[论文分享]Performance in generation: An automatic generalizable generative-design-based performance optimization framework for sustainable building design
📃 基本信息
[论文标题] 《生成式设计中的性能优化：一种可持续建筑设计自动化通用性能优化框架》
[期刊信息] Energy and Buildings (2023) | 作者: Yunzhu Jia, Wei Wang, Yingdong Hes, Lu Lib, Hui Zhang, Tong Zhang
📌 一句话概括
本研究提出了一种通用的生成设计性能优化框架（GGPOF），通过自动化变体生成、模拟和多目标优化，实现建筑几何设计在热舒适、采光和太阳辐射方面的显著性能提升。
📚 深度总结
本研究旨在解决传统建筑性能模拟在设计初期反馈不足以及生成设计缺乏通用性策略的问题，提出了一种创新的、基于通用生成设计的性能优化框架（GGPOF）。该框架将生成设计与性能化设计技术相结合，致力于提升建筑的多种环境性能，包括热舒适、采光和太阳辐射，并强调在建筑早期设计阶段的应用。
在研究背景部分，论文指出建筑能耗占全球40%，而早期设计决策对环境性能影响显著。传统BPS工具多用于后期验证，缺乏高效的几何优化反馈。生成设计虽有潜力，但现有研究多定制化，缺乏通用性和自动化集成策略。为弥补这些不足，GGPOF旨在提供一种通用、自动化的性能优化方法，尤其关注几何设计。
研究方法上，GGPOF整合了生成设计、性能模拟、敏感性分析和多目标优化。它首先定义了一套包含建筑形式和立面元素的参数系统，能够适应具有中庭的多层紧凑型建筑。通过自定义的API和Grasshopper插件，GGPOF与EnergyPlus（热工/能耗）、Radiance（采光）和OpenFOAM（气流）等模拟引擎实现了自动化连接。其工作流程包括：生成策略开发、参数化模拟模型生成、性能模拟、敏感性分析与优化策略设置、以及多目标优化。其中，敏感性分析采用Pearson相关系数法评估生成因子与性能指标的相关性，以筛选出最重要的优化变量。多目标优化则采用遗传算法（通过Octopus插件实现），目标包括最小化预测平均投票值（PMV，表示热舒适）、最大化屋顶太阳辐射值（SRV，表示能源生成潜力）以及最大化日照系数达标率（DFCR，表示采光性能）。GGPOF能够自动生成建筑变体并生成对应的参数化模拟模型，实现仿真和优化过程的快速迭代。
关键发现与结论方面，通过对南京某办公建筑的案例研究，GGPOF展现了高效性。研究确定了13个生成因子，并通过敏感性分析发现窗墙比、中庭高宽比和朝向增量等对性能影响显著。优化结果显示，GGPOF能将PMV指数（热舒适）提升高达86.57%，日照系数达标率（DFCR）提升高达72.73%，屋顶太阳辐射值（SRV）提升13.42%。在优化过程中，GGPOF平均每1.72分钟即可生成一个优化设计方案，相比手动调整和重新模拟，效率提升了约34.97倍，证实了其在节省时间和劳力方面的显著优势。
实际应用价值在于，GGPOF提供了一个智能且易于使用的框架，将建筑几何与多仿真引擎、分析优化算法连接起来。它能帮助建筑师在概念设计阶段快速探索大量高性能设计方案，克服了传统设计方法的局限性，并为绿色建筑设计提供了全面的支持。
研究局限性包括：模拟简化（特别是气流模拟的时间点选择）可能影响结果精度；热区建立过程中统一参数的应用可能限制结果深度；当前框架主要关注传统紧凑型多层建筑，未能涵盖更广泛的建筑类型；性能指标选择有待进一步细化，例如PMV平均值可能忽略局部热变异，DFCR也未充分考虑眩光等问题。
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: 生成设计、建筑性能模拟（BPS）、敏感性分析、多目标优化（MOO）、遗传算法（GA）
- 适用范围: 具有中庭的多层紧凑型办公建筑，特别是早期几何设计阶段
- 使用工具: Rhino、Grasshopper、EnergyPlus、Radiance、OpenFOAM、Ladybug/Honeybee/Butterfly插件、Octopus插件
- 数据来源: 南京某办公建筑模型及当地EPW气象文件
- 参考标准: ASHRAE 55、ISO 7730（用于PMV）；《绿色建筑评价标准》（DB/T 5097-021）（用于DF值）