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Title: A tool to support sustainable neighbourhood design in contexts of uncertainty of building's geometry
Advisor(s): Robinson, Darren
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.02
Issue Date: Sep-2019
Institution: University of Sheffield
Abstract: La presente propuesta de investigación tiene como objetivo desarrollar una herramienta capaz de respaldar el diseño de vecindarios sostenibles en contextos donde existe una alta incertidumbre con respecto a la geometría “final“ de los edificios. Esta incertidumbre es propia de contextos en los que el desarrollo de viviendas progresivas es común y la aplicación de la ley es débil. El objetivo se justifica en la revisión de la literatura, que muestra que hasta ahora se han desarrollado dos líneas de investigación independientes, la dinámica de la construcción por un lado y la simulación-optimización de los flujos de recursos para el diseño urbano sostenible por el otro. La revisión de la literatura también muestra que ambas líneas de investigación están convergiendo de tal manera que actualmente es posible proponer una integración. Se planteó una hipótesis para permitir el correcto funcionamiento de la herramienta propuesta. La hipótesis se basa en el control que el diseñador urbano podría ejercer sobre el desarrollador individual mediante el uso de restricciones distintas a las legales, en particular, cómo el diseño de la cuadrícula de calles y el patrón de parcela podría limitar las opciones de diseño de viviendas disponibles que tiene un autoconstructor, por lo que todo el vecindario, el sistema podría conducir a un mejor desempeño en materia de sostenibilidad. Se propone una metodología basada en el flujo de trabajo de Shi et al. (2017) para la generación de la forma urbana basada en simulación y optimización. La metodología consta de tres pasos: recopilación de datos, generación de geometrias y optimización. El primer paso se realizará mediante una consulta a través de fuentes confiables y fotogrametría UAV. El segundo utilizará modelos basados en agentes para generar geometrías de edificios basadas en la simulación del comportamiento de las personas. El tercero utilizará una herramienta de modelado de energía junto con algoritmos de optimización multiobjetivo.

The present research proposal aims to develop a tool able to support sustainable neighbourhood design in contexts where high uncertainty exists regarding the ‘final’ geometry of buildings. This uncertainty is proper of contexts where the petty commodity form of housing production is widespread, incremental dwelling development is common and law enforcement is weak. The aim is justified on the literature review, which shows that so far two independent lines of research have been developed, building dynamics on one hand and simulation‐optimization of the resource flows for sustainable urban design on the other. The literature review also shows that both lines of research are converging in such a way that currently is possible to propose an integration. A hypothesis was posed to allow the proper functioning of the proposed tool. The hypothesis is based on the control that the urban designer could exercise on the individual developer by using constraints other than legal, in particular how street grid and plot pattern design could limit the available dwelling design options a self‐builder has, so the whole neighbourhood system could be driven to better sustainability performance. A methodology based on Shi et Al.’s (2017) workflow for simulation‐based urban form generation and optimization modelling is proposed. The workflow should first serve to test the hypothesis and then serve as a base for the proposed tool. The methodology consists of three steps: Data collection, form generation and optimization. The first step will be done by a through reliable sources consultation and UAV photogrammetry. The second will use Agentbased modelling to generate building geometries based on people’s behaviour simulation. The third will use an energy modelling tool coupled with Multi‐objective optimization algorithms.
Discipline: Investigación Social
Grade or title grantor: University of Sheffield
Grade or title: Magíster en Humanidades
Register date: 11-Dec-2020

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