第1章 绪论 1
1.1 建筑节能设计背景、目的与意义 1
1.1.1 建筑节能设计的时代背景 1
1.1.2 建筑数字化节能设计研究目的与意义 3
1.2 国内外相关研究 4
1.2.1 国内相关研究 4
1.2.2 国外相关研究 6
1.2.3 文献综述 13
1.3 建筑数字化节能设计研究内容与方法 14
1.3.1 建筑数字化节能设计研究内容 14
1.3.2 建筑数字化节能设计研究方法 16
第2章 建筑形态节能设计数字化趋向解析 19
2.1 建筑形态节能设计思维演化 19
2.1.1 形态塑造节能设计思维 19
2.1.2 形态发生节能设计思维 20
2.1.3 性能驱动节能设计思维 22
2.2 设计流程数字化重构趋向 25
2.2.1 多学科信息交叉 25
2.2.2 复合性能权衡 26
2.2.3 设计决策支持 27
2.3 设计平台数字化革新趋向 28
2.3.1 设计参数协同 28
2.3.2 性能模拟整合 30
2.3.3 遗传优化搜索 33
2.4 设计策略数字化转型趋向 34
2.4.1 由“数形分离”向“数形结合”转型 34
2.4.2 由“单向寻优”向“多维平衡”转型 35
2.4.3 由“结果控制”向“过程控制”转型 36
2.5 本章小结 37
第3章 寒地建筑形态数字化节能设计流程 38
3.1 设计流程构成 38
3.1.1 建筑与环境信息集成 38
3.1.2 形态与性能映射关系建构 39
3.1.3 多目标建筑形态优化 40
3.2 集成建筑与环境信息 42
3.2.1 建筑环境信息集成目的 42
3.2.2 建筑环境信息集成类型 43
3.2.3 建筑环境信息集成过程 44
3.3 建构形态与性能映射关系 45
3.3.1 神经网络映射方法比较 46
3.3.2 形态与性能映射建构原理 47
3.3.3 形态与性能映射关系建构过程 48
3.4 展开多目标建筑形态优化 53
3.4.1 多目标优化方法比较 53
3.4.2 多目标遗传算法比较 54
3.4.3 多目标建筑形态优化过程 55
3.5 设计流程技术特征解析 56
3.5.1 性能驱动设计决策制定 57
3.5.2 建筑复合性能一体化预测 58
3.5.3 多学科信息参数化协同 59
3.6 本章小结 60
第4章 寒地建筑形态数字化节能设计平台 61
4.1 建筑环境信息模型 61
4.1.1 环境信息分析 63
4.1.2 建筑信息建模 65
4.1.3 建筑性能模拟 77
4.2 神经网络模型 81
4.2.1 寒地办公建筑能耗与光热性能预测神经网络模型 82
4.2.2 寒地建筑墙体传热量预测神经网络模型 84
4.3 遗传优化模型 90
4.3.1 遗传优化模型算法 92
4.3.2 遗传优化模型控制参数 93
4.4 本章小结 95
第5章 寒地建筑形态数字化节能设计策略 96
5.1 节能设计目标预判 98
5.1.1 设计目标制定原则 98
5.1.2 能耗设计目标 99
5.1.3 热舒适性能设计目标 101
5.1.4 自然采光性能设计目标 103
5.2 节能设计参量预判 106
5.2.1 影响能耗和热舒适的形态设计参量 107
5.2.2 影响自然采光性能的形态设计参量 110
5.3 节能设计参量对目标影响模拟实验 112
5.3.1 实验模型建构 112
5.3.2 建筑朝向参量实验结果分析与讨论 114
5.3.3 建筑层高参量实验结果分析与讨论 115
5.3.4 进深缩放系数参量实验结果分析与讨论 116
5.3.5 建筑窗墙比参量实验结果分析与讨论 119
5.3.6 建筑窗高参量实验结果分析与讨论 120
5.3.7 建筑窗台高度参量实验结果分析与讨论 121
5.4 数字化节能设计策略制定 123
5.4.1 确定建筑性能设计目标 124
5.4.2 确定建筑形态设计参量 124
5.4.3 确定设计参量约束条件 125
5.5 本章小结 126
第6章 寒地建筑形态数字化节能设计实践 128
6.1 数字化节能设计策略应用 128
6.1.1 设计目标 129
6.1.2 设计参量 130
6.1.3 约束条件 130
6.2 数字化节能设计流程应用 133
6.2.1 建筑与环境信息集成 133
6.2.2 形态与性能映射关系建构 138
6.2.3 建筑形态多目标优化 142
6.3 数字化节能设计结果分析与讨论 142
6.3.1 设计结果分析 142
6.3.2 设计决策验证 146
6.3.3 设计方案选择 151
6.4 本章小结 153
结论 154
后记 156