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西安某住宅建筑的主、被动混合优化节能策略研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-15页
    1.1 研究背景和意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
        1.2.1 被动式节能的国内外研究现状第9-10页
        1.2.2 主动式节能国内外研究现状第10-11页
    1.3 研究内容第11-15页
2 西安市住宅建筑的优化节能策略第15-21页
    2.1 西安市的气候类型分析第15-16页
    2.2 基于BIM技术的西安市住宅建筑节能优化分析第16-18页
        2.2.1 项目概况第16页
        2.2.2 项目BIM模型的建立第16-17页
        2.2.3 BIM技术在住宅建筑节能优化中的应用第17-18页
    2.3 西安市住宅建筑的优化节能策略研究第18-20页
        2.3.1 优化节能策略的分析研究第18-19页
        2.3.2 项目优化节能的策略制定第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
3 西安市住宅建筑的被动式节能优化研究第21-35页
    3.1 住宅建筑的节能优化分析第21-22页
    3.2 被动式节能策略分析第22-26页
    3.3 项目的被动节能优化设计第26-32页
        3.3.1 项目的建筑朝向优化设计第26-30页
        3.3.2 项目的建筑围护结构优化设计第30-32页
    3.4 项目节能应用效果分析第32-34页
    3.5 本章小结第34-35页
4 光伏与住宅建筑的应用研究第35-52页
    4.1 光伏性能优化研究第35-37页
    4.2 光伏在住宅建筑中的节能优化指标第37-38页
    4.3 住宅建筑的具体光伏优化研究第38-49页
        4.3.1 方位角和倾斜角分析第38-40页
        4.3.2 铺设区域和光伏组件的选取第40-42页
        4.3.3 阵列间距分析第42-44页
        4.3.4 整体光伏阵列效果图第44-46页
        4.3.5 并网光伏发电系统的优化选择第46-49页
    4.4 住宅建筑的光伏系统发电量模拟第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
5 基于主、被动混合的住宅建筑节能优化研究第52-62页
    5.1 主、被动混合的节能模型第52-53页
    5.2 室内温度预测模型的建立第53-56页
        5.2.1 主成分分析法第53-54页
        5.2.2 人工神经网络模型第54-55页
        5.2.3 PCA—ANN模型的预测模型第55-56页
    5.3 性能评估与结果分析第56-61页
        5.3.1 主成分分析进行特征选取第56-57页
        5.3.2 室内温度的BP神经网络性能评估第57-59页
        5.3.3 案例应用情况分析第59-61页
    5.4 本章小结第61-62页
6 总结和展望第62-63页
致谢第63-64页
参考文献第64-67页
攻读硕士学位期间所发表的论文第67页

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