發(fā)布時間：2024-03-15 01:37

　　隨著經濟的快速發(fā)展,人們對舒適的居住環(huán)境越來越重視。一般來說,改善室內熱舒適水平也會導致住宅建筑能耗的增加,而尋求建筑節(jié)能與室內熱舒適之間的動態(tài)平衡已成為人們關注的焦點。我國根據(jù)不同的氣候條件劃分了五大氣候區(qū),并根據(jù)各自的氣候特點制定了相應的建筑節(jié)能設計標準或相關法規(guī)。我國現(xiàn)行的建筑設計標準和規(guī)范都只適用于某一地區(qū),局限性較大。本研究爭取通過建立建筑仿真軟件和遺傳算法相結合的方法,尋求通用的建筑設計方法來克服設計標準和規(guī)范的局限性,使之能夠適用于不同的氣候區(qū)域。NSGA-Ⅱ是目前應用最為廣泛的多目標優(yōu)化算法。本研究優(yōu)化了建筑各朝向的窗墻面積比、建筑朝向、建筑外墻與屋面構造、室內空調及采暖溫度設定值以及HVAC系統(tǒng)類型等10個參數(shù)。據(jù)此構建了同時考慮五個氣候區(qū)20個典型城市建筑能耗和室內不舒適度時數(shù)的優(yōu)化數(shù)據(jù)庫。通過對最優(yōu)解的分析,北方地區(qū)嚴寒地區(qū)的建筑能耗大幅度降低38.37%,室內不舒適度時數(shù)可減少61.5%。最后,為應用數(shù)據(jù)挖掘技術建立了一個典型的數(shù)據(jù)集。通過比較和分析線性回歸(LR)、卡方自動交互檢測法(CHAID)、窮盡卡方自動交互檢測法(exhaustive CHAID)、反...

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-2建筑仿真和優(yōu)化框架圖

得到優(yōu)化結果，通過對優(yōu)化結果的分析，給出各地區(qū)的參數(shù)推薦取值。最后，根據(jù)第三步得到的優(yōu)化數(shù)據(jù)，建立初始數(shù)據(jù)庫，在對比驗證數(shù)據(jù)挖掘模型準確性的條件下，得到可用于居住建筑能耗快速預測的模型，在建筑設計初期為設計師提供指導，更高效合理的進行綠色建筑設計。

圖1-3建筑仿真及優(yōu)化原理圖

得到優(yōu)化結果，通過對優(yōu)化結果的分析，給出各地區(qū)的參數(shù)推薦取值。最后，根據(jù)第三步得到的優(yōu)化數(shù)據(jù)，建立初始數(shù)據(jù)庫，在對比驗證數(shù)據(jù)挖掘模型準確性的條件下，得到可用于居住建筑能耗快速預測的模型，在建筑設計初期為設計師提供指導，更高效合理的進行綠色建筑設計。圖1-2建筑仿真和優(yōu)化框架....

圖1-4數(shù)據(jù)挖掘原理圖

9圖1-4數(shù)據(jù)挖掘原理圖圖1-3和圖1-4分別為文章建筑優(yōu)化與數(shù)據(jù)挖掘的基本原理圖。在建筑優(yōu)化部分采用NSGA-II遺傳算法，通過對選定的五大氣候區(qū)的典型城市進行參數(shù)優(yōu)化，得到優(yōu)化數(shù)據(jù)集。在優(yōu)化過程中，系統(tǒng)會隨機生成初始種群，通過選擇、交叉和變異三大算子的計....

圖2-1遺傳算法流程圖

11圖2-1遺傳算法流程圖過不斷計算種群個體的適應度值，反復執(zhí)行選生新的子代種群。通過驗證子代種群是否滿足代，直到滿足收斂條件，結束迭代，得到最優(yōu)

本文編號：3928350