基于物理风洞与神经网络算法的建筑群体形态生成设计方法研究

论文摘要

近年来,随着我国城市高层、高密度建筑群的发展,城市通风、热岛效应、空气污染以及行人热舒适度等已经成为研究城市高层建筑群体设计的重要课题。同时,环境性能化模拟与实验工具的不断发展,针对城市风环境影响进行初期概念设计决策的作用愈加凸显。本文首先介绍了以物理风洞为模拟工具的实验平台,包括数据采集、性能可视化设计方法探索;然后开发了一套针对高密度城市高层建筑群体的机械生形装置,打通建筑几何生成与城市风环境数据参数的关联;在此基础上,提出了一种将神经网络算法应用于高层建筑群场景的建筑几何生成设计优化算法。由此,实现城市设计导向的、基于城市高密度风环境性能化的、高层建筑形体预测与生成方法研究。

论文目录

• 0 引言
• 1 环境性能物理模拟工具的回归
•   1.1 环境性能化生成设计的瓶颈
•   1.2 物理风洞的实时性与可感知性
• 2“风洞城市”动态模型设计
•   2.1 高层建筑群体形态的风环境优化策略
•   2.2 高密度高层建筑群的动态模型设计
• 3 设计导向的风环境性能化高层建筑群体形态生成方法
•   3.1 高密度城市风环境性能评价方法
•   3.2 城市高层建筑群体形态生成流程
•   3.3 架构神经网络以预测建筑群体中的高层建筑单体形态
•   3.4 神经网络算法模型的架构结果
• 5 总结与展望

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 袁烽,林钰琼

关键词: 物理风洞,神经网络算法,动态模型,城市高层建筑,环境性能化生形

来源: 西部人居环境学刊 2019年01期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 同济大学建筑与城市规划学院

基金: 国家重点研发计划资助(2016YFC0702104),国家自然科学基金资助(51578378),中德科学中心国际合作项目(GZ1162),上海市科学技术委员会项目(16DZ1206502,16DZ2250500,17DZ1203405)

分类号: TU972

DOI: 10.13791/j.cnki.hsfwest.20190103

页码: 22-30

总页数: 9

文件大小: 2540K

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