一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造设计方法技术

本发明专利技术涉及建筑构造技术领域，特别涉及一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造设计方法。该方法通过建立外墙构造多目标优化系统模型，并利用决策参量与约束条件的参数联系，在性能指标的引导下对决策参数进行进化计算，并自动筛选最优方案。该方法能够实现建筑整体的节能环保，并极大程度上优化了建筑构造，提高建筑的整体质量。

A method of building structure design in cold regions based on multi objective optimization algorithm

The invention relates to the technical field of building construction, in particular to a method for building structural design in cold regions based on the multi-objective optimization algorithm. The method of exterior wall structure through the establishment of multi-objective optimization model, parameter and use decision parameters and constraint conditions, the performance index under the guidance of the decision parameters of evolutionary computation, and automatic screening of the optimal scheme. This method can realize the energy conservation and environmental protection of the whole building, and optimize the building structure to a great extent, and improve the overall quality of the building.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及建筑构造
，特别涉及一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造方法。
技术介绍
东北作为典型的严寒地区，作为中国工业发展的摇篮，在现阶段技术条件下，产业结构仍然以工业为主，技术比较落后，能源效率不高，每年需要大量消耗煤炭、石油等矿产资源，同时产生巨大的碳排放量，这对于我国承诺的减排任务的完成是十分不利的。作为碳排放较多的地区，我国东北严寒地区的减排压力较大。而严寒地区建筑的大量建造与使用，也伴随着巨大能源消耗与碳排放量，因此对于建筑碳排放的研究和计算，对建筑节能有着重要影响。严寒地区公共建筑的全年空调采暖能耗中，大约有50％由外围护结构传热所引起。根据有关技术统计，围护结构各部位散热热损失比例为：墙体结构传热损失约占60％～70％；门窗传热损失约占20％～30％；屋面传热损失约占10％。因此外墙的节能设计，对于降低建筑能耗至关重要。外墙结构的构造方式决定了外墙的传热性能，是影响室内热环境的关键因素，并直接影响建筑采暖和空调能耗。因此，建筑外墙的保温隔热性能是建筑能耗控制的关键。墙体作为建筑物外围护结构的主要部分，起着承重、保温、防潮、隔热等功效。外围护墙体节能是建筑节能一个重要环节，开发和利用外墙节能技术、优化墙体构造是实现建筑节能的主要途径。严寒地区充分考虑冬季保温要求，部分地区兼顾夏季防热，因此应选择传热系数较小的外墙结构。虽然外墙保温技术已经广泛应用到寒地建筑外墙，但现有技术无法针对外墙构造类型的选取以及外墙构造不同层级厚度的控制，进行空间解集的全面搜索，达到节能的最优化。结合多目标进化算法，能够以建筑能耗和碳排放量为优化目标，对建筑外墙构造不同层级厚度进行优化计算，并得到能耗和碳排放量最少的最优解集。因此基于多目标进化算法的严寒地区建筑外墙构造优化设计对于我国严寒地区建筑节能效果有着重要影响。
技术实现思路
为解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术提出了一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造方法一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造方法，所述构造方法的步骤为：第一步：针对严寒地区建筑外墙的构造类型，建立与构造类型相应的构造参数可控的外墙数学模型；第二步：根据严寒地区建筑外墙的构造类型建立建筑热性能分析建筑模型，所述建筑热性能分析建筑模型集成的项目信息包括建筑类型、项目位置、围护结构材料热属性、建筑运行时间表、暖通空调系统类型和通风率；第三步：结合气候数据，以第二步所述建筑热性能分析建筑模型的全年能耗和碳排放量为围护结构优化目标，建立多目标进化算法模块；第四步：利用第三步所述多目标进化算法模块对严寒地建筑外墙构造进行优化设计，通过优化设计结果构建外墙构造多目标优化模块。优选地，第一步所述构造类型包括外墙内保温、外墙夹芯保温以及外墙外保温三种类型。进一步地，对第一步所述构造参数可控的外墙数学模型进行决策参量与约束条件参数化建模，具体步骤为：A1：确定第一步所述构造参数可控的外墙数学模型的约束条件范围；所述约束条件范围为：保温层中，EPS板厚度不小于90mm，XPS板厚度不小于40mm，聚氨酯泡沫塑料厚度不小于40mm。结构层中，混凝土空心砌块、陶粒混凝土砌块、钢筋混凝土剪力墙厚度均不小于200mm；将建筑外墙的构造厚度作为决策参量；A2：利用参数化建模技术建立可视化数据模块与构造参数的驱动关联；并在A1中所述约束条件范围内确定具体约束条件值；A3：建立决策参量及决策参量的优化参量与A2中所述具体约束条件值的联系，所述联系即为决策参量数学模型。进一步地，对A3中所述决策参量数学模型进行性能优化目标与决策参量的一体化构建，具体步骤为：B1：利用能耗分析平台，将气候数据导入所述决策参量数学模型中，计算决策参量数学模型的全年能耗；B2：利用碳排放量分析平台，绘制所述决策参量数学模型全寿命周期的碳足迹；B3：利用B2中所述碳足迹计算决策参量数学模型的碳排放量，将所述决策参量数学模型的全年能耗和碳排放量作为建筑外墙性能优化目标。进一步地，第四步所述利用多目标进化算法模块对严寒地区建筑外墙构造进行优化设计的具体步骤为：C1：将决策参量数学模型的全年能耗和碳排放量导入第三步所述多目标进化算法模块中，建立自适应函数模型；C2：利用C1中所述自适应函数模型，以决策参量数学模型的全年能耗和碳排放量作为建筑外墙性能优化目标对所述决策参量进行进化计算，获得进化计算结果；C3：将C2中所述进化计算结果导入决策参量数学模型中，进行迭代计算，获得迭代结果；C4：根据C3中所述迭代结果通过遗传优化算法模块Optimo筛选出全年能耗和碳排放量最少的严寒地区建筑外墙构造的最优方案，完成优化设计。优选地，第一步所述构造参数可控的外墙数学模型以全年能耗和碳排放量为优化目标建立进行建立，在所述的三种构造类型中，以结构层(xSTR)、保温层(xINS)及面层(xSF)不同类别的互相搭配和各层厚度为决策参量建立构造参数可控的外墙数学模型，所述构造参数可控的外墙数学模型的建立过程如下：MinZ1(X)＝EC(X)MinZ2(X)＝C(X)使其满足xSTR{1,...I本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造方法，其特征在于，所述构造方法的步骤为：第一步：针对严寒地区建筑外墙的构造类型，建立与构造类型相应的构造参数可控的外墙数学模型；第二步：根据严寒地区建筑外墙的构造类型建立建筑热性能分析建筑模型，所述建筑热性能分析建筑模型集成的项目信息包括建筑类型、项目位置、围护结构材料热属性、建筑运行时间表、暖通空调系统类型和通风率；第三步：结合气候数据，以第二步所述建筑热性能分析建筑模型的全年能耗和碳排放量为围护结构优化目标，建立多目标进化算法模块；第四步：利用第三步所述多目标进化算法模块对严寒地建筑外墙构造进行优化设计，通过优化设计结果构建外墙构造多目标优化模块。

【技术特征摘要】
1.一种基于多目标优化算法的严寒地区建筑构造方法，其特征在于，所述构造方法的步骤为：第一步：针对严寒地区建筑外墙的构造类型，建立与构造类型相应的构造参数可控的外墙数学模型；第二步：根据严寒地区建筑外墙的构造类型建立建筑热性能分析建筑模型，所述建筑热性能分析建筑模型集成的项目信息包括建筑类型、项目位置、围护结构材料热属性、建筑运行时间表、暖通空调系统类型和通风率；第三步：结合气候数据，以第二步所述建筑热性能分析建筑模型的全年能耗和碳排放量为围护结构优化目标，建立多目标进化算法模块；第四步：利用第三步所述多目标进化算法模块对严寒地建筑外墙构造进行优化设计，通过优化设计结果构建外墙构造多目标优化模块。2.根据权利要求1所述严寒地区建筑构造方法，其特征在于，第一步所述构造类型包括外墙内保温、外墙夹芯保温以及外墙外保温三种类型。3.根据权利要求2所述严寒地区建筑构造方法，其特征在于，对第一步所述构造参数可控的外墙数学模型进行决策参量与约束条件参数化建模，具体步骤为：A1：确定第一步所述构造参数可控的外墙数学模型的约束条件范围；所述约束条件范围为：保温层中，EPS板厚度不小于90mm，XPS板厚度不小于40mm，聚氨酯泡沫塑料厚度不小于40mm。结构层中，混凝土空心砌块、陶粒混凝土砌块、钢筋混凝土剪力墙厚度均不小于200mm；将建筑外墙的构造厚度作为决策参量；A2：利用参数化建模技术建立可视化数据模块与构造参数的驱动关联；并在A1中所述约束条件范围内确定具体约束条件值；A3：建立决策参量及决策参量的优化参量与A2中所述具体约...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙澄，韩昀松，张博，董琪，贾永恒，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23