18、建筑立面采光与热性能优化及工业建筑算法优化设计探索

建筑立面采光与热性能优化及工业建筑算法优化设计探索

在建筑设计领域,建筑立面的设计目标往往是多方面的,涵盖采光、太阳辐射、建筑能耗和视野等多个方面。同时,工业建筑设计也面临着诸多挑战,如空间短缺、可持续性和资源节约等问题。本文将介绍建筑立面采光与热性能优化的相关研究,以及算法优化在工业建筑设计过程中的应用案例。

建筑立面采光与热性能优化

在建筑设计中,采光和热性能是非常重要的考量因素。为了综合评估建筑室内不同时间的采光条件,研究中引入了一些关键指标和方法。

指标定义
  • hUDI(有用日光照度比例) :有用日光照度(UDI)旨在辅助基于全年每小时气象数据的日光照度水平的气候分析。为了全面评估一年中不同时间的室内照明条件,选取了四个时间点进行建筑立面模拟,分别是3月、6月、9月和12月的21日中午12点,对应的一年中的小时数(HOY)分别为1908、4116、6324和8508。hUDI是指在特定时刻,参考平面上照度在300lx - 2000lx范围内的面积比例,其优化目标是使hUDI达到最大值。
  • RAD(太阳辐射差值) :对于冬冷夏热地区,夏季太阳辐射通常对室内热舒适性有害,而冬季太阳辐射则有益。研究计算了建筑物南立面在6月(夏季)和12月(冬季)的太阳辐射,并计算了它们之间的差值。优化目标是使RAD达到最小值,计算公式为:RAD = 夏季太阳辐射 - 冬季太阳辐射。
数据处理与分析
  • 随机抽样 :建筑立面的变量通过组合会形成一个巨大的样本集
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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