Материаловедение — методы
- Активные/пассивные функциональные материалы: термо-/электрохромные покрытия, фазовые переходы (PCM), shape‑memory‑сплавы (SMA), магнитореологические/реологические жидкости — для изменения прозрачности, теплоёмкости, геометрии. Кратко: выбор по времени отклика, циклической стойкости и энергопотреблению.
- Многофункциональные композиты и гибриды (нанопокрытия для контроля эмиссии/солярного поглощения).
- Методы создания градиентных структур (3D‑печать, аддитивные технологии) для локального управления теплом/жёсткостью.
Характеризация материалов (обязательные методы)
- Тепловые: DSC (фазовые переходы PCM), теплопроводность (Hot‑disk), тепловая диффузия.
- Механические: DMA, растяжение/усталость, циклические испытания для SMA/композитов.
- Оптические/электрические: спектрофотометрия (термо/электрохромные), EIS для электроконтролируемых слоёв.
- Старение: УФ/температурный/влажностный цикл для долговечности фасада.
Цифровое прототипирование и моделирование
- Многофизическое моделирование (CFD + теплоперенос + лучистый обмен) для микро‑ и макроклимата фасада (COMSOL, ANSYS Fluent).
Простейшая энергетическая связь: $Q=UA(T_{out}-T_{in})+GA\alpha$, где $G$ — солнечная радиация, $\alpha$ — поглощение.
- Снижение сложности: ROM (reduced‑order models), модель порядка ниже для онлайн‑контроля.
- Структурный FEA для механики и долговечности; топологическая оптимизация для формы/радиаторных ребер.
- Системное/симуляционное проектирование: co‑simulation EnergyPlus/TRNSYS + CFD для оценки энергопотребления и комфорта.
- Генеративный и параметрический дизайн (Grasshopper, Dynamo) + оптимизация (GA, PSO, gradient‑based).
- Суррогатные модели/метамоделирование (Gaussian Process, нейросети) для ускорения оптимизации.
Управление и адаптивность
- Сенсоры и сети: температурные, радиация, влажность, CO2, PIR, датчики присутствия — IoT/edge‑вычисления для локальной адаптации.
- Алгоритмы: правило‑основанные, адаптивные, MPC (Model Predictive Control), RL (reinforcement learning) для учёта прогнозов погоды и поведения пользователей.
Пример MPC‑задачи: ${\min }_{u_{\mathrm{0..}N-1}}{\sum }_{k=0}^{N-1}(x_k^{\top }Q{x}_k+u_k^{\top }R{u}_k)$ при $x_{k+1}=A{x}_k+B{u}_k+w_k$.
- Контроллеры низкого уровня: PID ($u(t)=K_{p}e(t)+K_i\int edt+K_d\frac{de}{dt}$) для актуаторов; HIL (hardware‑in‑the‑loop) при тестировании.
- Модели поведения пользователей: агент‑базированные и стохастические модели, обучение по данным (supervised/unsupervised) для прогнозирования окон/жалюзи/освещения.
Интеграция цифрового двойника
- Цифровой двойник фасада с он‑лайн ассимиляцией данных (data assimilation, Bayesian updating) для калибровки моделей и прогнозов.
- Co‑simulation и BIM‑интеграция (Revit + одиночные API) для управления жизненным циклом и сервисного обслуживания.
Прототипирование и испытания
- Быстрая 1:1 и масштабная физическая сборка (3D‑печать, лазерная резка), стенды для климатических циклов, солярные симуляторы и ветровые тоннели.
- HIL и SIL (software‑in‑the‑loop) тестирование управляющих алгоритмов; полевые пилоты для валидации адаптивности и поведения пользователей.
- Показатели: энергоэффективность, PMV/PPD (комфорт), время отклика, износостойкость.
Оптимизация выбора (методика)
- Многокритериальная оптимизация: минимизировать энергопотребление и дискомфорт, максимизировать надёжность и стоимость жизненного цикла; часто решается через Pareto‑оптимизацию.
Пример цель‑функции: $\min w_{1}E+w_2(1-C)+w_{3}LCC$.
- Использовать поэтапный подход: материал → модуль → система → поведение пользователей (цикл «модель → прототип → полевые испытания → корректировка»).
Ключевые инструменты/платформы (примеры)
- CFD/FEA: ANSYS, COMSOL; энергосимуляция: EnergyPlus, TRNSYS; parametric: Rhino+Grasshopper; цифровой двойник/IoT: Node‑RED, MQTT, Azure/AWS IoT; ML: Python (scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch).
Кратко: комбинируйте функциональные материалы (PCM, электро/термохромные, SMA) с многофизическим моделированием, ROM/MPC или RL‑контролем, цифровым двойником и интенсивным физическим прототипированием (HIL, климатические стенды) — итеративно калибруя модели данными пользователей и внешними климатическими прогнозами.