基于多性能目标优化的住宅规划布局设计方法研究
发布时间：2021-03-03 06:37
城市化加速发展在推动我国住宅建设量持续增加的同时,城市环境问题不断突出,促使住区设计在满足基本的功能、经济、安全、美观基础之上,增加了对物理环境质量、开放空间、住区节能等多种基于环境出发的性能要求。面对这种多环境性能目标设计需求,传统设计优化方法中存在的问题逐渐凸显。近年来,随着跨学科领域的发展,数字技术、人工智能等逐渐进入建筑领域,协助解决多性能目标驱动下的建筑设计及优化问题,但此方面的研究多集中在建筑单体及细部构造层面,对于群体规划尺度的研究目前还处于初级阶段。基于此,本研究以住宅规划布局为研究对象,综合利用多目标优化算法、集成优化及关联设计等理论,以提升住区多环境性能质量为出发点,以实现住区方案智能优化为目标,对多目标集成优化技术在群体布局层面的应用进行研究。首先,研究以住宅规划布局形态与住区多性能目标之间的“供求关系”关系为出发点,将多性能目标驱动下住宅规划布局问题转化为“多变量—多目标”的多目标优化求解问题,并对解决该问题的理论方法、平台工具及群体布局生成方法等进行研究,为住区布局智能优化系统的构建奠定基础。其次,基于Rhinoceros&Grasshopper参数化...
【文章来源】：深圳大学广东省
【文章页数】：122 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国城镇化发展趋势图（图片来源：www.sohu.com/a/110810205_119738）
图 1-2：传统优化设计流程示意图（图片来源：作者自绘）术推动设计改革、人工智能技术及计算机技术等在建筑领域的应用，不仅推新，同样推动着设计思想、设计方法及流程的进步。总体来
了制图的准确度以及效率同时，信息存储也变得更加方便，但仍然避免不修改和计算机制图过程。参数化设计时期：“参数化”一词最早起源于数学领域，参数设计（Par,简称 PD）是最近几十年兴起的一种设计方法，该方法将设计问题转化为，通过制定算法规则使建筑形态要素之间发生关联，改变函数（或算法）建筑造型[17]。与传统设计方式相比，参数化（或数字化）建筑设计方法可繁琐的方案修改中释放出来，将方案修改过程变为参数调节过程。智能设计时期：人工智能（Artificial Intelligence,AI）是发展较早但其在建筑领域中的运用是最近几年才发展起来的新兴领域，智能设计是人工智能技术，通过海量方案案例，训练机器学习并模拟建筑师设计过程工作最大可能的交给计算机处理。人工智能在建筑领域中应用目前还处于现出多元化趋势[18]，未来人工智能将有可能运用在建筑全生命周期的各
【参考文献】：
期刊论文
[1]住区布局多目标自动寻优的模拟方法[J]. 袁磊,李冰瑶. 深圳大学学报(理工版). 2018(01)
[2]环境智能建筑[J]. 李麟学,叶心成,王轶群. 时代建筑. 2018(01)
[3]人工智能辅助城市规划[J]. 吴志强. 时代建筑. 2018(01)
[4]人工智能设计,从研究到实践[J]. 何宛余,杨小荻. 时代建筑. 2018(01)
[5]基于低碳视角下的城市新区规划策略[J]. 李红燕. 城市地理. 2017(20)
[6]居住区环境景观设计探讨[J]. 王春芳. 环境与发展. 2017(07)
[7]面向实践的城市三维模型自动生成方法——以北海市强度分区规划为例[J]. 孙澄宇,罗启明,宋小冬,谢俊民,饶鉴. 建筑学报. 2017(08)
[8]人本主义视域下的城市环境污染与治理[J]. 杨帆. 中国资源综合利用. 2017(04)
[9]国务院印发《国家人口发展规划（2016-2030年）》[J]. 城市规划通讯. 2017(03)
[10]绿色性能导向下的建筑数字化节能设计理论研究[J]. 孙澄,韩昀松. 建筑学报. 2016(11)
博士论文
[1]基于群智能优化的机器学习方法研究及应用[D]. 赵东.吉林大学 2017
[2]城市生态住区基本理论构建及评价指标体系研究[D]. 宁艳杰.北京林业大学 2006
[3]上海城市生态型住区建设的规划对策与实施机制研究[D]. 翁奕城.同济大学 2006
硕士论文
[1]群智能动态优化方法研究[D]. 张盼盼.浙江大学 2016
[2]低碳住区规划设计研究[D]. 李惠.天津大学 2014
[3]城市空间设计视角下天津居住空间的演变与发展研究[D]. 姜黎黎.天津大学 2012
[4]LEED-ND引导下的绿色社区规划设计策略思考[D]. 罗毅.重庆大学 2011
[5]北京地区住宅建筑被动式节能设计研究[D]. 刘东旭.北方工业大学 2011
本文编号：3060803
【文章来源】：深圳大学广东省
【文章页数】：122 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国城镇化发展趋势图（图片来源：www.sohu.com/a/110810205_119738）
图 1-2：传统优化设计流程示意图（图片来源：作者自绘）术推动设计改革、人工智能技术及计算机技术等在建筑领域的应用，不仅推新，同样推动着设计思想、设计方法及流程的进步。总体来
了制图的准确度以及效率同时，信息存储也变得更加方便，但仍然避免不修改和计算机制图过程。参数化设计时期：“参数化”一词最早起源于数学领域，参数设计（Par,简称 PD）是最近几十年兴起的一种设计方法，该方法将设计问题转化为，通过制定算法规则使建筑形态要素之间发生关联，改变函数（或算法）建筑造型[17]。与传统设计方式相比，参数化（或数字化）建筑设计方法可繁琐的方案修改中释放出来，将方案修改过程变为参数调节过程。智能设计时期：人工智能（Artificial Intelligence,AI）是发展较早但其在建筑领域中的运用是最近几年才发展起来的新兴领域，智能设计是人工智能技术，通过海量方案案例，训练机器学习并模拟建筑师设计过程工作最大可能的交给计算机处理。人工智能在建筑领域中应用目前还处于现出多元化趋势[18]，未来人工智能将有可能运用在建筑全生命周期的各
【参考文献】：
期刊论文
[1]住区布局多目标自动寻优的模拟方法[J]. 袁磊,李冰瑶. 深圳大学学报(理工版). 2018(01)
[2]环境智能建筑[J]. 李麟学,叶心成,王轶群. 时代建筑. 2018(01)
[3]人工智能辅助城市规划[J]. 吴志强. 时代建筑. 2018(01)
[4]人工智能设计,从研究到实践[J]. 何宛余,杨小荻. 时代建筑. 2018(01)
[5]基于低碳视角下的城市新区规划策略[J]. 李红燕. 城市地理. 2017(20)
[6]居住区环境景观设计探讨[J]. 王春芳. 环境与发展. 2017(07)
[7]面向实践的城市三维模型自动生成方法——以北海市强度分区规划为例[J]. 孙澄宇,罗启明,宋小冬,谢俊民,饶鉴. 建筑学报. 2017(08)
[8]人本主义视域下的城市环境污染与治理[J]. 杨帆. 中国资源综合利用. 2017(04)
[9]国务院印发《国家人口发展规划（2016-2030年）》[J]. 城市规划通讯. 2017(03)
[10]绿色性能导向下的建筑数字化节能设计理论研究[J]. 孙澄,韩昀松. 建筑学报. 2016(11)
博士论文
[1]基于群智能优化的机器学习方法研究及应用[D]. 赵东.吉林大学 2017
[2]城市生态住区基本理论构建及评价指标体系研究[D]. 宁艳杰.北京林业大学 2006
[3]上海城市生态型住区建设的规划对策与实施机制研究[D]. 翁奕城.同济大学 2006
硕士论文
[1]群智能动态优化方法研究[D]. 张盼盼.浙江大学 2016
[2]低碳住区规划设计研究[D]. 李惠.天津大学 2014
[3]城市空间设计视角下天津居住空间的演变与发展研究[D]. 姜黎黎.天津大学 2012
[4]LEED-ND引导下的绿色社区规划设计策略思考[D]. 罗毅.重庆大学 2011
[5]北京地区住宅建筑被动式节能设计研究[D]. 刘东旭.北方工业大学 2011
本文编号：3060803
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