[论文分享]Design Optimization of Atrium Skylights for Enhanced Office Building Performance Using NSGA-II: Case Study in Yazd, Iran

📃 基本信息

中文标题：基于NSGA-II的中庭天窗设计优化——以伊朗亚兹德办公建筑性能提升为例
原文标题：Design Optimization of Atrium Skylights for Enhanced Office Building Performance Using NSGA-II: Case Study in Yazd, Iran
期刊信息：Journal of Daylighting (2025), 12(2), 520–547
作者：Parisa Javid, Niloufar Nikghadam, Alireza Karimpour, Jaleh Sabernejad
DOI：10.15627/jd.2025.31

📌 文献摘要

日益增长的能源需求与气候变化的影响凸显了节能建筑设计的必要性。本研究以伊朗亚兹德为背景，将中庭天窗作为被动设计策略进行优化，旨在提升热舒适与视觉舒适。研究团队使用Rhino 8、Grasshopper、Ladybug和Honeybee等模拟工具对天窗几何形状、天窗与屋顶面积比（SRR）及材料属性等关键设计参数进行建模，并针对日光眩光概率（DGP）、年日照暴露量（ASE）、预测平均投票值（PMV）和空间采光自主度（sDA）四项指标实施多目标优化。结果显示，长宽比为3:1的A-3A构型提供了最佳热舒适（PMV = −0.49）、最优采光分布（sDA = 98.4%）、最低眩光（DGP = 29.6%）和适中的ASE（29.6%）。Morris敏感性分析表明，天窗几何形状和SRR是影响日照暴露与采光分布的最关键因素。

📚 深度总结

中庭天窗在建筑采光体系中的地位相当特殊——它是顶部采光的核心构件，既能将自然光引入建筑深处，又可能在高太阳辐射地区引发严重的过热和眩光问题。亚兹德地处伊朗中部干旱带，绝对最高气温超过41°C，年均相对湿度仅44%，全年晴天比例极高。在这种气候条件下，天窗设计面临的矛盾尤为尖锐：采光越充分，太阳得热越大，热舒适越难保障。既有研究大多聚焦于副热带或温带气候下的天窗优化，且多数仅优化单一指标（如能耗或采光），缺乏同时兼顾视觉舒适与热舒适的多目标综合方案——尤其是针对中庭天窗几何构型的系统性参数研究，在炎热干旱气候中几乎空白。本文正是针对这一缺口展开工作。

研究以一个5 m × 5 m × 3 m的标准办公层为基础模型，中庭位于顶部。以等长宽的正方形构型（a-a）为基线，通过逐步拉长至1.5倍、1.75倍、2倍、2.5倍和3倍，生成六种中庭几何构型（a-a至a-3a）。优化变量包括三类：天窗几何形状（4至8边形多边形）、天窗与屋顶面积比SRR（20%–90%）、玻璃材料（6种不同U值和SHGC组合）。模拟工具链为Rhino 8 + Grasshopper + Ladybug(LBT 1.8.3) + Honeybee，优化引擎使用Wallacei插件实现NSGA-II多目标遗传算法，种群规模625、迭代50代、交叉率0.9、变异率0.5。四个目标函数分别为DGP（眩光概率）、ASE（年日照暴露）、PMV（热舒适预测值）和sDA（空间采光自主度），覆盖了视觉和热环境的关键维度。

优化结果显示，A-3A构型（长宽比3:1）在综合四项指标后表现最优：PMV = −0.49（所有构型中最接近热中性点）、sDA = 98.4%（仅次于A-2.5A的98.8%但ASE远低于后者的39.6%）、DGP = 29.6%（属于”不可察觉眩光”范围，远低于基线模型a-a的40.63%）、ASE = 25.64%。与基线模型相比，A-3A将热舒适（PMV）改善了24%，sDA提升了7.2%。值得关注的是，A-2.5A虽然sDA最高（98.8%），但其ASE也是最高的（39.6%），两个数字之间的脱节恰好证明了”采光指标高不等于采光质量好”这一核心论点。DGP的时间分析同样支撑了A-3A的优势：6月21日下午3点（全年最热时刻），基线模型DGP高达71.93%（不可忍受眩光），而A-3A仅为28.35%。

Morris敏感性分析进一步揭示了参数影响的层级：天窗几何形状和SRR对日照暴露与采光分布的影响最为显著（μ*值最高），而玻璃材料的影响相对次要。这意味着在设计早期阶段精心选择天窗的平面构型和开口比例，比后期纠结玻璃选型更能决定最终的舒适性能。研究还发现，更高的长宽比虽然有利于自然光穿透，但同时加剧了热舒适挑战——简单几何和低长宽比（如a-a、a-1.5a）在热舒适与视觉舒适之间更容易取得平衡，而高长宽比构型则需要更精细的材料和SRR优化才能兼顾两者。

从方法论角度审视，本文的贡献在于将DGP、ASE、PMV、sDA四项通常被分散优化的指标纳入统一的NSGA-II框架，使设计师能够在帕累托前沿上直观地观察不同目标之间的权衡关系。但局限性同样明显：研究仅考察了单层办公空间，未模拟多层中庭的热烟囱效应和堆叠通风；能耗（如制冷和照明电力消耗）未作为显式目标函数纳入优化，这在炎热干旱气候中是一个关键遗漏；此外，所有模拟基于EPW标准气象年数据，未考虑极端热浪等非典型气候事件对舒适阈值的冲击。作者在结论中提出了可再生能源整合（如天窗与光伏一体化）的未来方向，但具体实现路径尚未涉及。

本速览仅作研究参考，不替代原文阅读。如需引用，请参考原论文。

🔍 要点追溯

研究方法：基于NSGA-II的多目标参数化优化，结合Morris全局敏感性分析，针对中庭天窗的几何构型、开口比例和材料属性进行系统搜索。

使用工具：Rhino 8、Grasshopper（参数化建模）、Ladybug LBT 1.8.3 + Honeybee（采光与热环境模拟）、Wallacei（NSGA-II优化引擎）、Climate Studio（气候数据可视化）。

数据来源：亚兹德（Yazd）EPW标准气象年数据，ASHRAE热舒适七级量表（ISO 7730 / Fanger PMV模型），Wienold & Christoffersen DGP眩光阈值分类。