近年来,我国办公建筑发展迅猛,建设量持续增长,已占公共建筑总数的50%以上

深圳装修公司植根于自然环境中,室外温度、日照和光环境引起办公空间温度起伏和照度变化,为维持办公空间光热环境的舒适度,建筑运行过程中需应用采暖、空调制冷和人工照明设备来调节办公空间物理环境,平衡外部环境影响。

这一过程也不可避免地消耗大量能源。严寒地区气候恶劣,冬季室内外温差大且日照时间短,采暖能耗与人工照明能耗较高严寒地区办公建筑形态作为室内外环境的交互媒介,直接决定着办公空间光热物理环境性能,影响建筑能耗水平。

鉴于办公建筑的急速发展与我国建设生态绿色城市的迫切要求,光热性能考虑下的严寒地区办公建筑形态节能设计研究有着重要的理论与现实意义。

虽然建筑能耗与物理环境仿真技术广泛应用于设计实践,其对设计决策的支持作用却十分有限。实践中,设计决策仍基于设计者对模拟结果的主观转译来制定。同时,建筑性能指标众多,设计参数与建筑性能关系复杂,仅凭设计经验难以把握。例如,提高建筑窗墙比能够改善室内采光效果,降低人工照明能耗,却会相应增加建筑采暖和制冷能耗,降低室内热舒适度。

实践中,设计人员采用多方案比较方法来平衡多元化的建筑性能要求。限于设计周期,设计者仅能对少量可行方案,进行建筑性能比较,无法全面探索建筑形态改变对建筑性能的影响,也难以全面反映节能设计的可能性,影响了节能设计决策制定的准确性。针对上述问题,深圳装修公司中既有研究尝试耦合多目标优化算法与建筑性能模拟软件,以环境性能和建筑能耗水平为设计目标,对建筑设计参数进行优化。部分研究以建筑能耗或日照辐射得热量控制为设计目标。

相比多方案比较,多目标优化方法能够更全面地搜索建筑可行解空间,具备提升建筑节能设计精度和效率的潜力。但是,可持续语境下的建筑性能模拟多以一个年度为计算周期,所需模拟时间较长,而多目标优化过程需要对数百甚至数千组可行方案进行性能模拟,优化过程十分耗时,制约了建筑节能设计效率的提升幅度。虽然缩短计算周期、简化计算过程能够降低多目标优化过程模拟耗时,但也会导致模拟精度下降,影响建筑节能设计精度。

可见,多目标优化工具与既有仿真模拟平台的直接耦合并不能有效提高建筑节能设计精度和效率

为解决上述问题,研究人员尝试在多目标优化过程中引入神经网络模型,其中有以建筑全生命周期经济效益为目标,针对太阳能集热器面积和存储槽尺寸展开优化的研究也有以建筑能耗、改造造价和舒适度为优化目标,对外墙与屋顶材料、外窗类型太阳能板类型等节能改造技术选择方式进行优化的研究叫;更有以热舒适度、建筑总能耗或照明、制冷、采暖能耗为目标,对建筑设备运行控制参数、围护结构热工参数、遮阳构造和照明设计功率展开优化的研究

1)提出的设计流程与策略能够立足严寒地区气候特征,综合考虑室外光热与日照环境影响,基于建筑能耗、热舒适度和天然采光性能设计目标展开建筑形态设计方案优化搜索,生成办公建筑形态节能设计相对最优解集,提高了严寒地区办公建筑形态节能设计精度,并为设计者提供了更多的方案可能性。

2)相比直接应用建筑性能模拟软件计算不同严寒地区办公建筑形态对应的性能目标数值,神经网络模型与多目标优化模型、建筑环境信息模型的耦合能够大幅缩减多目标优化过程耗时,提高了严寒地区办公建筑形态节能设计效率。

3）经训练后的神经网络模型能够准确预测日照和光热环境影响下的建筑能耗、热环境不舒适时间百分比、全天然采光百分比与有效天然采光照度时间百分比4项建筑性能指标4)相比人机交互过程,采用建筑环境信息模型可以更高效地生成神经网络训练数据,并且避免了不同模拟平台间的重复建模提高了神经网络建构效率与精度。

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