医薬品設計: オープンアクセス
オープンアクセス

概要

GIS、遺伝的アルゴリズム、PSO（粒子群最適化）アルゴリズムを使用した土地の平坦化によるエネルギー消費の最適化

アルズビ・イエシャム

土壌を準備するための最も重要なステップの 1 つは、土地を整地することです。機械による土地の整地には、かなりのエネルギーが必要です。計算の精度を高めるために、マッピング (50 m × 50 m) から収集されたポイントの高さを GIS 環境に挿入します。残りの未知の座標は補間を使用して取得され、三角形ネットワーク モデル (TIN) を使用して土工の正確な体積が決定されました。すべての方法で、整地プレートの方程式、掘削と盛土の体積、整地後の土地表面のマップ、掘削と盛土の分離、機械の電力、燃料、人力などのエネルギー消費を計算し、さまざまな方法を比較しました。結果は、最小二乗法、遺伝的アルゴリズム、粒子の動きを最適化する線形アルゴリズム、粒子の動きの曲線アルゴリズムの方法に基づく掘削と盛土の比率が、それぞれ 1.26、1.14、1.12、1.16 に等しいことを示しました。一方、結果によると、粒子運動曲線アルゴリズムの方法は、最小二乗法と比較して、平準化操作におけるエネルギー消費を 45% 削減することが示されています。遺伝的アルゴリズムは、エネルギー消費を 42% 削減できます。遺伝的アルゴリズムの方法で使用されるモデルのうち、モデル 1 は、エネルギー消費の最大部分が燃料 (最大 71.83%) に関連しており、エネルギー消費の最小部分が人力 (最大 0.38%) に関連していると推定されています。したがって、本研究では、プレート曲線遺伝的アルゴリズムのモデルを最適なモデルとして推奨します。地域に調整されたエネルギー生産構造の問題と CO2 排出量削減技術とアプローチは、欧州連合 (EU) の主な懸念事項の 1 つです。実行可能な効果を達成するために、特定の構造のエネルギー生産性の向上に単に焦点を当てるのではなく、この方法論では、問題が地域全体または地域全体で解決されることが期待されます。必要に応じて、経済エネルギー計画を推進するために、都市環境における包括的な民間建築ストックモデルを理解することが重要です。