹 인구의 비율의 관점에서) 승객 혼잡 대 시간을 나타내는 히스토그램들(필요성은 있으나 단지 혼잡 리스트가 축적될 수 있는 바와 같이 이루어지지는 않음)로 표현된다. 예를 들어, 업 피크 혼잡의 한 시간 혼잡 패턴은, 12 개의 간격들이 기술될 때까지 처음 5 분 동안 도착하는 빌딩 인구의 3 %로, 두 번째 5 분 동안 도착하는 인구는 5 % 등으로 기술될 수 있다.
혼잡 리스트는 혼잡 패턴의 특정한 예이며, 기본적으로 상기 이용 특성의 대응되는 지표들과 함께 엘리베이터 시스템을 이용하는 (대응되어 할당된 수에 의한) 각 승객의 리스트이다. 따라서, 상기 리스트 내의 각 승객은 기본적으로 자신이 층의 통로(hallway)에 도착하는 시간, 상기 층들 중 어느 층으로 도착하게 될 시간 그리고 상기 층으로부터 이송 서비스가 요청되고[출발점(origin)] 층들 중 어느 층으로 이송 서비스가 요청되는지(목적지)를 특징으로 한다. 임의의 수의 제너레이터를 포함하는 알고리즘을 이용하여, 컴퓨터 프로그램은 혼잡 패턴을 입력으로 수용하고 상기 패턴과 일치하는 특정한 가능 승객 리스트를 생성하도록 기록될 수 있다. 이 단계를 위해 혼잡 정보를 수집하는 어떠한 방식도 이용될 수 있다는 것을 이해해야 한다.
혼잡 리스트가 나타내는 혼잡 패턴, 또는 업 혼잡이나 다운 혼잡의 양, 또는 투 웨이 혼잡의 양 등과 같은 다양한 카테고리들로 혼잡의 특정화를 결정하기 위해 혼잡 리스트가 분석될 수 있다. 이러한 분석들은, 상술된 바와 같이 빌딩 용 엘리베이터 장치를 적절히 선택하기 위한 결정들을 돕는다. 나아가 이러한 결정들에 대해 어떠한 제약들이 요구되며, 상기 제약 내에서 상기 결정들이 이루어져야 한다. 따라서, 이후의 수행 박스(14)에서, 예측되는 특수한 문제들에 대한 해법들, 꼭 맞는 수의 엘리베이터들의 이용 등과 같이, 소유주, 건축가 또는 컨설턴트가 만족하도록 이루어지며 예측되거나 알려진 특수한 문제들 및 그에 대한 해법들이 결정될 수 있는 재조사가 이루어진다.
상술된 노력들에서 축적되는 정보를 토대로, 상기 정보의 처리를 필요로 하는 컴퓨터 기반 최적화 절차를 이용하여 신축 또는 기존 빌딩 엘리베이터 시스템 장치에 대한 제 1 구조가 선택된다. 이러한 처리는 별도 페이지에 있는 도 2 - 이러한 처리가 시작되는 도 2의 플로우 차트에서 대응되는 별도 페이지의 참조 부호(15)에 또한 포함되어 있는 부호 A를 포함함 - 에 나타나 있다.
이러한 처리 방법으로 돌아가, 먼저 고려 중인 빌딩 엘리베이터 시스템과 관련된 상술된 파라미터들 - 혼잡 리스트들, 엘리베이터 차체 속도들 및 가속도들, 빌딩 내의 층 수, 빌딩 내에 수용되는 사람 수 등을 포함 - 이 제공된다(16). 그 다음, 결정 다이아몬드(17)에서 블록(14)에서 결정된 특수한 선호사항들 또는 관심사항들이 존재하였는지의 여부에 관한 점검이 이루어진다. 만약 그럴 경우, 원하는 성능 메트릭스(metrics)로 인하여 추가적인 최적화 제약들을 제공하기(19) 전에 대응되는 최적화 제약들이 제공된다(18).
결정 다이아몬드(17)에서 특수한 선호사항들 또는 관심사항들이 식별되지 않는 경우, 원하는 엘리베이터 시스템 성능 메트릭스로 인한 최적화 제약들이 제공된다(19). 이들 성능 메트릭스는, a) 상향 경로나 하향 경로 또는 그 둘 모두에서 가능한 정차 횟수를 토대로 엘리베이터 차체가 로비에 도달하고 서비스 정차들을 완료하고 되돌아 가는데 걸리는 왕복 이동 시간, b) 왕복 이동 시간을 그룹 내의 차체 수로 나눔으로써 판명되는 로비로 돌아가는 그룹 내 엘리베이터 차체들 간의 간격 또는 시간, c) 적절한 엘리베이터 그룹 내의 잠재적인 승객 수의 비율로서 엘리베이터 차체들의 그룹 당 5 분의 지속시간 내에 이송되는 승객들의 수인 핸들링 능력, d) 상향 및 하향 시의 엘리베이터 차체의 가능한 정차 횟수, 및 e) 로비로부터 출발 후에 그룹 내 엘리베이터 차체에 의하여 도달되는 평균 최고 층인 하이 콜 리버설(high call reversal), 평균 대기 시간, 평균 서비스 시간, 및 겪게 되는 다양한 조건들에 대하여 선택되는 기타사항들을 포함한다.
제약들이 제공되면, 목적 함수가 결정 및 제공되어 변수들을 규정해야 하며, 상기 변수들에 대해 상기 제약들에 대한 값들이 최적화된다. 이러한 변수들은 엘리베이터들의 수, 상기 엘리베이터들에 할당되는 빌딩 공간, 상기 엘리베이터들의 구입 및 작동 비용, 상기 엘리베이터들을 작동시키는데 소모되는 에너지, 상기 엘리베이터들의 유지보수 비용 등을 포함하며, 선택된 요소들은 통상적으로 가중 평균으로서 제공되는 선형 결합으로 나타낸다. 이러한 제약들 및 이 목적 함수는 최적화 프로세스를 통해 함께 처리된다(21).
상기 프로세스는 통상적으로 30 분보다 짧은 시간 효율적 방식으로 이행된다. 상기 프로세스가 시간 효율적인 방식으로 이행될 수 있도록, 프로세스는 통상적으로 다음의 프로세스들(그러나 이들로 제한되는 것은 아님), 즉 비선형 프로그래밍, 혼합 정수 선형 프로그래밍(Mixed Integer Linear Programming), 혼합 정수 비선형 프로그래밍, 동적 프로그래밍 또는 제약 프로그래밍 중 하나로부터 선택된다. 이러한 프로세스들에서, 컴퓨터는 변수들에 대한 구조 해법 값들을 로케이팅하기 위해 엘리베이터 시스템 구조들의 공간에 걸쳐 검색하며, 제약들 모두와 처음 공식화된 목적 함수 모두를 이용하는 것 외에 구속 방정식 및 수정된 목적 함수들의 서브셋만을 이용하여 이를 행할 수 있다.
이 최적화 프로세스는 프로세스가 1 이상의 해법에 대해 적절하게 수렴되고 있는지를 결정하기 위하여 다음의 결정 다이아몬드(22)에서 모니터링된다. 그렇게 해서 이상의 해법들이 판명되는 경우, 엘리베이터 시스템 구조 해법의 관점에서 이상의 해법들에 대한 최적화 프로세스로부터의 출력 데이터가 제공되어(23), 빌딩 층들의 각각의 그룹 및 그룹들 내에 자체적인 수로 엘리베이터 차체들을 그룹화시키며, 각각의 차체 그룹은 생성된 성능 메트릭스와 함께 서비스를 제공한다. 해법 값들의 1 이상의 세트의 예에서, 상기 해법들의 목록은 선택된 기준으로 분류되어 제공된다. 그렇지 않을 경우, 리포트가 제공되어(24), 그 결정을 보고하고 실행가능한 해법을 찾을 가능성을 증대시킬 수 있는 선호사항들 또는 원하는 성능 메트릭스에 의하여 결정되는 최적화 제약들에서의 변화들의 지표(들)와 그 원인의 지표들을 제공한다.
그 다음, 제약이나 목적 함수 또는 둘 모두가 몇몇 방식으로 변화되는 경우 몇몇 최적 해법에 도달할 충분한 가능성이 존재하는지를 판정하기 위하여, 도 2에 이러한 원인의 지표들이 최종 결정 다이아몬드(25)에서 평가된다. 만약 가능성이 존재하는 경우, 이러한 변화들은 프로세스가 반복되는 컴퓨터(18) 내로 입력된다. 하지만, 최적 해법이 결정 다이아몬드에서 판명되고 보고되는(29) 경우에도, 제약이나 목적 함수 또는 그 둘 모두를 변화시키는 값에 대한 판단이 이루어진다. 충분한 값으로 이루어지는 경우, 이러한 변화들 또한 컴퓨터(23) 내에 기입되고 프로세스가 반복된다. 최적 해법이 발견되고 이러한 변화들이 이어진다고 가정하면, 구조 대안 결과들의 테이블이 이러한 변화들의 범위에 의해 인덱싱된다(index). 이들 최적화 활동들의 완료는 부호 A를 포함하는 별도 페이지의 참조 부호(15)의 도 1의 설계 프로세스로 돌아가게 한다.
결정 다이아몬드(30)에서, 구조의 성능을 모의실험 하지 않고 단지 제 1 디자인 구조로서 최적화 결과 구조를 수용할지의 여부, 또는 평균적으로 선택된 구조의 성능 견적을 위한 기초를 제공하기 위한 모의실험을 위해 수행 블록(31)에서 최적화 엘리베이터 시스템 구조 성능 메트릭스를 제공할지의 여부에 대한 판단이 이루어진다. 때때로 이러한 견적들은 충분한 구조 성능 지표로서 취해지며, 결정하기에 상당히 쉬운 값이지만, 혼잡 리스트들을 토대로 하는 엘리베이터 시스템 구조의 성능 모의실험을 통한 성능 메트릭스의 추가적인 발견이 구조 성능의 보다 나은 지표들을 제공하는 것으로 믿어진다. 따라서, 모의실험이 착수될 경우, 이 단계 다음에는 수행 블록(32)이 이어지며, 여기에서는 컴퓨터 프로그램이 사용되어 규정된 세트의 조건들 하에 엘리베이터 시스템 구조의 성능을 모의수행하도록 되어 있는 컴퓨터 프로그램이 사용된다.
이러한 엘리베이터 시스템 구조 모의실험들을 수행함에 있어, 엘리베이터의 수, 엘리베이터 속도, 엘리베이터 가속도, 엘리베이터 크기, 엘리베이터 내에 수용 될 수 있는 승객들의 수, 빌딩 내의 층 수, 급속이송의 타입 등을 포함하는 매우 특정적인 입력들이 모의실험 프로그램에 제공되어, 모의실험으로부터의 결과들이 실제 빌딩에서 동일한 조건 하에 발생되는 것에 근접하도록 근사화되어야 한다. 모의실험 프로그램에 대한 중요한 입력들 중 하나는 혼잡 리스트이다. 성능을 모의수행하기 위하여 컴퓨터 프로그램은 입력으로서 도착하는 모든 개인, 그들이 도착할 때와 장소 및 가고자 하는 곳을 가져야 한다. 이는 혼잡 리스트에 제공되는 정보이다.
엘리베이터 시스템 구조들의 모의실험에 의하여 생성되는 메트릭스는 많지만, 가장 중요한 것은 대기 시간과 서비스 시간을 포함한다. 대기 시간은 엘리베이터가 승객에게 서비스를 제공하기 위해 도착하기 전에 승객이 통로에서 기다리는 시간이며, 서비스 시간은 통로 내의 승객의 도착과 목적 층에의 승객의 도착 사이에 얼마나 긴 시간 경과가 있는지, 즉 대기 시간과 엘리베이터 차체 내에서의 시간의 합이다.
일단 다양한 엘리베이터 시스템 성능 메트릭스가 견적이나 모의실험 또는 그 둘 모두에 의하여, 또는 최적화나 상술된 것들 모두에 의하여 얻어지고 나면, 결정 다이아몬드(33)에서는 숙고 하에 구조에 대한 재조사가 이루어져, 신축 엘리베이터 시스템을 제공할 때 또는 기존 빌딩 내의 엘리베이터 시스템을 개장할 때 존재하는 문제들이 해결되었고 그와 연관된 선호사항들이 충족되었는지를 결정한다. 결과가 만족스럽지 않은 경우, 이후의 결정 다이아몬드(34)에서 그 원인이 재조사되어, 대안 구조의 선택 또는 대안 입력 파라미터의 선택을 통해 상기 원인이 극복될 수 있 을지를 결정한다. 결과가 만족스럽다면, 신축 구조 또는 상이한 입력 파라미터들이 수행 블록(35)에서 선택되며, 상기 구조는 별도 심볼(15)에서 시작하는 선행 평가와 같은 평가를 거치게 된다.
결정 다이아몬드(33)에서 문제들이 해결되고 선호사항들이 충족된 것으로 결정되거나, 또는 결정 다이아몬드(34)에서 문제들을 해결하고 선호사항들을 충족시키기 위한 상이한 구조로의 재분류가 불가능한 것으로 나타나는 경우, 또 다른 결정 다이아몬드(36)에서 추가의 대안 구조들을 고려한 몇몇 값이 존재할 수 있다. 따라서, 대안의 구조들이 보다 낮은 비용으로 구현될 수 있는 것으로 평가되거나, 또는 대안 구조들을 선택하는 다른 효과들이 평가되기를 희망할 수 있다. 만일 그렇다면, 이전과 마찬가지로 수행 블록(35)에서 새로운 구조가 선택되며, 상기 구조는 별도 페이지 심볼(15)에서 시작하는 선행 평가와 같은 평가를 거치게 된다.
추가 엘리베이터 시스템 구조들을 평가하는 장점이 결정 다이아몬드(36)에서 완전 규명된 것으로 판명되는 경우, 평가된 대안 구조들에 대한 비용 효율의 분석이 수행 블록(37)에서 수행된다. 그 다음, 상술된 설계 프로세스의 결과들이, 이후의 수행 블록(38)에서 모아지고, 그에 대응되는 보고가 상기 프로세스가 완료된 후 기존의 빌딩 소유주나 구매자로서의 미래의 빌딩 소유자에게 제공된다.
본 발명은 일 실시예를 참조하여 기술되었으나, 당업자라면 다양한 변경이 가해지며 그 균등물들이 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 요소들로 대체될 수도 있다는 것을 이해해야 한다. 또한, 본 발명의 본질적인 범위를 벗어나지 않는, 본 발명의 교시들에 대해 특정한 상황 또는 재료를 최적화하기 위한 여러가지 수정들 이 가해질 수도 있다. 따라서, 본 발명은 그를 수행하기 위해 계획된 최적의 모드로서 개시된 특정 실시예로 제한되지 않고, 후속 청구범위의 범위 내에 속하는 모든 실시예들을 포함하도록 의도되어 있다.
본 발명은 바람직한 실시예들을 참조하여 설명되었으나, 당업자는 본 발명의 기술적사상 및 범위를 벗어나지 않는 형태 및 세부사항에 있어서의 변경들이 가해질 수 있음을 인식해야 한다.
Claims (12)
- 컴퓨터 기반 최적화 절차를 이용하여 빌딩 용 엘리베이터 시스템에 적합한 구조를 결정하는 방법에 있어서,빌딩 구조 특징 정보, 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보, 및 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보를 입력받는 단계,엘리베이터 시스템 승객의 수 및 그에 대한 수송 시간을 토대로 하여 원하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들을 결정하는 단계,상기 빌딩 구조 특징 정보, 상기 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보, 상기 엘리베이터 승객들의 이용 특징 정보, 및 상기 원하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들과 양립될 수 있는 엘리베이터 시스템 구조들을 확인하는 단계,최적의 값이 되는 것이 바람직한 엘리베이터 시스템 특징 변수들의 세트를 결정하는 단계, 및엘리베이터 시스템 결정 구조 최적 해법 또는 엘리베이터 시스템 구조 판명 시의 해법 없음에 대한 표시를 제공하기 위하여 상기 양립가능한 엘리베이터 시스템 구조들 중 일부에 대한 검색을 통하여, 상기 빌딩 구조 특징 정보, 상기 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보, 상기 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보, 상기 원하는 엘리베이터 시스템 성능 요건들, 및 상기 엘리베이터 시스템 특징 변수들의 세트를 처리하는 단계를 포함하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보는 대응되는 엘리베이터 승객 인구 비율의 관점에서 승객 혼잡 대 시간을 나타내는 히스토그램들에 포함되는 방법.
- 제 2 항에 있어서,히스토그램을 토대로 하여 상기 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보를 제공하고, 승객이 층의 통로(hallway)에 도착하는 시간들, 이러한 도착이 일어나는 빌딩의 층들, 따라서 어떤 층으로부터 수송 서비스가 요청되는지, 그리고 상기 층들 중 어떤 층으로 수송 서비스가 요청되는지에 의해 리스트 상의 각각의 승객을 특성화하는 혼잡 리스트가 형성되는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 엘리베이터 시스템 결정 구조에 의하여 얻어지는 선택된 성능 메트릭스(metrics)를 결정함으로써 상기 엘리베이터 시스템 결정 구조의 성능을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,모의실험 결과들을 얻기 위하여 상기 엘리베이터 시스템 결정 구조의 성능을 모의실험함으로써 상기 엘리베이터 시스템 결정 구조의 성능을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제 5 항에 있어서,상기 성능의 모의실험 후에, 적어도 상기 모의실험 결과들을 토대로 성능에 대한 결정이 내려지고, 원하는 능력들 또는 필요한 성능들 중 적어도 몇몇의 변경들을 통해 엘리베이터 시스템 구조 대안이 선택되고 그 처리가 반복되는 방법.
- 제 5 항에 있어서,상기 엘리베이터 시스템 결정 구조에 의하여 얻어지는 선택된 성능 메트릭스를 결정하기 위하여 상기 모의실험 결과들을 이용함으로써 상기 엘리베이터 시스템 결정 구조의 성능을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
- 제 1 항에 있어서,1 이상의 엘리베이터 시스템 결정 구조 최적 해법이 결정되고 선택된 기준으로 서로에 대해 순차적 분류(ranked)되는 방법.
- 제 8 항에 있어서,상기 최적 해법을 결정하기 위한 처리시, 선호사항들 또는 원하는 성능 메트릭스의 변경들이 해법의 판명 가능성을 증대시키는지의 여부에 대한 결정이 내려지는 방법.
- 제 1 항에 있어서,상기 최적 해법을 결정하기 위한 처리시, 이러한 최적 해법이 판명될 수 있는지의 여부에 대한 결정이 내려지는 방법.
- 컴퓨터들의 시뮬레이션 프로그램들을 이용한, 적어도 부분적으로 엘리베이터 시스템 제어 컴퓨터 프로그램의 제어 하에 작동되는 현재의 엘리베이터 시스템을 구비한 기존 빌딩 용의 엘리베이터 시스템 대안을 위해 구조 평가 방법에 있어서,빌딩 구조 특징 정보 및 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보 대안을 입력받는 단계,상기 엘리베이터 시스템 제어 컴퓨터 프로그램을 통해 현재의 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보를 입력받는 단계; 및모의실험 결과들을 얻기 위하여 상기 빌딩 구조 특징 정보, 상기 원하는 엘리베이터 시스템 능력 정보 대안, 및 상기 현재의 엘리베이터 시스템 승객들의 이용 특징 정보를 토대로 하여 상기 엘리베이터 시스템의 성능 대안을 모의실험하는 단계를 포함하는 방법.
- 제 11 항에 있어서,상기 엘리베이터 시스템 구조 대안에 의하여 얻어지는 성능 메트릭스를 결정하기 위하여 상기 모의실험 결과들을 이용함으로써 상기 엘리베이터 시스템 성능 대안을 결정하는 단계를 더 포함하는 방법.
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