Validierung der künstlichen Beleuchtungssimulation in CODYRUN: Anwendung auf CIE-Testfälle

Inhaltsverzeichnis

1. Einleitung

Dieses Papier präsentiert eine Validierungsstudie der Fähigkeiten zur Simulation künstlicher Beleuchtung innerhalb der Software CODYRUN, einem Rechenwerkzeug für aeraulische und thermische Gebäudesimulation, entwickelt vom Labor für Bauphysik und Systeme (L.P.B.S). Die Studie wurde initiiert, um die Zuverlässigkeit der Software bei der Simulation dieses spezifischen physikalischen Phänomens zu bewerten, mit dem Ziel, ihre Grenzen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Die Validierung nutzt Testfälle (insbesondere Szenarien 1 und 3), die von Task-3 TC-33 der Internationalen Beleuchtungskommission (CIE) entwickelt wurden, welche standardisierte Verfahren zur Bewertung von Beleuchtungssimulationssoftware bereitstellt.

2. Neues vereinfachtes Modell zur Berechnung der Innenraumbeleuchtung

Um die Innenraumbeleuchtung quantitativ zu bestimmen, integriert CODYRUN mehrere kombinierte Modelle, die sowohl direkte als auch diffuse Anteile künstlichen Lichts berücksichtigen. Das neu eingeführte vereinfachte Modell ist konzeptionell ähnlich zu denen, die in etablierter Beleuchtungsplanungssoftware wie DIALux und CALCULUX verwendet werden.

2.1 Annahmen der Simulation in CODYRUN

Das Modell arbeitet unter mehreren Schlüsselannahmen: Die Lichtstreuung wird als lambertisch (gleichmäßig in alle Richtungen) betrachtet; Leuchten werden durch herstellerseitig bereitgestellte photometrische Daten charakterisiert und auf eine Punktquelle in ihrem Schwerpunkt reduziert; und es gibt keine Abschattung zwischen der Lichtquelle und dem beleuchteten Punkt auf der Arbeitsfläche.

2.2 Direkter Beleuchtungsanteil (von der künstlichen Lichtquelle)

Die direkte Beleuchtungsstärke an einem Punkt auf der Arbeitsfläche wird basierend auf der Morphologie der Quelle und dem Raumwinkel berechnet, den die Quelle vom beleuchteten Punkt aus gesehen aufspannt. Abbildung 1 veranschaulicht dieses Konzept und zeigt die Lichtausbreitung von einer deckenmontierten Quelle zu einem Punkt auf der Arbeitsfläche.

2.3 Diffuser Beleuchtungsanteil (durch Innenraum-Interreflexion)

Die diffuse Komponente resultiert aus den Interreflexionen des direkten Lichts an den Innenflächen des Raumes (Wände, Decke, Boden). Diese Komponente hängt von der Reflexionsfähigkeit (Farbe) dieser Oberflächen ab. Das Modell von CODYRUN berechnet dies, indem die direkte Beleuchtungsstärke mit dem durchschnittlichen Reflexionskoeffizienten der Innenwände gewichtet wird, wie in Abbildung 2 dargestellt.

3. Kernaussage: Perspektive des Analysten

Kernaussage: Diese Arbeit stellt einen pragmatischen, ingenieurwissenschaftlich fokussierten Ansatz zur Validierung dar, der Recheneffizienz und Integration in eine bestehende Multi-Physik-Plattform (CODYRUN) über die Verfolgung der höchstmöglichen physikalischen Genauigkeit priorisiert. Die Wahl eines vereinfachten, halb-detaillierten Modells gegenüber rigoroseren Methoden wie Radiosity oder Raytracing ist ein strategischer Kompromiss.

Logischer Ablauf: Die Logik des Papiers ist geradlinig und vertretbar: 1) Eine Lücke identifizieren (fehlende validierte Beleuchtung in einem thermischen Simulator). 2) Ein rechenleichtes, für die Integration geeignetes Modell übernehmen/entwickeln. 3) Es anhand eines branchenüblichen Benchmarks (CIE-Testfälle) validieren. Dies ist ein klassischer Software-V&V-Workflow (Verifikation & Validierung), ähnlich den in ASHRAE Standard 140 oder BESTEST-Verfahren für Gebäudeenergiesimulation diskutierten Methodologien.

Stärken & Schwächen: Die primäre Stärke ist die Integration selbst. Die Kombination von Beleuchtung mit thermischer und Luftströmungssimulation ist entscheidend für eine ganzheitliche Gebäudeleistungsanalyse, die den Energieverbrauch für Beleuchtung und Kühlung beeinflusst. Die Verwendung von CIE-Benchmarks verleiht Glaubwürdigkeit. Der größte Schwachpunkt, den die Autoren durch die Bezeichnung des Modells als "vereinfacht" anerkennen, ist die erhebliche Vereinfachung der Physik. Die Reduktion komplexer Leuchten auf Punktquellen und die Verwendung einer gewichteten Durchschnittsmethode für Interreflexionen (ähnlich einer groben Formfaktor-Approximation) wird in komplexen, nicht-diffusen oder abgeschatteten Räumen unweigerlich Fehler einführen. Dies steht in scharfem Kontrast zu den hochgenauen, physikalisch basierten Rendering-Techniken, die in der Computergrafikforschung verwendet werden, wie z.B. jene, die auf der wegweisenden Rendering-Gleichung von Kajiya aufbauen.

Umsetzbare Erkenntnisse: Für Praktiker ist dieses Werkzeug wertvoll für frühe, vergleichende Entwurfsstudien, bei denen Geschwindigkeit entscheidend ist. Für die finale Beleuchtungsplanung zur Normenerfüllung oder detaillierte visuelle Komfortanalyse bleiben jedoch dedizierte Beleuchtungssoftware (z.B. auf Radiance basierende Werkzeuge) unerlässlich. Der zukünftige Weg ist klar: Das Modell dient als gute Grundlage. Der nächste Schritt sollte ein abgestufter Ansatz sein – das einfache Modell für schnelle Iterationen nutzen und für kritische Blickpunkte oder die finale Validierung genauere Radiosity- oder Photon-Mapping-Berechnungen (wie in der Open-Source-Suite Radiance) auslösen, um eine hybride Multi-Fidelity-Simulationsumgebung zu schaffen.

4. Technische Details und mathematische Formulierung

Die Kernberechnung, wie im Papier angedeutet, umfasst die Summierung von direkten und diffusen Komponenten. Die direkte Beleuchtungsstärke $E_{direkt}$ an einem Punkt wird durch das Abstandsquadratgesetz und den Kosinus des Einfallswinkels bestimmt, abgeleitet von der Lichtstärke $I(\theta)$ der Quelle, die durch ihre photometrische Datei gegeben ist:

$E_{direkt} = \frac{I(\theta) \cdot \cos(\alpha)}{d^2}$

wobei $d$ der Abstand vom Quellpunkt zum beleuchteten Punkt ist und $\alpha$ der Winkel zwischen der Lichtrichtung und der Flächennormalen.

Die diffuse Beleuchtungsstärke $E_{diffus}$ wird als Funktion der direkten Komponente und der Reflexionsgrade der Raumoberflächen angenähert. Eine gängige vereinfachte Methode (durch "Gewichtung" angedeutet) verwendet einen durchschnittlichen Reflexionsgrad $\rho_{avg}$ und einen Interreflexionsfaktor, oft abgeleitet aus der "Lumen-Methode" oder einfachen Formfaktor-Approximationen:

$E_{diffus} \approx E_{direkt} \cdot \frac{\rho_{avg}}{1 - \rho_{avg}}$ (oder eine ähnliche Formulierung unter Berücksichtigung der Raumgeometrie).

Die Gesamtbeleuchtungsstärke $E_{gesamt}$ ist dann: $E_{gesamt} = E_{direkt} + E_{diffus}$.

5. Experimentelle Ergebnisse und Diagrammbeschreibung

Das Papier wendet CIE-Testfälle (Szenarien 1 & 3 von TC-3-33) auf CODYRUN an. Während spezifische numerische Ergebnisse im vorliegenden Auszug nicht detailliert sind, ist der Zweck solcher Testfälle typischerweise, die von der Software berechneten Beleuchtungsstärkewerte an spezifizierten Gitterpunkten mit Referenzwerten oder Ergebnissen anderer validierter Software zu vergleichen.

Abbildung 1: Direkte Lichtquelle – Dieses Schema zeigt einen vereinfachten Raumquerschnitt. Eine Punktlichtquelle ist an der Decke dargestellt. Eine gerade Linie (Strahl) verbindet diese Quelle mit einem bestimmten Punkt auf der horizontalen Arbeitsfläche (z.B. einem Schreibtisch). Der Einfallswinkel ist angegeben. Diese Abbildung definiert visuell die in der direkten Beleuchtungsstärkeberechnung verwendeten Variablen (Abstand, Winkel).

Abbildung 2: Diffuses Licht – Dieses Diagramm veranschaulicht das Interreflexionskonzept. Es zeigt wahrscheinlich denselben Raum, aber nun mit mehreren Pfeilen, die zwischen Wänden, Decke und Boden reflektieren, bevor sie schließlich den Punkt auf der Arbeitsfläche erreichen. Dies stellt die diffuse Komponente dar, die nicht direkt von der Quelle kommt, sondern von Reflexionen, und betont ihre Abhängigkeit von den Oberflächenfarben (Reflexionsgrad).

6. Analyse-Framework: Beispielszenario

Szenario: Bewertung der Beleuchtungsleistung und der damit verbundenen Auswirkung auf die Kühllast beim Wechsel von Leuchtstoffrasterleuchten zu LED-Panels in einem standardmäßigen 5m x 5m x 3m Büroraum.

Anwendung des Frameworks mit CODYRUNs Modell:

1. Eingabedefinition: Erstellen Sie zwei Modellvarianten in CODYRUN. Variante A: Verwenden Sie photometrische Daten (IES/LDT-Datei) für die bestehende Leuchtstoffleuchte. Variante B: Verwenden Sie photometrische Daten für das vorgeschlagene LED-Panel. Definieren Sie dieselbe Arbeitsflächenhöhe (0,75m) und dasselbe Gitter von Berechnungspunkten.
2. Simulationsdurchführung: Führen Sie die Beleuchtungssimulation für beide Varianten aus. Das vereinfachte Modell berechnet $E_{gesamt}$ an jedem Gitterpunkt. Gleichzeitig berechnet CODYRUNs thermische Engine den Wärmeeintrag der Beleuchtungssysteme (basierend auf ihrer Leistungsaufnahme und Strahlungsanteil).
3. Analyse:
   • Beleuchtungskennwerte: Vergleichen Sie die durchschnittliche Beleuchtungsstärke, das Gleichmäßigkeitsverhältnis (min/avg) und die Einhaltung von Normen wie EN 12464-1.
   • Energieauswirkung: Vergleichen Sie die spezifische Beleuchtungsleistung (LPD).
   • Thermische Auswirkung: Analysieren Sie die Differenz in der fühlbaren Kühllast aufgrund der Änderung des Beleuchtungswärmeeintrags.
4. Validierungsprüfung: Für kritische Punkte (z.B. unter einem Fenster, in einer Ecke) überprüfen Sie die Beleuchtungsstärkewerte stichprobenartig gegen eine schnelle Berechnung mit DIALux oder einer manuellen Formel, um den durch die Vereinfachung eingeführten Fehler abzuschätzen.

Diese integrierte Analyse liefert, obwohl approximativ, eine schnelle, co-simulierte Bewertung der multidisziplinären Effekte der Entwurfsänderung.

7. Anwendungsausblick und zukünftige Richtungen

Die Integration der Beleuchtungssimulation in ganzheitliche Gebäudeleistungswerkzeuge wie CODYRUN eröffnet mehrere zukünftige Wege:

• Tageslicht- und Kunstlicht-Hybridsteuerung: Der nächste logische Schritt ist die Integration eines validierten Tageslichtmodells (z.B. basierend auf dem Perez-Himmelsmodell). Dies würde die Simulation dynamischer Steuerungsstrategien für elektrisches Licht basierend auf verfügbarem Tageslicht ermöglichen, was entscheidend für die Vorhersage realer Energieeinsparungen ist.
• Visueller Komfort und nicht-visuelle Effekte: Über einfache Beleuchtungsstärke hinausgehen, um Kennwerte wie Daylight Glare Probability (DGP), Unified Glare Rating (UGR) und circadianen Stimulus vorherzusagen. Dies entspricht dem wachsenden Fokus auf Gesundheit und Wohlbefinden in Gebäuden, wie im WELL Building Standard zu sehen.
• Skalierung der Modellgenauigkeit: Entwicklung eines adaptiven Simulationsframeworks, bei dem der Detaillierungsgrad des Beleuchtungsmodells je nach Analysephase angepasst wird – einfache Modelle für parametrische Untersuchungen und automatisiertes Auslösen hochgenauer Radiance-Simulationen für die finale Entwurfsvalidierung.
• Integration mit BIM und Echtzeitsteuerung: Nutzung des Simulationskerns zur Information von Gebäudeleitsystemen (GLT) in Echtzeit oder zur Generierung von Daten für das Training von Machine-Learning-Modellen für prädiktive Lichtsteuerung.

8. Literaturverzeichnis

1. CODYRUN Software. Labor für Bauphysik und Systeme (L.P.B.S).
2. CIE. (Jahr). Test Cases for the Evaluation of Lighting Software. Internationale Beleuchtungskommission, Technisches Komitee TC-3-33.
3. Reinhart, C. F. (2014). Daylighting Handbook I & II. Building Technology Press.
4. Kajiya, J. T. (1986). The Rendering Equation. ACM SIGGRAPH Computer Graphics, 20(4), 143–150.
5. DIALux. DIAL GmbH.
6. CALCULUX. Philips Lighting (Signify).
7. ASHRAE. (2019). Standard 140-2017, Standard Method of Test for the Evaluation of Building Energy Analysis Computer Programs.
8. Ward, G. J. (1994). The RADIANCE lighting simulation and rendering system. Proceedings of the 21st Annual Conference on Computer Graphics and Interactive Techniques (SIGGRAPH '94), 459–472.