建筑绿色性能模拟分析新方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种建筑绿色性能模拟分析新方法及装置，其中，方法包括以下步骤：将建筑体型通过形体特征化和/或方案空间均匀化分解为基本计算单元；通过能耗模拟工具生成基本计算单元的能耗样本数据集；提取基本计算单元的设计参数，并根据能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型；通过人工神经网络模型得到建筑体型的所有基本计算单元的能耗值，并获取当前建筑方案能耗，以根据当前建筑方案能耗修改当前建筑方案。该方法通过方案形体特征化分解方法和方案空间均匀化分解方法等两种方法帮助在方案初期消解建筑体型的复杂性，从而实现复杂体型的能耗预测。

【技术实现步骤摘要】
建筑绿色性能模拟分析新方法及装置
本专利技术涉及能耗预测
，特别涉及一种建筑绿色性能模拟分析新方法及装置。
技术介绍
相关技术，结合人工神经网络模型，实现复杂建筑体型的能耗快速预测。然而，实施过程的第一步是分解复杂建筑体型，分解方法有两种：方案形体特征化分解方法和方案空间均匀化分解方法。在方案形体特征化分解方法下，用户需要根据方案自身的体型特征手动切割建筑体型，手动切割操作的介入不利于建筑方案能耗预测的自动化进行；在方案空间均匀化分解方法下，使用了体形系数这一参数来表征方案体型的复杂性，这样做的缺点在于会造成方案特征的扁平化，不利于提取复杂建筑的体型特征。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种建筑绿色性能模拟分析新方法，该方法可以实现复杂体型的能耗预测。本专利技术的另一个目的在于提出一种建筑绿色性能模拟分析新装置。为达到上述目的，本专利技术一方面实施例提出了一种建筑绿色性能模拟分析新方法，包括以下步骤：将建筑体型通过方案形体特征化和/或方案空间均匀化分解为基本计算单元；通过能耗模拟工具生成基本计算单元的能耗样本数据集；提取所述基本计算单元的设计参数，并根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型；通过所述人工神经网络模型得到所述建筑体型的所有基本计算单元的能耗值，并获取当前建筑方案能耗，以根据所述当前建筑方案能耗修改所述当前建筑方案。本专利技术实施例的建筑绿色性能模拟分析新方法，通过方案形体特征化分解方法和方案空间均匀化分解方法等两种方法帮助在方案初期消解建筑体型的复杂性，将单个复杂体型的能耗预测转化为多个简单体型的能耗预测，从而实现复杂体型的能耗预测。另外，根据本专利技术上述实施例的建筑绿色性能模拟分析新方法还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过方案形体特征化分解为所述基本计算单元时，所述获取当前建筑方案能耗包括：根据所述当前建筑方案的形体特征将方案分解为多个凸多边形体块，并用最小的六面体来包络每一个凸多边形体块，以得到多个所述基本计算单元；使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗；根据体块之间的毗邻情况对所述每个基本计算单元的能耗进行修正，并将修正后的能耗加和，以得到所述当前建筑方案能耗。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过方案空间均匀化分解为所述基本计算单元时，所述获取当前建筑方案能耗包括：将当前建筑方案放置在均匀的空间网格中进行空间切割，以得到多个相同的立方空间，其中，每一个立方空间为一个基本计算单元；使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗；将所述所有基本计算单元的能耗加和，以得到所述当前建筑方案整体能耗。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型，进一步包括：建立网络模型的指标体系，并明确输入变量、输出变量以及输入输出变量取值范围；样本采样，通过能耗模拟分析软件生成输入指标和输出指标，其中，所述输入指标为设计相关参数，所述输出指标为能耗值；配置人工神经网络模型架构，并通过Matlab人工神经网络工具包进行人工神经网络模型训练。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，还包括：对所述人工神经网络模型的预测准确性进行验证，并且在验证结果满足预设条件后，将验证通过后的人工神经网络模型投入实际案例的能耗预测。为达到上述目的，本专利技术另一方面实施例提出了一种建筑绿色性能模拟分析新装置，包括：分解模块，用于将建筑体型通过方案形体特征化和/或方案空间均匀化分解为基本计算单元；生成模块，用于通过能耗模拟工具生成基本计算单元的能耗样本数据集；提取模块，用于提取所述基本计算单元的设计参数，并根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型；修改模块，用于通过所述人工神经网络模型得到所述建筑体型的所有基本计算单元的能耗值，并获取当前建筑方案能耗，以根据所述当前建筑方案能耗修改所述当前建筑方案。本专利技术实施例的建筑绿色性能模拟分析新装置，通过方案形体特征化分解方法和方案空间均匀化分解方法等两种方法帮助在方案初期消解建筑体型的复杂性，将单个复杂体型的能耗预测转化为多个简单体型的能耗预测，从而实现复杂体型的能耗预测。另外，根据本专利技术上述实施例的建筑绿色性能模拟分析新装置还可以具有以下附加的技术特征：进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过形体特征化分解为所述基本计算单元时，所述分解模块进一步用于根据所述当前建筑方案的形体特征将方案分解为多个凸多边形体块，并用最小的六面体来包络每一个凸多边形体块，以得到多个所述基本计算单元；所述修改模块进一步用于使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗，根据体块之间的毗邻情况对所述每个基本计算单元的能耗进行修正，并将修正后的能耗加和，以得到所述当前建筑方案能耗。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，在通过空间均匀化分解为所述基本计算单元时，所述分解模块进一步用于将当前建筑方案放置在均匀的空间网格中进行空间切割，以得到多个相同的立方空间，其中，每一个立方空间为一个基本计算单元；所述修改模块进一步用于使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗，将所述所有基本计算单元的能耗加和，以得到所述当前建筑方案整体能耗。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，所述提取模块进一步用于建立网络模型的指标体系，并明确输入变量、输出变量以及输入输出变量取值范围，样本采样，通过能耗模拟分析软件生成输入指标和输出指标，其中，所述输入指标为设计相关参数，所述输出指标为能耗值，配置人工神经网络模型架构，并通过Matlab人工神经网络工具包进行人工神经网络模型训练。进一步地，在本专利技术的一个实施例中，还包括：验证模块，用于对所述人工神经网络模型的预测准确性进行验证，并且在验证结果满足预设条件后，将验证通过后的人工神经网络模型投入实际案例的能耗预测。本专利技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。附图说明本专利技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：图1为根据本专利技术一个实施例的建筑绿色性能模拟分析新方法的流程图；图2为根据本专利技术一个实施例的结合人工神经网络的能耗预测模型训练框架和流程图；图3为根据本专利技术一个实施例的方案分解和修正示意图；图4为根据本专利技术一个实施例的计算单元模型示意图；图5为根据本专利技术一个实施例的人工神经网络能耗预测模型结构示意图；图6为根据本专利技术一个实施例的体块切割示意图；图7为根据本专利技术一个实施例的建筑体型的空间切割示意图；图8为根据本专利技术一个实施例的典型空间能耗值的获取示意图；图9为根据本专利技术一个实施例的基本计算单元示意图；图10为根据本专利技术一个实施例的人工神经网络能耗预测模型架构示意图；图11为根据本专利技术一个实施例的建筑绿色性能模拟分析新装置的结构示意图。具体实施方式下面详细描述本专利技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，包括以下步骤：将建筑体型通过方案形体特征化和/或方案空间均匀化分解为基本计算单元；通过能耗模拟工具生成基本计算单元的能耗样本数据集；提取所述基本计算单元的设计参数，并根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型；以及通过所述人工神经网络模型得到所述建筑体型的所有基本计算单元的能耗值，并获取当前建筑方案能耗，以根据所述当前建筑方案能耗修改所述当前建筑方案。

【技术特征摘要】
1.一种建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，包括以下步骤：将建筑体型通过方案形体特征化和/或方案空间均匀化分解为基本计算单元；通过能耗模拟工具生成基本计算单元的能耗样本数据集；提取所述基本计算单元的设计参数，并根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型；以及通过所述人工神经网络模型得到所述建筑体型的所有基本计算单元的能耗值，并获取当前建筑方案能耗，以根据所述当前建筑方案能耗修改所述当前建筑方案。2.根据权利要求1所述的建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，在通过方案形体特征化分解为所述基本计算单元时，所述获取当前建筑方案能耗包括：根据所述当前建筑方案的形体特征将方案分解为多个凸多边形体块，并用最小的六面体来包络每一个凸多边形体块，以得到多个所述基本计算单元；使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗；根据体块之间的毗邻情况对所述每个基本计算单元的能耗进行修正，并将修正后的能耗加和，以得到所述当前建筑方案能耗。3.根据权利要求1所述的建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，在通过方案空间均匀化分解为所述基本计算单元时，所述获取当前建筑方案能耗包括：将当前建筑方案放置在均匀的空间网格中进行空间切割，以得到多个相同的立方空间，其中，每一个立方空间为一个基本计算单元；使用计算单元的人工神经网络能耗预测模型计算所述多个基本计算单元的每个基本计算单元的能耗；将所述所有基本计算单元的能耗加和，以得到所述当前建筑方案整体能耗。4.根据权利要求1所述的建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，所述根据所述能耗样本数据集获取设计参数和能耗指标的人工神经网络模型，进一步包括：建立网络模型的指标体系，并明确输入变量、输出变量以及输入输出变量取值范围；样本采样，通过能耗模拟分析软件生成输入指标和输出指标，其中，所述输入指标为设计相关参数，所述输出指标为能耗值；配置人工神经网络模型架构，并通过Matlab人工神经网络工具包进行人工神经网络模型训练。5.根据权利要求4所述的建筑绿色性能模拟分析新方法，其特征在于，还包括：对所述人工神经网络模型的预测准确性进行验证，并且在验证结果满足预设条件后，将验证通过后的人工神经网络模型投入实际案例的能耗预测。6.一种建筑绿色性...

【专利技术属性】
技术研发人员：林波荣，李紫微，陈洪钟，周浩，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京,11