【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，具体是一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法。
技术介绍
1、核心筒是建筑物中的一个重要结构组件，它设计需要考虑建筑物在地震、风荷载等外力作用下的稳定性，以确保整个建筑结构的安全性，包含了电梯、楼梯、管道、通风系统等重要设备和通道。核心筒设计要考虑这些功能要求，确保其有效并满足建筑物的使用需求和防火防灾需求，而现实中核心筒设计常常依赖于设计师的经验，没有一套行之有效的建模方法和生成方法，因此一种高效的高层建筑核心筒建模和自动生成方法能够提供很大的帮助。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，包括以下步骤：
2、1)构建高层建筑核心筒与向量的相互转换关系，以及核心筒优劣评价函数；
3、2)随机生成多个分布核心筒向量，以代表初始种群，并利用所述核心筒优劣评价函数对这些随机生成的核心筒向量进行评价，得到优劣评价结果；
4、若存在满足迭代停止条件的优劣评价结果，则将该优劣评价结果对应的核心筒向量作为最优个体输出，并跳转至步骤4)，否则，进入步骤3)；
5、3)利用变异交叉选择的方式对种群中的个体进行迭代更新，并计算迭代更新后个体的优劣评价结果，直至存在满足迭代停止条件的优劣评价结果，并将该优劣评价结果对应的核心筒向量作为最优个体输出；
6、4)利用高层建筑核心筒与向量的相互转换关系，将最优个体转换为高层建筑核心筒布局。
7、进一步，步骤4
8、进一步，所述核心筒优劣评价函数用于确定在符合防火规范下建筑面积最小的核心筒布局。
9、进一步，所述高层建筑核心筒与向量的相互转换关系包括用于描述高层建筑核心筒的向量表达式，以及基于向量表达式的高层建筑核心筒布局生成方式。
10、进一步，所述向量表达式为n维向量；
11、其中，n1维向量用于描述高层建筑核心筒的剪刀梯信息；
12、n2维向量用于描述高层建筑核心筒的电梯信息；
13、n3维向量用于描述高层建筑核心筒的消防电梯信息；
14、n4维向量用于描述高层建筑核心筒的强弱共电井信息；
15、n5维向量用于描述高层建筑核心筒的水井信息；n＝n1+n2+n3+n4+n5。
16、进一步，所述剪刀梯信息包括剪刀梯左下角的横坐标、纵坐标，前室的长和宽，剪刀梯的旋转方向，剪刀梯上前室的方向，剪刀梯下前室的方向；
17、所述电梯信息包括电梯左下角的横坐标、纵坐标、旋转方向，候梯厅的长和宽；
18、所述消防电梯信息包括消防电梯左下角的横坐标、纵坐标、旋转方向，消防电梯前室的长和宽；
19、所述强弱共电井信息包括强弱共电井左下角的横坐标、纵坐标、旋转方向；
20、所述水井信息包括水井左下角的横坐标、纵坐标、旋转方向。进一步，基于向量表达式的高层建筑核心筒布局生成方式包括：
21、a)基于向量表达式生成设备及对应的前室；所述设备包括剪刀梯、电梯、消防电梯、强弱共电井、水井；
22、b)判断这些设备的前室之间是否具有重叠关系，若有重叠关系，则进一步判断是否需要进行合用，若是，则将相互重叠的前室整合为一个合用前室并记录合用前室对应的设备类型；
23、c)生成走廊保持核心筒内部的连通，再次遍历前室，记录不连通的前室个数，计算需要的走廊数量并生成走廊。
24、进一步，所述核心筒优劣评价函数如下所示：
25、f(x)＝poverlap(x)+proom(x)+pconnect(x)+straffic-core(x)+α*smin_rectangle(x) (1)
26、式中，poverlap(x)＝100*soverlap表示核心筒的设备重合惩罚函数；soverlap为各个设备之间重叠的面积之和；proom(x)＝100*n为核心筒各前室不满足防火规范情况下的惩罚函数；n为不符合防火规范的前室数；pconnect(x)＝100*θ为核心筒内部不连通情况下的惩罚函数；检测到疏散口正常、同时走廊没有被其他设备阻塞时θ＝0，反之θ＝1；straffic-core(x)为当前的核心筒的面积；smin_rectangle(x)为包围当前核心筒最小矩形的面积；α为控制松弛程度的参数；f(x)为优劣评价结果。
27、进一步，优劣评价结果f(x)的数值与核心筒质量负相关。
28、进一步，利用变异交叉选择的方式对种群中的个体进行迭代更新的步骤包括：
29、1)对种群中的个体进行变异操作，得到：
30、vi(g)＝xr1+f*(xr2(g)-xr3(g)) (2)
31、式中，xr1，xr2，xr3为当前种群三个不与个体xi相同且互不相同的个体；f为变异因子；vi(g)为个体xi(g)对应的变异个体；
32、2)对个体进行交叉操作，得到：
33、
34、式中，xi，j(g)为xi(g)在第j位的值；ui，j(g)为交叉之后xi(g)在第j位的值；cr为交叉概率因子；jrand为随机分量，用于确保交叉后的试验个体至少有一维分量由变异个体提供；vi，j(g)为变异个体；
35、3)对个体进行选择操作，得到：
36、
37、式中，xi(g+1)为迭代更新后的个体。ui(g)为交叉后的个体。
38、进一步，所述迭代停止条件包括迭代次数达到预设次数，或者，两次迭代之间解相对误差小于预设误差阈值。
39、本专利技术的技术效果是毋庸置疑的，本专利技术提出了核心筒和向量之间相互转化的建模方法，进一步使用差分演化算法探索最小面积的合理合规的核心筒排布方式，能够在短时间内生成符合防火规范的核心筒，部署于实际生产当中。
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1.一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，步骤4)将最优个体转换为高层建筑核心筒布局后，还对高层建筑核心筒布局进行检测，识别和记录各个房间的墙壁类型、各个前室的类型，根据墙壁类型开设门窗，在前室设置风井。
3.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述核心筒优劣评价函数用于确定在符合防火规范下建筑面积最小的核心筒布局。
4.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述高层建筑核心筒与向量的相互转换关系包括用于描述高层建筑核心筒的向量表达式，以及基于向量表达式的高层建筑核心筒布局生成方式。
5.根据权利要求4所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述向量表达式为N维向量；
6.根据权利要求4所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，基于向量表达式的高层建筑核心
7.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述核心筒优劣评价函数如下所示：
8.根据权利要求7所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，优劣评价结果f(x)的数值与核心筒质量负相关。
9.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，利用变异交叉选择的方式对种群中的个体进行迭代更新的步骤包括：
10.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述迭代停止条件包括迭代次数达到预设次数，或者，两次迭代之间解相对误差小于预设误差阈值。
...【技术特征摘要】
1.一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，步骤4)将最优个体转换为高层建筑核心筒布局后，还对高层建筑核心筒布局进行检测，识别和记录各个房间的墙壁类型、各个前室的类型，根据墙壁类型开设门窗，在前室设置风井。
3.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述核心筒优劣评价函数用于确定在符合防火规范下建筑面积最小的核心筒布局。
4.根据权利要求1所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成方法，其特征在于，所述高层建筑核心筒与向量的相互转换关系包括用于描述高层建筑核心筒的向量表达式，以及基于向量表达式的高层建筑核心筒布局生成方式。
5.根据权利要求4所述的一种基于差分演化算法的高层建筑核心筒自动生成...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志，陈雪峰，刘双，齐宏拓，罗干，冯亮，刘界鹏，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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