朱姝妍

馬辰龍

向科

鄒煜凱

習(xí)近平主席在2020 年9 月22 日召開的聯(lián)合國大會中提出：我國將力爭在2030 年前達(dá)到二氧化碳排放量峰值，在2060 年前實現(xiàn)碳中和?！肮?jié)能減排”目標(biāo)的達(dá)成需要建筑設(shè)計全流程的革新，其中建筑性能優(yōu)化設(shè)計影響著建筑用能效率、碳排放水平、室內(nèi)物理環(huán)境舒適度等方面，是提升人居環(huán)境品質(zhì)的重要工作，對于我國生態(tài)文明建設(shè)具有重要意義。［1］因此，在“碳達(dá)峰”“碳中和”的背景下，結(jié)合地域氣候的特點，運用機器學(xué)習(xí)、參數(shù)化等前沿技術(shù)，探究建筑性能指標(biāo)及其優(yōu)化的可能性，從而擴展建筑師的思考維度，是一條值得設(shè)計從業(yè)者和相關(guān)研究人員探索和實踐的道路。

在“氣候適應(yīng)性”的背景下，建筑師越來越關(guān)注方案設(shè)計階段場地布局、單體空間、圍護(hù)構(gòu)件等不同層級的性能優(yōu)化。隨著計算機技術(shù)大幅度提升、建筑性能模擬軟件的成熟以及參數(shù)化技術(shù)的廣泛應(yīng)用，在方案設(shè)計階段隨時對建筑設(shè)計方案進(jìn)行光、熱、風(fēng)、能耗等方面模擬的時間和人力成本已經(jīng)降至可以接受的水平。［2］建筑的能源消耗占全球總能源消耗的40%，建造具有地域氣候適應(yīng)性的建筑，降低建筑運行期間的能源消耗有利于實現(xiàn)全人類的可持續(xù)發(fā)展［3］，建筑能耗研究已經(jīng)成為學(xué)術(shù)界的研究熱點。同時，方案階段的設(shè)計決策對建筑物建成后的最終性能起著至關(guān)重要的作用，在此階段可以以極低的優(yōu)化成本獲得更高的性能提升潛力［4］，將綠色建筑設(shè)計方法盡早介入設(shè)計流程已成為建筑師的共識。

“地域氣候適應(yīng)型綠色公共建筑設(shè)計新方法與示范”課題組建立了對應(yīng)不同氣候分區(qū)的，從概念設(shè)計到建筑落成的，貫穿設(shè)計全周期的設(shè)計方法與導(dǎo)則，為建筑師主導(dǎo)的綠色建筑設(shè)計實踐提供新的方法和思路。在這一大背景下，本文結(jié)合“機器學(xué)習(xí)”與“參數(shù)化”技術(shù)，提出了一個面向方案設(shè)計階段以能耗為主導(dǎo)的建筑性能快速優(yōu)化方法，該方法包含兩部分：基于機器學(xué)習(xí)的建筑能耗快速計算技術(shù)、面向方案設(shè)計流程的交互式性能優(yōu)化框架。該方法聚焦于以辦公建筑為代表的具有均質(zhì)功能特性的建筑實體，以及主要依賴空調(diào)系統(tǒng)作為室內(nèi)環(huán)境控制手段的空間類型。通過較直觀和快速的性能反饋，將上述數(shù)字化手段作為一個有力的輔助工具，協(xié)助建筑師設(shè)計出更具綠色節(jié)能潛力的作品。

一、國內(nèi)外研究綜述

近二十年來，關(guān)于數(shù)字技術(shù)在建筑早期方案設(shè)計階段應(yīng)用的研究逐年增加。［5］其中機器學(xué)習(xí)技術(shù)是當(dāng)前最熱門的研究領(lǐng)域，其基本思想是從既有的案例中提取輸入輸出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，從而根據(jù)新的輸入數(shù)據(jù)預(yù)測對應(yīng)的輸出結(jié)果。［6］目前，機器學(xué)習(xí)技術(shù)由于其快速、即時反饋的特性已被運用于建筑設(shè)計及其相關(guān)領(lǐng)域。在建筑方案設(shè)計階段，可以克服因性能模擬導(dǎo)致的等待時間過長對建筑師創(chuàng)意工作造成的阻礙，將量化的建筑性能指標(biāo)同建筑形體特征相耦合，幫助達(dá)到建筑性能和建筑形式創(chuàng)意之間的平衡，從而有效促進(jìn)建筑師設(shè)計出兼具多樣性與最優(yōu)性能的設(shè)計方案。Chatzikonstantinou 等學(xué)者提出了一種基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，能夠?qū)崿F(xiàn)建筑師互動式的建筑開窗與遮陽系統(tǒng)設(shè)計［7］；Tseranidis 等人則實現(xiàn)了基于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的建筑結(jié)構(gòu)形式快速預(yù)測與優(yōu)化［8］。

而在建筑能耗計算的相關(guān)研究中，運用機器學(xué)習(xí)技術(shù)的元模型/代理模型（metamodel/surrogate model）方法被用來加速能耗優(yōu)化過程。［9］相比于物理模型的簡化模擬或并行計算方法［10］，以及基于熱力學(xué)定律的數(shù)值簡化計算方法［11］，基于機器學(xué)習(xí)的方法能夠在保證一定預(yù)測準(zhǔn)確度的前提條件下，實現(xiàn)極快的計算速度。Westermann 對建筑能耗優(yōu)化領(lǐng)域的元模型應(yīng)用進(jìn)行了綜述［12］；?sterg?rd 對比了不同的元模型算法，指出不同機器學(xué)習(xí)算法各自具有不同特性，適用于不同的預(yù)測問題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以在保證一定預(yù)測精確度的同時，不受訓(xùn)練樣本量的限制，保證很快的訓(xùn)練時間，而GPR 算法則對不同的預(yù)測問題均有穩(wěn)定的預(yù)測表現(xiàn)［13］。Binghui Si 等人在一個實際項目中綜合運用了建筑能耗模擬、元模型輔助預(yù)測的方法以優(yōu)化一棟建筑的屋頂形狀［14］，該研究也證明了機器學(xué)習(xí)元模型技術(shù)可以被應(yīng)用于實際項目的能耗預(yù)測任務(wù)中。清華大學(xué)林波榮教授團(tuán)隊發(fā)展了一種雙向優(yōu)化算法，結(jié)合對建筑平面形態(tài)的歸類，在一定程度上實現(xiàn)了以降低建筑能耗為目標(biāo)的建筑形態(tài)優(yōu)化策略［15］；哈爾濱工業(yè)大學(xué)孫澄、韓昀松等建立了GANN-BIM 數(shù)字化節(jié)能設(shè)計平臺，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為平臺內(nèi)預(yù)測建筑能耗的工具，輔助進(jìn)行后續(xù)基于遺傳算法的最優(yōu)方案選取，并利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)了實現(xiàn)人機協(xié)同方案設(shè)計的智能設(shè)計系統(tǒng)（Quick Design Generator）。［16］然而，當(dāng)前基于機器學(xué)習(xí)元模型的能耗預(yù)測方法大多被限定于針對某單棟孤立建筑的能耗預(yù)測，以及對簡單矩形體量的形態(tài)特征和能耗關(guān)聯(lián)性進(jìn)行預(yù)測。涉及的預(yù)測參數(shù)也比較單一，多為窗墻比、圍護(hù)結(jié)構(gòu)的傳熱特性等，而在復(fù)雜建筑體量和不同建筑形狀上的泛化性較弱。

本文旨在探索方案階段以能耗為主導(dǎo)的性能快速優(yōu)化方法，因此基于以上研究，本文的研究目標(biāo)可以分為兩個層面：一是建立適用于多棟建筑物和復(fù)雜場景的建筑能耗快速計算技術(shù)，以滿足實際應(yīng)用需求，二是充分利用機器學(xué)習(xí)方法，實現(xiàn)建筑性能優(yōu)化過程中的實時反饋，以構(gòu)建適用于建筑師的交互式建筑性能優(yōu)化框架。

二、基于機器學(xué)習(xí)的建筑能耗快速計算技術(shù)

依托Rhinoceros 3D 三維建模平臺，通過耦合grasshopper、MATLAB、Radiance 和EnergyPlus，開發(fā)了基于快速輻射模擬和機器學(xué)習(xí)元模型思想的建筑能耗快速計算技術(shù)。借助基于基本運算單元的建筑體量分解方法和基于GPU 加速技術(shù)的快速輻射模擬，可以成功實現(xiàn)建筑形態(tài)信息的轉(zhuǎn)譯、周邊環(huán)境輻射的精確描述和建筑能耗的細(xì)粒度可視化三種需求。該技術(shù)致力于解決概念設(shè)計階段針對粗糙建筑體形的能耗預(yù)測耗時較長的問題，從而幫助建筑師在方案初期實現(xiàn)對候選建筑形態(tài)的能耗快速評估。

1.基本運算單元假設(shè)

在建筑方案設(shè)計階段，詳細(xì)的建筑細(xì)部做法和內(nèi)部布局未知，建筑師根據(jù)既往案例和相關(guān)規(guī)范對各類參數(shù)進(jìn)行粗糙設(shè)置，以預(yù)估最終方案的能耗分布。假若這一階段不考慮室內(nèi)空間的特殊性（如中庭通高空間的設(shè)置），認(rèn)為整棟建筑的使用功能基本相同（如辦公建筑、醫(yī)療建筑的病房樓等），則可以將整個建筑體量看作由互不影響（即鄰接界面為絕熱界面）的多個熱區(qū)單元構(gòu)成，這一能耗模擬結(jié)果也約等于具有相同外表面全年輻射值的熱區(qū)的能耗（圖1）。進(jìn)一步地，上述熱區(qū)單元可以被看作一個基本運算單元的不同變體，每個基本運算單元為一個方盒子體量，其包含了一系列特征參數(shù)，這些特征參數(shù)的不同組合確定了該單元的對應(yīng)能耗值（圖2）。那么當(dāng)利用機器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)到了基本運算單元特征參數(shù)與對應(yīng)能耗值間的關(guān)聯(lián)性之后，則該算法模型可以在下一階段不依托物理模擬，快速地根據(jù)某一基本運算單元的特征參數(shù)組合推斷其對應(yīng)能耗值。

圖1： 能耗快速計算原理

圖2： 基本運算單元特征參數(shù)

2.建筑能耗快速計算流程

依托上述假設(shè)，整個建筑能耗快速計算流程如下圖（圖3）所示：

圖3： 建筑能耗快速計算流程

（1）機器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練：首先根據(jù)待預(yù)測地區(qū)的氣象文件生成基于超立方體采樣［17］的基本運算單元訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法，該算法可以依據(jù)基本運算單元的特征信息（輻射參數(shù)、幾何參數(shù)和邊界條件）快速預(yù)測對應(yīng)能耗值；

（2）建筑體量分解方法：針對概念設(shè)計階段，提出兩種具有不同精確度的建筑體量分解方法，根據(jù)計算速度和精確度的需要選擇合適的自動熱區(qū)劃分方法：熱區(qū)粗糙劃分方法和房間自動細(xì)分方法（圖4、圖5）。將待預(yù)測的建筑進(jìn)行體量分解，記錄各個熱區(qū)單元的對應(yīng)三維尺寸、窗墻比、外部輻射值（借助GPU 加速的快速輻射計算獲得），作為基本運算單元的特征參數(shù)；

圖4： ：建筑熱區(qū)粗糙劃分方法

圖5： 房間自動細(xì)分方法

（3）能耗快速反饋與可視化：將上一步得到的特征信息輸入機器學(xué)習(xí)算法，則能夠以近乎實時的方式輸出其預(yù)測的對應(yīng)基本運算單元的建筑能耗，并可視化呈現(xiàn)在三維模型表面，以輔助建筑師的設(shè)計判斷（圖6），該建筑的總能耗即所有基本運算單元的能耗加和值。

圖6： 建筑性能可視化

3.能耗快速計算技術(shù)的實用性驗證

依托Rhinoceros 3D 建模平臺建立驗證模型：城市高密度區(qū)塊內(nèi)的新建辦公樓，場地周邊既有高層建筑會對設(shè)計范圍有所遮擋，從而影響全年建筑能耗。預(yù)先定義各立面的窗墻比、建筑熱工等參數(shù)，并依據(jù)當(dāng)?shù)氐臍庀髷?shù)據(jù)來訓(xùn)練對應(yīng)的機器學(xué)習(xí)算法。建筑師在建模界面內(nèi)通過若干立方體的自由組合推敲建筑體量，在此過程中獲得建筑能耗的快速反饋。建筑師在體量推敲過程中將逐漸認(rèn)識到建筑形體與能耗間的關(guān)聯(lián)性，并基于此優(yōu)化設(shè)計方案，最終獲得綜合了建筑師主觀美學(xué)傾向和建筑能耗優(yōu)化目標(biāo)的最優(yōu)設(shè)計方案。對每一個候選方案分別進(jìn)行考慮內(nèi)墻傳熱和不考慮內(nèi)墻傳熱兩種假設(shè)下的物理模擬，并且與基于機器學(xué)習(xí)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比，可以看出在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的參數(shù)覆蓋范圍內(nèi)（第10～44 個候選方案）,能耗快速計算方法的預(yù)測準(zhǔn)確度達(dá)到了方案設(shè)計需求（圖7）。上述每一個候選方案的能耗計算時間平均為10 秒，而常規(guī)能耗模擬軟件的計算則一般需耗時數(shù)十分鐘。

圖7： 能耗快速計算方法的準(zhǔn)確度驗證

三、面向方案設(shè)計流程的交互式性能優(yōu)化框架

1.建筑設(shè)計流程認(rèn)知與分解

由于建筑學(xué)的多學(xué)科交叉特征，建筑設(shè)計中包含大量無法量化的評價標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計優(yōu)化并不能完全等同于普通的工程優(yōu)化問題。隨著建筑設(shè)計理論的不斷發(fā)展，對建筑設(shè)計流程的認(rèn)知逐漸從行為主義流派的確定性思維轉(zhuǎn)向以生成器模型、協(xié)同進(jìn)化概念［18］為代表的強調(diào)多樣性與復(fù)雜性的認(rèn)知方向。Thomas Wortmann 將建筑設(shè)計任務(wù)劃分為三種類別，用以區(qū)分建筑設(shè)計問題的復(fù)雜度。［19］因此，一個典型的建筑設(shè)計流程可被劃分為層層遞進(jìn)的方案決策過程，根據(jù)其任務(wù)復(fù)雜性的不同，又可以將每個層級的方案決策過程劃分為量化優(yōu)化與多解優(yōu)化兩種場景（圖8）。將機器學(xué)習(xí)算法納入建筑設(shè)計流程，可以分別針對上述兩種問題建立兩套優(yōu)化框架，建筑師在方案推進(jìn)過程中可根據(jù)需求交替運用，以輔助方案決策。

圖8： 方案推進(jìn)過程中多解優(yōu)化與量化優(yōu)化總是交替出現(xiàn)

2.多解優(yōu)化與量化優(yōu)化場景下的性能優(yōu)化框架

基于Rhinoceros 3D 軟件平臺編寫對應(yīng)量化優(yōu)化與多解優(yōu)化兩種場景的性能優(yōu)化框架。兩種優(yōu)化框架可以在平臺內(nèi)由建筑師自由切換，保證了整個方案設(shè)計流程的連貫性（圖9）。

圖9： 兩種優(yōu)化場景下的性能優(yōu)化框架

量化優(yōu)化場景下，建筑師已經(jīng)確定了某一方案原型，需要根據(jù)建筑性能優(yōu)化目標(biāo)確定最佳設(shè)計參數(shù)。在該場景中，建筑控制參數(shù)的變化趨勢和對應(yīng)性能指標(biāo)的變化一定是平滑連續(xù)的。對設(shè)計參數(shù)進(jìn)行采樣，可以獲取對應(yīng)的性能指標(biāo)，并且以點云圖或平行坐標(biāo)圖等可視化手段直觀地呈現(xiàn)性能隨設(shè)計參數(shù)的變化趨勢，供建筑師選取最優(yōu)方案。同時利用機器學(xué)習(xí)，將訓(xùn)練好的算法當(dāng)作性能預(yù)測核心，實時獲得建筑性能數(shù)據(jù)反饋，抑或結(jié)合遺傳算法等傳統(tǒng)優(yōu)化工具進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。

多解優(yōu)化場景涉及不可量化的方案決策對建筑性能的影響，與傳統(tǒng)方案設(shè)計流程中的多方案比較階段相對應(yīng)。其中，最有效的優(yōu)化路徑是快速地實現(xiàn)建筑性能的可視化，當(dāng)建筑性能的反饋從傳統(tǒng)的數(shù)分鐘、數(shù)小時縮短為一分鐘之內(nèi)，能夠讓建筑師在完成設(shè)計之后便能看到對應(yīng)的建筑性能變化趨勢。該快速性能反饋過程依托于GPU 加速技術(shù)下的太陽輻射和采光計算，結(jié)合建筑面積、容積率等設(shè)計指標(biāo)統(tǒng)一實時反饋到Rhino 的建模界面，讓建筑師能通過自己的操作，實時感知建筑形態(tài)變化對各項性能參數(shù)的影響。

四、建筑性能快速優(yōu)化方法流程構(gòu)建及實踐案例

1.建筑性能快速優(yōu)化方法的典型決策過程

對于任意建筑設(shè)計任務(wù)，根據(jù)方案推進(jìn)深度可將其分為不同層級（圖8），每一個層級均包含建筑師主導(dǎo)的統(tǒng)籌決策和交互式性能優(yōu)化平臺兩部分，其每一層級的核心性能優(yōu)化流程可以表示如下（圖10）。首先建筑師根據(jù)文化、美學(xué)、功能等主客觀要素綜合分析決策，確定該層級的建筑方案深化過程屬于多方案比較還是最優(yōu)參數(shù)的量化優(yōu)化，以選用對應(yīng)的交互式優(yōu)化平臺——選用多解優(yōu)化場景解決多方案比較階段的性能快速反饋，而選用量化優(yōu)化場景以直觀地獲取最優(yōu)參數(shù)取值。上述能耗主導(dǎo)的建筑性能快速優(yōu)化流程仍然以建筑師作為方案推進(jìn)的核心，因為在統(tǒng)籌決策部分，建筑師將直接參與方案形態(tài)的決策，確立候選優(yōu)化方案并決定如何進(jìn)行性能優(yōu)化；而無論多解優(yōu)化場景還是量化優(yōu)化場景，均需建筑師親自介入，其中多解優(yōu)化場景下，建筑師需直接參與建筑模型的形態(tài)修改工作，依托快速的建筑性能反饋選取性能最優(yōu)方案。而在量化優(yōu)化場景下，建筑師通過對設(shè)計參數(shù)的采樣獲得建筑性能與設(shè)計參數(shù)間的可視化關(guān)聯(lián)，從而基于機器學(xué)習(xí)進(jìn)行直觀的最優(yōu)參數(shù)選擇。

圖10： 方案階段建筑性能快速優(yōu)化方法的核心流程

2.基于建筑性能快速優(yōu)化方法的案例實踐

選取位于濟南市的某企業(yè)總部進(jìn)行案例實踐，在形態(tài)構(gòu)思階段結(jié)合建筑能耗、采光等需求，進(jìn)行性能優(yōu)化設(shè)計。按照本文提出的建筑性能快速優(yōu)化流程，在方案階段主要進(jìn)行了三組場景的設(shè)計優(yōu)化，包括：不同場地布局形式的比較，最優(yōu)形態(tài)控制參數(shù)的確定，以及主立面幕墻關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化。

（1）不同場地布局形式的比較

研究首先對辦公區(qū)的建筑布局進(jìn)行推敲，這一多方案比較方法對應(yīng)了多解優(yōu)化場景，建筑師基于Rhino 平臺建模并在此過程中借助可視化手段獲得互動式的快速建筑性能反饋。選擇5 個代表性方案進(jìn)行建筑能耗與采光性能的量化評價，得到最優(yōu)候選方案。建立基于采光和能耗的可視化三維圖像（圖11），三個坐標(biāo)分別為制冷能耗、制熱能耗、UDI 指標(biāo)（Useful Daylight Illuminance，有效采光照度）。其中藍(lán)色采樣點代表精確物理模擬獲得的能耗值，紅色點則代表能耗快速計算方法得到的模擬值，兩組數(shù)值較為接近；此外，可以看出方案1 在制冷、采暖能耗與采光性能方面的表現(xiàn)均較為優(yōu)異，因而建筑師可以在該方案基礎(chǔ)之上進(jìn)行下一層級的方案深化。常規(guī)軟件對每組方案的能耗模擬耗時約20 小時，而基于機器學(xué)習(xí)的建筑能耗快速計算技術(shù)對每組方案的能耗計算僅需3 分鐘，并且訓(xùn)練完畢的算法可以對更多的對比方案進(jìn)行能耗快速預(yù)測。

圖11： 某企業(yè)總部多方案比較階段候選方案及性能可視化結(jié)果

（2）最優(yōu)形態(tài)控制參數(shù)的確定

選取上一層級獲得的最佳方案作為方案推進(jìn)基礎(chǔ)，進(jìn)行采光與建筑能耗的可視化分析，基于量化優(yōu)化場景下的性能優(yōu)化框架，更精細(xì)地確定最佳的形體設(shè)計參數(shù)。利用參數(shù)化手段建立數(shù)字模型（圖12），在總建筑面積固定的前提下研究條形體量的進(jìn)深深度D、辦公室單元的面寬（即柱跨設(shè)置）L 與對應(yīng)采光能耗指標(biāo)的關(guān)系。將兩組控制參數(shù)分別作為三維空間中的X、Y 坐標(biāo)軸，將制冷能耗、采暖能耗、總能耗、UDI 值作為對應(yīng)的Z 坐標(biāo)軸進(jìn)行三維可視化（圖13）。建筑師可以綜合性能可視化結(jié)果、柱網(wǎng)經(jīng)濟性以及建筑美學(xué)等進(jìn)行評判，最終得到D=22m，L=8.4m 為最優(yōu)形態(tài)參數(shù)，并作為下一步方案細(xì)部深化的依據(jù)。

圖12： 企業(yè)總部參數(shù)化驗證模型

圖13： 建筑能耗與UDI值的可視化結(jié)果

（3）主立面幕墻關(guān)鍵參數(shù)的優(yōu)化

此場景中，選取建筑西向立面的鋸齒形玻璃幕墻為研究對象，同時兼顧防止西曬的需求。基于量化優(yōu)化場景下的性能優(yōu)化框架，進(jìn)行了建筑能耗、材料成本、采光質(zhì)量（UDI）的可視化分析（圖14），根據(jù)可視化結(jié)果，可以得到性能與綜合成本最優(yōu)的幕墻控制參數(shù)：角度θ取30°，寬度L取0.7m。

圖14： 西立面鋸齒幕墻研究模型及控制參數(shù)

五、結(jié)語與展望

本研究建立了面向建筑師方案階段使用的，能耗主導(dǎo)的建筑性能快速優(yōu)化方法。借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)和參數(shù)化平臺，幫助建筑師實現(xiàn)對于能耗主導(dǎo)的建筑性能指標(biāo)的快速認(rèn)知和直觀感知，該方法的精度可以滿足在設(shè)計階段進(jìn)行方案性能優(yōu)化的要求。此外，將方案設(shè)計流程分解為量化優(yōu)化和多解優(yōu)化兩種場景，輔助建筑師對建筑性能分布情況進(jìn)行直觀判斷。

現(xiàn)階段的能耗快速預(yù)測研究主要考慮建筑所受太陽輻射對能耗的影響，未將空氣流速等因素考慮在內(nèi)，未來研究計劃將內(nèi)部氣流組織納入基本運算單元，以盡可能提高其預(yù)測精度。另一方面，當(dāng)前的基本運算單元為方盒子熱區(qū)，對于形態(tài)不規(guī)則的建筑體量使用近似于方盒子的單元擬合，未來研究也將探索利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法實現(xiàn)基于異形基本運算單元的建筑能耗預(yù)測，以擴展該能耗預(yù)測框架的應(yīng)用范圍。此外，當(dāng)前所開發(fā)的交互式性能優(yōu)化框架，主要依托參數(shù)化平臺以及數(shù)據(jù)分析軟件，未來計劃將其開發(fā)為一個完整的性能預(yù)測插件，以增強對于建筑師的友好性和易用性，實現(xiàn)與建筑方案設(shè)計流程的無縫銜接。

值得一提的是，在建筑項目的全生命周期中，建筑師始終發(fā)揮著舉足輕重的主觀能動作用。即使數(shù)字技術(shù)已滲透到建筑設(shè)計的方方面面，也并不意味著建筑師的作用可以被完全替代；數(shù)字技術(shù)始終是一種工具或者方法，幫助建筑師快速有效地分析和優(yōu)化方案，并做出綜合的決策。如果從方案設(shè)計伊始就能夠讓建筑師更直觀地了解性能與形式間的關(guān)聯(lián)，就有助于建筑師更積極有效地推動設(shè)計流程，促進(jìn)設(shè)計的深化和落地，最終創(chuàng)作出更具科學(xué)性和合理性的綠色建筑作品。

注釋

[1]參考文獻(xiàn)[1]。

[2]參考文獻(xiàn)[2]。

[3]參考文獻(xiàn)[3]～[5]。

[4]參考文獻(xiàn)[6]～[11]。

[5]參考文獻(xiàn)[12]。

[6]機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域，周志華在論著《機器學(xué)習(xí)》中對其基本理論進(jìn)行了詳細(xì)介紹，參考文獻(xiàn)[13]。

[7]參考文獻(xiàn)[20]。

[8]參考文獻(xiàn)[21]。

[9]以Simple ANN（淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）為代表的機器學(xué)習(xí)算法可以從多變量高維數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)對應(yīng)的輸入輸出關(guān)聯(lián)模式，從而建立一個輸入輸出關(guān)聯(lián)模型，通過將新數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的預(yù)測模型，可以預(yù)測對應(yīng)的數(shù)據(jù)輸出，被稱為元模型或代理模型技術(shù)，參考文獻(xiàn)[22]～[25]。

[10]參考文獻(xiàn)[26]～[29]。

[11]基于熱力學(xué)定律的動態(tài)模擬，即通過對建筑各構(gòu)成元素的詳細(xì)建模、對室外環(huán)境要素的仿真、空調(diào)控制系統(tǒng)的模擬來迭代運算全年或特定研究時段內(nèi)的能量流動，進(jìn)而獲取空調(diào)系統(tǒng)的總能耗，參考文獻(xiàn)

[30]～[34]。

[12]參考文獻(xiàn)[35]。

[13]參考文獻(xiàn)[36]。

[14]參考文獻(xiàn)[22]。

[15]參考文獻(xiàn)[37]。

[16]參考文獻(xiàn)[16]、[38]。

[17] 運用插件Design Space Explorer（DSE）進(jìn)行樣本采樣，其包含的Sampler 運算器支持對輸入?yún)?shù)進(jìn)行超立方體采樣，每一個采樣是各個建筑控制參數(shù)的組合，參考文獻(xiàn)[39]、[40]；

[18]參考文獻(xiàn)[41]～[43]。

[19]包括分析綜合（Analysis Synthesis）；生成與測試（Generate and test）；平行進(jìn)化（Co-evolution），根據(jù)參考文獻(xiàn)[9]。