Award / Auszeichnung | 10/2013
Thüringer Staatspreis für Ingenieurleistungen 2013
Masterarbeit Unsicherheitsbewertung der Thermischen Simulation eines Hochschulgebäudes
Nachwuchspreis / Anerkennung
Student*in Bauingenieurwesen
Erläuterungstext
In der vorliegenden Arbeit wird mit Monte-Carlo-Simulationen ausführlich die Unsicherheit von Heiz- und Kühlenergiebedarf als Ergebnis einer thermischen Simulation aufgrund der Unsicherheiten von Material- und Nutzungsparametern im Modell-Eingang untersucht. Darüber hinaus zeigen Sensitivitätsanalysen sowohl qualitativ als auch quantitativ die Auswirkungen der Unsicherheit einzelner Parameter auf die Gesamtunsicherheit. Dafür wurden One-Factor-at-a-Time-Methodik und Teilfaktorielle Analysetechniken verwendet.
Bevor die eigentliche Untersuchung stattfinden konnte, wurden die benötigten Werkzeuge, insbesondere zur automatisierten Modellerstellung, entwickelt. Diese ermöglichen mit vertretbarem Aufwand auch zukünftige Unsicherheitsbewertungen.
Die Untersuchung beginnt mit der Einbettung der Fragestellung in den Kontext des Planungsprozesses und mit Definitionen wichtiger Begriffe sowie der Erläuterung benötigter statistischer Zusammenhänge. Im Anschluss werden verallgemeinert Quellen und Charakteristika von Unsicherheiten im Simulationsprozess aufgezeigt. Eine ausführliche Erläuterung der verwendeten Analysemethoden wird dargelegt. Nachfolgend werden neben der verwendeten Software auch die untersuchten Parameter des Beispielmodells ausführlich bezüglich der Charakteristik ihrer Unsicherheiten und ihrer anzunehmenden Erwartungswerte diskutiert. Einen Überblick über die technische Umsetzung des Ana lyseprozesses von der Stichprobenziehung über die automatisierte Modellerstellung und Parallelisierung der Berechnungen bis zur Zusammenfassung der Berechnungsergebnisse und die Auswertung der so gewonnenen Ergebnisse schließt die Untersuchung ab. Einige Ansätze und Resultate werden anschließend hinsichtlich ihrer Plausibilität diskutiert. Mit Fazit und Ausblick wird die Beantwortung der Fragestellung abgeschlossen.
Bevor die eigentliche Untersuchung stattfinden konnte, wurden die benötigten Werkzeuge, insbesondere zur automatisierten Modellerstellung, entwickelt. Diese ermöglichen mit vertretbarem Aufwand auch zukünftige Unsicherheitsbewertungen.
Die Untersuchung beginnt mit der Einbettung der Fragestellung in den Kontext des Planungsprozesses und mit Definitionen wichtiger Begriffe sowie der Erläuterung benötigter statistischer Zusammenhänge. Im Anschluss werden verallgemeinert Quellen und Charakteristika von Unsicherheiten im Simulationsprozess aufgezeigt. Eine ausführliche Erläuterung der verwendeten Analysemethoden wird dargelegt. Nachfolgend werden neben der verwendeten Software auch die untersuchten Parameter des Beispielmodells ausführlich bezüglich der Charakteristik ihrer Unsicherheiten und ihrer anzunehmenden Erwartungswerte diskutiert. Einen Überblick über die technische Umsetzung des Ana lyseprozesses von der Stichprobenziehung über die automatisierte Modellerstellung und Parallelisierung der Berechnungen bis zur Zusammenfassung der Berechnungsergebnisse und die Auswertung der so gewonnenen Ergebnisse schließt die Untersuchung ab. Einige Ansätze und Resultate werden anschließend hinsichtlich ihrer Plausibilität diskutiert. Mit Fazit und Ausblick wird die Beantwortung der Fragestellung abgeschlossen.
Beurteilung durch das Preisgericht
Die komplexen Verfahren der thermischen und energetischen Simulation gewinnen bei der integralen Planung von Gebäuden zunehmend an Bedeutung. Da jedoch bereits die sehr hohe Zahl an Eingangsparametern aus verschiedensten Gründen nur unsicher definiert werden kann, ist oft unklar, wie sicher die Ergebnisse solcher Berechnungen sind.
Am Beispiel des neuen Hörsaalgebäudes der Fachhochschule Erfurt sollte deshalb der Zusammenhang zwischen den Unsicherheiten der Eingangsparameter und deren Auswirkungen auf das Ergebnis untersucht werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Software-Werkzeugen, welche den Simulationsprozess für sehr viele Parametervariationen von der Modellerzeugung über die eigentliche Simulation bis hin zur grafischen Ergebnis-Auswertung ermöglichen.
Ziel soll es sein, die Spannbreite des Energiebedarfs eines konkreten Gebäudemodells aufgrund der angenommenen Unsicherheiten angeben zu können.
Mit einem herausragenden ingenieurtechnischen Lösungsansatz unter Verwendung eines sehr anspruchsvollen mathematischen Apparates führte Herr Feige eine Sensitivitätsanalyse für alle einzugebenden Parameter des Simulationsmodells durch, mit der die Parameter mit signifikantem Einfluss auf die Ergebnisse ermittelt wurden.
Hierfür nutzte Herr Feige die "One-factor-at-time"-Methode, die er programmtechnisch implementiert hatte. Mit dem als einflussreich auf die Berechnungsergebnisse ermittelten Parameter wurden anschließend mit der Monte-Carlo-Methode Stichproben der Parameter gezogen und mit diesen die Simulation durchgeführt. Damit erhält man für die Simulation des Gebäudes unterschiedliche Ergebnisse, die statistisch ausgewertet werden. Dadurch kann neben den Erwartungswert zum Beispiel des Energieverbrauches auch die statistische Verteilung und somit die Unsicherheit der Simulation ermittelt werde.
Die entwickelten Algorithmen der Berechnung sind nachnutzbar, entsprechende Unternehmen könnte diese in ihre Software implementieren.
Am Beispiel des neuen Hörsaalgebäudes der Fachhochschule Erfurt sollte deshalb der Zusammenhang zwischen den Unsicherheiten der Eingangsparameter und deren Auswirkungen auf das Ergebnis untersucht werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der Entwicklung von Software-Werkzeugen, welche den Simulationsprozess für sehr viele Parametervariationen von der Modellerzeugung über die eigentliche Simulation bis hin zur grafischen Ergebnis-Auswertung ermöglichen.
Ziel soll es sein, die Spannbreite des Energiebedarfs eines konkreten Gebäudemodells aufgrund der angenommenen Unsicherheiten angeben zu können.
Mit einem herausragenden ingenieurtechnischen Lösungsansatz unter Verwendung eines sehr anspruchsvollen mathematischen Apparates führte Herr Feige eine Sensitivitätsanalyse für alle einzugebenden Parameter des Simulationsmodells durch, mit der die Parameter mit signifikantem Einfluss auf die Ergebnisse ermittelt wurden.
Hierfür nutzte Herr Feige die "One-factor-at-time"-Methode, die er programmtechnisch implementiert hatte. Mit dem als einflussreich auf die Berechnungsergebnisse ermittelten Parameter wurden anschließend mit der Monte-Carlo-Methode Stichproben der Parameter gezogen und mit diesen die Simulation durchgeführt. Damit erhält man für die Simulation des Gebäudes unterschiedliche Ergebnisse, die statistisch ausgewertet werden. Dadurch kann neben den Erwartungswert zum Beispiel des Energieverbrauches auch die statistische Verteilung und somit die Unsicherheit der Simulation ermittelt werde.
Die entwickelten Algorithmen der Berechnung sind nachnutzbar, entsprechende Unternehmen könnte diese in ihre Software implementieren.