基于日照及熱輻射影響的建筑設計優化策略分析

梁 田

(中鐵第四勘察設計院集團有限公司，湖北 武漢 430063)

0 引言

隨著我國城市化進程的進一步加快，建筑能耗的占比極可能再次上升，因此，降低建筑能耗、提升能源使用效率將更加有助于建設資源節約型社會[1-3]。近年來我國出臺了GB/T 50378—2019《綠色建筑評價標準》作為綠色建筑的評價依據，并對達標的項目予以經濟補貼，開始對綠色建筑設計采取激勵措施，鼓勵設計師及業主關注并盡可能使用綠色技術手段來輔助完成建筑設計。

然而，現階段的綠色建筑設計依然缺乏足夠的技術支持，諸多設計單位在注重效率及產值的當下，忽視或輕視綠色設計的重要意義[4-6]。本文利用優化算法對綠色建筑模型進行分析整理，試圖用更先進的數學工具和參數化模型取代傳統的經驗主義和手工分析，在建筑設計初期就給予建筑師足夠的、可信賴的數據分析，以輔助設計師在實際工程項目中完善建筑的綠色性能。

1 優化算法原理分析

1.1 優化算法

近年來，優化設計的思路開始在建筑設計和規劃設計中嶄露頭角[7-8]。在建筑領域，可持續建筑概念逐步被主流建筑師認同，被動式綠色節能已成為當下資源節約型社會的關注熱點，如何在現有條件中對設計進行優化，引起了一些建筑師的思考和探索。大型建筑建設活動具有消耗能源及資源巨大、短時期不可逆的特點。優化算法的引入，使得建筑師可在設計初期就針對自己的設計方案進行有效評估，并根據評估結果進行反饋調節。因此，優化設計的思路和方法針對耗費巨大、周期較長的項目，有很好的輔助效果。常用的優化算法主要有遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、人工神經網絡優化等。

在實際工程及項目中，除利用單一標準便可輕易得到最優結果的線性問題，其余都是多目標問題。而在多目標優化中，如何處理各參數之間的平衡是關鍵。例如，根據使用者的實際工程經驗及相關領域規范，對各參數設置加權處理；將不同緯度的目標參數用公式進行協同，將多目標問題轉換為單目標問題等，都是在多目標情況下解決參數平衡性的手段。但同時也意味著，面臨多目標情況下，要使所有的目標同時達到各自的最優狀態完全不可能，只能在它們中間尋求折中平衡的處理方式，使各目標在一個系統下盡可能地優化到最大值。

1.2 遺傳算法

遺傳算法是在一個固定系統內部，根據設置的約束條件，針對一個目標函數進行分析評估，進而控制某一個或某幾個變量來尋找當前系統狀態下最優解的一個過程。得到最優解的同時，也能得到與之對應的基礎參數和自變量參數，其邏輯如圖1所示。

圖1 遺傳算法邏輯

1.3 建筑模型

基于Grasshopper的可視化編程算法生成建筑模型方案，相對于傳統的建模方式，不必在初始狀態下就明確目標建筑的長、寬、高及位置等信息，而是在算法生成之后通過參數之間的關系確定這些數值。這樣一來，首要關注的是構建整個系統的邏輯。

根據建筑設計方案在生成過程中的形體關系，可將建模邏輯分為迭代式尋優和對比式尋優?；趨祷ぞ叩脑O計過程能記錄建筑設計中所有的生成過程及邏輯，這也使得建筑師可隨時調用之前的數據，以在各階段引入技術分析手段和內容，對設計全周期進行評估。

2 日照影響下的優化設計

2.1 基礎日照分析

在建筑設計中，建筑所接受的日照時長是一項極為重要的指標，不僅與綠色、節能、低碳相關，也與建筑的空間功能及使用評價相關。在GB 50368—2005《住宅建筑規范》中，對住宅日照的時數要求屬于強制性規定，在建筑設計中須滿足規范要求，而建設用地的開發強度與足夠的日照時長又往往背道而馳。兼顧容積率和日照要求，并滿足消防車道間距的布置，是住宅區規劃設計中的最突出矛盾。在實際設計過程中，同時滿足日照和容積率需求，需大量反復修改，反復試錯，才能找到平衡點。

為了最大化合理利用氣象資源，讓氣象數據有切實的參考價值，我國根據不同地區的氣候條件，綜合其對建筑設計的影響，將我國國土劃分為Ⅰ嚴寒地區、Ⅱ寒冷地區、Ⅲ夏熱冬冷地區、Ⅳ夏熱冬暖地區、Ⅴ溫和地區、Ⅵ嚴寒地區、Ⅶ嚴寒地區7個一級區域。

2.2 基于周邊建筑日照的建筑形體分析

武漢某地塊場地初始態如圖2所示，深色區域為城市某地塊現有建筑，斜線區域為新建建筑的可建造區域?？山ㄔ靺^域邊緣距現存建筑有13m的退讓空間，目標建筑需在全年任意一天都不得影響周邊地塊的2h最小日照。全天11：00—13：00是日照最充分的時間段，默認在這2h內，新建建筑都不會對周邊建筑任意區域產生遮擋。

圖2 場地初始態

試驗設置的思路是針對周邊建筑的日照進行反向分析，在全年每天11：00—13：00，每層建筑都能滿足2h日照要求。在現有區域內部，根據周邊建筑日照情況，模擬場地內部可建造的三維區域。期望求得一個三維區域，滿足在該區域內任意建設均不會使周邊建筑的日照降至2h以下。

2.3 基于評價體系生成的建筑形體范圍

針對場地現存建筑的日照進行演算，如圖3所示，待建區域西側、北側的建筑群日照條件良好，滿足2h日照的要求，即新建建筑需保證周邊建筑群的首層日照條件不受到重大影響，采光不受遮擋。

圖3 場地現存日照情況

要保證周邊建筑群的日照時長≥2h，即首層最低日照時長≥2h，可對建筑群的首層底面進行單獨評估。在新建建筑遮擋下，若周邊建筑的首層建筑底面依然能滿足2h的最低日照，則周邊建筑群其他各層必然也滿足2h日照要求。

在Grasshopper中，單獨抽取周邊建筑群的首層底面，將擬建建筑區域的三維空間作為目標函數，利用Honeybee的向量運算器，求出周邊建筑的底層區域，用來模擬首層建筑的位置關系。計算結果如圖4所示，在優化范圍內任意建造建筑物，均不會使周邊建筑的日照水平降至2h以下，但確實會在一定程度上影響周邊日照。

圖4 場地優化結果

3 熱輻射影響下的優化設計

3.1 建筑組團與風熱環境分析

日照輻射是建筑設計中需慎重考慮并與之呼應的一個重要氣候條件，同時太陽能也是目前主要使用的清潔能源?，F行建筑法規中，針對住宅區規劃或商業辦公建筑設計，并沒有對建筑室外風熱環境的強制性規定和要求。然而，隨著綠色理念逐步普及，在設計中盡可能尋求良好的室外環境已是大勢所趨。此類設計主要的矛盾焦點是容積率和日照時長兩者如何兼顧。

建筑熱環境包括輻射量、所在區域宏觀氣候及局部地區微觀氣候等自然因素，也包含建筑圍護熱構件、建筑材料與構造、建筑布局等設計因素，最終均會反映在熱平衡及人體舒適度上。

3.2 常量取值

根據典型氣象年逐時數據，分析并計算了武漢全年平均干球溫度。記錄了武漢全年8 760h的逐時溫度數據，并以月為單位，計算出武漢全年12個月的平均氣溫和極值氣溫，如表1所示。

表1 武漢全年氣溫數據 ℃

3.3 武漢全年輻射值數據

根據典型氣象年逐時數據，分析并計算了武漢全年平均輻射情況。記錄武漢全年8 760h的逐時輻射情況，同時計算出武漢全年12個月的平均太陽輻射值，如表2所示。

表2 全年逐時輻射數據 W·h·m-2

3.4 優化模擬及分析

基于對武漢氣溫數據的分析，選取全年高于26℃的時間段，設為高溫時間。在高溫時間段的輻射量對建筑節能有減益效果，因需額外的制冷損耗以對抗額外的熱輻射量。選取全年低于5℃的時間段，設為低溫時間，并認為低溫時間段的輻射量對建筑節能有增益作用，因低溫狀態下額外的太陽輻射量會節省冬季采暖所耗費的能源。

設W1為全年增益期熱輻射總量，W2為全年減益期熱輻射總量，當前建筑狀態下，全年太陽輻射下的凈增益量W=W1-W2。W值越高，意味著當前建筑形體及布局下，所獲得的增益輻射總量越高，減益輻射總量越小，即能提供更加出色的節能成果。在本次試驗中，以武漢市中心某地塊為例，討論位于當前地理氣候情況下，如何基于凈增益輻射獲得最優化的建筑形體組合。設單體建筑面積為 1 000m2， 共4棟目標建筑組成小型組團。以目標建筑的長寬比例、建筑層數(默認3m/層)及建筑朝向為自變量，凈增益輻射量為因變量，進行模擬演算。

模擬采用遺傳優化算法，計算過程如圖5所示，優化結果如表3所示。試驗總計迭代467次，最終成功獲得最優解，以W作為適應值(fitness)。由于本次試驗中限制了建筑面積，使目標建筑形體只能在長寬比例上進行調整。建筑組團在周邊無建筑且被限制了基點坐標的情況下，自然而然地將建筑形體延伸開來，利用更多的東南或西南立面接受輻射。為了保證夏季隔熱，4個單體都沒有正向南方的立面。

表3 優化結果數據

圖5 遺傳算法過程

由表3可知，在運算結束后，建筑組團的層數相對較固定，層數過高會產生互相之間的遮擋，使全年輻射量偏低，尤其是冬季的輻射量會降低很多，對建筑采暖的要求將會更高；層數過低，則會使得建筑整體受太陽輻射值過低，缺點與層數過高相同。經過優化計算，4棟建筑分別為8，9，9，10層，數值比較平穩。建筑寬度和建筑長度則囿于固定面積，本質上更多是形態的變化。4棟建筑單體在優化計算之后都形成了偏向長條的形態，也正是這樣的形態能接受到更多的太陽輻射。旋轉角度的變化則比較隨機，從1°到169°的角度值都有，這一組數據也是互相聯動，為了讓組團作為整體獲得最大的太陽輻射情況。因此，本次試驗成功得到了基于前期調節下的優化結果。

4 結語

本文針對綠色建筑設計策略，結合現有參數化設計軟件、優化算法模擬插件與Ghpython模塊，設計了一套基于日照、風熱環境及遮擋條件下的邏輯求解方式；相較于傳統反復試錯的設計模式，極大地提高了設計效率，并能輔助設計師選取最優的解決方式。試驗成功得到了基于前期調節下的優化結果，但是數值的限制還不夠完善，現階段只是對輻射狀態進行了初步探究，在后期多目標優化時，需引入容積率、日照等多重因素，進行分析；結合建筑類型、建筑平面的基本布置予以探討。