绿建小筑周报 | 第二十一期
亲爱的绿建小伙伴们：
抱歉让大家久等了！本周绿建小筑的周报发布稍有延迟，这段时间每天早上五点起床，着实是一项挑战。而且东北气温骤降，早上出门甚至需要穿长裤长袖，空调季似乎也悄然结束了。
虽然时间紧张，但绿建小筑的步伐从未停止！本周我们带来了一个重磅更新，帮助大家更顺畅地获取绿建工具资源。同时，分享两篇关于多目标优化的前沿论文，深入探讨如何在建筑设计中实现经济、能源、环境等多种目标的最佳平衡！🌿
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📚 本周论文分享
本研究聚焦于提高建筑围护结构的能源效率，提出了一种在生命周期视角下，结合经济、能源和环境多目标准则，来选择保温材料及其厚度以及窗框材料的决策方法。研究强调了建筑能耗在全球能源消耗和碳排放中的重要地位，以及实现碳中和的紧迫性。
研究选取了一栋240平方米的希腊住宅建筑作为案例，并考虑了希腊不同气候条件。设计变量包括窗框材料（铝、PVC、木材）的二元选择，以及每种围护结构构件（砖石、结构框架、屋顶、地板）的保温材料及其厚度。优化目标函数包括最小化热导系数（ΣUA，衡量热阻的关键指标）以及经济、能源（非可再生一次能源NRPE）和环境（CO2当量排放）成本。研究采用GAMS工具建立数学规划（MP）模型，并开发Python脚本生成帕累托前沿作为评估基准。
关键发现与结论：单目标优化结果显示，过度热保护（高保温厚度）会显著增加经济、能源和环境成本，这凸显了在不同目标间寻求平衡的重要性。在多目标优化问题中，折衷规划（CP）和切比比雪夫目标规划（ChGP）表现出更好的性能，在帕累托最优结果的拟合度上达到了90%，远高于其他方法。研究还发现，当优化准则之间存在较高矛盾时，CP和ChGP能够更有效地捕捉帕累托集；而当矛盾较低时，CP和ChGP甚至能识别整个帕累托集。
这项研究为决策者（如建筑师和工程师）提供了一个有效的工具，在考虑经济预算、U值限制以及生命周期能源和环境成本的前提下，评估不同保温干预方案。通过使用优化模型，可以更快地进行决策，减少传统试错法所需的时间和计算资源。
2️⃣ 《基于人工神经网络的苏州多层住宅建筑多目标能耗优化设计研究》
本研究针对中国寒冷地区住宅建筑普遍存在的能耗高、热舒适性差和温室气体排放量大等问题，提出了一个基于人工神经网络（ANN）和非支配排序遗传算法III（NSGA-III）的多目标优化框架。该框架协同优化住宅建筑的年总能耗（TED）、不舒适小时数（DH）以及全生命周期二氧化碳排放（LCCO2）。
研究选取了一栋位于中国气候分区IIA（寒冷地区）的典型苏州多层住宅建筑作为研究对象。通过敏感性分析确定了14个关键优化变量，包括建筑朝向、空调设定温度、窗墙比、玻璃U值、遮阳深度、玻璃太阳得热系数、墙体和屋顶保温层厚度以及空气渗透率。研究利用拉丁超立方抽样生成5000个案例样本，通过JePlus进行批处理模拟，获取数据用于训练和验证ANN代理模型。最后，将训练好的ANN模型作为NSGA-III算法的适应度函数，进行多目标优化，并通过VIKOR方法选出最终的折衷优化方案。
关键发现显示，与原始设计相比，优化后的帕累托解集在TED、DH和LCCO2方面均实现了显著改善，优化范围分别为39.9%-49.6%、6.8%-14.1%和22.1%-32.4%。最终选定的折衷方案显示，年总能耗降低了45.8%（至27.116 kWh/(m²·a)），不舒适小时数减少了12.2%（至4643.430 h），全生命周期碳排放降低了28.0%（至637.330 kg/m²）。具体优化参数包括将建筑朝向调整至10.91°，冷/暖气设定温度分别设为28°C/18.02°C，南向窗U值为0.69 W/m²·K，南向窗墙比为44.98%，以及墙体和屋顶保温层厚度的增加，空气渗透率保持在0.48 ACH。
这项研究为苏州地区的多层住宅建筑节能改造和新建项目提供了具有当地适应性和工程可行性的具体设计参数指导。研究成果可作为制定地方绿色建筑和近零能耗建筑标准的量化依据，促进理论建模与实际工程应用的结合。
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🎯 多目标优化：未来绿建的关键
多目标优化是当前绿色建筑模拟研究中一个备受关注的热门方向。相比于传统的单一目标分析方式，多目标优化能够更全面地考虑建筑设计中相互关联、甚至相互冲突的多个性能指标，例如节能、经济成本、环境影响、热舒适度等，从而帮助设计师找到兼顾各方面需求的最佳平衡点，实现更优化的设计方案。
本周带来的两篇多目标优化相关论文，正深刻展示了这一方法的巨大潜力。
感谢每一位关注和支持绿建小筑的朋友！尽管驾照考试和论文任务占据了大量精力，但能够为大家带来有价值的更新和前沿研究，我们深感荣幸。祝愿大家在工作学习之余，也能享受生活的乐趣，保持身心愉悦！