(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
室内温熱環境の設計を行うときにその設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータを、設計自由度毎に複数候補格納しているデータベースと、
前記データベースにおいて、上記各設計自由度の複数候補から１つづつのパラメータを選択し、パラメータの組み合わせ毎に、その室内温熱環境条件を確定し、その室内温熱環境の性状を、室内の気流、温度及び湿度の分布を固定した共通の条件として既知の分布にて仮定し、室内の熱放射・熱伝導解析を行う第１の室内温熱環境解析手段と、
前記パラメータの組み合わせに基づいた室内温熱環境性状に対する前記第１の熱放射・熱伝導解析の結果毎に、予め設定した設計目標と対応する結果とを用い、それぞれの設計目標に対応した評価関数により評価値を求め、各設計パラメータ毎の該評価値を積算し、室内温熱環境の設計目標それぞれに対する達成度を求め、前記達成度が予め設定した閾値を超えるパラメータの組み合わせを、最適候補の室内環境設計の候補として抽出する第１段階の解析手段と、
前記第１段階の解析手段により抽出された最適候補の組み合わせ毎に対し、室内の気流、温度及び湿度の分布、並びに熱放射環境場を含めて温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、所定の範囲にて前記各パラメータの微調整を行い、より高い達成度を検索する第２の室内温熱環境解析手段と、
前記第２の室内温熱環境解析手段がパラメータの微調整を行い検索した組み合わせの達成度のうち、最も高い数値の達成度に対応する組み合わせを選択し、選択された組み合わせを最適な室内環境設計の設計値として出力する第２段階の解析手段と、
を具備することを特徴とする室内温熱環境設計システム。
【請求項２】
前記第第１段階の解析手段が、前記データベースから設計パラメータの項目からパラメータをランダムに読み出し、パラメータの複数の組み合わせとして遺伝子を生成し、この固体毎の熱放射・熱伝導解析を行い、前記達成度が最も高い遺伝子を選択し、該遺伝子の設計自由度のあるパラメータの組み合わせを代えて次世代の遺伝子を生成し、この次世代の遺伝子に対して前記遺伝子と同様の処理を行い、設定された世代までの遺伝子の世代交代を繰り返す遺伝的アルゴリズムを用い、パラメータの組み合わせを生成することを特徴とする請求項１記載の室内温熱環境設計システム。
【請求項３】
前記達成度として、人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差，及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の室内温熱環境設計システム。
【請求項４】
前記請求項１から請求項３に記載の室内温熱環境設計システムにより、最適な室内温熱環境を設計する室内温熱環境設計方法であって、
室内温熱環境の設計を行うときにその設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータが、設計自由度毎に複数候補をデータベースに格納される記憶過程と、
前記データベースにおいて、上記各設計自由度の複数候補から１つづつのパラメータを選択し、パラメータの組合せ毎にその室内温熱環境条件を確定し、その室内温熱環境の性状を室内の気流、温度及び湿度の分布を固定した共通の条件として既知の分布にて過程し、室内の熱放射・熱伝導解析を行う第１の室内温熱環境解析過程と、
前記パラメータの組み合わせに基づいた室内温熱環境性状に対する前記第１の熱放射・熱伝導解析の結果毎に、予め設定した設計目標と対応する結果とを用い、それぞれの設計目標に対応した評価関数により評価値を求め、各設計パラメータ毎の該評価値を積算し、室内温熱環境の設計目標それぞれに対する達成度を求め、前記達成度が予め設定した閾値を超えるパラメータの組み合わせを、最適候補の室内環境設計の候補として抽出する第１段階の解析過程と、
前記第１段階の解析手段により抽出された最適候補の組み合わせ毎に対し、室内の気流、温度及び湿度の分布、並びに熱放射環境場を含めて温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、所定の範囲にて前記各パラメータの微調整を行い、より高い達成度を検索する第２の室内温熱環境解析過程と、
前記第２の室内温熱環境解析手段がパラメータの微調整を行い検索した組み合わせの達成度のうち、最も高い数値の達成度に対応する組み合わせを選択し、選択された組み合わせを最適な室内環境設計の設計値として出力する第２段階の解析過程と
を有することを特徴とする室内温熱環境設計方法。
【請求項５】
前記第１段階の解析手段において、前記データベースから設計パラメータの項目からパラメータをランダムに読み出し、パラメータの複数の組み合わせとして遺伝子を生成し、この固体毎の熱放射・熱伝導解析を行い、前記達成度が最も高い遺伝子を選択し、該遺伝子の設計自由度のあるパラメータの組み合わせを代えて次世代の遺伝子を生成し、この次世代の遺伝子に対して前記遺伝子と同様の処理を行い、設定された世代までの遺伝子の世代交代を繰り返す遺伝的アルゴリズムを用い、パラメータの組み合わせを生成することを特徴とする請求項４記載の室内温熱環境設計方法。
【請求項６】
前記達成度として人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする請求項４または請求項５に記載の室内温熱環境設計方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、室形状，空調システム及び空調負荷条件に基づき、室内温熱環境設計を行うための室内温熱環境設計システム及びその方法に係わるものである。
【０００２】
【従来の技術】
室形状に対応した空調システムの設計を行うためには、室形状，空調システム及び空調負荷条件に基づき、室内温熱環境の解析を行い、その条件により実現されるであろう室内温熱環境性状が、設計目標に対してどの程度到達しているかを判断し、設計目標により到達するように、空調の吹き出し口の位置や個数などを決定する必要がある。
しかしながら、経験的な設計では、室形状，空調システム及び空調負荷条件により実現されるであろう室内温熱環境性状を経験に基づき簡便な評価により行うことが多く、この場合、室内温熱環境性状を正確に予測することができない。
したがって、室形状や空調負荷条件に対応して、上記設計目標に到達するような効率的な空調システムの設計が行えない。
効率的な空調システムの設計を行うためには、精度の高い室内温熱環境の解析が必要となる。
この精度の高い室内温熱環境の解析を行う方法として、詳細な室内の温熱環境性状の分析が可能となる室内の気流，温度，湿度分布及び熱放射環境場の連成ＣＦＤ（Computational Fluid Dynamics）解析を用いることが考えられる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したＣＦＤ解析は、演算精度の高い結果を得ることができるが、室内温熱環境の解析に用いる場合、空調システム，室形状，空調負荷条件などの検討するべき設計パラメータが数多く存在し、これらの設計パラメータの組み合わせの全てを検討して最適条件を探索を行うと、非常に計算量が膨大になり、実用的に用いることが不可能となる。
【０００４】
本発明の目的は、このような背景の下になされたもので、室内温熱環境の解析の演算精度が高く、かつ、効率的に室内温熱環境の最適条件を探索できる室内温熱環境設計システムを提供する事にある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の室内温熱環境設計システムは、室内温熱環境の設計を行うときにその設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータを、設計自由度毎に複数候補格納しているデータベース（例えば、データベース１）と、前記データベースにおいて、上記各設計自由度の複数候補から１つづつのパラメータを選択してその室内温熱環境条件を確定し、その室内温熱環境の性状を、温度及び湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず、適宜、固定した共通の条件として仮定し、室内の熱放射・熱伝導解析を行う簡便な室内温熱環境解析手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、上記パラメータの組み合わせに基づいた室内温熱環境性状に対する簡便な熱放射・熱伝導解析の結果毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度を数値的に評価する評価手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、上記パラメータの組み合わせ毎に、各々の簡便な室内温熱環境解析結果の数値的評価値に基づいて、遺伝的アルゴリズムにより、最適なパラメータの組み合わせによる室内環境設計の候補を抽出する第１段階の解析手段（例えば、ＧＡ演算部２）と、前記第１段階の解析手段により抽出された最適候補の組み合わせ毎に、室内の気流、温度及び湿度の分布、並びに熱放射環境場を含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、各組み合わせ毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度の評価値を出力する第２段階の解析手段（例えば、ＣＦＤ演算部４）と、この第２段階の解析手段による評価値から、最も高い数値の評価値を選択し、選択された評価値の算出に用いられたパラメータの組み合わせを最適な室内環境設計の設計値として出力する最適設計選択手段（例えば、室内温熱環境設計部５）とを具備することを特徴とする。
【０００６】
本発明の室内温熱環境設計システムは、前記探査手段が、遺伝的アルゴリズムにより生成されたパラメータの複数の組み合わせから、前記簡便な熱放射・熱伝導解析の解析結果における達成度の評価値があらかじめ設定された閾値より高くなるパラメータの組み合わせを選択し、この組み合わせに基づき次の世代の組み合わせを生成することを特徴とする。
本発明の室内温熱環境設計システムは、前記評価値として、人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差，及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする。
【０００７】
本発明の室内温熱環境設計方法は、上述の室内温熱環境設計システムにより、最適な室内温熱環境を設計する室内温熱環境設計方法であって、室内温熱環境の解析を行うときに使用するパラメータが、部屋の構造など設計の自由度を示す種類毎に、複数の候補づつデータベースに格納される記憶過程と、前記データベースにおいて遺伝的アルゴリズムにより、上記各種類から１つづのパラメータを選択し、解析を行うパラメータの組み合わせを探査する探査過程と、上記パラメータの組み合わせに基づいて、温度及び湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず、適時、固定した共通の条件として仮定して行う室内の簡便な熱放射・熱伝導解析を行い、この解析結果の評価値に基づいて、最適なパラメータの組み合わせの候補を抽出する第１段階の解析過程と、前記組み合わせの候補毎に、室内の気流，温度，湿度の分布、及び熱放射環境場を含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、各組み合わせ毎に、室内温熱環境の設計目標に対する達成度の評価値を出力する第２段階の解析過程と、前記評価値から最も高い数値の評価値を選択し、この評価値の算出に用いられパラメータの組み合わせを最適な室内温熱環境の設計値として出力する最適設計選択過程とを有することを特徴とする。
【０００８】
本発明の室内温熱環境設計方法は、前記探査過程において、遺伝的アルゴリズムにより生成された設計パラメータの複数の組み合わせから、前記第１段階の解析過程による達成度の評価値があらかじめ設定された閾値より高い組み合わせを選択し、この組み合わせに基づき次の世代の組み合わせの生成を行うことを特徴とする。
本発明の室内温熱環境設計方法は、前記評価値として人体モデルのＰＭＶ，空調投入熱量，室内の上下温度差及びこの他に適時これらに加えられる数値的評価を統合化した数値を用いていることを特徴とする。
【０００９】
【発明の実施の形態】
本発明の室内温熱環境設計システムは、２段階の探索により室内温熱環境の解析、すなわち、第１段階として、室内の気流，温度，湿度の分布を固定した共通の条件として固定した簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析により、この解析結果における温熱環境性状の評価に基づき、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorism、以降ＧＡ）で探査した最適設計条件の候補となる複数の設計パラメータの組み合わせの候補を選択する。
そして、本発明の室内温熱環境設計システムは、上述したように、広範な設計自由度のパラメータの組み合わせから、詳細なＣＦＤ連成解析に比較して、少ない計算量で、あらかじめ複数（少数）の最適設計条件の候補（詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行うのに妥当な数、すなわちシステムに用いる計算機（コンピュータシステム）等の能力に応じて決定される）を探索し、第２段階として、第１段階で求めた少数の最適設計条件の候補から、室内の気流，温度及び湿度の分布と熱放射場環境とを含めた詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、これにより、室内温熱環境性状の解析及びその設計目標に対する達成度の評価を行い、室内温熱環境の最適条件を探索する２段の階最適化を行う。
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの構成例を示すブロック図である。
この図において、データベース１には、室内温熱環境の設計（放射冷房パネルと自然換気（外気）を併用したハイブリッド空調方式による室内温熱環境設計）に用いる複数の設計自由度に対応して、それぞれ複数の設計パラメータが記憶されている。
すなわち、データベース１には、設計自由度に応じた選択可能な設計パラメータが、設計自由度毎に格納されている。
例えば、このデータベース１には、上記設計自由度（建物を設計する自由度）に対応する設計パラメータとして、▲１▼床面積が一定であり、部屋の形状が異なる複数の室形状データ，▲２▼自然換気流入口の位置を示す換気口位置データ，▲３▼放射パネルの設置位置データ，▲４▼放射パネルの形状を示すパネル形状データ，及び▲５▼上記自然換気流入口の幅（自然換気導入量は一定）の流入口幅データなどが記憶されている。
ここで、設計パラメータは、各々分類された設計パラメータ毎に、複数のパラメータを有している。
ＧＡ演算部２は、上述した簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析に用いるパラメータとして、上記設計自由度毎の複数のパラメータから、１つずつパラメータを選択し、この設計自由度毎に選択したパラメータを１組（セット）とした、パラメータの組み合わせを生成する。
そして、ＧＡ演算部２は、上述したパラメータの組み合わせを生成する場合に、順次、以下に示すようにＧＡ（遺伝的アルゴリズム）法により探査することで、パラメータの組み合わせを、遺伝子として複数作成する。
【００１１】
ＧＡ演算部２は、室内温熱環境の第１段階最適化において、室内温度，湿度の分布を各パラメータの組み合わせによらず適時、固定した共通の条件として既知の分布で仮定して行う室内の簡便な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行い、広範な設計パラメータの組み合わせの中から、設計目標に対して達成度の高い最適な組み合わせの候補を複数（少数）、ＧＡ法により抽出する。
この簡便な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析は、室内空気の温度及び湿度分布を仮定する一方、固体面の温度分布による熱放射環境場の解析は詳細に行うものである。
ここで、上記熱放射熱伝導ＣＦＤ解析において、最適設計値（設計パラメータの組み合わせで設計目標に対して達成度の高い最適なもの）の判定を行う設計目標の数値的評価法を設定しておく必要がある。
【００１２】
本実施形態における最適設計値の目標としては、この最適設計値に対応した室内温熱環境の評価値が最大値となる境界条件（例えば、空調方式，吹出・吸込口の位置等）を意味する。
また、最適設計値としては、複数の項目の設計目標を満足（設計許容範囲内に入る値）させる必要があり、本実施形態における設計目標として、以下のような設計目標を設定した。
（ａ）人体モデルのＰＭＶ（Predictive Mean Vote；人が感じる温冷感を表す指標）、このＰＭＶが「０」に近いほど最適とする。
（ｂ）放射パネルの空調投入熱量（少ないほど最適）
（ｃ）室内の上下温度差（少ないほど最適）
また、本実施形態においては、上記（ａ），（ｂ）及び（ｃ）の設計目標を例として示したが、他に適時、評価の内容の必要性に応じて数値的評価を行うための設計評価を追加して用いることとなる。
【００１３】
そして、各々の設計目標に対して、室内温熱環境を評価し、最適程度を評価するため、それぞれの評価値を算出する。
しかしながら、上記評価値は、それぞれがトレードオフ関係となる場合が多く、全ての設計目標を満たす評価値を得ることが困難なため、本実施形態のＧＡ演算部２では、複数の設計目標に対する室内温熱評価要素Ｏtotalを算出する１次関数（以下に示す（１）式）により統合化して評価している。
【数１】
0004072887.tif 000002
【００１４】
図２には、データベース１に記憶された、この（１）式において用いられる、室内温熱環境の評価のための関数と、この関数の演算条件とを示すテーブルが記載されている。
以下に各関数とその演算条件とを説明する。
すなわち、上記（ａ）の各人体モデルのＰＭＶの関数において、重み関数Ｇ(i）は、｜ＰＭＶ｜が１より小さいとき、「０.１２５」であり、｜ＰＭＶ｜が１より大きいとき、「０.０」と定義されている。
また、各人体モデルのＰＭＶの関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「１.０−｜ＰＭＶ｜」と定義されている。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「１.０」と定義されている。
【００１５】
上記（ｂ）の放射パネルの空調投入熱量に対する空調エネルギーの関数において、重み関数Ｇ(i）は、「０.３」と定義されている。
また、空調エネルギーの関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「Ｑtotal−Ｑpanel」と定義されている。
ここで、Ｑtotalは室内空調負荷であり、Ｑpanelは放射パネルが負担する空調エネルギーである。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「Ｑtotal」と定義されている。
【００１６】
上記（ｃ）の上下温度差の関数において、重み関数Ｇ(i）は、上下温度差Ｔが「２.０」より小さいとき、「０.２」と定義され、上下温度差Ｔが「２.０」より大きいとき「０.０」と定義されている。
また、上下温度差の関数において、個別評価関数Ｄ(i)は、「２.０−上下温度差」と定義されている。
さらに、各人体モデルのＰＭＶの関数において、無次元化のための基準量Ｎ(i)は、「２.０」と定義されている。
ここで、「ｉ」は、組み合わせにおける各設計パラメータに各々対応している。
そして、ＧＡ演算部２は、各設計パラメータ毎に、個別評価関数Ｄ（i）に重み関数Ｇ(i)を乗じ、基準量Ｎ（i）により除算した個別評価値を求める。
これにより、ＧＡ演算部２は、（１）式により、組み合わせに含まれる全ての設計パラメータの個別評価値を加算し、この積算値としてＯtotalを演算する。
【００１７】
ＧＡ演算部２は、この図２に示すテーブルの条件において、ＧＡ法により探査した設計パラメータに基づき、放射・伝導連成シミュレーションを行う。
また、ＧＡ演算部２は、上記放射・伝導連成シミュレーションの結果、すなわち室内温熱評価要素Ｏtotalをフィードバックし、この数値に基づき再度ＧＡ法による設計パラメータの再探査（世代を進める）を行い、室内温熱評価要素Ｏtotalを高くする設計パラメータの組み合わせの探査を行う。
このようにして、ＧＡ演算部２は、上述したＧＡ法により、各設計自由度のパラメータの組み合わせの探査と、簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析とを繰り返して行うことにより、この第１段階探査（第１段階の解析）を行う。
【００１８】
そして、ＧＡ演算部２は、所定の世代（例えば、５０世代）に渡り、上述してきたように、各設計自由度のパラメータの組み合わせの探査、及び簡易な熱放射・熱伝導ＣＦＤ解析を繰り返し、この後、室内温熱環境の数量化評価である室内温熱評価要素Ｏtotalが最適条件候補を選択する数値として設定した閾値以上となる最適設計値（設計自由度のパラメータの組み合わせ）を、第１世代から第５０世代にわたる計算結果の評価の中から選択する。
ここで、ＧＡ演算部２は、第１世代の遺伝子のみ、データベース１の各設計自由度の項目からランダムに選択する。
また、ＧＡ演算部２は、シミュレーションの結果として、室内温熱評価要素Ｏtotalが最適条件候補の数値として設定した閾値以上となる最適設計値に対応させて、各々、図２のテーブルにおける各関数の評価結果の組み合わせと、室内温熱評価要素Ｏtotalとを、最適条件候補としてＧＡ演算結果記憶部３に書き込む。
【００１９】
ここで、上述してきたＧＡ法は、例えば、以下に示す条件を用いて設計パラメータの組み合わせを、所定の世代にわたり行う。
・遺伝子のビット数          ；６
・世代の個数                ；１０個体
・遺伝子の交叉率            ；８０％
・交叉方法                  ；一様交叉
・遺伝子の突然変異          ；２０％
・交叉のための固体選択方法  ；トーナメント方式
【００２０】
ＣＦＤ演算部４は、ＧＡ演算結果記憶部３に格納された各最適条件候補毎に、各々の設計パラメータの組み合わせに基づいて、室内温熱環境の詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行う。
上記温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析は、第１段階探査と異なり、室内における気流・温度・湿度の分布と、熱放射環境場の解析とを含め、かつ詳細なメッシュにおいて、第２段階探査としての室内温熱環境を解析する温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションである。
【００２１】
また、ＣＦＤ演算部４は、上記温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーション結果の判定に、第１段階探査と同様な関数と、この関数の演算条件とを示す図２のテーブルを用いて、各最適条件候補に対して行ったシミュレーション結果の評価を行い、評価結果をＧＡ演算結果記憶部３に、計算に用いたパラメータの組み合わせに対応して記憶させる。
そして、ＣＦＤ演算部４は、最適条件候補毎に、上述した温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析において、所定の範囲で各設計自由度のパラメータを微調整（室内温熱評価要素Ｏtotalの数値の山（より高い数値）を検索）しつつ最適化を行い、この最適化を含めた温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析の結果、この最適条件候補のパラメータの組み合わせのうち、最も室内温熱評価要素Ｏtotalを選択し、この室内温熱評価要素Ｏtotalと、このときの微調整されたパラメータの組み合わせを出力する。
室内温熱環境設計部５は、ＣＦＤ演算部４から出力される、温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析により解析／最適化された各最適条件候補の組み合わせの内、最も評価結果の高い最適条件候補を、最適設計における設計自由度のパラメータの組み合わせとして、すなわち最適設計の設計値として選択して出力する。
【００２２】
次に、図１，図２及び図３を用いて、本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの動作を説明する。
ここで行う室内温熱環境の設計対象は、放射冷房パネルと自然換気（外気）を併用したハイブリッド空調方式である。
図３は、上記室内温熱環境設計システムにおける室内温熱環境の最適化の流れを示す概念図である。
ステップａにおいて、最適設計のための室内温熱環境の評価要素、すなわち、図２のテーブルにおける関数と、この関数の演算条件とを決定する。
【００２３】
次に、ステップｂにおいて、最適設計のための室内温熱環境の評価方法、すなわち、（１）式に示す評価関数と、第１段階探査において、この評価関数から得られた室内温熱評価要素Ｏtotalの数値に基づき、複数の結果から最適条件候補を選択する閾値を決定、例えば本実施形態では「０.９」とする。
次に、ステップｓにおいて、室内温熱環境に対する簡便な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行うための、各設計自由度に対応する設計パラメータを準備し、データベース１に記憶させる。
【００２４】
また、この簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションにおける条件を以下に示す。
人間が存在した状態での設計が必要となるため、以下に示すシミュレーションには、以下説明する図におけるように人体モデルが配置されている。
すなわち、室内には、人体生理モデルにより、放熱・放湿する人体モデルを４体設置する。
上記シミュレーションの対象期を中間期とし、自然換気（外気）導入量は９００ｍ3／ｈ（温度１６℃、湿度６０％）と固定する。
【００２５】
また、日射による熱量は５００Ｗ（以下に示す窓面に与える）であり、照明は６００Ｗ（空間一様発生）であり、ＯＡ機器の放熱は１２００Ｗ（空間一様発生）、人体からの放熱は１００８Ｗ（顕熱，潜熱成分を含む、８人（＝０.２５人／ｍ2）の内４人の冷房負荷を人体モデルにより得て、他の４人からの放熱は一様発生）とする。
これにより、全体の熱量としては３３０８Ｗであり、また、外気温度６０℃、相対湿度６０％として計算を行うこととする。
【００２６】
本実施形態では、データベース１には、例えば、シミュレーションの対する室形状（設計自由度の項目）として、図４に示す▲１▼，▲２▼，及び▲３▼の３種類のパラメータのデータが記憶されている。
図４−▲１▼は、床面積が３０ｍ2（長さ１０ｍ×幅３ｍ×高さ４ｍ）であり、幅方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横３ｍの窓が設けられている。
図４−▲２▼は、床面積が３０ｍ2（長さ６ｍ×幅５ｍ×高さ４ｍ）であり、長さ方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横６ｍの窓が設けられている。
図４−▲３▼は、床面積が３０ｍ2（長さ６ｍ×幅５ｍ×高さ６ｍ）であり、幅方向の壁に、床から０.５ｍの高さに、幅１.５ｍ×横３ｍの窓が設けられている。
【００２７】
また、データベース１には、部屋における自然換気流入口の換気口位置（設計自由度の項目）データとして図５に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼，▲４▼及び▲５▼の５種類のパラメータのデータが記憶されている。
図５−▲１▼は、自然換気に用いられる外気を部屋の外から流入させるための吹出口が天井近傍の壁面に設けられ、かつ空気を部屋の外へ排出するための吸込口が上記壁面に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲２▼は、上記吹出口が床近傍の壁面に設けられ、かつ上記吸込口がこの壁面に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲３▼は、吹出口が壁近傍の床面に設けられ、かつ吸込口がこの壁に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲４▼は、吹出口が壁近傍の天井に設けられ、かつ吸込口がこの壁に対向する他の壁面の天井近傍に設けられている。
図５−▲５▼は、吹出口及び吹込口が設けられていない。
【００２８】
さらに、データベース１には、図４の▲１▼及び▲３▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置（設計自由度の項目）として、図６に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼及び▲４▼の４種類のパラメータのデータが記憶されている。（図６には図４と同様に人体モデルが描かれている。ここで、放射パネルの配置により隠れて▲２▼における人体モデルが一部見えないが、放射パネルの後方に２つの人体モデルが存在している。）
図６−▲１▼は、高さ１.５ｍ×幅８ｍの放射冷房パネル（両面が放射面となるので放射面２４ｍ2）が、部屋の中央の床に、立てた状態で長手方向に設けられている。
図６−▲２▼は、高さ３ｍ×幅８ｍの放射冷房パネル（両面が放射面となるので放射面４８ｍ2）が、部屋の中央の床に、立てた状態で長手方向に設けられている。
図６−▲３▼は、幅３ｍ×長さ幅８ｍの放射冷房パネル（片面のみが放射面となるので放射面２４ｍ2）が、天井に部屋の長手方向に対向する壁から、各々１ｍ設けられている。
図６−▲４▼は、幅３ｍ×長さ幅８ｍの放射冷房パネル（片面のみが放射面となるので放射面２４ｍ2）が、床に部屋の長手方向に対向する壁から、各々１ｍ設けられている。
【００２９】
加えて、データベース１には、図４の▲２▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置（設計自由度の項目）として、図７に示す▲１▼，▲２▼，▲３▼及び▲４▼の４種類のパラメータのデータが記憶されている。（図７には図４と同様に人体モデルが描かれている。ここで、放射パネルの配置により隠れて▲２▼における人体モデルが見えないが、放射パネルの後方に４つの人体モデルが存在している。）
図７−▲１▼は、高さ１.５ｍ×幅４ｍの放射冷房パネルが、部屋の中央の床に、立てた状態で１個設けられ、同様の大きさの放射冷房パネルが、部屋の長手方向に対向する各々の壁に、床に立てる状態で設けられている。
このため、上記３個の放射冷房パネルの放射面の合計は、中央に設けられた放射冷房パネルの両面が放射面であり、壁に設けられた放射冷房パネルの片面が放射面であるため、２４ｍ2である。
【００３０】
図７−▲２▼は、高さ３ｍ×幅４ｍの放射冷房パネルが、部屋の中央の床に、立てた状態で１個設けられ、同様の大きさの放射冷房パネルが、部屋の長手方向において対向する各々の壁に、床に立てる状態で設けられている。
このため、上記３個の放射冷房パネルの放射面の合計は、中央に設けられた放射冷房パネルの両面が放射面であり、壁に設けられた放射冷房パネルの片面が放射面であるため、４８ｍ2である。
図７−▲３▼は、幅３ｍ×長さ４ｍの放射冷房パネル（放射面が片側であり、放射面２４ｍ2）が、部屋の天井に設けられている。
図７−▲４▼は、幅３ｍ×長さ４ｍの放射冷房パネル（放射面が片側であり、放射面２４ｍ2）が、部屋の床に設けられている。
【００３１】
また、データベース１には、図４，図５，図６及び図７における放射パネル（設計自由度の項目）が多板型と単板型との２種類のパラメータのデータが記憶されている。
多板型と単板型との違いにおいては、計算上で、対流熱伝達率を変更することによりモデル化しており、多板型の場合単板型より３倍高く設定した。
さらに、データベース１には、放射パネルの放射面の温度として、９℃〜２１℃を１℃ずつ設定する１３の温度のデータが記憶されている。
加えて、データベース１には、上記自然換気流入口の幅として、０.５ｍと０.１ｍとのデータが記憶されている（自然換気導入量は９００ｍ3／ｈで一定）。
【００３２】
次に、ステップｄにおいて、例えば、室内温熱環境の設計を実行させる作業者が、室内温熱環境の最適設計を行うため、第２段階探査で用いる最適条件候補を選択する室内温熱評価要素Ｏtotalの閾値、例えば「０.９」を、室内温熱環境設計システムに設定する。
【００３３】
次に、ステップｅ及びｆにおいて、ＧＡ演算部２は、すでに述べた各組み合わせ毎のパラメータのデータを、データベース１の各設計パラメータの項目からランダムに読み出し、組み合わせとして読み出した各パラメータを一定のパラメータ順序に、ランダムに接続して、第１世代の遺伝子を１０個体生成する。
ＧＡ演算部２は、上記第１世代の１０個体に基づき、温度及び湿度の分布を各パラメータによらず適時、固定した共通の条件として仮定して行う簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析を行う。
【００３４】
そして、ＧＡ演算部２は、この第１世代の１０個体から、適合度の最も高い遺伝子の選択を行う。
すなわち、ＧＡ演算部２は、第１世代の１０個体毎の設計パラメータの組み合わせに基づき、上記簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行い、これらの解析結果から室内温熱評価要素Ｏtotalが最も高く演算された遺伝子（各設計自由度の項目のパラメータの組み合わせ）を選択する。
【００３５】
次に、ＧＡ演算部２は、上記選択した遺伝子（パラメータの組み合わせ）を元に、第１世代と同様に、各設計自由度の項目におけるパラメータの組み合わせを代え、第２世代の遺伝子を１０個体生成し、これらの遺伝子（パラメータの組み合わせ）に基づいて、簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行う。
そして、ＧＡ演算部２は、上記第２世代の遺伝子におけるパラメータの組み合わせに基づく結果から、室内温熱評価要素Ｏtotalが最も高い遺伝子（パラメータの組み合わせ）ものを選択する。
【００３６】
このように、ＧＡ演算部２は、上述したＧＡ法によるパラメータの組み合わせの生成処理と、この生成されたパラメータの組み合わせに基づいた簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析と、この解析結果から室内温熱評価要素Ｏtotalが最も高い遺伝子を選択する処理とを繰り返して行う。
上述したように、本実施形態では、遺伝子の世代交代を繰り返し、５０世代まで遺伝子を作成、すなわち、ＧＡ法による各設計自由度におけるパラメータの組み合わせの生成を行い、この遺伝子に基づいた、第１段階の探査のシミュレーションを行う。
【００３７】
したがって、最適条件候補を抽出する第１段階の探査における計算回数は、５００回（１０（個体）×５０（世代））となり、全組み合わせを計算した場合の約１６％の計算量となる。
上述した最適条件候補の抽出処理において、ＧＡ演算部２は、室内温熱評価要素Ｏtotalの閾値より高くなる組み合わせを選択して、次世代の遺伝子を生成するようにしてもよい。
そして、ＧＡ演算部２は、いままで計算した５００の設計パラメータの組み合わせ（各設計自由度の項目のパラメータの組み合わせ）において、室内温熱評価要素Ｏtotalが閾値「０.９」以上となる組み合わせを選択する。
この結果、室内温熱評価要素Ｏtotalが閾値「０.９」以上となる組み合わせは、図８に示す１１通りとなった。
【００３８】
すなわち、図８に示すこの選択された１１通りの組み合わせは、
（１）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１９
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（２）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１９
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００３９】
（３）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１６
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲２▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（４）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１５
図４の▲２▼，図５の▲４▼，図７の▲２▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４０】
（５）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲１▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（６）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲２▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４１】
（７）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９１１
図４の▲２▼，図５の▲１▼，図７の▲３▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（８）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９０９
図４の▲３▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４２】
（９）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９０９
図４の▲３▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
（10）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９０６
図４の▲１▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.１ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
【００４３】
（11）室内温熱評価要素Ｏtotal＝０.９０６
図４の▲１▼，図５の▲４▼，図６の▲４▼の設計パラメータと、吹出口及吸込口の幅が０.５ｍであり、放射パネルの形状が単板型で、放射パネルの表面温度が２１℃の設計パラメータの組み合わせとなった。
第１段階の探査の結果は、上述した（１）〜（１１）間での１１組の設計パラメータの組み合わせとなった。
次に、ステップｇにおいて、ＧＡ演算部２は、この得られた１１組の設計パラメータの組み合わせのデータと、各々の室内温熱評価要素Ｏtotalとを対応づけて、ＧＡ演算結果記憶部３に記憶させる。
【００４４】
次に、ステップｈにおいて、ＣＦＤ演算部４は、第２段階の探査として、ＧＡ演算結果記憶部３から、上述した１１個の設計パラメータの組み合わせを読み出し、これらの組み合わせごとに、細かいメッシュ単位において、気流，温度，湿度の分布と、熱放射環境場を含めた詳細な解析を行う温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行う。
このとき、ＣＦＤ演算部４は、各組み合わせのパラメータの微調整を行いつつ、室内温熱環境の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行い、このパラメータの組み合わせにおいて、最適とされる室内温熱評価要素Ｏtotalを、各組み合わせ毎に出力する。
【００４５】
この様にして、ＣＦＤ演算部４は、図８の（１）〜（１１）において示されている▲２▼の室内温熱評価要素Ｏtotalを算出する。
図８において、▲１▼には第１段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏtotalの数値が示されており、▲２▼には第２段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏtotalの数値が示されている。
また、ＣＦＤ演算部４は、得られた室内温熱評価要素Ｏtotalの数値を、ＧＡ演算結果記憶部３のシミュレーションに用いた設計パラメータの組み合わせに対応させて記憶する。
【００４６】
そして、ステップｉにおいて、室内温熱環境設計部５は、ＧＡ演算結果記憶部３の第２段階の探査で求められた室内温熱評価要素Ｏtotalのなかから、最も高い室内温熱評価要素Ｏtotalを選択し、この選択された数値を算出するのに用いた、各設計自由度のパラメータの組み合わせを、最終的な最適設計値として出力する。
【００４７】
上述したように、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、第１段階として、ＧＡ演算部２がＧＡ法により各設計自由度のパラメータの組み合わせを探査して、このパラメータ組み合わせにより、温度及び湿度の分布を仮定して、簡易な熱放射熱伝導ＣＦＤ解析のシミュレーションを行い、このシミュレーション結果の室内温熱評価要素Ｏtotalが所定の閾値（例えば、０.９）以上のものを最適条件候補として選択し（従来例の１６％の計算量）、ＣＦＤ演算部４が、この最適条件候補となった組み合わせについてのみ、室内の気流，温度，湿度の分布と熱放射環境場とを含めた、詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行い、室内温熱環境設計部５が、最適条件候補のなかから最も室内温熱評価要素Ｏtotalの高いパラメータの組み合わせを、各設計自由度のパラメータの組み合わせにおける最適設計値として出力する。
【００４８】
このため、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、従来例のように、設計パラメータの全ての組み合わせをするのではなく、ＧＡ演算部２が第１段階の探査として、最適設計に対する組み合わせの最適条件候補を抽出し、ＣＦＤ演算部４がこの最適条件候補についてのみ、詳細な第２段階の探査を行えるので、従来例に比較して、演算量を大幅に削減することができ、室内温熱環境設計の効率を向上させることが可能である。
また、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、ＣＦＤ演算部４が第２段階の探査において、詳細な温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを行いつつ、計算に用いている組み合わせのパラメータの数値を微調整して、室内温熱評価要素Ｏtotalの数値の山（より高い数値）を検索する最適化を行うため、計算精度を向上させることができる。
【００４９】
以上、本発明の一実施形態を図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。
【００５０】
【発明の効果】
本発明の室内温熱環境設計システムによれば、設計パラメータの全ての組み合わに関して詳細な室内温熱環境場の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析をするのではなく、第１段階の簡易な熱放射熱伝導解析により、ある程度の評価を得た、設計自由度のパラメータの組み合わせについてのみ、詳細な第２段階の温度湿度放射場ＣＦＤ連成解析を行えるので、従来例に比較して、演算量を大幅に削減することができ、室内温熱環境設計の効率を向上させることが可能である。
また、本発明の室内温熱環境設計システムによれば、第２段階の探査において、詳細な放射・伝導の連成ＣＦＤ連成解析のシミュレーションを計算しつつ、計算に用いている組み合わせの設計パラメータを微調整して最適化を行うため、計算精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の一実施形態による室内温熱環境設計システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】  図１の室内温熱環境設計システムが用いる室内温熱環境の評価のための関数と、この関数の演算条件とを示すテーブルである。
【図３】  図１の室内温熱環境設計システムにおける室内温熱環境の最適化の流れを示す概念図である。
【図４】  図１のデータベース１に記憶されている、設計パラメータとしての室形状を示す概念図である。
【図５】  図１のデータベース１に記憶されている、設計パラメータとしての自然換気流入口（吹出口，吸込口）の位置を示す概念図である。
【図６】  図４の▲１▼及び▲３▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置を示す概念図である。
【図７】  図４の▲２▼の室形状に対する放射冷房パネルの設置位置を示す概念図である。
【図８】  ＧＡ演算部２及びＣＦＤ演算部４各々が求めた、設計パラメータの組み合わせと、室内温熱評価要素Ｏtotalとを示した概念図である。
【符号の説明】
１  データベース
２  ＧＡ演算部
３  ＧＡ演算結果記憶部
４  ＣＦＤ演算部
５  室内温熱環境設計部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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