基于支持向量机和蒙特卡洛模拟的建筑形体性能评价与辅助方法研究

Desirable technical performance should be regarded as an important goal for architects when doing architectural shape design in the early design stage. However, due to the difficulties of architectural shape design (including incompletion of design information, frequency of design modifications, and multiplicity of design goals), effective evaluation and aiding methods for the performance of architectural shapes are urgently needed for architects to take performance issues into account during shape design. This research proposes to apply Support Vector Machine and Monte Carlo Simulation in architectural shape design in order to raise a series of evaluation and design aiding methods for the performance of architectural shapes. The series of methods including the establishment of prediction models of performance, the evaluation of the performance potential of shapes, the extraction of the influential factors of performance, and the modification suggestions based on performance. The proposed methods are then implemented by developing algorithms and tool prototypes taking office buildings in the hot summer-warm winter zone of China as an example, in order to verify the feasibility and effectiveness of the methods. The expected achievements of this research on the one hand could richen the theory and methods of using digital technologies to aid the performance of architectural shapes and fulfill the practical demands of considering performance in the architectural shape design process, and thus could promote the actual performance of buildings. On the other hand, this research brings new digital technologies into architecture design area, and thus could contribute to the improvements of architecture design methods.

建筑师在早期设计阶段进行形体创作时必须将获得良好的技术性能作为重要目标。然而，建筑形体设计具有信息不完整、变动频繁、多目标性等特点，建筑师需要有与之相适应的形体技术性能评价与辅助方法，方能更好地将技术性能融入建筑形体创作。本研究拟将支持向量机和蒙特卡洛模拟两种数字技术引入建筑形体设计，提出一套包含设计方案技术性能的预测模型建立、形体技术性能潜力评价、形体对技术性能的影响因子提取、基于技术性能的形体修改提示四部分内容的形体技术性能评价与设计辅助方法体系。进而，以夏热冬暖地区办公建筑为例、通过开发算法与工具雏形实现该方法体系，并对其可行性和有效性进行检验反馈。本研究的预期成果一方面有助于完善使用数字技术对建筑形体设计进行技术性能辅助的理论方法、满足形体设计中关注技术性能的实际需求，从而促进建筑技术性能水平的提升；另一方面为建筑设计引入了新的数字技术手段，有助于促进建筑设计方法的丰富与进步。

建筑师在早期设计阶段进行形体创作时必须将获得良好的技术性能作为重要目标。然而，建筑形体设计具有信息不完整、变动频繁、多目标性等特点，建筑师需要有与之相适应的形体技术性能评价与辅助方法，方能更好地将技术性能融入建筑形体创作。本研究将支持向量机和蒙特卡洛模拟等数字技术引入建筑形体设计，提出一套包含设计方案技术性能的预测模型建立、形体技术性能潜力评价、形体对技术性能的影响因子提取、基于技术性能的形体修改提示等部分内容的形体技术性能评价与设计辅助方法体系。进而，以办公建筑、演艺厅堂等建筑类型为例、通过开发算法与工具雏形实现该方法体系。最后，对辅助工具给出结果的可靠性及用户应用反馈进行了探讨。本研究的重要结果包括：1）复杂设计问题的性能指标可以通过支持向量机等机器学习方法建立可靠的预测模型，且模型可作为“形体技术性能潜力评价”、“形体对技术性能的影响因子提取”、“性能导向的建筑形体优化”等设计辅助方法实现的基础；2）不规则建筑形体对建筑性能具有显著影响，以办公建筑为例，优化后的立面形体能够提升其天然采光性能近50%，性能导向的优化是获得具有性能良好的不规则形体的可行方法；3）在建筑早期设计阶段，建筑材料、人员作息等边界条件参数的不确定性会使建筑性能辅助优化工具给出的结果具有一定不可靠性，以办公建筑为例，引起的性能偏差可达13%，随机优化能部分缓解此不确定性问题；4）用户实测表明，建筑形体性能辅助工具确能在早期设计阶段为建筑师提供辅助，使用工具后，建筑的性能水平较不使用工具显著提升，能耗的平均降低达10.2%。本研究的主要意义包括：1）满足形体设计中关注技术性能的实际需求，从而促进建筑技术性能水平的提升；2）为建筑设计引入了新的数字技术手段，有助于促进建筑设计方法的丰富与进步。