近年來(lái),隨著草原牧民生活水平的不斷提高,人們對(duì)冬季室內(nèi)熱環(huán)境的要求也逐漸提升�，F(xiàn)今草原民居普遍存在建筑構(gòu)造粗糙、保溫隔熱性能差、牧民節(jié)能意識(shí)薄弱等問(wèn)題,導(dǎo)致草原民居冬季建筑采暖能耗高和室內(nèi)熱舒適性較差。因此,本文以建筑采暖能耗、室內(nèi)熱舒適性、工程造價(jià)作為優(yōu)化目標(biāo),建立建筑節(jié)能多目標(biāo)優(yōu)化模型,為內(nèi)蒙古西部草原民居建筑研究提供新思路,對(duì)內(nèi)蒙古西部草原民居建筑節(jié)能的優(yōu)化設(shè)計(jì)和建造具有指導(dǎo)意義。本文運(yùn)用文獻(xiàn)分析、數(shù)據(jù)分析、定量與定性分析和學(xué)科交叉研究的方法提出建筑節(jié)能多目標(biāo)優(yōu)化模型。通過(guò)分析影響因素與建筑節(jié)能優(yōu)化目標(biāo)之間的相關(guān)性,篩選出選取東向窗墻比、西向窗墻比、南向窗墻比、北向窗墻比、東外窗玻璃傳熱系數(shù)、西外窗玻璃傳熱系數(shù)、南外窗玻璃傳熱系數(shù)、北外窗玻璃傳熱系數(shù),外墻傳熱系數(shù)和屋面?zhèn)鳠嵯禂?shù)10個(gè)影響因素,并將這些因素作為優(yōu)化變量。選取建筑采暖能耗、室內(nèi)熱舒適性PMV、工程造價(jià)作為3個(gè)優(yōu)化目標(biāo)。首先,通過(guò)10個(gè)優(yōu)化變量的不同取值,進(jìn)行訓(xùn)練樣本方案設(shè)計(jì),模擬計(jì)算的結(jié)果作為BPNN預(yù)測(cè)模型的訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。計(jì)算BPNN預(yù)測(cè)模型測(cè)試樣本的平均誤差值為0.018 6,驗(yàn)證預(yù)測(cè)模型的可行性。其次,將... 

【文章來(lái)源】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁(yè)數(shù)】：81 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

技術(shù)路線圖

[46]。圖2.1 蜜蜂的覓食行為蜜蜂采蜜的基本行為過(guò)程，如圖 2.1 所示。圖中由 A 和B 表示已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)的兩個(gè)食物源。假設(shè)起初一個(gè)未被雇傭的蜜蜂對(duì)蜂巢周圍的食物源信息是未知的，那么它會(huì)有兩種選擇：一種選擇是走 S 路線，成為偵察蜂，根據(jù)內(nèi)部目的或外部吸引程度，搜索附近的食物源；另一種選擇是走R 路線，成為被招募的蜜蜂，通過(guò)觀看蜜蜂跳搖擺舞，搜索食物源信息。蜜蜂找到食物源以后，它可以記住食物源的位置，然后對(duì)食物源進(jìn)行開(kāi)采，成為受雇傭蜂。受雇傭蜂把尋找的食物源信息帶回蜂巢，卸下花蜜并儲(chǔ)存在蜂巢

同時(shí)結(jié)合了 Pareto 最優(yōu)結(jié)果平滑、不依賴于參數(shù)的特點(diǎn)。多目標(biāo)人工蜂群算法保留了人工蜂群算法蜜蜂覓食模型的三個(gè)基本要素和兩個(gè)行為模式，在此基礎(chǔ)上結(jié)合 Pareto最優(yōu)法，加入外部種群的概念。多目標(biāo)人工蜂群算法的優(yōu)化總體框架，如圖2.2 所示。圖2.2 多目標(biāo)人工蜂群算法總體框架

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期熱負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究[J]. 劉鵬飛,付波.  區(qū)域供熱. 2019(01)
[2]基于多目標(biāo)優(yōu)化的被動(dòng)式低能耗建筑技術(shù)研究——以寒冷地區(qū)居住建筑為例[J]. 吳迪,劉立,李曉俊,劉叢紅.  華南理工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(04)
[3]內(nèi)蒙古草原牧區(qū)住宅現(xiàn)狀分析及節(jié)能途徑探討[J]. 許國(guó)強(qiáng).  綠色環(huán)保建材. 2018(01)
[4]基于多目標(biāo)優(yōu)化的節(jié)能建筑方案設(shè)計(jì)[J]. 陳煜琛,藍(lán)艇,史旭華.  工程技術(shù)研究. 2017(06)
[5]基于多目標(biāo)人工蜂群算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度[J]. 王海燕,王旭佳,秦健.  電器與能效管理技術(shù). 2016(19)
[6]居住建筑室內(nèi)熱環(huán)境低能耗營(yíng)造的多目標(biāo)設(shè)計(jì)方法[J]. 喻偉,王迪,李百戰(zhàn).  土木建筑與環(huán)境工程. 2016(04)
[7]東北嚴(yán)寒地區(qū)農(nóng)村住宅耦合環(huán)境設(shè)計(jì)研究[J]. 甄蒙,孫澄,賈永恒.  照明工程學(xué)報(bào). 2016(04)
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[9]內(nèi)蒙古農(nóng)牧民住宅節(jié)能技術(shù)應(yīng)用研究[J]. 王海軍.  硅酸鹽通報(bào). 2016(04)
[10]光熱性能考慮下的嚴(yán)寒地區(qū)辦公建筑形態(tài)節(jié)能設(shè)計(jì)研究[J]. 孫澄,韓昀松.  建筑學(xué)報(bào). 2016(02)

博士論文
[1]嚴(yán)寒地區(qū)辦公建筑形態(tài)數(shù)字化節(jié)能設(shè)計(jì)研究[D]. 韓昀松.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2016
[2]寒冷地區(qū)零能耗太陽(yáng)能居住建筑多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計(jì)研究[D]. 吳偉東.天津大學(xué) 2016

碩士論文
[1]電站鍋爐NOx排放與再熱汽溫混合建模及多目標(biāo)優(yōu)化[D]. 高憲花.東南大學(xué) 2018
[2]基于遺傳算法的建筑節(jié)能多目標(biāo)優(yōu)化[D]. 蘇艷嬌.深圳大學(xué) 2017
[3]夏熱冬冷地區(qū)被動(dòng)式超低能耗住宅適宜性技術(shù)體系評(píng)價(jià)研究[D]. 湯林聲.湖南工業(yè)大學(xué) 2017
[4]基于遺傳算法的綠色建筑節(jié)能方案多目標(biāo)優(yōu)化[D]. 祁士偉.北京化工大學(xué) 2017
[5]河北崇禮地區(qū)農(nóng)村住宅節(jié)能體系及室內(nèi)熱舒適研究[D]. 孫林偉.天津大學(xué) 2017
[6]多QoS約束下的流量調(diào)度技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 孔維莉.南京郵電大學(xué) 2016
[7]基于多目標(biāo)遺傳算法的上游泵送機(jī)械密封優(yōu)化研究[D]. 劉金鳳.江蘇大學(xué) 2016
[8]人工蜂群算法在多目標(biāo)模糊投資組合優(yōu)化中的應(yīng)用[D]. 葛夢(mèng)瑤.首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 2016
[9]多目標(biāo)人工蜂群算法的土地利用空間優(yōu)化配置研究[D]. 姚智爽.華中科技大學(xué) 2016
[10]電力工程項(xiàng)目多目標(biāo)綜合優(yōu)化研究[D]. 昌興艷.華北電力大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3269667