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FoAR 高校图书馆中庭节能与室内环境质量综合提升——多目标快速优化框架 |
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论文标题：Comprehensive improvement of energy efficiency and indoor environmental quality for university library atrium—A multi-objective fast optimization framework
期刊：Frontiers of Architectural Research
作者：Shen Xu, Yongzhong Chen, Jianlin Liu, Jian Kang, JinFeng Gao, Yuchen Qin, Wenjun Tan, Gaomei Li
发表时间：April 2025
DOI：https://doi.org/10.1016/j.foar.2024.08.010
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FoAR是由高等教育出版社和东南大学建筑学院联合主办的全英文学术期刊
建筑学 / 城乡规划 / 风景园林
本刊已被 A&HCI / CSCD / Scopus / DOAJ / CSTPCD 收录
中国科技期刊卓越行动计划 英文领军期刊
01
论 文 题 目
Manuscript Title
Comprehensive improvement of energy efficiency and indoor environmental quality for university library atriumdA multi-objective fast optimization framework
高校图书馆中庭节能与室内环境质量综合提升——多目标快速优化框架
02
作 者
Authors
Shen Xu (a)(b)(c), Yongzhong Chen (a)(c)(d), Jianlin Liu (e), Jian Kang (f), JinFeng Gao (g), Yuchen Qin (a)(c), Wenjun Tan (a)(c), Gaomei Li (a)(c)*
(a) School of Architecture and Urban Planning, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
(b) State Key Laboratory of Subtropical Building and Urban Science, Guangzhou 510641, China
(c) Hubei Engineering and Technology Research Center of Urbanization, Wuhan 430074, China
(d) CCCC Comprehensive Planning and Design Institute Co., Ltd., Beijing 100024, China
(e) College of Environmental Science and Engineering, Donghua University, Shanghai 201620, China
(f) Bartlett Faculty of Built Environment, University College London (UCL), London WC1E 6BT, United Kingdom
(g) Tianjin Key Laboratory of Smart City Planning, Tianjin Urban Planning and Design Institute Co., Ltd, Tianjin 300190, China
03
论 文 摘 要
Abstract
Low-carbon, energy-saving, and health have become a common trend for the whole of mankind. However, how to balance the relationship between energy-saving and healthy indoor environment is a key issue for sustainable building development. This paper extracted the prototypical form of university library atrium based on 44 library cases in Wuhan. A methodology verified with measured data for evaluating building performance was constructed, and the synergistic influence of spatial morphology parameters on the building energy efficiency (BEE) and indoor environmental quality (IEQ) was analyzed. Finally, a multi-objective fast optimization framework coupled with machine learning algorithms was used to achieve the optimal design of university library atrium. The results showed that the parameters that influence the building energy consumption, indoor thermal comfort, daylighting performance most were the height-to-width ratio, the skylight solar heat gain coefficient, and the sidewall window-to-wall ratio, respectively. The machine learning models predicted performance 400 times faster than traditional performance simulations. And compared with the worst-performance scheme, the maximum optimization rate of building energy consumption, indoor thermal comfort, daylighting performance was 29.46%, 10.46%, and 65.56%, respectively. The multi-objective fast optimization framework could provide guidance for policy makers and architects to performance-based design in the early design stages of university library atrium.
低碳、节能与健康已成为全人类的共同发展趋势。然而，如何平衡节能与健康室内环境之间的关系，是可持续建筑发展的关键问题。本文以武汉地区 44 个图书馆案例为研究对象，提取了高校图书馆中庭的原型模式。构建了一种经实测数据验证的建筑性能评估方法，并分析了空间形态参数对建筑能效（BEE）和室内环境质量（IEQ）的协同影响。最后，运用结合机器学习算法的多目标快速优化框架，实现了高校图书馆中庭的优化设计。结果表明，对建筑能耗、室内热舒适度、采光性能影响最大的参数分别是高宽比、天窗太阳得热系数和侧墙窗墙比。机器学习模型预测性能的速度比传统性能模拟快 400 倍。与性能最差的方案相比，建筑能耗、室内热舒适度、采光性能的最大优化率分别达到 29.46%、10.46% 和 65.56%。该多目标快速优化框架能够为政策制定者和建筑师在高校图书馆中庭设计的早期阶段进行基于性能的设计提供指导。
04
关 键 词
Keywords
University library atrium / 高校图书馆中庭
Spatial morphology / 空间形态
Building energy efficiency / 建筑节能
Indoor environmental quality / 室内环境质量
Machine learning / 机器学习
Multi-objective optimization / 多目标优化
05
章 节 标 题
Sections Title
1. Introduction / 引言
2. Methodology / 研究方法
2.1. Outline / 概述
2.2. Cases study and prototypes extraction / 案例研究与原型提取
2.2.1. Cases study / 案例研究
2.2.2. Prototype extraction / 原型提取
2.3. Simulation methods of BEE and IEQ / 建筑能效(BEE)和室内环境质量(IEQ)的模拟方法
2.3.1. Building energy consumption evaluation indicator / 建筑能耗评价指标
2.3.2. Indoor thermal comfort evaluation indicator / 室内热舒适评价指标
2.3.3. Daylighting performance evaluation indicator / 采光性能评价指标
2.4. Correlation analysis / 相关分析
2.5. Multi-objective optimization model / 多目标优化模型
2.5.1. Random forest prediction model / 随机森林预测模型
2.5.2. Multi-objective optimization model / 多目标优化模型
2.5.3. Cluster analysis method / 聚类分析法
3. Result and discussion / 研究结果与讨论
3.1. Verification of simulation methods / 仿真方法验证
3.2. The synergistic influence of morphology parameters on BEE and IEQ / 形态参数对BEE和IEQ的协同影响
3.2.1. Building energy consumption / 建筑物能耗
3.2.2. Indoor thermal comfort / 室内热舒适
3.2.3. Daylighting performance / 采光性能
3.2.4. Key parameters selection / 关键参数选择
3.3. Multi-objective optimization results based on random forest algorithm / 基于随机森林算法的多目标优化结果
3.3.1. Random forest prediction modeling results / 随机森林预测建模结果
3.3.2. Time consumption comparison of our method and traditional method / 本方法与传统方法的耗时比较
3.3.3. Pareto frontiers solutions / 帕累托边界解
3.3.4. Multi-objective decision analysis results based pareto solutions / 基于pareto 解的多目标决策分析结果
4. Conclusions / 结论
06
主 要 插 图
Illustrations
▲ 图一：研究案例的区位分布。©本文作者
▲ 图二：高校图书馆中庭的原型。©本文作者
▲ 图三：建筑能耗强度（EUI）总体分布特征。(a) 样本案例中建筑能耗强度（EUI）的分布情况；(b) 样本案例中按项目分类的建筑能耗强度（EUI）分布情况。©本文作者
▲ 图四：形态参数与能源性能的散点图，(a) 外墙面积（AW），(b) 窗户面积（AD），(c) 楼层数量（FN），(d) 建筑高度（FH），(e) 建筑总面积（AH），(f) 窗墙比（WDR），(g) 高宽比（HWR），(h) 建筑体形系数（BSF），(i) 屋顶面积（SA），(j) 屋顶面积比（SAR），(k) 窗墙面积（CW），(l) 南向窗墙比（SWWR），(m) 太阳能得热率（SRR），(n) 太阳能反射率（SR），(o) 外墙传热系数（Us），(p) 窗户太阳得热系数（SHGCs）。©本文作者
▲ 图五：自变量之间的相关性。©本文作者
▲ 图六：多目标优化迭代过程及帕累托前沿解。©本文作者
07
作 者 介 绍
Authors’ Information
徐 燊
教授、博导
华中科技大学建筑与城市规划学院，武汉，中国
研究方向：建筑减碳设计、绿色建筑、可持续城市设计
陈永忠
硕士研究生
华中科技大学建筑与城市规划学院，武汉，中国
研究方向：绿色建筑设计、室内环境营造
刘建麟
教授、博导
东华大学环境科学与工程学院，上海，中国
研究方向：室内环境营造、城市微气候、低碳社区设计
康健
教授、博导
伦敦大学学院(UCL)巴特菜特建筑学部，伦敦，英国
研究方向：建筑声学与声景
高锦风
工程师
天津市城市规划设计研究总院有限公司，天津，中国
研究方向：城市模型；人工智能；遥感
秦昱晨
博士研究生
华中科技大学建筑与城市规划学院，武汉，中国
研究方向；多智能体交通模拟驱动的街区碳排放建模；人工智能与城市设计方法
李高梅*
博士研究生
华中科技大学建筑与城市规划学院，武汉，中国
研究方向；绿色建筑设计、性能驱动的城市设计方法
08
原 文 阅 读
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