CN110110353A - 面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 - Google Patents
面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110110353A CN110110353A CN201910214816.7A CN201910214816A CN110110353A CN 110110353 A CN110110353 A CN 110110353A CN 201910214816 A CN201910214816 A CN 201910214816A CN 110110353 A CN110110353 A CN 110110353A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- building
- scheme
- parameter
- place
- optimization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000013461 design Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 36
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims abstract description 50
- 241000254032 Acrididae Species 0.000 claims abstract description 22
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 20
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 18
- 241000238413 Octopus Species 0.000 claims abstract description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 12
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 8
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- 239000000203 mixture Substances 0.000 claims description 3
- 238000012876 topography Methods 0.000 claims description 2
- 230000008447 perception Effects 0.000 abstract description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 16
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 4
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000004744 fabric Substances 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 239000000178 monomer Substances 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000008946 yang xin Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/13—Architectural design, e.g. computer-aided architectural design [CAAD] related to design of buildings, bridges, landscapes, production plants or roads
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/08—Construction
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Marketing (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Architecture (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，步骤如下：S1：以参数化软件Rhino&Grasshopper为平台，在平台内输入规划条件参数和建筑信息参数，确定参数属性和可取范围；S2：根据参数及相关住区设计规则，进行参数化建模自动生成住区方案，并以三维形式展出；S3：确定要评价的性能指标及其计算方法，根据方案进行计算评价，获得性能指标参数；S4：以Octopus运算器为寻优计算子模块的核心运算器，采用HpyE寻优算法与SPEA2进化算法进行多目标寻优计算，最终获得最优化方案集合和优化性能效果评价结果。本发明方法对不同设计条件和规则的定量感知更全面、可靠和准确，能在规定的、较短的设计周期内，自动生成绿色住区设计方案并对方案的性能进行优化。
Description
技术领域
本发明涉及建筑设计技术领域，具体为面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法。
背景技术
随着人口持续增长和城市的不断扩张，城市对能源资源的消耗日益加增，导致了全球气候变化、城市环境恶化等一系列问题。绿色住区作为生态城市与绿色建筑发展建设的重要内容，它的研究与发展体现了可持续发展的理念，将成为未来的主导趋势，在降低居住建筑能耗，改善社区居住环境，促进城市绿色发展等方面具有举足轻重的意义。
日前，绿色国内住区生成设计还局限于“经验与手工计算”的传统设计模式，建筑师基于自身经验、知识与灵感，采用人工方法，来综合解决设计中的各种矛盾和需求，方案生成过程“牵一发而动全身”，往往以单一状态的设计形式表达最后的设计结果。因而，区别于传统设计模式，利用参数化设计模式，在设计师主导的基础上，根据各地住区规划与设计规范的差异与不同的需求调整参数可取范围，快速生成预定义、阶段性的设计方案，在较短时间内自动生成若干个经过优化的绿色住区方案，是本领域需要解决的核心问题。
现有的绿色住区性能优化设计还局限于单目标，往往得到某一目标的最优解，难以兼顾其余目标的优化，从而难以寻求一个折中的优化目标解集。且优化设计发力于设计后期，侧重于方案评价，总体停留在初级阶段，相关的性能算法和软件平台十分缺乏，无法满足绿色住区快速发展建设的需求。
发明内容
针对现有住区设计方法存在的不足，本发明提供了一种面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，对不同设计条件和规则的定量感知更全面、可靠和准确，能在规定的、较短的设计周期内，自动生成绿色住区设计方案并对方案的性能进行优化。
为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，包括以下步骤：
S1:以参数化软件Rhino&Grasshopper为平台，分别将规划条件参数和建筑信息参数输入平台，并分别确定参数属性，分别限定参数可取范围；
S2:根据步骤S1输入的参数及住区设计规则，在参数化建模模块进行逻辑运算，自动生成住区方案，以三维形式展出，并将所述方案输出到以下步骤S3；
S3：确定要评价的性能指标及其计算方法，根据步骤S2所述住区方案输出的参数进行计算评价，获得性能指标参数；
S4:多目标寻优：以Octopus运算器为寻优计算子模块的核心运算器，多目标寻优采用HpyE寻优算法与SPEA2进化算法进行寻优迭代计算，得到方案优化结果集和优化性能评价结果。
S5：最后输出最优化方案集合以及优化性能评价结果。
所述步骤S1中所述的规划条件参数，包括场地轮廓信息、容积率、建筑密度、日照条件、防火间距和红线退距；所述规划条件参数的可取范围，基于国家标准及各地规划管理部门制定的有关技术规定，并根据平台开发的精度目标而确定。
所述步骤S1中所述的建筑信息参数，包括建筑单体轮廓线、建筑朝向、建筑层高、建筑层数和建筑栋数。
所述步骤S2中所述的参数化建模模块由场地分析模块、场地网格化模块、建筑单体组合模块和建筑布置模块组成。
所述场地分析模块通过分析场地地形，划分不同高程级别的场地范围，得到该场地内适合组团布置建筑的范围。通过Grasshopper电池拾取输入的场地轮廓线，获得有效的高程点信息，并以列表形式输出。提取高程数据，对高程数据进行分级，根据不同的级别将场地划分成几个不同的区域。
所述场地网格化模块提取场地划分的网格布置点的信息，为建筑布置模块提供布置点信息。场地网格化模块的参数通过Grasshopper的电池拾取，或直接导入由CAD绘制的场地轮廓线图形文件，通过Python与Grasshopper中的Mesh联合运算，输出场地网格布置点的信息。场地网格的精度大小根据使用者需要调整。
所述建筑单体组合模块根据场地轮廓信息以及容积率范围，确定不同容积率下的建筑单体组合模式，基于该建筑单体组合模式结合建筑栋数、建筑层数、建筑层高得出最终的建筑单体组合。所述建筑单体组合模式是通过Grasshopper中识别建筑单体轮廓线，根据容积率范围判断出不同容积率下的建筑类型选择，输出所述建筑单体组合类型编号，再将建筑信息输入到Grasshopper得到最终的建筑单体组合模式；所述建筑类型包括高层住宅、中高层住宅、多层住宅和别墅；所述建筑信息包括建筑层数、建筑层高和建筑栋数。
所述建筑布置模块的建筑布置方法如下：
首先，根据设计师在场地中划出的一条或数条布置建筑的路径，使用Python运算器计算确定建筑布置位置，生成若干建筑排布方式。
其次，从东南端的路径开始排布，依次排布各条路径，直至所有路径排布完成为止。
具体方法为：从路径的东南端开始布置第一个建筑点并根据设计的建筑轮廓线和建筑层数在平台中生成建筑阴影的范围，通过程序判断出不满足3小时日照的阴影区，该区域内不可布置建筑，由此得到日照间距；以该日照间距确定在该路径上的第二个建筑布置点；布置第三个建筑布置点时需计算前两个建筑生成的建筑阴影范围、布置第四个建筑布置点时需计算前三个建筑生成的建筑阴影范围……重复此步骤布置建筑点，直至该路径上布置完满足规划条件所需的建筑栋数为止，得到住区方案。
所述日照间距由日照分析模块计算得到。该日照分析模块的参数的计算采用Python语言编写脚本实现，调用Python和Grasshopper的Math函数库，通过输入的建筑信息参数和有效的太阳高度角、时角、方位角等数据信息，并根据当地日照规范，利用棒影图综合分析方法，在平台中绘制出建筑阴影覆盖的范围，进而筛选出不符合日照时长要求的布置点覆盖范围。筛选出不符合日照时长要求的布置点覆盖范围后，以该路径上距离上一建筑布置点最近的点和上一建筑布置点之间的距离为日照间距。
最后，通过Grasshopper生成三维模型展出上述住区方案。所述住区方案进入下一步骤S3的计算评价中。
所述步骤S3中所述计算方法中所需输入的参数包括但不仅限于遮挡计算参数、太阳信息、计算网格信息、气象数据、面积统计数据和热吸收率。
所述步骤S3中所述性能指标为分为两类，一类是技术经济指标，包括住宅建筑面积净密度、住宅建筑净密度和绿化覆盖率；另一类是环境性能指标，包括住区热岛强度、住区气温、通风遮挡指数、建筑迎风面和背风面平均风压差、住区环境噪声。所述性能指标基于参数化设计软件Rhinoceros&Grasshopper，采用Python脚本语言、可视化编程计算得到。所述住区热岛强度的计算结果结合所述气象数据，并采用改进的绿色CTTC模型和天空遮挡算法计算得到。
所述步骤S4中所述多目标寻优为：采用SPEA2与HpyE进化算法，以Octopus运算器为寻优计算子模块的核心运算器，进行步骤S3输出的评价指标与适应值之间的换算，得到适应值；根据得到的适应值，采用多目标寻优算法进行寻优迭代计算，得到方案优化结果集和优化性能评价结果。
所述Octopus运算器为适应值运算器，其输入端连接两组数据，分别为输入适应值计算公式的Express数据端和步骤S3输出的性能指标参数，输出端分别为数据有效性Xvalid输出端和方案适应值Xfit输出端，用于方案优化结果的判别，并根据适应值对所得方案优化结果集自动进行调整，方案优化结果集对应设计方案的满足程度由适应值定量评价。
所述适应值计算公式分为三种，分别为寻优目标最小化问题Xfit·s、最大化问题Xfit·b和目标函数定值最优问题Xfit·c，对应采用式(4-1)、式(4-2)和式(4-3)进行计算，方案有效性问题公式采用式(4-4)计算：
其中，Xi数据端连接个体方案评价数据指标；XMIN和XMAX分别为目标函数的限定取值范围的下限值和上限值，通常为规范标准所限制的性能指标下限和上限，或经验值的取值范围；Xvalid为目标函数有效性判断，当值为True时为有效结果并参与寻优计算，当值为False时为无效结果，不参与寻优计算。
当Xvalid的值为True时，将步骤S1的规划条件参数和建筑信息参数重新调整，重复S2至S4的计算过程，直至满足优化终止条件。
当Xvalid的值为False时，计算中止并输出最优方案集合和优化性能评价结果。
所述多目标寻优算法为HpyE寻优算法与SPEA2进化算法；
本发明具有如下有益效果：
(1)相较于传统手工设计模式，本发明提出的绿色住区设计方案的参数化生成模式对不同设计条件和规则的定量感知更全面、可靠和准确，具有较高的计算复杂数据能力和严密逻辑推理能力。
(2)本发明方法能在规定的、较短的设计周期内，自动生成出经过优化的符合建筑师要求的绿色住区设计方案。
(3)与传统的方案评价相比，本发明方法除了满足原有经济技术指标相关要求，更增加了环境性能相关的定量评价指标。并且，本发明方法能针对多个性能指标，根据给定的指标算法和优化设计方法，对住区方案的性能进行优化。
附图说明
图1是本发明方法的流程示意图。
图2是本发明方法中的参数化建模流程示意图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明的技术方案作详细说明，但不构成对本发明保护范围的限制。
如图1所示，面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，包括以下步骤：
S1：以参数化软件Rhino&Grasshopper为平台，输入方案设计所需参数：包括规划条件参数和建筑信息参数。所述规划条件参数包括但不仅限于场地轮廓信息、容积率、建筑密度、日照条件、防火间距和红线退距；所述建筑信息参数包括但不仅限于建筑单体轮廓线、建筑朝向、建筑层高、建筑层数和建筑栋数。分别确定上述参数属性，限定参数可取范围。
所述日照条件、防火间距和红线退距的可取范围，为基于国家标准及各地规划管理部门制定的有关技术规定，并根据设计的精度目标而定；所述场地轮廓信息和所述建筑单体轮廓线均为可输入的几何图形数据，通过导入CAD图形文件，或在RH或GH程序中绘制；所述建筑朝向、建筑层高、建筑层数和建筑栋数，均分别根据需要确定参数可取范围。
S2：根据步骤S1输入的参数及住区设计规则，在参数化建模模块进行逻辑运算，自动生成建筑布置方案，以三维形式展出，并将所述建筑布置方案输出到步骤S3。
所述参数化建模模块由场地分析模块、场地网格化模块、建筑单体组合模块和建筑布置模块组成，所述参数化建模流程如图2所示。
所述场地分析模块的运算方法为：基于建筑分组布置的设计依据，对场地进行地形分析，划分出不同层级的高程范围。通过Grasshopper电池拾取输入的场地轮廓线，获得该场地所有的高程点信息，并以列表形式输出。再通过Null item电池和Cull Duplicats的筛选，消除无效数据和重复点信息，最终获得有效的高程点信息。通过Delaunary Mesh电池拾取有效的高程点，生成有效的地形Mesh外轮廓和地形外轮廓的垂直体，并将两者焊接，通过contour电池生成等高线。连接等高线，根据高程点重绘等高线，提取高程数据。对高程数据进行分级，根据不同的级别将场地划分成几个不同的区域，为所述建筑布置模块的建筑布置提供组团布置的范围。
所述场地网格化的运算方法为：通过Grasshopper电池拾取输入的场地轮廓线，确定场地范围。并输入场地网格精度大小以及场地偏移量获取场地信息等参数，通过Python与Grasshopper中的Mesh联合运算生成并输出场地网格布置点及其编号信息。提取场地划分的网格布置点的信息，为所述建筑布置模块提供布置点信息。所述场地轮廓线可以直接由CAD绘制的场地轮廓图形文件导入；所述网格布置点排序从东到西，从南至北；所述场地网格的精度大小根据使用者需要调整具体数值。
所述建筑单体组合模块的运算方法为：基于建筑设计的需求，确定不同容积率下的建筑单体组合模式；具体是：在Grasshopper运算器中分别输入场地轮廓信息和容积率范围，通过Python运算判断不同容积率下的建筑类型选择，计算得出建筑单体组合类型并列表输出，再将建筑信息输入到Grasshopper得到最终的建筑单体组合。所述建筑单体类型包括高层住宅、中高层住宅、多层住宅和别墅。所述建筑信息包括建筑层数、建筑层高和建筑栋数。
所述建筑布置模块的建筑布置方法，具体步骤如下：
①、通过Grasshopper拾取并识别场地轮廓线信息。
②、设计师在场地中划出一条或数条布置建筑的路径，使用Python运算器计算确定建筑布置位置，生成若干建筑排布方式。
③、从路径的东南端开始布置第一个建筑点。
④、利用棒影图综合分析方法，并根据设计的建筑轮廓线和建筑层数在平台中生成建筑阴影的范围，判断出不满足3小时日照的阴影区，该区域内不可布置建筑，由此得到日照间距。
⑤、以该日照间距确定在该路径上的第二个建筑布置点；
⑥、分别计算前两个建筑生成的建筑阴影范围，得出日照间距并布置第三个建筑布置点；分别计算前三个建筑生成的建筑阴影范围，得出日照间距并布置第四个建筑布置点，……，重复此步骤，直至该路径上布置完满足规划条件所需的建筑栋数为止，得到最终的建筑布置方案。
⑦、步骤⑥的建筑布置方案通过Grasshopper生成三维模型并输出，并将所述建筑布置方案输入到步骤S3的评价模块中。
S3：使用评价模块对步骤S2所得的建筑布置方案的性能指标评价计算，具体方法为：设定评价的住区性能指标，包括技术经济类和环境性能指标，如表1所示。
所述技术经济类指标选择住宅建筑面积净密度、住宅建筑净密度、绿地率、居住区人均用地指标、住区人均公共绿地面积。
所述环境性能指标选择住区平均热岛强度、公共活动区域日照时数、底层住户日照时数、通风遮挡指数、建筑迎风面和背风面平均风压差、住区环境噪声。并限定各个性能指标的取值范围，该取值范围根据国家与地方的居住区规划设计标准和绿色建筑设计标准等规范标准或根据业主需求而定。
表1：性能指标的评价等级参考标准与守则
所述技术经济类指标依照现行设计规范进行计算，参考《城市居住区规划设计标准》GB 50180-2018和《绿色建筑评价标准》GB/T 50378-2014。
所述住区平均热岛强度的计算方法：通过改进的绿色CTTC模型和天空遮挡算法，所述改进的绿色CTTC模型和天空遮挡算法见现有技术吴杰,张宇峰,麦锦博.绿化住区的室外气温预测模型研究[J].建筑科学,2016,04):93-101。
所述住区环境噪声计算方法：计算点的环境噪声由公路交通噪声和背景噪声叠加而成，计算公式如下：
上式中LAeq环为计算点的环境噪声，单位为dB；LAeq交为计算点的交通噪声，单位为dB；LAeq背为计算点的背景噪声，单位为dB。其中计算点的背景噪声一般通过现场测试并进行修正得到。计算点的公路交通噪声由大、中、小三种车型形成的交通噪声叠加而成。
所述通风遮挡指数为遮挡面积比与分离距离之比，所述遮挡面积比为建筑迎风面的被遮挡面积与总面积之比，所述分离距离为遮挡间距与遮挡建筑特征尺寸之比，它综合了风影区和面积比例两方面作用，能够很好表征建筑之间通风遮挡的程度。
所述建筑迎风面和背风面平均风压差系数ΔCp＝(Pw-Pb)/0.5ρaU2 ref，Pw和Pb别为建筑迎风面和背风面的平均风压，ρa为空气密度，单位为kg/m3；Uref为建筑檐口高度处的来流风速，单位为m/s。
S4：多目标寻优：以Octopus运算器为寻优计算子模块的核心运算器，多目标寻优采用HpyE寻优算法与SPEA2进化算法进行寻优迭代计算，得到方案优化结果集和优化性能评价结果。具体步骤如下：
①、输入适应值计算公式和步骤S3输出的性能指标参数，通过Octopus运算器换算得到适应值；
②、将所得适应值输入寻优计算子模块，采用HpyE寻优算法与SPEA2进化算法对方案设计进行优化，得到方案优化结果集和优化性能评价结果集；
③、对所得方案优化结果集进行判别，如果判别结果不满足优化终止条件，方案性能优化模块将调整步骤S1中的规划信息参数和建筑信息参数；
④、重复以上过程，直至满足优化终止条件，获得最终方案优化结果集和优化性能评价结果集。
所述Octopus运算器为适应值运算器，其输入端连接两组数据，分别为输入适应值计算公式的Express数据端和步骤S3输出的性能指标参数，输出端分别为数据有效性Xvalid输出端和方案适应值Xfit输出端，用于方案优化结果的判别，并根据适应值对所得方案优化结果集自动进行调整，方案优化结果集对应设计方案的满足程度由适应值定量评价。
所述适应值计算公式分为三种，分别为寻优目标最小化问题Xfit·s、最大化问题Xfit·b和目标函数定值最优问题Xfit·c，对应采用式(4-1)、式(4-2)和式(4-3)进行计算，方案有效性问题公式采用式(4-4)计算：
其中，Xi数据端连接个体方案评价数据指标；XMIN和XMAX分别为目标函数的限定取值范围的下限值和上限值，通常为规范标准所限制的性能指标下限和上限，或经验值的取值范围；Xvalid为目标函数有效性判断，当值为True时为有效结果并参与寻优计算，当值为False时为无效结果，不参与寻优计算。
当Xvalid的值为True时，将步骤S1的规划条件参数和建筑信息参数重新调整，重复S2至S4的计算过程，直至满足优化终止条件。
当Xvalid的值为False时，计算中止并得到最优方案集合和优化性能评价结果。
S5：最后输出最优化方案集合以及优化性能评价结果。
Claims (6)
1.面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1:以参数化软件Rhino&Grasshopper为平台，分别将规划条件参数和建筑信息参数输入平台，并分别确定参数属性，分别限定参数可取范围；
S2:根据步骤S1输入的参数及住区设计规则，在参数化建模模块进行逻辑运算，自动生成住区方案，以三维形式展出，并将所述方案输出到以下步骤S3；
S3：确定要评价的性能指标及其计算方法，根据步骤S2所生成的住区方案进行计算评价，获得性能指标参数；
S4:多目标寻优：以Octopus运算器为核心运算器，多目标寻优采用HpyE寻优算法与SPEA2进化算法进行寻优迭代计算，得到方案优化结果集和优化性能评价结果；
S5：最后输出最优化方案集合以及优化性能评价结果。
2.根据权利1要求所述的面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于：所述步骤S2中所述的参数化建模模块由场地分析模块、场地网格化模块、建筑单体组合模块、建筑布置模块四个模块组成。
3.根据权利2要求所述的面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于，所述场地分析模块为通过分析场地地形，划分不同高程级别的场地范围，得到该场地内适合组团布置建筑的范围；通过Grasshopper电池拾取输入的场地轮廓线，获得有效的高程点信息，提取高程数据，对高程数据进行分级，根据不同的级别将场地划分成几个不同的区域。
4.根据权利2要求所述的面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于，所述场地网格化为通过Grasshopper电池拾取输入的场地轮廓线，确定场地范围；并输入场地网格精度大小以及场地偏移量获取场地信息等参数，通过Python与Grasshopper中的Mesh联合运算生成并输出场地网格布置点及其编号信息；提取场地划分的网格布置点的信息，为所述建筑布置模块提供布置点信息。
5.根据权利2要求所述的面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于，所述建筑单体组合模块是根据场地轮廓信息以及容积率范围，确定不同容积率下的建筑单体组合模式，基于该建筑单体组合模式结合建筑栋数、建筑层数、建筑层高得出最终的建筑单体组合。
6.根据权利2要求所述的面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法，其特征在于，所述建筑布置模块由设计师在场地中划出一条或数条布置建筑的路径，使用Python运算器计算确定建筑布置位置，生成若干建筑排布方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910214816.7A CN110110353A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910214816.7A CN110110353A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN110110353A true CN110110353A (zh) | 2019-08-09 |
Family
ID=67484489
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910214816.7A Pending CN110110353A (zh) | 2019-03-20 | 2019-03-20 | 面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN110110353A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110717214A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 中交 (天津) 生态环保设计研究院有限公司 | 一种基于图形化编程的疏浚工程建构筑物参数化建模方法 |
| CN112487544A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-12 | 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司 | 一种基于衍生式设计的复合功能建筑平面自动生成方法 |
| CN113158312A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-23 | 深圳小库科技有限公司 | 建设用地的建筑方案生成方法、装置、存储介质及处理器 |
| CN113468628A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-10-01 | 香港华艺设计顾问(深圳)有限公司 | 一种住院楼标准护理单元的数字化自动生成方法 |
| CN113761628A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-07 | 广西大学 | 一种骑楼街立面改造参数化设计生成方法 |
| WO2022047959A1 (zh) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | 东南大学 | 一种提升风环境的人工智能城市设计形态布局方法 |
| CN114491773A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-13 | 深圳小库科技有限公司 | 建筑方案生成的方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN115600283A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-01-13 | 广西大学（Cn） | 目标性能导向的多层点式住宅参数化生成方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109472390A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-03-15 | 郑颖尔 | 基于机器学习的规划方案智能生成方法及系统 |
-
2019
- 2019-03-20 CN CN201910214816.7A patent/CN110110353A/zh active Pending
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109472390A (zh) * | 2018-09-12 | 2019-03-15 | 郑颖尔 | 基于机器学习的规划方案智能生成方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 吴杰: "绿色住区参数化优化设计平台的开发进展与展望", 《南方建筑》 * |
| 文多多: "原来利用搞成数据点建立地形模型，只需要一个键；和我们学习，教你更快出图", 《筑视》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110717214A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-01-21 | 中交 (天津) 生态环保设计研究院有限公司 | 一种基于图形化编程的疏浚工程建构筑物参数化建模方法 |
| WO2022047959A1 (zh) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | 东南大学 | 一种提升风环境的人工智能城市设计形态布局方法 |
| CN112487544A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-03-12 | 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司 | 一种基于衍生式设计的复合功能建筑平面自动生成方法 |
| CN113468628A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-10-01 | 香港华艺设计顾问(深圳)有限公司 | 一种住院楼标准护理单元的数字化自动生成方法 |
| CN113158312A (zh) * | 2021-04-26 | 2021-07-23 | 深圳小库科技有限公司 | 建设用地的建筑方案生成方法、装置、存储介质及处理器 |
| CN113761628A (zh) * | 2021-09-09 | 2021-12-07 | 广西大学 | 一种骑楼街立面改造参数化设计生成方法 |
| CN114491773A (zh) * | 2022-03-31 | 2022-05-13 | 深圳小库科技有限公司 | 建筑方案生成的方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN114491773B (zh) * | 2022-03-31 | 2022-07-05 | 深圳小库科技有限公司 | 建筑方案生成的方法、装置、计算机设备以及存储介质 |
| CN115600283A (zh) * | 2022-09-30 | 2023-01-13 | 广西大学（Cn） | 目标性能导向的多层点式住宅参数化生成方法 |
| CN115600283B (zh) * | 2022-09-30 | 2023-11-28 | 广西大学 | 目标性能导向的多层点式住宅参数化生成方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110110353A (zh) | 面向绿色住区设计方案初期的参数化生成优化设计方法 | |
| CN112100720B (zh) | 一种提升风环境的人工智能城市设计形态布局方法 | |
| CN109740562B (zh) | 一种生态海绵型城市建设适宜区的系统及方法 | |
| CN104156786B (zh) | 一种考虑气象多因素影响的非工作日最大日负荷预测系统 | |
| CN109102193A (zh) | 地理设计生态红线划定与管理系统及数据库、评价模型 | |
| CN103473613B (zh) | 景观结构—地表温度—电量消耗的耦合模型及应用 | |
| CN109446583A (zh) | 基于bim技术的绿色建筑设计方法 | |
| CN102360458A (zh) | 一种移民安置区选择模糊评价方法 | |
| CN115292789A (zh) | 城市设计中基于形态类型的建筑体量数字化生成方法 | |
| CN111008742A (zh) | 建设用地规划方案的碳排放核算与低碳优化方法 | |
| Li et al. | Quantifying tree canopy coverage threshold of typical residential quarters considering human thermal comfort and heat dynamics under extreme heat | |
| Liu et al. | A multi-objective optimization framework for designing urban block forms considering daylight, energy consumption, and photovoltaic energy potential | |
| Wang et al. | Method multi-criteria decision-making method for site selection analysis and evaluation of urban integrated energy stations based on geographic information system | |
| CN106022507B (zh) | 一种农田连片整治的优化方法及其系统 | |
| CN114417467A (zh) | 城市密集区通风廊道的建立方法、装置、介质及设备 | |
| CN116561845B (zh) | 数字技术赋能的城市屋顶绿化多情景模拟方法及系统 | |
| CN115689382B (zh) | 一种利用宏观尺度上城市形态测算城市建筑能耗的方法 | |
| Hu et al. | Estimates of The Effectiveness for Urban Energy Conservation and Carbon Abate-ment Policies: The Case of Beijing City, China | |
| CN112001011B (zh) | 一种基于风环境评价的城市天际线美学量化因子范围的提取方法 | |
| CN116432934B (zh) | 一种面向道路行洪防控的路网格局优选方法 | |
| Guo et al. | Influence of Greenfield Landscape on Urban Skyline of North Canal of Tongzhou | |
| Liu | Numerical Simulation Study of Microclimate in Urban Old Residential Transformation Area Based on Envi-Met Software | |
| Meng | Evaluation Technology of Urban Green Space with Remote Sensing | |
| Ghasemi Sangi et al. | Investigation of the Height Distribution Effect of Residential Complex Blocks on Optimization of Cooling and Heating Loads (Tehran, District 9) | |
| Liu et al. | RETRACTED ARTICLE Research on the method of landscape configuration of garden plants based on the evaluation method of beauty degree |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20190809 |