性能驱动绿色建筑优化设计研究

■ 程 光 Cheng Guang 宋德萱 Song Dexuan

性能驱动绿色建筑优化设计研究

■ 程 光 Cheng Guang 宋德萱 Song Dexuan

通过对建筑基本属性的抽象化描述，将绿色建筑的形态和性能要求所涉及的诸多问题转化为相应的参数模型问题，并利用模拟仿真/优化技术，实现绿色建筑的多变量、多目标复杂问题的求解过程。

数字化；建筑基本属性；性能驱动；绿色建筑；集成优化

1 研究背景

1.1 全球化对建筑发展的影响

近半个世纪以来，随着世界经济、文化、艺术、科技等方面的全球化发展，人们在工业化生产、城市建设、建筑设计等改造自然，征服自然的活动中取得了卓越的成绩。然而，当这种全球化影响给人们生活带来全新体验的同时，它的建筑文化及地域性却在不断地消失，再加上高密度城市化、生态环境污染及不可再生资源的高消耗等问题，也给人们增添了许多新的烦恼。因此，在建筑规划和设计的过程中，如何运用新技术、新方法构建相应的适宜性优化设计策略，将会对我们今后的可持续性建筑设计，绿色技术研发和评价标准制订等工作带来重要的意义和影响。

1.2 数字化技术的发展

随着应用数学和计算机科学的飞速发展，使得数字化技术逐渐渗透到人们生活的方方面面。这一现象也引起了许多前卫建筑师的兴趣，大量具有实验性、未来感的建筑形式得以实现。但由于建筑设计学科的特殊性，数字化技术在建筑学方面的应用，相较于其它经济、工业、军事、航空航天等学科，还处于起步晚、基础差、全面落后的处境。

在建筑设计方面，早期的数字化技术更多体现在方案设计图及施工图的CAD绘制、3DMAX效果图渲染表达等辅助方式上，提高了工作效率和设计质量。近年来，随着仿真模拟技术、建筑信息化模型等技术的发展，使得建筑师逐步从大量繁琐的重复工作中解脱出来，可以将更多的精力投入到方案设计构思和设计问题的辅助分析等方面。其中，针对绿色建筑设计的数字化技术应用方面，总体来说存在两种设计导向：一种是以建筑师为主导的形式表达；另一种是以技术和设备工程师为主导的模拟仿真和指标评价。由于其侧重点存在的差异，往往会出现信息交流不畅，技术方法不统一等问题，因此，兼顾两种设计导向，发挥数字化技术优势，构建基于性能驱动下的绿色建筑优化设计方法便显得尤为重要。

2 性能驱动优化设计方法

绿色建筑的性能驱动优化设计方法包含建筑问题决策和数字化技术应用两方面内容。建筑问题决策属于理论分析部分，通过对具体建筑问题的描述和分析，确立相应的研究对象及范围，设计变量，模拟精度和优化目标。数字化技术应用属于实践操作部分，通过参数模型系统的构建，工具平台的选择和流程控制，实现绿色建筑性能驱动优化设计的数字化应用。

2.1 建筑问题决策

建筑是一个复杂的综合体，它所涉及的问题种类繁多。为了能够更好地将绿色建筑问题转化为数字化技术应用问题，我们大体上可以将建筑的基本属性特征进行“形”“域”“质”三类抽象化的描述（表1）。这其中，通过对属性特征 “形”和“域”的分析，实现对具体性能问题中研究对象的描述，根据设计要求和规则，确定研究对象的设计变量及设计精度；而属性特征中的“质”则体现其性能要求，以此来确定设计目的及优化目标。因此可以说，性能驱动绿色建筑优化设计方法就是以“质”为核心驱动因子，将其与“形”或“域”建立交互影响关系，通过数字化科学方法，实现 “形”“域”“质”三者的优化平衡结果。在整个设计过程中，三者之间在保持其独立特征的同时，还体现出相辅相成、相互影响的关系，这也是造成建筑问题复杂性的根本原因。因此，当我们研究绿色建筑的复杂性问题时，我们更应该关注其关联性，不要顾此失彼。面对如何发展绿色建筑的问题，早期的建筑师和学者们经过长时间的研究，通过大量的归纳整理和试验分析工作，取得了丰硕的经验和成果。这些都为绿色建筑性能驱动优化设计的决策奠定了坚实的基础。

2.2 数字化技术应用

2.2.1 参数模型系统的构建

参数模型系统的构建是性能驱动优化设计的关键，是根据研究目的和要求把实际建筑问题转译成数字化模型问题的过程。参数模型具有两个特征：一是描述性，参数模型不是实际建筑本身，不可能描述建筑的所用问题，而是依据研究目的描述建筑某方面的属性特征；二是简洁性，根据研究问题对系统要素进行合理、正确的抽象和简化，而不是片面追求高分辨率模型，高分辨率模型不但会给模拟仿真过程带来较大的负荷，甚至会对仿真结果带来错误影响。

2.2.1.1 模型系统的类别

整个性能驱动优化设计框架是由不同层面的模型系统共同组成的。一个模型系统本身仅能回答设计框架中的部分问题，根据其作用的不同，可以分为应变系统和影响系统。应变系统是指对设计环境和影响因素做出相应反馈的模型系统，是参数模型系统的主体部分。影响系统是指对研究对象产生直接或间接作用的客观因素，根据其影响作用的不同，可以分为驱动型和约束型。驱动型是影响系统中的积极因素，可以通过某种方式加以转化和利用；而约束型是影响系统中的消极因素，很难受其他因素影响，对研究问题起阻碍作用。然而，系统类别的划分也并非泾渭分明，有时也可能会出现类别转化，或者在某一种模型系统中同时兼具两种或两种以上的类别特征的情况。

2.2.1.2 模型系统的要素

不同类别的模型系统是由各种模型要素所组成的。从面向对象的角度出发，可以依据建筑的基本属性特征将研究问题转译为实体模型、空间模型和映射模型作为研究对象（图1）。

（1）基于实体模型的问题描述可以分为两类：一是强调实体本身构成形态的表现型实体，如外墙、屋顶、楼板、门窗等建筑元素；二是不关注实体本身的形态特征，而强调实体在某一时刻的状态及实体间相互结构关系的逻辑型实体，例如粒子系统等。

（2）空间模型往往不具备独立功能，需要基于实体模型提取出相应的空间模型，实现其实体化。

表1 建筑的基本属性特征

图1 建筑性能化问题的数字化转换

（3）映射模型是对模拟仿真/优化结果的数据反馈。在某种程度上，将实体模型或空间模型所处的物理区域进行分组，分解为若干片段单元，这些片段单元之间互相同构或几乎同构，通过描述每个片段单元的变化，进而可以理解整个模型系统的变化情况。这种映射模型对实体模型或空间模型的性能模拟结果反馈，被称为映射，这在模拟仿真/优化的过程中起到了非常大的作用[1]。

综上，通过模型系统类别和模型要素便可以建立较为完善的模拟仿真系统，依据研究问题侧重点的不同，可以形成几种不同的组合模式（表2），以满足多种绿色建筑性能驱动优化设计的要求。

2.2.2 工具平台的选择

随着计算机技术的高速发展，Windows操作系统取代了DOS成为PC主流操作系统，很多软件操作也由原先的命令行形式转变为更加便捷的图形界面和操作窗口，大大提升了软件的易用性。但当需要解决复杂性建筑问题时，就不得不面对两类问题，即软件当前操作界面不具备的功能和软件根本实现不了的功能。针对这两类问题，可以采用以下两种方法尝试解决。

表2 参数化模型模拟仿真系统的操作模式

（1）功能开发技术：通过软件本身的开发语言或引用第三方代码库，扩展该软件的功能。例如，SketchUp的二次开发语言是Ruby，Maya的二次开发语言是MEL和Python，Rhino的二次开发语言是VB-Script、C#和Python，以及Microsoft Visual Studio、PHP、eclipse等插件开发工具。

（2）接口技术：每个软件在功能使用上都存在自身的优势和不足，采用接口技术可以在不同软件之间形成不同功能的“嫁接”关系，以便完成更加复杂的仿真模拟和优化操作。

但是，这两种方法操作需要具备较深的数学知识和计算机技术，且容易消耗很大的人力和时间成本。因此，在技术平台工具的选择和使用上易应遵循以下3点：①选择广泛通用的软件；②选择具有强大二次开发的软件；③充分利用开源社区。

2.2.3 流程控制

从数字化技术的角度来看，参数模型系统是数据参数的载体。性能驱动优化设计是指利用软件工具平台，依据特定要求和规则，采用相应的算法，实现数据参数的输入、输出、加工和管理等工作（图2）。在整个流程控制的过程中，还要注意以下几个方面。

（1）参数设置：依据系统对象和作用的不同，可以将参数分为初始参数、过程参数和目标参数。参数设置的大小与多少，将对整个设计的流程控制产生很大的影响。

（2）优化目标：针对建筑单一问题的目标优化求解问题是较为常见的，然而，在绿色建筑设计的过程中，更多问题属于多变量、多目标问题，且很多变量和目标之间存在相互制约、相互影响的关系。因此，针对这一问题，可以分析不同设计目标在建筑问题中的影响权重，实现平均最优解的求解过程。

（3）流程控制的方向性：其本质是数据参数的回溯现象，即从数据参数的传输方向看，后面参数的变化是否对前面的参数产生影响及改变。现阶段，大多数采用的是按照传统顺序分析的线性分析系统，针对具有明确量化目标的问题，可以尝试参数回溯、反复迭代的循环分析系统。

图2 性能驱动优化设计流程控制

3 实验案例分析

针对上节性能驱动绿色建筑优化设计方法的理论基础和技术应用的阐述，本节将通过一个实验性案例分析，详细说明在绿色建筑设计过程中，性能驱动设计方法是如何在建筑设计与性能需求之间实现数据参数自动循环，并利用智能优化算法工具实现多方案优选的过程。本案例不仅要考虑绿色建筑的某一项性能指标和要求，还要依据所处的地域环境，根据建筑需求，综合考虑影响建筑设计的建筑形态、朝向、开口、层数等参数对建筑通风、采光、能耗等性能要求的综合影响。

3.1 通风性能优化设计

1.10.1 线性范围 按 1.8 和 1.9 项的方法制备标准曲线，平行操作 5 份，同时平行处理 5 份空白脑脊液样品作为测定本底值，按 1.6 和 1.7 项的 UPLCMS/MS 条件连续进样分析，以对照品浓度（X）为横坐标，5-羟色胺和 5-HIAA 扣除本底后的峰面积与内标的峰面积比值（Y）为纵坐标拟合回归方程。

进行建筑规划时，建筑室外风环境状况的变化会对区域的微气候环境产生很大的变化，进而对建筑的室内环境和人的热舒适度带来很大的影响。对建筑室外风环境的计算，常常采用建筑的迎风面积比作为粗略判断室外风环境优劣的指标。所谓建筑的迎风面积比，是指建筑物在某风向流动方向上的投影面积与该建筑物最大可能的迎风面积的比值。建筑的迎风面积比对风的阻挡面越小，越有利于环境通风。虽然实际情况下，建筑组团中不同风向建筑的挡风作用会造成下风向建筑的迎风面积比不确定（如后排建筑接受的局部风向、风速都会发生变化，它的迎风面积比也就不确定），但就总体而言，当一个建筑组团确定以后，该建筑组团的平均迎风面积比（即所处建筑组团内所有建筑物迎风面积比的算数平均数）一定是介于0～1之间的数值。因此，建筑组团的布局与调节环境的通风效果之间，完全可以建立一定的相关性。

3.1.1 建筑模型的构建

本案例拟定在一个140m×80m的矩形场地内，建6栋基地面积为15m×30m的长方体建筑体块，建筑组团所处环境的夏季和冬季主导风向如图3所示。为了通过调节每栋建筑的朝向来调节建筑组团的通风效果，每栋建筑以其中心为轴线，0°～45°作为角度调节参数的变化区间，进而通过水平旋转改变每栋建筑的朝向。

3.1.2 建筑迎风面积比的计算方法

建筑迎风面积比计算公式：ξs=Fyf/Fyf·max。

式中，ξs—某栋建筑主导风向的迎风面积比；

Fyf—某栋建筑主导风向的迎风面积（m2）；

本案例采用Grasshopper for Rhino的参数化建筑设计分析软件（图3）。在建筑几何模型中，生成一个以风向为法线方向的平面，再将单个建筑形体截面的对角点投影到该面上，计算两个投影点的距离，求得此距离与该建筑形体截面对角点距离的比值，即为该建筑的迎风面积比。将每栋建筑的迎风面积比求和，再除以建筑的总栋数，即得出了该建筑组团的平均迎风面积比。该比值越小，其通风效果越好；反之，该比值越大，其通风效果越差。以此可调节建筑组团在夏季和冬季不同主导风向影响下的平衡。

3.2 采光性能优化设计

建筑单体的采光性能，尤其是自然采光性能对人的日常工作和生活会带来很大影响。因此，窗墙面积比（穿墙比）是影响建筑节能计算的重要建筑设计参数。所谓窗墙面积比，是指窗户洞口面积与室内单元面积之比。该比值越小，其节能效果越好。但由于减小了窗体面积，会降低建筑室内采光的效果，因此，需要在确立合理建筑窗墙比的基础上，提高建筑室内环境的光照度，以改善人居环境的舒适性要求。为了保障建筑组团内每栋建筑采光性能的均好性，在模拟分析计算中，采用了求房间光照度方差的方式，力求使不同建筑房间采光效果的偏差不会太大。

本案例选取某个建筑房间的一侧开窗，通过改变窗体面积所占单侧墙体面积的比例，来调节房间室内的光照度。其中，窗墙比系数拟定控制在0.3～0.9的区间范围内，采用基于Grasshopper for Rhino 开发的radianse建筑采光性能插件进行模拟分析（图4）。

3.3 能耗性能优化设计

建筑能耗是衡量建筑综合性能的重要指标。本案例拟定建筑的功能属性为民用多层住宅，累计使用时间定为10h，配置完整的空调、冰箱、电灯等机械设备。选用了能耗软件EnergyPlus的热能耗分析功能，对该组团内部建筑的总热能进行模拟计算，努力降低其热量损耗，从而改善建筑的综合性能指标（图5）。

图3 采用参数化建筑模型进行迎风面积比计算

图4 采光性能分析

图5 能耗性能分析

3.4 综合性能优化设计

以上三类性能优化设计方法更多的是强调某项性能指标的优化。通过控制各自性能目标的要求并将三者结合起来，以获取满足综合性能设计要求的多种设计方案供其选择。本案例拟定的建筑模型调节参数是控制每栋建筑方位的旋转角度和建筑表面的窗墙比系数，通过调节这两个参数，力求获得较好的夏季通风和采光，并降低能耗损失，从而在对其进行深化设计之前，进行科学、快捷和针对性较强的性能综合判断（图6、7）。

图6 基于Grasshopper的脚本代码

图7 综合性能优化方案

4 结论及展望

参数模型系统的构建，即将绿色建筑问题转化为数字化模型，是一种“自上而下”的设计过程。参数模型的模拟仿真/优化评估，则是对绿色建筑的性能进行反馈，是一种“自下而上”的设计过程。通过数字化技术将两类设计过程结合起来，并同时采用量化指标评价和人的感性评价，进行适宜方案的选择，这为绿色建筑设计和研究工作开辟了一条新的道路。但是，我们也要看到，由于该设计方法属于多学科交叉领域，仍处于起步阶段，还存在较大的缺陷和不足，今后还需要从以下几个方面深入研究和思考。

（1）提高建筑理论研究的深度和广度，为参数系统模型的建构提供理论支持。

（2）数字化集成优化设计的基础是数学和计算机技术，只有加大对计算机应用技术和算法研发的投入，降低应用门槛，才能够更好的为集成优化设计提供强大的技术保障。

（3）对实际项目要做好科学、有效的评价反馈，这样可以为今后建筑设计优化策略的制定指引明确的方向。

[1]李群等编著.仿真模型设计与执行[M].北京:电子工业出版社,2010.(2).

Study on Optimization and Design of Performance Driven Green Buildings

Through abstract description of building basic properties, many problems involved in form and performance requirements of green building are translated into corresponding parameter model problem and simulation/optimization technology is utilized to solve the problems of multi-variable and multi-goal of green buildings.

digitization, basic building properties, performance driving, green building, integration and optimization

2016-08-29）

程光，同济大学建筑与城市规划学院，博士研究生；宋德萱，同济大学建筑与城市规划学院教授，博士生导师。