[發明專利]一種基于響應面的建筑自然通風性能優化模型及優化方法

有效

• 申請號: 202010011130.0
• 申請日: 2020-01-06
• 公開（公告）號: CN111191316B
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 張伶伶;白曉偉;劉萬里;夏柏樹;張龍巍
• 申請（專利權）人: 沈陽建筑大學;沈陽新建大城市規劃設計有限公司
• 主分類號: G06F30/13
• 分類號: G06F30/13;G06F30/20;G06F111/10
• 代理公司: 北京中和立達知識產權代理事務所(普通合伙) 11756
• 代理人: 張偉樸

本發明涉及建筑技術領域，提供了一種基于響應面的建筑自然通風性能優化模型及優化方法。包括：參數化建模模塊，CFD數值模擬模塊，通過調用所述參數化建模模塊進行批量模擬計算；敏感性分析模塊，通過相關性分析確定各所述幾何參數的敏感性指標，篩選關鍵的所述幾何參數；響應面建構模塊，通過讀取所述參數管理器的數據，選擇相應的實驗設計方法和響應面算法對關鍵的所述幾何參數展開響應面模型建構和精度驗證；多目標優化模塊，通過選擇優化算法調用所述響應面模型的數據展開迭代尋優，獲得優化候選方案。本發明的有益效果在于：整合了參數化建模技術、CFD數值模擬技術、響應面方法、遺傳優化搜索技術，實現了建筑自然通風性能的快速優化。

技術領域

本發明涉及建筑技術領域，更具體地說，是涉及一種基于響應面的建筑自然通風性能優化模型及優化方法。

背景技術

方案階段是自然通風設計的基礎和關鍵環節，有關空間形態因子的設計決策將會對自然通風性能產生根本性的影響。近年來，隨著CFD數值模擬技術與人工智能的發展，既有研究開始在方案設計階段對二者耦合并展開迭代計算，實現自然通風性能引導下建筑形態的自動尋優。以上自然通風性能優化流程均遵循如下步驟：首先在設計空間中生成一定數量的樣本，通過CFD平臺進行自然通風性能的批量模擬，然后利用優化算法調用模擬結果進行分析和比較，以比較的結果作為指導，再獲取下一批更好的樣本，如此循環往復直至“優化”的目標達成。整個優化進程由優化算法進行驅動，無需人力參與，實現了自然通風性能引導下空間形態的“自動生成”。然而在優化進程中，利用優化算法評價的基礎是對大量樣本自然通風性能的批量模擬，而每一次CFD數值模擬都需要建模-網格-模擬-后處理等一系列復雜流程，動輒需要幾十分鐘到幾小時甚至更長時間，巨大的計算成本難以對方案階段的快速決策進行有效支持。

針對上述問題，既有研究嘗試搭建滿足建筑初期設計需求的可視化物理風洞，替代計算耗時的CFD數值模擬，進行建筑風環境的模擬、數據測量及性能反饋。利用風洞試驗可以快速獲得流場數據，通過優化算法驅動機械裝置的運動，實現建筑形態的自動優化與生成。以上基于風洞試驗的優化方法，可以解決計算周期和精度的問題，但限于實驗成本和建造難度，難以在方案設計階段廣泛應用。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于響應面的建筑自然通風性能優化模型及優化方法，以解決現有技術中存在的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供的技術方案是：一種基于響應面的建筑自然通風性能優化模型，包括：參數化建模模塊，通過內置的參數管理器編譯參數間的函數表達式，建立起各幾何參數間的耦合關系；CFD數值模擬模塊，通過調用所述參數化建模模塊，對自然通風性能指標展開批量計算，計算后的數據導入參數管理器；敏感性分析模塊，可讀取所述參數管理器的數據，通過相關性分析確定各所述幾何參數的敏感性指標，篩選關鍵的所述幾何參數；響應面建構模塊，通過讀取所述參數管理器的數據，選擇相應的實驗設計方法和響應面算法對關鍵的所述幾何參數展開響應面模型建構和精度驗證；多目標優化模塊，通過選擇優化算法調用所述響應面模型的數據展開迭代尋優，獲得優化候選方案。

另一方面，本發明提供的另一技術方案是：一種基于響應面的建筑自然通風性能優化方法，包括：步驟(1)，提取建筑空間模型的幾何參數，確定自然通風性能的評價指標，并采用參數化建模模塊進行建模；步驟(2)，采用敏感性分析模塊計算各所述幾何參數的敏感性指標，篩選關鍵幾何參數；步驟(3)，通過實驗設計對所述關鍵幾何參數的組合進行抽樣，形成一定數量的均勻分布樣本，利用CFD數值模擬模塊調用參數化模型進行批量計算，獲得所述均勻分布樣本的輸出數據；步驟(4)，以所述實驗設計的輸出數據為基礎，采用相應的算法進行數據的擬合與插值，構建響應面模型；同時對所述響應面模型的預測精度進行驗證，滿足精度要求則進入優化環節，否則進行新的所述實驗設計。

可選實施例中，步驟(5)：利用優化算法調用所述響應面模型進行迭代尋優，直至優化目標達成。