基于遗传算法的建筑节能集成优化设计初探

发布时间：2017-12-16 09:33

  本文关键词：基于遗传算法的建筑节能集成优化设计初探

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【摘要】：在能源危机与环境问题的大背景下,建筑能耗在能源消耗中占有较大比重,在我国随着经济的发展,建筑能耗比重会继续提高,建筑节能形势严峻。目前建筑节能设计过程中存在一些问题：设计过程中缺少整合集成的思维、节能设计在整个建筑设计过程中的滞后性等,因此解决这些问题,提高建筑节能设计效果刻不容缓。信息化技术的发展,为解决问题提供了新的方法与思路。本文在前人建筑节能集成设计研究的基础上,基于遗传算法对建筑节能集成优化设计方法进行研究。通过阅读建筑节能相关文献著作,总结归纳出分布在建筑设计各阶段,影响建筑节能的因素,包括地域气候、建筑朝向与布局、建筑体形与开口、建筑材料与围护结构性能、建筑技术措施与设备系统。在前人对建筑集成整合设计的基础上,从设计策略与原则,设计阶段与措施,设计流程与方法三个方面对建筑节能集成优化设计方法进行了探讨与研究。在初步形成新的建筑节能集成设计方法后,针对特定的建筑研究对象在建筑方案阶段前期,对建筑节能集成设计进行进一步研究。划分选择建筑节能子目标为建筑能耗、自然采光与自然通风；选择建筑能耗温频BIN法模型,自然采光平均采光系数ADF模型及自然通风自然压帕差时数PDPH模型作为集成优化设计预测模型及评价指标;然后将NSGA-II多目标遗传算法与预测模型结合,确定优化变量及约束条件；采用实数编码策略及确定选择、交叉重组、变异策略及最大进化代数作为终止条件；编写出建筑节能集成优化程序设计(IODPBEE):将建筑节能集成优化程序设计(IODPBEE)用于广州、成都、北京三个不同热工分区的城市,分别设置使用条件,对建筑研究对象的优化变量进行优化计算;应用IBM SPSS Statistics21将优化得到的数据进行统计分析,验证建筑节能集成优化程序设计(IODPBEE)的正确性；最后应用IODPBEE进行建筑节能集成优化设计并分析。本文对建筑节能设计的影响因素进行总结分析,在现有建筑节能与集成设计方法的研究基础上,把遗传算法引入建筑节能集成设计中,系统地探索了在建筑设计全过程中基于遗传算法的建筑节能集成优化设计,并在建筑方案设计前期(即减少能量需求阶段)针对特定建筑研究对象,首次应用NSGA-II多目标遗传算法以建筑能耗、自然采光及自然通风为目标,应用预测模型进行集成设计,对基于遗传算法的建筑节能集成优化设计进行了深入地实质性研究。
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU201.5

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本文编号：1295552