基于聚类算法和数值模拟的建筑群平面优化

• 作者: 李光耀 杨丽 潘裕清
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 平面优化 数值模拟 Kmeans聚类
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 土木工程与建筑学
• 页码范围: 200-207
• 页数: 8页
• 分类号: TU312.1
• 字数: 5998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.18113

摘要

为将建筑空间热舒适度评价应用于建筑群平面的设计优化上,提出基于Kmeans聚类的分组偏移变量设计方法,并结合该变量设计、数值模拟、遗传算法和通用热舒适评价指数,在Matlab软件上实现建筑平面优化流程,最后对集中式、分散式、边流式的水体配置下的建筑平面进行了优化实验.结果 表明,优化后的建筑空间,平均热舒适度评价指数(UTCI)值降低了0.1～0.6℃,热舒适度均有所增强.在较强热应力的范围内,建筑空间内的平均热舒适度改善的主要目标是提高平面内的风速.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李光耀	同济大学电子与信息工程学院	48	482	13.0	20.0
2	杨丽	同济大学建筑与城市规划学院	41	443	9.0	20.0
6	潘裕清	同济大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0