基于ABC-BPNN的内蒙古西部草原民居建筑节能多目标优化模型构建研究

发布时间：2021-07-07 12:52

　　近年来,随着草原牧民生活水平的不断提高,人们对冬季室内热环境的要求也逐渐提升。现今草原民居普遍存在建筑构造粗糙、保温隔热性能差、牧民节能意识薄弱等问题,导致草原民居冬季建筑采暖能耗高和室内热舒适性较差。因此,本文以建筑采暖能耗、室内热舒适性、工程造价作为优化目标,建立建筑节能多目标优化模型,为内蒙古西部草原民居建筑研究提供新思路,对内蒙古西部草原民居建筑节能的优化设计和建造具有指导意义。本文运用文献分析、数据分析、定量与定性分析和学科交叉研究的方法提出建筑节能多目标优化模型。通过分析影响因素与建筑节能优化目标之间的相关性,筛选出选取东向窗墙比、西向窗墙比、南向窗墙比、北向窗墙比、东外窗玻璃传热系数、西外窗玻璃传热系数、南外窗玻璃传热系数、北外窗玻璃传热系数,外墙传热系数和屋面传热系数10个影响因素,并将这些因素作为优化变量。选取建筑采暖能耗、室内热舒适性PMV、工程造价作为3个优化目标。首先,通过10个优化变量的不同取值,进行训练样本方案设计,模拟计算的结果作为BPNN预测模型的训练样本和测试样本。计算BPNN预测模型测试样本的平均误差值为0.018 6,验证预测模型的可行性。其次,将... 

【文章来源】：内蒙古科技大学内蒙古自治区

【文章页数】：81 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

技术路线图

[46]。图2.1 蜜蜂的觅食行为蜜蜂采蜜的基本行为过程，如图 2.1 所示。图中由 A 和B 表示已经被发现的两个食物源。假设起初一个未被雇佣的蜜蜂对蜂巢周围的食物源信息是未知的，那么它会有两种选择：一种选择是走 S 路线，成为侦察蜂，根据内部目的或外部吸引程度，搜索附近的食物源；另一种选择是走R 路线，成为被招募的蜜蜂，通过观看蜜蜂跳摇摆舞，搜索食物源信息。蜜蜂找到食物源以后，它可以记住食物源的位置，然后对食物源进行开采，成为受雇佣蜂。受雇佣蜂把寻找的食物源信息带回蜂巢，卸下花蜜并储存在蜂巢

同时结合了 Pareto 最优结果平滑、不依赖于参数的特点。多目标人工蜂群算法保留了人工蜂群算法蜜蜂觅食模型的三个基本要素和两个行为模式，在此基础上结合 Pareto最优法，加入外部种群的概念。多目标人工蜂群算法的优化总体框架，如图2.2 所示。图2.2 多目标人工蜂群算法总体框架

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究[J]. 刘鹏飞,付波.  区域供热. 2019(01)
[2]基于多目标优化的被动式低能耗建筑技术研究——以寒冷地区居住建筑为例[J]. 吴迪,刘立,李晓俊,刘丛红.  华南理工大学学报(自然科学版). 2018(04)
[3]内蒙古草原牧区住宅现状分析及节能途径探讨[J]. 许国强.  绿色环保建材. 2018(01)
[4]基于多目标优化的节能建筑方案设计[J]. 陈煜琛,蓝艇,史旭华.  工程技术研究. 2017(06)
[5]基于多目标人工蜂群算法的微电网优化调度[J]. 王海燕,王旭佳,秦健.  电器与能效管理技术. 2016(19)
[6]居住建筑室内热环境低能耗营造的多目标设计方法[J]. 喻伟,王迪,李百战.  土木建筑与环境工程. 2016(04)
[7]东北严寒地区农村住宅耦合环境设计研究[J]. 甄蒙,孙澄,贾永恒.  照明工程学报. 2016(04)
[8]基于遗传算法的绿色建筑优化设计[J]. 李涛,林尧林,杨薇.  建筑节能. 2016(06)
[9]内蒙古农牧民住宅节能技术应用研究[J]. 王海军.  硅酸盐通报. 2016(04)
[10]光热性能考虑下的严寒地区办公建筑形态节能设计研究[J]. 孙澄,韩昀松.  建筑学报. 2016(02)

博士论文
[1]严寒地区办公建筑形态数字化节能设计研究[D]. 韩昀松.哈尔滨工业大学 2016
[2]寒冷地区零能耗太阳能居住建筑多目标优化设计研究[D]. 吴伟东.天津大学 2016

硕士论文
[1]电站锅炉NOx排放与再热汽温混合建模及多目标优化[D]. 高宪花.东南大学 2018
[2]基于遗传算法的建筑节能多目标优化[D]. 苏艳娇.深圳大学 2017
[3]夏热冬冷地区被动式超低能耗住宅适宜性技术体系评价研究[D]. 汤林声.湖南工业大学 2017
[4]基于遗传算法的绿色建筑节能方案多目标优化[D]. 祁士伟.北京化工大学 2017
[5]河北崇礼地区农村住宅节能体系及室内热舒适研究[D]. 孙林伟.天津大学 2017
[6]多QoS约束下的流量调度技术研究与实现[D]. 孔维莉.南京邮电大学 2016
[7]基于多目标遗传算法的上游泵送机械密封优化研究[D]. 刘金凤.江苏大学 2016
[8]人工蜂群算法在多目标模糊投资组合优化中的应用[D]. 葛梦瑶.首都经济贸易大学 2016
[9]多目标人工蜂群算法的土地利用空间优化配置研究[D]. 姚智爽.华中科技大学 2016
[10]电力工程项目多目标综合优化研究[D]. 昌兴艳.华北电力大学 2016



本文编号：3269667