Design of ecological optimized buildings under economic constraints using openBIM

Maier-Jansen, David Paul; Müller, Dirk; Nytsch-Geusen, Christoph

doi:10.18154/RWTH-2026-07875

Design of ecological optimized buildings under economic constraints using openBIM = Planung ökologisch optimierter Gebäude unter ökonomischen Randbedingungen mit openBIM

Maier-Jansen, David Paul^RWTH*

2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von David Paul Maier-Jansen geb. Jansen

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2026

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2026

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Müller, Dirk (Thesis advisor)^RWTH* ; Nytsch-Geusen, Christoph (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2026-05-19

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2026-07875
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1040381/files/1040381.pdf

Einrichtungen

Projekte

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
BIM (frei) ; buildings (frei) ; early design stage (frei) ; optimization (frei) ; simulation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Diese Dissertation befasst sich mit der Herausforderung, betriebliche und graue Emissionen in Nichtwohngebäuden zu reduzieren, die etwa 10 % der globalen CO2-Emissionen ausmachen. Um diese Reduktion zu erreichen, müssen drei verbundene Herausforderungen bewältigt werden: das Verständnis komplexer Wechselwirkungen zwischen Planungsentscheidungen, die Berücksichtigung wirtschaftlicher Randbedingungen im Planungsprozess und die Optimierung in der frühen Planungsphase, welche die Lebenszyklusemissionen des Gebäudes bestimmt. Die Arbeit präsentiert eine neuartige Methodik zur ganzheitlichen Gebäudeoptimierung durch die Kombination von Building Information Modeling (BIM) mit Simulations- und Optimierungstechniken. Die Forschung konzentriert sich auf drei Forschungsfragen: (1) wie BIM-Modelle methodisch für simulations- und optimierungsbasierte Planung genutzt werden können, (2) wie die komplexen Wechselwirkungen zwischen grauen und betrieblichen Emissionen durch automatisierte Kopplung mit digitalen Planungsmodellen untersucht werden können, und (3) wie die Ergebnisse effektiv reale Planungsprozesse unterstützen können. Der entwickelte Ansatz verwendet eine zweistufige multikriterielle Optimierung. Auf der oberen Ebene untersucht ein Vollfaktorplan Kombinationen von passiven und aktiven Designparametern, einschließlich Gebäudedämmstandards, Fenster-Wand-Verhältnisse, Lüftungsanlagenkonfigurationen und Verteilsystemcharakteristiken. Auf der unteren Ebene verarbeitet ein BIM-basierter Workflow diese Parameter durch sequentielle Schritte: automatisierte Modelica-Simulation zur Bestimmung thermischer Anforderungen, mathematische Optimierung für das Energiesystem, graphenbasierte Generierung von Verteilsystemen sowie Analyse grauer Emissionen und Kosten. Die Gesamtmethodik wird an einem Bürogebäude demonstriert. \\Hinsichtlich Frage (1) zeigt die Methodik, dass BIM-Daten an mehreren Stellen im Entwurfsprozess effektiv genutzt werden können, um umfassendere Analysen zu ermöglichen. Bezogen auf Frage (2) können die komplexen Wechselwirkungen zwischen grauen und betrieblichen Emissionen durch die Kombination von Gebäudesimulation und Optimierung mit bestehenden Ökobilanzdaten systematisch analysiert werden. Bezüglich Frage (3) bietet der Ansatz wertvolle Entscheidungsunterstützung durch Pareto-Fronten, die den Einfluss verschiedener Gebäudedesignvarianten veranschaulichen. Darüber hinaus bieten Zwischenergebnisse wie automatisch generierte Simulationsmodelle und vorläufige Verteilsystementwürfe praktische Unterstützung und überbrücken die Lücke zwischen Forschung und Anwendung. Ein wesentlicher Beitrag dieser Forschung ist das Open-Source-Framework bim2sim, das Funktionalitäten für die automatisierte BIM-Datenverarbeitung für Simulation, Verteilsystemdesign und Ökobilanzierung bereitstellt.

This dissertation addresses the critical challenge of reducing both operational and embodied emissions in non-residential buildings, which account for approximately 10 % of global CO2 emissions. Achieving this reduction requires addressing three interconnected challenges: understanding complex interdependencies between design decisions, incorporating economic constraints decisive in real planning processes, and implementing optimization during the early planning phase when decisions fundamentally shape the building's lifecycle performance. The thesis presents a novel methodology for holistic building optimization during early design phases by combining Building Information Modeling (BIM) with simulation and optimization techniques. The research focuses on three key questions: (1) how BIM models can be methodically utilized for simulation- and optimization-based design, (2) how the complex interactions between embodied and operational emissions can be examined through automated coupling with digital planning models, and (3) how the results can effectively support real-world planning processes. The developed approach employs a two-stage multi-objective optimization methodology. At the upper level, a full factorial design explores combinations of passive and active design parameters, including building insulation standards, window-to-wall ratios, air handling unit configurations, and distribution system characteristics. At the lower level, a BIM-based workflow processes these parameters through sequential steps: automated Modelica simulation to determine thermal demands, mathematical optimization for energy hub configuration, graph-based design of distribution systems, and embodied emission and cost analyses. The overall methodology is demonstrated on an office building case study. Addressing question (1), the methodology demonstrates that BIM data can be effectively leveraged at multiple points in the design process to enable more comprehensive analyses. For question (2), the complex interactions between embodied and operational emissions can be systematically analyzed through combining building energy performance simulation and optimization with existing life cycle assessment data. Regarding question (3), the approach provides valuable decision support through Pareto fronts illustrating the influence of different building design variants. Moreover, intermediate results, such as automatically generated simulation models and preliminary distribution system design, offer practical support, bridging the gap between research and application. A key contribution of this research is the open-source bim2sim framework, which provides the functionalities for automated BIM data processing for simulation, distribution system design, and life cycle assessment.

OpenAccess:
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