基于遗传算法的建筑节能集成优化设计初探
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1研究背景 | 第11-14页 |
| 1.1.1我国建筑节能现状 | 第11页 |
| 1.1.2 建筑节能设计中的问题 | 第11-12页 |
| 1.1.3 数字化建筑技术的兴起 | 第12-14页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第14页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.3 文献综述 | 第14-18页 |
| 1.3.1 建筑节能与集成设计 | 第14-16页 |
| 1.3.2 节能设计工具 | 第16-17页 |
| 1.3.3 优化算法在建筑节能领域的应用 | 第17-18页 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 | 第18-21页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第19-20页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第20-21页 |
| 第2章 建筑节能集成优化设计 | 第21-38页 |
| 2.1 建筑节能设计影响因素 | 第21-26页 |
| 2.1.1 地域气候 | 第21-23页 |
| 2.1.2 建筑布局与朝向 | 第23-24页 |
| 2.1.3 建筑体形与开口 | 第24-25页 |
| 2.1.4 建筑围护结构性能 | 第25-26页 |
| 2.1.5 建筑技术措施与设备系统 | 第26页 |
| 2.2 建筑节能集成设计方法 | 第26-29页 |
| 2.2.1 设计策略与原则 | 第26-27页 |
| 2.2.2 设计阶段与措施 | 第27-28页 |
| 2.2.3 设计流程与方法 | 第28-29页 |
| 2.3 建筑节能集成优化模型 | 第29-37页 |
| 2.3.1 建筑能耗模型 | 第29-32页 |
| 2.3.2 自然采光模型 | 第32-34页 |
| 2.3.3 自然通风模型 | 第34-37页 |
| 2.4 小结 | 第37-38页 |
| 第3章 遗传算法与建筑节能集成优化设计 | 第38-50页 |
| 3.1 遗传算法 | 第38-42页 |
| 3.1.1 遗传算法概述 | 第38页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本思想与操作 | 第38-39页 |
| 3.1.3 遗传算法的优化流程与应用关键 | 第39-42页 |
| 3.2 Pareto概念及多目标优化 | 第42-47页 |
| 3.2.1 多目标优化问题 | 第42页 |
| 3.2.2 Pareto解集及优化方法 | 第42-44页 |
| 3.2.3 NSGA-Ⅱ算法 | 第44-47页 |
| 3.3 建筑节能集成优化设计的算法实现 | 第47-49页 |
| 3.3.1 优化参数及约束条件 | 第47页 |
| 3.3.2 优化预测模型 | 第47页 |
| 3.3.3 编码策略 | 第47-48页 |
| 3.3.4 遗传操作策略 | 第48-49页 |
| 3.3.5 主优化流程 | 第49页 |
| 3.4 小结 | 第49-50页 |
| 第4章 建筑节能集成优化设计程序实现及验证应用 | 第50-64页 |
| 4.1 建筑节能集成优化设计程序实现 | 第50-53页 |
| 4.1.1 开发语言及平台 | 第50页 |
| 4.1.2 程序简介 | 第50-51页 |
| 4.1.3 程序参数 | 第51-52页 |
| 4.1.4 程序模块及结构流程 | 第52-53页 |
| 4.2 程序验证 | 第53-59页 |
| 4.2.1 验证目的与方法 | 第53-54页 |
| 4.2.2 验证过程 | 第54-59页 |
| 4.3 应用案例 | 第59-63页 |
| 4.3.1 应用概况 | 第59页 |
| 4.3.2 方案集成优化设计 | 第59-62页 |
| 4.3.3 生成建筑方案分析 | 第62-63页 |
| 4.4 小结 | 第63-64页 |
| 第5章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第87页 |
