000			04683namaa22004211i 4500
003			OSt
005			20250617114648.0
008			250510s2024 ua a|||frm||| 000 0 eng d
040			_aEG-GICUC _beng _cEG-GICUC _dEG-GICUC _erda
041	0		_aeng _beng _bara
049			_aDeposit
082	0	4	_a620.0042
092			_a620.0042 _221
097			_aM.Sc
099			_aCai01.13.02.M.Sc.2024.Om.E
100	0		_aOmar Mohamed Abdelnaby Ain Hassan, _epreparation.
245	1	0	_aEnhancing thermal performance of buildings using generative design and multi-objective optimization / _cby Omar Mohamed Abdelnaby Ain Hassan ; Supervisors Prof. Mohamed Mahdy Marzouk, Prof. Husam Bakr Khalil.
246	1	5	_aتحسين الأداء الحراري للمنشآت باستخدام التصميم التوليدي والأمثلية متعددة الأهداف /
264		0	_c2024.
300			_a131 pages : _billustrations ; _c30 cm. + _eCD.
336			_atext _2rda content
337			_aUnmediated _2rdamedia
338			_avolume _2rdacarrier
502			_aThesis (M.Sc)-Cairo University, 2024.
504			_aBibliography: pages 123-131.
520			_aGenerative Design is revolutionizing architecture by leveraging artificial intelligence to create optimized design solutions through iteration in a vast design space based on parameters like function, performance, and constraints. Therefore, this research tackles the potential of generative design in architecture through applying three main modules which are the generative script, the multi-objective optimization, and the data envelopment analysis. Generative design is applied through algorithmic script using Rhinoceros3D and Grasshopper visual programming environment. Multi-objective optimization definitions are applied in this research to define parameters that enhance building efficiency and sustainability. Further evaluation of design scenarios is analyzed through the application of Data Envelopment Analysis to narrow down the optimized design scenarios to further optimized design solutions. A base case design scenario is selected according to criteria to apply the proposed framework to validate the research objective and hypothesis. The research intends to apply the proposed framework in the conceptual phase in the design process
520			_aيصنع التصميم التوليدي ثورة في الهندسة المعمارية من خلال الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لإنشاء حلول تصميم مُحسّنة من خلال التكرار في مساحة توليد واسعة بناءً على معلمات مثل الوظيفة والأداء والقيود. لذلك، يتناول هذا البحث إمكانيات التصميم التوليدي في الهندسة المعمارية من خلال تطبيق ثلاث وحدات رئيسية هي النص التوليدي، والتحسين متعدد الأهداف، وتحليل البيانات المغلف. يتم تطبيق التصميم التوليدي من خلال البرنامج النصي الخوارزمي باستخدام بيئة البرمجة المرئية Rhinoceros3D وGrasshopper. يتم تطبيق تعريفات التحسين متعددة الأهداف في هذا البحث لتحديد المعلمات التي تعزز كفاءة البناء واستدامته. يتم تحليل المزيد من التقييم لسيناريوهات التصميم من خلال تطبيق تحليل البيانات المغلف لتضييق نطاق سيناريوهات التصميم الأمثل لمزيد من حلول التصميم المحسنة. يتم اختيار سيناريو تصميم الحالة الأساسية وفقًا لمعايير تطبيق إطار البحث المقترح للتحقق من صحة هدف البحث وفرضيته. ويهدف البحث إلى تطبيق الإطار المقترح في المرحلة الأولية في عملية التصميم.
530			_aIssues also as CD.
546			_aText in English and abstract in Arabic & English.
650		7	_aEngineering design _2qrmak
653		0	_aMulti-Objective Optimization _aData Envelopment Analysis _aThermal Performance _aGenerative Design
700	0		_aMohamed Mahdy Marzouk _ethesis advisor.
700	0		_aHusam Bakr Khalil _ethesis advisor.
900			_b01-01-2024 _cMohamed Mahdy Marzouk _cHusam Bakr Khalil _dAyman Ezzat Othman _dAyman Mohamed Ismail _UCairo University _FFaculty of Engineering _DDepartment of Integrated Engineering Design Management
905			_aShimaa _eEman Ghareb
942			_2ddc _cTH _e21 _n0
999			_c171980