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牛侃大师风平浪静，工作经验丰富，博士毕业于国内某知名高校，专注于参数化研究，可在公众号“联系我们”中添加作者微信，有相关问题可私信他哦。

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性能驱动绿色建筑优化设计方法研究

The method research of green building optimal design by performance - driven

【摘要】通过对建筑基本属性的抽象化描述，将绿色建筑的形态和性能要求所涉及的诸多问题转化为相应的参数模型问题。并利用模拟仿真优化技术，实现绿色建筑的多变量，多目标复杂问题的求解过程。

Abstract/With the abstract description of Architectural basic properties, this paper tries to translate numerous problems involved in the optimized process of the form and performance of Green Building. By making use of analog simulation/optimization technique, the multivariable and multiobjective problems of Green Building can be solved.

【关键字】数字化 建筑基本属性 性能驱动 绿色建筑 集成优化

Key Words/ Digital; The Basic Attributes of Building, performance driven, Green Building, Integrated Optimization

1.研究背景

1.1、全球化对建筑发展的影响

近半个世纪以来，随着世界经济、文化、艺术、科技等方面的全球化发展，人们在工业化生产、城市建设、建筑设计等改造自然，征服自然的活动中取得了卓越的成绩。然而，当这种全球化影响不断给人们的生活带来全新体验的同时，它在建筑文化的地域性消失，高密度城市化，生态环境污染及不可再生资源的高消耗等问题上，也给人们增添了许多新的烦恼。因此，在建筑规划和设计的过程中，如何运用新技术、新方法构建相应的适宜性优化设计策略，将会对我们今后的可持续性建筑设计，绿色技术研发和评价标准制订等工作带来重要的意义和影响。

1.2、数字化技术的发展

随着应用数学和计算机科学的飞速发展，使得数字化技术逐渐渗透到人类生活的方方面面。这一现象也引起了许多前卫建筑师的兴趣，大量具有实验性、未来感的建筑形式得以实现。但由于建筑设计学科的特殊性，数字化技术在建筑学方面的应用，相较于其它经济、工业、军事、航空航天等学科，还处于起步晚、基础差、全面落后的处境。

在建筑设计方面，早期的数字化技术更多体现在方案设计图及施工图的CAD绘制，3DMAX效果图渲染表达等辅助方式，以此用来提高工作效率和质量。近年来，随着仿真模拟技术，建筑信息化模型等技术的发展，使得建筑师逐步从大量繁琐的重复工作中解脱出来，可以将更多的精力投入到方案设计构思和设计问题的辅助分析等方面。这其中，在绿色建筑设计的数字化技术应用方面：总体来说，存在两种设计导向：一种是以建筑师为主导的形式表达；另一种是以技术和设备工程师为主导的模拟仿真和指标评价。但由于其侧重点存在的差异，往往会出现信息交流不畅，技术方法不统一等问题。因此，兼顾两种设计导向，发挥数字化技术优势，构建基于性能驱动下的绿色建筑优化设计方法便显得尤为重要。

2.性能驱动优化设计方法

绿色建筑的性能驱动优化设计方法包含建筑问题决策和数字化技术应用两方面内容。建筑问题决策属于理论分析部分，通过对具体建筑问题的描述和分析，确立相应的研究对象及范围，设计变量，模拟精度和优化目标。数字化技术应用属于实践操作部分，通过参数模型系统的构建，工具平台的选择和流程控制，实现绿色建筑性能驱动优化设计的数字化应用。

2.1、建筑问题决策

建筑是一个复杂的综合体，它所涉及的问题种类繁多。为了能够更好的将绿色建筑问题转化为数字化技术应用问题，我们大体上可以将建筑的基本属性特征进行“形”、“核”、“质”三类抽象化的描述（表1），这其中，通过对建筑属性 “形”和“核”的分析，实现对具体问题中研究对象的描述，根据设计要求和规则，确定研究对象的设计变量及设计精度。而建筑属性“质”则体现其性能特征，以此来确定设计目的及优化目标。因此可以说，性能驱动绿色建筑优化设计方法就是以“质”为核心驱动因子，将其与“形”或“核”建立交互影响关系，通过数字化科学方法，实现 “形”、“核”和“质”三者的优化平衡结果。在整个设计过程中，三者之间在保持其独立特征的同时，还体现出相辅相成，相互影响和作用的关系，这也是造成建筑问题复杂性的根本原因。因此，当我们研究绿色建筑的复杂性问题时，我们更应该关注其关联性，不要顾此失彼。面对如何发展绿色建筑的问题，早期的建筑师和学者们经过长时间的研究，通过大量的归纳整理和试验分析工作，取得了丰硕的经验和成果。这些都为绿色建筑性能驱动优化设计的决策奠定了坚实的基础。

表1:建筑的基本属性特征

2.2.1、参数模型系统的构建

2.2、数字化技术应用

参数模型系统的构建是性能驱动优化设计的关键，它是根据研究目的和要求把实际建筑问题转译成数字化模型问题的过程。参数模型具有两个特征：一是描述性，参数模型不是实际建筑本身，不可能描述建筑的所用问题，而是依据研究目的描述建筑某方面的属性特征。二是简洁性，根据研究问题对系统要素进行合理、正确的抽象和简化，而不是片面追求高分辨率模型，高分辨率模型不但会给模拟仿真过程带来较大的负荷，甚至会对仿真结果带来错误影响。

（1）模型系统的类别：

整个性能驱动优化设计框架是由不同层面的模型系统共同组成的。一个模型系统本身仅能回答设计框架中的部分问题，根据其作用的不同，可以分为应变系统和影响系统。应变系统是指对设计环境和影响因素做出相应反馈的模型系统，是参数模型系统的主体部分。影响系统是指对研究对象产生直接或间接作用的客观因素。根据其影响作用的不同，可以分为驱动类型和约束类型，驱动型是影响系统中的积极因素，可以通过某种方式加以转化和利用。而约束型是影响系统中的消极因素，很难受其他因素影响，对研究问题起阻碍作用。然而，系统类别的划分也并非泾渭分明，有时也可能会出现类别转化及在某一种模型系统中同时兼具两种或两种以上的类别特征的情况。

（2）模型系统的要素：

不同类别的模型系统是由各种模型要素所组成，从面向对象的角度出发，可以依据建筑的基本属性特征将研究问题转译为实体模型，空间模型和映射模型作为研究对象（表2）。基于实体模型的问题描述可以分为两类：一是强调实体本身构成形态的表现型实体，如外墙，屋顶，楼板，门窗等建筑元素；二是不关注实体本身的形态特征，而是强调实体在某一时刻的状态及实体间相互结构关系的逻辑型实体，例如粒子系统等。空间模型往往不具备独立功能，需要基于实体模型提取出相应的空间模型，实现其实体化。映射模型是对模拟仿真优化结果的数据反馈。在某种程度上将实体模型或空间模型所处的物理区域进行分组，分解为若干片段单元，这些片段单元之间互相同构或几乎同构。通过描述每个片段单元的变化，进而可以理解整个模型系统的变化情况，这种映射模型对实体模型或空间模型的性能模拟结果反馈，被称为映射，这在模拟仿真优化的过程中起到了非常大的作用【1】。

表2.建筑性能化问题的数字化转译

综上，通过模型系统类别和模型要素便可以建立较为完善的模拟仿真系统，依据研究问题侧重点的不同，可以形成几种不同的组合模式（表3）。以满足多种绿色建筑性能驱动优化设计的要求。

表3.仿真模型系统的组合模式

●表现实体 ◎逻辑实体 ○空间模型 ■映射模型

2.2.2、工具平台的选择

随着计算机技术的高速发展，当Windows操作系统取代了DOS成为PC主流操作系统后，很多软件操作由原先的命令行形式转变为更加便捷的图形界面和操作窗口，这种方式大大提升了软件的易用性。但当需要解决复杂性建筑问题时，就不得不面对两类问题：一是软件当前操作界面不具备的功能；二是软件根本实现不了的功能。因此，针对这两类问题，可以采用以下两种方法尝试解决：

a)功能开发技术，通过软件本身的开发语言或引用第三方代码库，扩展该软件的功能。例如SketchUp的二次开发语言是Ruby，Maya的二次开发语言是MEL和Python，Rhino的二次开发语言是VB-Script，C#和Python，以及Microsoft Visual Studio，PHP，eclipse等插件开发工具。

b)接口技术，每个软件在功能使用上都存在自身的优势和不足，采用接口技术可以在不同软件之间形成不同功能的“嫁接”关系，以便完成更加复杂的仿真模拟和优化操作。

然而，这两种方法操作需要具备较深的数学知识和计算机技术，并且容易消耗很大人力和时间成本。因此，在技术平台工具的选择和使用上易遵循以下几点：一是选择广泛通用的软件，二是选择具有强大二次开发的软件，三是充分利用开源社区。

2.2.3、流程控制

从数字化技术的角度来看，参数模型系统是数据参数的载体，性能驱动优化设计是指利用软件工具平台，依据特定要求和规则，采用相应的算法，实现数据参数的输入，输出，加工和管理等工作（图1）。在整个流程控制的过程中，还要注意以下几个方面：

图1.性能驱动优化设计流程控制

a)参数设置：依据系统对象和作用的不同，可以将参数分为初始参数，过程参数和目标参数。而参数设置的大小与多少，将对整个设计的流程控制产生很大的影响。

b)优化目标：针对建筑单一问题的目标优化求解问题是较为常见的，然而，在绿色建筑的设计过程中，更多问题属于多变量多目标问题，而且很多变量和目标之间存在相互制约，相互影响的关系。因此，针对这一问题，可以分析不同设计目标在建筑问题中的影响权重，实现平均最优解的求解过程。

c)流程控制的方向性：其本质是数据参数的回溯现象。即从数据参数的传输方向来看，后面参数的变化是否对前面的参数产生影响及改变。现阶段，大多数采用的是按照传统顺序分析的线性分析系统，针对具有明确量化目标的问题，可以尝试参数回溯，反复迭代的循环分析系统。

3.试验案例分析

针对上节性能驱动绿色建筑优化设计方法的理论基础和技术应用的阐述，本节将通过一个试验性案例分析，详细说明在绿色建筑设计过程中，性能驱动设计方法是如何在建筑形态与性能需求之间实现数据参数自动循环，并利用智能优化算法工具实现多方案优选的过程。

3.1、设计问题简述

本试验设计的内容是：在夏热冬冷地区，以不同月份太阳辐射总量的变化情况作为驱动力，探讨建筑的形态表皮是如何依据设计目标做出响应变化，并利用建筑形态变化情况和目标数据参数两个指标，对驱动优化生成的多个方案进行评估和选择。

在我国夏热冬冷地区，普遍存在着“夏季湿热、冬季阴冷”及“夏季白天有一定风速的热风，不足以降温，而晚上风速低，难以降温”的气候特点，如上海，南京，武汉，长沙等地区。这种气候特点与人类的生物舒适性要求太远。从生物气候学的角度来看，这种气候对建筑设计，尤其是建筑形态表皮的设计，具有很大的挑战性。建筑表皮是室内外环境的屏障和“过滤器”对其热环境的调节具有重要的意义。

图2.试验案例

试验设计的场地设在上海市杨浦区四平路同济新村住宅小区的一块空地上，研究对象为拟建一个开间25米，进深12米，高度24米的初始化建筑单体模型。场地地势平坦，周边为几组5或6层 的住宅建筑(图2)。研究目的是寻找一种建筑形态，使其在8，9，10三个月里建筑表皮所获取的太阳辐射总量最小，而在12月至第二年的1，2月的三个月里，建筑表皮所获取的太阳辐射总量最大。

3.2、性能驱动优化设计框架的构建

基本的性能驱动优化设计框架有三部分构成：即应变实体模型系统，影响模型系统和优化搜索器(图3)。采用的软件工具为grasshopper for Rhino及相关的性能模拟插件ladybug和优化算法插件octopus。

图3.基于grasshopperfor rhino 的性能驱动优化设计的框架脚本

3.2.1、应变实体模型系统

住宅建筑的体型表皮的基本属性表现为“形”的特征。其模型要素类别属于表现实体，由面及面组成的体块两种单元构成。在住宅建筑设计中，建筑表面获取太阳辐射总量多少取决于建筑表面面积的大小和建筑的位置朝向。因此，本设计采用了3个可调节参数对建筑的表面和形态进行调整：一是角度R1，它是以建筑底面中心为原点，角度区间定义在-0.5*PI～0.5*PI之间，以用来调整建筑单体的位置朝向；二是角度R2，它是以建筑屋顶面两条长边中点连线作为旋转轴，角度区间定义为-0.25*PI～0.25*PI之间，三是角度R3，它是以建筑屋顶面两条短边中点连线作为旋转轴，R3的角度区间定义为-0.15*PI～0.15*PI之间，R2与R3共同作用，以用来改变建筑单体的局部高度和屋顶表面面积，与此同时，其建筑的4个立面的表面面积也会发生相应的变化。

3.2.3、影响模型系统

此设计的影响模型系统分为两种：一是建筑场地的周边环境，对场地内建筑表面辐射量获取产生约束性影响的是其周边的建筑组群，其模型类别为表现型实体。二是对建筑形体表面产生直接影响的太阳辐射模型系统，它是整个设计过程的驱动力。

3.2.3、优化搜索器

由于此设计的调节参数与优化目标并不存在对应的线性关系，因此，优化搜索器采用具有较高通用性和鲁棒性的智能化搜索算法。设定一定的基因数目和搜索精度，当基因的分布差异趋近于收敛时，便可以停止搜索，对计算出来的基因解进行分析和筛选。

3.3、优化方案的评估与选择

经过优化搜索器的计算之后，便是对计算结果的评估和选择。如图所示（图4），可以看到方案基因解的分布情况，颜色较深的解为适应性较强的可行解，而颜色较浅的解为一般解，而处于离散状态的解为适应性较差的劣解。同时，综合建筑方案的形态变化情况，挑选出兼顾美学和性能双重要求的方案解（表4）。

图4.优化方案分布状况

4.结论及展望

参数模型系统的构建，将绿色建筑问题转化为数字化模型是一种“自上而下”的设计过程，而参数模型的模拟仿真优化评估，则是对绿色建筑的性能进行反馈，是一种“自下而上”的设计过程。通过数字化技术将两类设计过程结合起来，并同时采用量化指标评价和人的感性评价，进行适宜方案的选择，这为绿色建筑设计和研究工作开辟了一条新的道路。但同时我们还要看到，由于该设计方法属于多学科交叉领域，仍处于起步阶段，还存在较大的缺陷和不足，因此，今后还需要从以下几个方面进行深入的研究和思考：

a) 提高建筑理论研究的深度和广度，为参数系统模型的建构提供理论支持；

b）数字化集成优化设计的基础是数学和计算机技术，只有加大对计算机应用技术和算法研发的投入，才能够更好的为集成优化设计提供强大的技术保障；

c）对实际项目要做好科学，有效的评价反馈，这样可以为今后建筑设计优化策略的制定指引明确的方向。

表4.优化方案参数表

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性能驱动绿色建筑优化设计方法研究

The method research of green building optimal design by performance - driven

【摘要】通过对建筑基本属性的抽象化描述，将绿色建筑的形态和性能要求所涉及的诸多问题转化为相应的参数模型问题。并利用模拟仿真优化技术，实现绿色建筑的多变量，多目标复杂问题的求解过程。

Abstract/With the abstract description of Architectural basic properties, this paper tries to translate numerous problems involved in the optimized process of the form and performance of Green Building. By making use of analog simulation/optimization technique, the multivariable and multiobjective problems of Green Building can be solved.

【关键字】数字化 建筑基本属性 性能驱动 绿色建筑 集成优化

Key Words/ Digital; The Basic Attributes of Building, performance driven, Green Building, Integrated Optimization

1.研究背景

1.1、全球化对建筑发展的影响

近半个世纪以来，随着世界经济、文化、艺术、科技等方面的全球化发展，人们在工业化生产、城市建设、建筑设计等改造自然，征服自然的活动中取得了卓越的成绩。然而，当这种全球化影响不断给人们的生活带来全新体验的同时，它在建筑文化的地域性消失，高密度城市化，生态环境污染及不可再生资源的高消耗等问题上，也给人们增添了许多新的烦恼。因此，在建筑规划和设计的过程中，如何运用新技术、新方法构建相应的适宜性优化设计策略，将会对我们今后的可持续性建筑设计，绿色技术研发和评价标准制订等工作带来重要的意义和影响。

1.2、数字化技术的发展

随着应用数学和计算机科学的飞速发展，使得数字化技术逐渐渗透到人类生活的方方面面。这一现象也引起了许多前卫建筑师的兴趣，大量具有实验性、未来感的建筑形式得以实现。但由于建筑设计学科的特殊性，数字化技术在建筑学方面的应用，相较于其它经济、工业、军事、航空航天等学科，还处于起步晚、基础差、全面落后的处境。

在建筑设计方面，早期的数字化技术更多体现在方案设计图及施工图的CAD绘制，3DMAX效果图渲染表达等辅助方式，以此用来提高工作效率和质量。近年来，随着仿真模拟技术，建筑信息化模型等技术的发展，使得建筑师逐步从大量繁琐的重复工作中解脱出来，可以将更多的精力投入到方案设计构思和设计问题的辅助分析等方面。这其中，在绿色建筑设计的数字化技术应用方面：总体来说，存在两种设计导向：一种是以建筑师为主导的形式表达；另一种是以技术和设备工程师为主导的模拟仿真和指标评价。但由于其侧重点存在的差异，往往会出现信息交流不畅，技术方法不统一等问题。因此，兼顾两种设计导向，发挥数字化技术优势，构建基于性能驱动下的绿色建筑优化设计方法便显得尤为重要。

2.性能驱动优化设计方法

绿色建筑的性能驱动优化设计方法包含建筑问题决策和数字化技术应用两方面内容。建筑问题决策属于理论分析部分，通过对具体建筑问题的描述和分析，确立相应的研究对象及范围，设计变量，模拟精度和优化目标。数字化技术应用属于实践操作部分，通过参数模型系统的构建，工具平台的选择和流程控制，实现绿色建筑性能驱动优化设计的数字化应用。

2.1、建筑问题决策

建筑是一个复杂的综合体，它所涉及的问题种类繁多。为了能够更好的将绿色建筑问题转化为数字化技术应用问题，我们大体上可以将建筑的基本属性特征进行“形”、“核”、“质”三类抽象化的描述（表1），这其中，通过对建筑属性 “形”和“核”的分析，实现对具体问题中研究对象的描述，根据设计要求和规则，确定研究对象的设计变量及设计精度。而建筑属性“质”则体现其性能特征，以此来确定设计目的及优化目标。因此可以说，性能驱动绿色建筑优化设计方法就是以“质”为核心驱动因子，将其与“形”或“核”建立交互影响关系，通过数字化科学方法，实现 “形”、“核”和“质”三者的优化平衡结果。在整个设计过程中，三者之间在保持其独立特征的同时，还体现出相辅相成，相互影响和作用的关系，这也是造成建筑问题复杂性的根本原因。因此，当我们研究绿色建筑的复杂性问题时，我们更应该关注其关联性，不要顾此失彼。面对如何发展绿色建筑的问题，早期的建筑师和学者们经过长时间的研究，通过大量的归纳整理和试验分析工作，取得了丰硕的经验和成果。这些都为绿色建筑性能驱动优化设计的决策奠定了坚实的基础。

表1:建筑的基本属性特征

2.2.1、参数模型系统的构建

2.2、数字化技术应用

参数模型系统的构建是性能驱动优化设计的关键，它是根据研究目的和要求把实际建筑问题转译成数字化模型问题的过程。参数模型具有两个特征：一是描述性，参数模型不是实际建筑本身，不可能描述建筑的所用问题，而是依据研究目的描述建筑某方面的属性特征。二是简洁性，根据研究问题对系统要素进行合理、正确的抽象和简化，而不是片面追求高分辨率模型，高分辨率模型不但会给模拟仿真过程带来较大的负荷，甚至会对仿真结果带来错误影响。

（1）模型系统的类别：

整个性能驱动优化设计框架是由不同层面的模型系统共同组成的。一个模型系统本身仅能回答设计框架中的部分问题，根据其作用的不同，可以分为应变系统和影响系统。应变系统是指对设计环境和影响因素做出相应反馈的模型系统，是参数模型系统的主体部分。影响系统是指对研究对象产生直接或间接作用的客观因素。根据其影响作用的不同，可以分为驱动类型和约束类型，驱动型是影响系统中的积极因素，可以通过某种方式加以转化和利用。而约束型是影响系统中的消极因素，很难受其他因素影响，对研究问题起阻碍作用。然而，系统类别的划分也并非泾渭分明，有时也可能会出现类别转化及在某一种模型系统中同时兼具两种或两种以上的类别特征的情况。

（2）模型系统的要素：

不同类别的模型系统是由各种模型要素所组成，从面向对象的角度出发，可以依据建筑的基本属性特征将研究问题转译为实体模型，空间模型和映射模型作为研究对象（表2）。基于实体模型的问题描述可以分为两类：一是强调实体本身构成形态的表现型实体，如外墙，屋顶，楼板，门窗等建筑元素；二是不关注实体本身的形态特征，而是强调实体在某一时刻的状态及实体间相互结构关系的逻辑型实体，例如粒子系统等。空间模型往往不具备独立功能，需要基于实体模型提取出相应的空间模型，实现其实体化。映射模型是对模拟仿真优化结果的数据反馈。在某种程度上将实体模型或空间模型所处的物理区域进行分组，分解为若干片段单元，这些片段单元之间互相同构或几乎同构。通过描述每个片段单元的变化，进而可以理解整个模型系统的变化情况，这种映射模型对实体模型或空间模型的性能模拟结果反馈，被称为映射，这在模拟仿真优化的过程中起到了非常大的作用【1】。

表2.建筑性能化问题的数字化转译

综上，通过模型系统类别和模型要素便可以建立较为完善的模拟仿真系统，依据研究问题侧重点的不同，可以形成几种不同的组合模式（表3）。以满足多种绿色建筑性能驱动优化设计的要求。

表3.仿真模型系统的组合模式

●表现实体 ◎逻辑实体 ○空间模型 ■映射模型

2.2.2、工具平台的选择

随着计算机技术的高速发展，当Windows操作系统取代了DOS成为PC主流操作系统后，很多软件操作由原先的命令行形式转变为更加便捷的图形界面和操作窗口，这种方式大大提升了软件的易用性。但当需要解决复杂性建筑问题时，就不得不面对两类问题：一是软件当前操作界面不具备的功能；二是软件根本实现不了的功能。因此，针对这两类问题，可以采用以下两种方法尝试解决：

a)功能开发技术，通过软件本身的开发语言或引用第三方代码库，扩展该软件的功能。例如SketchUp的二次开发语言是Ruby，Maya的二次开发语言是MEL和Python，Rhino的二次开发语言是VB-Script，C#和Python，以及Microsoft Visual Studio，PHP，eclipse等插件开发工具。

b)接口技术，每个软件在功能使用上都存在自身的优势和不足，采用接口技术可以在不同软件之间形成不同功能的“嫁接”关系，以便完成更加复杂的仿真模拟和优化操作。

然而，这两种方法操作需要具备较深的数学知识和计算机技术，并且容易消耗很大人力和时间成本。因此，在技术平台工具的选择和使用上易遵循以下几点：一是选择广泛通用的软件，二是选择具有强大二次开发的软件，三是充分利用开源社区。

2.2.3、流程控制

从数字化技术的角度来看，参数模型系统是数据参数的载体，性能驱动优化设计是指利用软件工具平台，依据特定要求和规则，采用相应的算法，实现数据参数的输入，输出，加工和管理等工作（图1）。在整个流程控制的过程中，还要注意以下几个方面：

图1.性能驱动优化设计流程控制

a)参数设置：依据系统对象和作用的不同，可以将参数分为初始参数，过程参数和目标参数。而参数设置的大小与多少，将对整个设计的流程控制产生很大的影响。

b)优化目标：针对建筑单一问题的目标优化求解问题是较为常见的，然而，在绿色建筑的设计过程中，更多问题属于多变量多目标问题，而且很多变量和目标之间存在相互制约，相互影响的关系。因此，针对这一问题，可以分析不同设计目标在建筑问题中的影响权重，实现平均最优解的求解过程。

c)流程控制的方向性：其本质是数据参数的回溯现象。即从数据参数的传输方向来看，后面参数的变化是否对前面的参数产生影响及改变。现阶段，大多数采用的是按照传统顺序分析的线性分析系统，针对具有明确量化目标的问题，可以尝试参数回溯，反复迭代的循环分析系统。

3.试验案例分析

针对上节性能驱动绿色建筑优化设计方法的理论基础和技术应用的阐述，本节将通过一个试验性案例分析，详细说明在绿色建筑设计过程中，性能驱动设计方法是如何在建筑形态与性能需求之间实现数据参数自动循环，并利用智能优化算法工具实现多方案优选的过程。

3.1、设计问题简述

本试验设计的内容是：在夏热冬冷地区，以不同月份太阳辐射总量的变化情况作为驱动力，探讨建筑的形态表皮是如何依据设计目标做出响应变化，并利用建筑形态变化情况和目标数据参数两个指标，对驱动优化生成的多个方案进行评估和选择。

在我国夏热冬冷地区，普遍存在着“夏季湿热、冬季阴冷”及“夏季白天有一定风速的热风，不足以降温，而晚上风速低，难以降温”的气候特点，如上海，南京，武汉，长沙等地区。这种气候特点与人类的生物舒适性要求太远。从生物气候学的角度来看，这种气候对建筑设计，尤其是建筑形态表皮的设计，具有很大的挑战性。建筑表皮是室内外环境的屏障和“过滤器”对其热环境的调节具有重要的意义。

图2.试验案例

试验设计的场地设在上海市杨浦区四平路同济新村住宅小区的一块空地上，研究对象为拟建一个开间25米，进深12米，高度24米的初始化建筑单体模型。场地地势平坦，周边为几组5或6层 的住宅建筑(图2)。研究目的是寻找一种建筑形态，使其在8，9，10三个月里建筑表皮所获取的太阳辐射总量最小，而在12月至第二年的1，2月的三个月里，建筑表皮所获取的太阳辐射总量最大。

3.2、性能驱动优化设计框架的构建

基本的性能驱动优化设计框架有三部分构成：即应变实体模型系统，影响模型系统和优化搜索器(图3)。采用的软件工具为grasshopper for Rhino及相关的性能模拟插件ladybug和优化算法插件octopus。

图3.基于grasshopperfor rhino 的性能驱动优化设计的框架脚本

3.2.1、应变实体模型系统

住宅建筑的体型表皮的基本属性表现为“形”的特征。其模型要素类别属于表现实体，由面及面组成的体块两种单元构成。在住宅建筑设计中，建筑表面获取太阳辐射总量多少取决于建筑表面面积的大小和建筑的位置朝向。因此，本设计采用了3个可调节参数对建筑的表面和形态进行调整：一是角度R1，它是以建筑底面中心为原点，角度区间定义在-0.5*PI～0.5*PI之间，以用来调整建筑单体的位置朝向；二是角度R2，它是以建筑屋顶面两条长边中点连线作为旋转轴，角度区间定义为-0.25*PI～0.25*PI之间，三是角度R3，它是以建筑屋顶面两条短边中点连线作为旋转轴，R3的角度区间定义为-0.15*PI～0.15*PI之间，R2与R3共同作用，以用来改变建筑单体的局部高度和屋顶表面面积，与此同时，其建筑的4个立面的表面面积也会发生相应的变化。

3.2.3、影响模型系统

此设计的影响模型系统分为两种：一是建筑场地的周边环境，对场地内建筑表面辐射量获取产生约束性影响的是其周边的建筑组群，其模型类别为表现型实体。二是对建筑形体表面产生直接影响的太阳辐射模型系统，它是整个设计过程的驱动力。

3.2.3、优化搜索器

由于此设计的调节参数与优化目标并不存在对应的线性关系，因此，优化搜索器采用具有较高通用性和鲁棒性的智能化搜索算法。设定一定的基因数目和搜索精度，当基因的分布差异趋近于收敛时，便可以停止搜索，对计算出来的基因解进行分析和筛选。

3.3、优化方案的评估与选择

经过优化搜索器的计算之后，便是对计算结果的评估和选择。如图所示（图4），可以看到方案基因解的分布情况，颜色较深的解为适应性较强的可行解，而颜色较浅的解为一般解，而处于离散状态的解为适应性较差的劣解。同时，综合建筑方案的形态变化情况，挑选出兼顾美学和性能双重要求的方案解（表4）。

图4.优化方案分布状况

4.结论及展望

参数模型系统的构建，将绿色建筑问题转化为数字化模型是一种“自上而下”的设计过程，而参数模型的模拟仿真优化评估，则是对绿色建筑的性能进行反馈，是一种“自下而上”的设计过程。通过数字化技术将两类设计过程结合起来，并同时采用量化指标评价和人的感性评价，进行适宜方案的选择，这为绿色建筑设计和研究工作开辟了一条新的道路。但同时我们还要看到，由于该设计方法属于多学科交叉领域，仍处于起步阶段，还存在较大的缺陷和不足，因此，今后还需要从以下几个方面进行深入的研究和思考：

a) 提高建筑理论研究的深度和广度，为参数系统模型的建构提供理论支持；

b）数字化集成优化设计的基础是数学和计算机技术，只有加大对计算机应用技术和算法研发的投入，才能够更好的为集成优化设计提供强大的技术保障；

c）对实际项目要做好科学，有效的评价反馈，这样可以为今后建筑设计优化策略的制定指引明确的方向。

表4.优化方案参数表

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