Finner retningen …
Finner retningen …
Laster botkontroll.
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
Gjennomsnittlig svar: ingen svar
KARAKTERFORDELING · V 2025
17 kandidater
Alle delene må normalt være bestått. Karakterfordelingen over gjelder emnet samlet.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
NTNU sin egen emnebeskrivelse — læringsutbytte, innhold og vurderingsform.
Om kurset
Bygningssektoren står overfor stadig mer komplekse energi- og miljøutfordringer. Emnet Building Performance Simulation and AI Optimization (BPS-AIO) gir studentene verktøyene til å designe og drifte høyytelsesbygninger - som (nesten eller netto) nullenergibygg (n/NEBs) i nullutslippsnabolag (ZENs) og positive energidistrikter (PEDs) i smarte byer.
BPS-AIO kombinerer dynamisk energisimulering med beregningsbasert modellering, og bygger på fagområder som varmeoverføring, termodynamikk, fluidmekanikk, belysning, byggeteknologi, termisk og visuell komfort, numeriske metoder, miljøvitenskap og menneskelig atferd.
Emnet er delt i to deler:
Studentene vil utforske hvordan simulering og AI-optimalisering kan møte reelle utfordringer som energieffektiv rehabilitering, design for nordiske klimaforhold og bidrag til EUs klima- og energimål.
Studentene får praktisk erfaring med verktøy som IDA ICE, EnergyPlus, Rhino og Grasshopper, samt mulige optimaliserings- og livssyklusanalyseverktøy. AI-teknikker som genetiske algoritmer og parametrisk modellering introduseres for å forbedre simuleringsprosesser.
Emnet kobler sammen bygg- og miljøteknikk med beregningsbasert design, og forbereder studentene på tverrfaglig arbeid innen forskning og industri.
Mer info om emnet finnes på sosiale medier.
Kunnskap:
Ferdigheter:
Generell kompetanse:
Studentene introduseres for AI-teknikker som genetiske algoritmer og parametrisk modellering for å forbedre simuleringsprosesser.
Alle aktiviteter foregår på engelsk.
Vurderingsform: Oppgave med muntlig justerende prøve. Studentene må ha godkjent alle obligatoriske aktiviteter for å kunne vurderes.
Vurderingen kan inkludere simuleringsbaserte prosjekter med fokus på klimatilpasning og energioptimalisering.
Anbefalt literatur for generell del
Anbefalt literatur for Tema A
Anbefalt literatur for Tema B
Læringsmetoder og aktiviteter
Alle aktiviteter gjennomføres på engelsk. Alle obligatoriske aktiviteter må være godkjent for å kunne gå opp til eksamen.
Fleksibelt oppmøtealternativ:
Selv om emnet primært undervises på campus i Trondheim, kan nettbasert deltakelse tillates etter forespørsel og godkjenning. Dette alternativet er utviklet for å støtte internasjonale studenter, fjernstudenter og yrkesaktive som ønsker fleksibel tilgang til avansert opplæring i bygningssimulering og AI-optimalisering.
Gjesteforelesninger:
Emnet kan inkludere gjesteforelesninger fra bransjeeksperter og casestudier basert på virkelige byggeprosjekter i Norge og Europa.
Kilde: Felles studentsystem (FS) via NTNU, slik den var publisert for høsten 2026. NTNU er ikke ansvarlig for innholdet på denne siden.
Hva burde andre vite før de tar dette? Anonymt, ingen innlogging.
Basert på hvor kandidatene til eksamen var registrert (DBH).
Emner som tas i de samme studieprogrammene som TBM4322.
| Semester | Kandidater | Snitt | Stryk |
|---|---|---|---|
| Vår 2025 | 17 | B (3.94) | 0 % |
| Vår 2024 | 22 | B (4.05) | 0 % |
| Vår 2023 | 15 | B (4.40) | 0 % |