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严寒地区办公建筑形态数字化节能设计研究

韩昀松  
【摘要】:我国严寒地区办公建筑建设量大,单体能耗高,节能潜力巨大。建筑形态作为办公空间与自然环境的交互界面,对于严寒地区办公建筑能耗水平控制与室内物理环境舒适度有着重要影响。既有严寒地区办公建筑形态节能设计过程在节能设计效率、决策精度和复合性能权衡方面均有待提升。研究旨在提出严寒地区办公建筑形态数字化节能设计流程、平台与策略,从而提高严寒地区办公建筑形态节能设计效率,提升节能设计决策精度,加强节能设计过程对于复合性能的权衡能力。研究基于由思维到流程,循流程建平台,基平台提策略的思路,综合应用文献归纳、案例分析、抽样调查、统计分析、建筑信息建模、参数化编程、建筑性能模拟、神经网络建模、遗传优化搜索等方法,从设计思维演化、设计流程数字化重构、设计平台数字化革新和设计策略数字化转型四方面解析了建筑形态节能设计数字化趋向;建立了包含建筑与环境信息集成、形态与性能映射关系建构和多目标建筑形态优化三项子流程的严寒地区办公建筑形态数字化节能设计流程;研发了严寒地区办公建筑环境信息模型、建筑能耗与光热性能预测神经网络模型和遗传优化模型,并通过编写接口程序实现了上述模型的耦合工作,进而研发了数字化节能设计平台;基于严寒地区办公建筑能耗与光热性能要求,结合控制变量实验,提出了包含设计目标、设计参量和约束条件的严寒地区办公建筑形态数字化节能设计策略;最后,结合案例实践验证了严寒地区办公建筑形态数字化节能设计流程、平台和策略的应用效果。研究揭示了建筑形态节能设计思维由“形态塑造”、“形态发生”至“性能驱动”的演化脉络,解析了建筑形态节能设计流程、平台与策略的数字化变革趋向,首次系统阐明了数字化节能设计研究的必要性;提出了严寒地区办公建筑形态数字化节能设计流程,相比既有建筑节能设计流程其具备性能驱动设计决策制定、复合性能一体模拟和多学科信息参数化协同三方面技术优势;研发了建筑环境信息模型,实现了多学科交叉信息集成与设计参数协同,验证结果表明该模型能够展开环境信息分析,可对标准与非标准建筑进行建筑信息建模,能够展开建筑能耗与光热性能模拟;构建了严寒地区办公建筑能耗和光热性能预测神经网络模型,验证结果表明神经网络预测值与目标值相关系数达0.980以上,且无过度拟合,相比既有模拟软件可显著降低建筑性能评价耗时;耦合遗传优化模型、建筑环境信息模型和神经网络模型,建立了GANN-BIM数字化节能设计平台,实践应用表明该平台能够有效改善严寒地区办公建筑能耗和光热性能,计算出平衡多性能目标要求的非支配解;基于严寒地区办公建筑地域特征与性能要求,提出了包含设计目标、设计参量和约束条件的数字化节能设计策略。研究可提高节能设计效率,提升节能设计决策精度,加强对复合性能要求的权衡考虑,改善严寒地区办公建筑形态节能设计效果;同时,本文研发的数字化节能设计平台可用于建筑信息建模、建筑复合性能预测和建筑形态多目标优化,能够提升我国建筑节能设计信息化水平;而且,研究通过抽样调查集成了严寒地区办公建筑与环境信息,建构符合严寒地区办公建筑特征的建筑能耗与光热性能预测神经网络模型,可加强建筑形态节能设计过程对严寒地区地域特征的考虑。


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