【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于体育馆测试领域，具体涉及一种用于体育馆的计算性整合设计方法。
技术介绍
1、体育馆作为一种重要的公共建筑，需要承办各类体育文娱等大型活动，同时又常被作为城市环境中的标志性建筑。体育馆由比赛场地和观众席形成碗状空间，以及大跨度屋盖作为上部覆盖结构组成，场馆特征明显，场馆规模直接影响体育馆形态。因此，本专利技术根据体育馆规模和坐席需求，生成体育馆设计方案集群，并制定体育馆数值评价框架，通过多层神经网络对所有设计方案进行综合评价，辅助体育馆方案阶段的设计和决策。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提出一种用于体育馆的计算性整合设计方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
2、一种用于体育馆的计算性整合设计方法，所述方法包括以下步骤：
3、s100、体育馆空间参数模型建立及形态方案生成；
4、s200、体育馆空间性能参数计算、可视化与形态方案筛选；
5、s300、体育馆屋盖参数模型及方案生成；
6、s400、体育馆屋盖性能参数计算、可视化与方案筛选。
7、进一步地，大型场馆复杂的性能参数整合和人机交互工作模式，采用性能参数分层选取决策的策略，选取各个设计阶段的主要性能控制因素，通过rhino和grasshopper对数据可视化。
8、优选地，对于各阶段性能参数的选取和整合，基于研究，在初步空间形态阶段选取空间容积进行分析，因为空间容积参数与空间体
9、进一步地，在步骤s100中，在初步形态设计阶段根据大型场馆的性能参数与客户的需求生成体育馆空间参数模型及形态方案，技术方案的方法包括以下步骤：
10、s101：生成体育馆参数模型集群，根据体育馆规模和活动场地要求，建立活动场地和坐席区，将活动场地和坐席区构建成满足规模需求的屋面平面轮廓并投影切割的坐席区，使用若干个控制点，通过控制点调整高度控制屋盖形态，并生成比赛厅空间容积的参数模型，利用所述参数模型自动生成多种设计方案；即包括一些具有常规建筑形体的设计方案，以及非常规形体的方案，还可用于模仿现实中存在的各类型体育馆的建筑形体；
11、s102：使用聚类算法对空间形态对所述参数模型生成的设计方案进行分组，分组后可以通过各组具有代表性的体育馆进行快速筛选，可以解决自动生成体育馆存在大量相似方案筛选困难的问题。选取设计方案中与体育馆建筑形体相关的设计变量，设计变量包括：场地中心点空间净高、屋顶中心点处的结构高度、观众座席在活动场地两侧的长度的数值，对所述设计变量进行标准化处理，通过cidia将所述设计变量定义为0-1之间，消除不同设计变量因为定义域不同带来的影响，对处理后的变量值使用自组织映射的聚类方法实现了方案形态的归类和整合。
12、进一步地，在步骤s200中，对初步形态设计阶段体育馆空间性能参数计算、可视化与形态方案筛选；
13、第一轮性能参数计算，在三维模型中测量的体育馆性能判断参数，通过性能判断参数快速对体育馆的性能进行分析和定位，其中，性能判断参数包括：体育馆的空间容积和体育馆视线质量，所述体育馆的空间容积是指体育馆比赛大厅的空间容积，包括坐席上方和运动场地上方两部分，通过模拟分析，空间体积对于冷热负荷，声学混响具有较强的相关性，反映了体育馆冷热负荷和声学情况，控制空间容积这一概念对于建筑节能有重要作用，体育馆视线质量是指拥有最佳视距或清晰视距的固定座席百分比。这两个参数都是计算机三维模型中可以直接快速测量的指标，可以快速对体育馆空间性能进行定位。
14、设计人员结合分类的体育馆参数模型集群和第一轮性能参数计算数值结果进行定性分析，根据造型和性能指标，择优选择形体方案。
15、进一步地，在步骤s300中，对屋盖细化阶段，根据结构需求对屋盖结构细化，并根据开窗需求快速生成多种不同开窗方案，所述细化决策包括以下步骤：
16、s301、生成有不同结构类型的体育馆屋盖结构细化模型：使用karamba通过定义尺寸参数，生成单层结构网，双层结构网，单层网壳结构，双层空间网架结构和空间桁架梁结构；
17、s302、生成有不同类型天窗的体育馆屋盖细化模型：在概念模型基础上的天窗细化，在既有的建筑结构基础上，根据开窗类型和开窗率，生成屋盖天窗，天窗类型分为集中式天窗和分散式天窗。
18、进一步地，在步骤s400中，对屋盖细化阶段，体育馆空间性能参数计算、可视化与形态方案筛选，确定技术方案的方法包括以下步骤：
19、s401、第二轮性能模拟参数计算：筛选一种或多种屋盖细化模型，使用性能模拟软件对建筑结构，建筑采光进行模拟，并储存模拟结果标签，其中建筑结构的参数指标＝结构自重/建筑面积，屋盖结构整体应变能dfl，竖直挠度span，需要满足保证屋盖结构整体应变能dfl数值偏小，建筑采光参数指标为：自主采光阈da，da表示为室内一点在全年使用时间段中工作面照度超过某一确定的目标照度值的出现频率，自主采光阈占比sda[50％]，sda[50％]表示建筑内达到300lx照度的时长占总使用时长达一半以上部分的面积占比，有效采光度占比＝范围采光/总采光范围。
20、s402、根据性能模拟结果训练多层神经网络，将输入屋盖参数标签，包括：结构类型，尺寸参数；天窗类型，开窗率，及模拟结果标签，包括：结构性能数据，建筑采光数据，输出后投入matlab进行训练，验证和测试，对体育馆方案集群的建筑结构，建筑采光进行快速的性能指标输出，各个性能指标与单独的神经网络模型被训练以学习设计变量与该项指标间的映射关系；
21、将性能指标输出进行随机分组，分为第一组与第二组，第一组性能指标输出，确定训练相关参数并进行多层神经网络训练，第二组性能指标输出验证与测试被训练的神经网络的性能，其中，相关参数包括屋盖参数标签与模拟结果标签，多层神经网络包括网络输入层、输出层和中间层，网络输入层神经元数量与输入数据种类数量相等，输出层神经元数量与输出数据种类数量相等，输出数据默认为1，中间层层数以及每层的神经元数量进行自由设定，其设置将直接影响神经网络的近似数据的精度；
22、s403、设计人员结合分类的体育馆屋盖细化造型和第二轮性能指标，第二轮性能指标包括：建筑结构，建筑采光的计算数值进行定性分析，确定屋盖细化方案。
23、本专利技术的有益效果为：设计人员结合初步形态设计和屋盖细化设计两个阶段的特点，性能指标分两层优化选择，并且在第二阶段运用了机器的自主学习性，大大减少了设计人员的工作量和性能优化计算的计算量，实现了体育馆形态与性能的快速整合设计。
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1.一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，大型场馆复杂的性能参数整合和人机交互工作模式，采用性能参数分层选取决策的策略，选取各个设计阶段的主要性能控制因素，通过Rhino和Grasshopper对数据可视化。
3.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，在步骤S100中，在初步形态设计阶段根据大型场馆的性能参数与客户的需求生成体育馆空间参数模型及形态方案，技术方案的方法包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，在步骤S200中，对初步形态设计阶段体育馆空间性能参数计算、可视化与形态方案筛选；
5.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，在步骤S300中，对屋盖细化阶段，根据结构需求对屋盖结构细化，并根据开窗需求快速生成多种不同开窗方案，所述细化决策包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计
...【技术特征摘要】
1.一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，大型场馆复杂的性能参数整合和人机交互工作模式，采用性能参数分层选取决策的策略，选取各个设计阶段的主要性能控制因素，通过rhino和grasshopper对数据可视化。
3.根据权利要求1所述的一种用于体育馆的计算性整合设计方法，其特征在于，在步骤s100中，在初步形态设计阶段根据大型场馆的性能参数与客户的需求生成体育馆空间参数模型及形态方案，技术方案的方法包括以下步骤：
4....
【专利技术属性】
技术研发人员：孙一民，郭佳奕，王奕程，李海全，叶伟康，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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