日照限定下的建筑形體設(shè)計(jì)方法*

谷一弘，林 波，王陳棟

1 研究背景

在不同氣候區(qū)中，日照條件往往是建筑師在進(jìn)行建筑設(shè)計(jì)時所要考慮的重要因素之一?！冻鞘芯幼^(qū)規(guī)劃設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》對住宅建筑的日照標(biāo)準(zhǔn)作了明確規(guī)定，例如對于地處Ⅲ類氣候區(qū)、常住人口≥50 萬人的城市，其住宅建筑應(yīng)滿足大寒日日照時數(shù)不低于2 小時的標(biāo)準(zhǔn)[1]。因此，當(dāng)新建建筑周邊有上述類型的既有建筑時，建筑設(shè)計(jì)必須考慮新建建筑對周邊建筑帶來的日照影響。

隨著城市化的發(fā)展，中國城市規(guī)模正在不斷擴(kuò)大，高密度已成為城市建筑的發(fā)展趨勢[2]。建筑密度的增加，使得建筑之間更容易產(chǎn)生日光遮擋問題。在高建筑密度的環(huán)境下進(jìn)行建筑形體設(shè)計(jì)時，過大的建筑體量將不利于使周邊建筑滿足日照標(biāo)準(zhǔn)，而過小的體量又不利于土地資源的有效利用。因此，為避免新建建筑對周邊既有建筑的日照現(xiàn)狀造成過多的不利影響，在滿足日照要求的前提下，如何充分利用有限的場地營造更大的建筑空間便成為了設(shè)計(jì)師需要考慮的問題。

在高密度城市環(huán)境下進(jìn)行日照分析時，新建建筑往往會對多個周邊建筑不同朝向的立面造成日照遮擋。建筑物的不同立面具有不同的朝向，在這些具有不同朝向的建筑立面中，照射外窗的太陽直射光會被周圍環(huán)境以不同的方式阻礙。因此，在進(jìn)行日照分析的時間段內(nèi)，不同立面及其外窗將獲得不同數(shù)量的日照時間。以北京地區(qū)為例，在圖1 所示的日照分析中，某些（住宅）建筑立面的日照小時數(shù)，既存在低于兩小時的區(qū)域，也存在高于兩小時的區(qū)域。這意味著，在場地現(xiàn)狀條件下，同一立面的某些外窗現(xiàn)狀已經(jīng)不滿足住宅建筑大寒日的日照要求，因此在后續(xù)的設(shè)計(jì)與分析時，需要將這些外窗與其他滿足日照要求的外窗區(qū)分對待。由此可以看出，建筑立面上日照小時數(shù)的時間差異性，以及不同朝向立面受不同建筑環(huán)境影響的空間差異性，是高密度城市環(huán)境下日照分析所具有的重要特征。

圖1 北京某地區(qū)高密度建筑群的日照分析（大寒日8 點(diǎn)～16 點(diǎn)）1a 項(xiàng)目位置示意 ;1b 日照分析

日照限定下的建筑形體優(yōu)化問題可以看作是一個組合優(yōu)化問題，當(dāng)前已有很多學(xué)者采用了遺傳算法對此進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。例如，宋小冬等[3]利用遺傳算法研究了日照限定下的建筑容積率的估算方法；任燕翔等[4]利用改進(jìn)遺傳算法計(jì)算并模擬求解擬建建筑的最大體量；張雷等[5]通過Sunlight 軟件并應(yīng)用遺傳算法，進(jìn)行了日照約束下建筑極限容積的計(jì)算；成三彬[6]應(yīng)用遺傳算法的原理，從體積最大的角度提出了擬建建筑在日照約束下的最大容積率估算方法；郭芳[7]通過Grasshopper 平臺及Galapagos 插件，應(yīng)用遺傳算法與退火算法探討了以日照標(biāo)準(zhǔn)為約束條件的建筑形體生成方法；張嵐[8]采用遺傳算法進(jìn)行了日照約束下擬建建筑極限容積的計(jì)算與設(shè)計(jì)。

遺傳算法是一種尋求近似最優(yōu)解的優(yōu)化算法，適用于解決各種組合優(yōu)化問題[9]。以往的研究表明，通過遺傳算法進(jìn)行日照限定下的建筑形體分析擁有較高的可行性和有效性，并且相對于窮舉法來說具有更高的效率[3-6]，但同時也存在一定的不足：1）普通的遺傳算法只能解決存在上下限的約束優(yōu)化問題，而對于復(fù)雜的約束條件的處理仍然無能為力[10]；2）遺傳算法需要在一定的樣本數(shù)量基礎(chǔ)之上進(jìn)行優(yōu)化工作，并且這些樣本是隨機(jī)生成的[11]。當(dāng)存在較為嚴(yán)格的約束條件時，采用遺傳算法進(jìn)行隨機(jī)生成和交叉變異等操作將會產(chǎn)生大量非可行解，大大降低了遺傳算法的優(yōu)化效率[6，12，13]。

對于采用遺傳算法解決日照限定下的建筑形體優(yōu)化問題而言，當(dāng)遺傳算法隨機(jī)生成的建筑形體有較大概率可以滿足日照要求時，遺傳算法能夠快速進(jìn)行優(yōu)化迭代，這種情況適用于低密度建筑區(qū)較為簡單的日照環(huán)境；相反的，在高密度城市環(huán)境下，受時間與空間差異因素的制約，日照條件較為復(fù)雜，遺傳算法隨機(jī)生成的形體有較大概率不能滿足日照要求，大量非可行解的產(chǎn)生將不利于優(yōu)化效率的提高。遺傳算法適用于低密度建筑區(qū)較為簡單的日照環(huán)境，但在高密度建筑區(qū)較為復(fù)雜的日照環(huán)境下難以應(yīng)用。通過現(xiàn)有的手段難以得到將較為復(fù)雜的時間和空間差異因素考慮在內(nèi)的建筑形體。

為尋求高密度建筑群中日照限制條件較為復(fù)雜情況下的建筑形體生成方法，本文提出了網(wǎng)格累積法的理念。其形體生成的過程為自下而上累積的方式，即從建筑底層開始，逐層生成建筑體塊，在生成體塊的同時對其進(jìn)行日照分析與判斷，將無法滿足日照要求的體塊刪除，最終剩余的體塊即為滿足日照要求的建筑形體。本文對比了高密度城市建筑在日照條件的限制下，分別采用遺傳算法與網(wǎng)格累積法進(jìn)行建筑形體優(yōu)化的情況，并對兩種優(yōu)化方法的適用性進(jìn)行了分析。

2 研究方法

近年來，參數(shù)化分析的方法在建筑性能優(yōu)化領(lǐng)域應(yīng)用廣泛[14]。本文基于Rhinoceros 軟件，借助參數(shù)化設(shè)計(jì)工具Grasshopper 及其日照分析插件Ladybug、遺傳算法插件Octopus 等工具進(jìn)行日照限定下的建筑形體參數(shù)化設(shè)計(jì)，其流程如圖2 所示。

圖2 基于Rhinoceros 和Grasshopper的參數(shù)化分析流程

2.1 建筑形體構(gòu)建

本文采用了兩種建筑形體構(gòu)建方法，通過Grasshopper 平臺完成擬建建筑的參數(shù)化形體生成。

方法A：多面體法。采用多面體法進(jìn)行建筑形體構(gòu)建的流程如圖3 所示。首先在擬建建筑綠線上等間隔生成20 個點(diǎn)，并以5 個點(diǎn)為一組，將其分為4 組；每組在5 個點(diǎn)中選取一個點(diǎn)，相互連接生成底面模型，同時將建筑綠線進(jìn)行等比例縮放。在完成對建筑綠線的縮放與取樣點(diǎn)選取后，在建筑限高范圍內(nèi)，對4 個取樣點(diǎn)進(jìn)行高度賦予。

圖3 多面體法形體生成步驟(3a取等分點(diǎn)；3b 等分點(diǎn)取樣 ；3c取樣點(diǎn)縮放；3d 取樣點(diǎn)高度賦予；

方法B：柱狀網(wǎng)格法。采用柱狀網(wǎng)格法進(jìn)行建筑形體構(gòu)建的流程如圖4 所示。首先在擬建建筑綠線范圍內(nèi)取等分點(diǎn)劃分網(wǎng)格，然后分別對每個網(wǎng)格分批進(jìn)行高度賦予。網(wǎng)格高度按建筑層高進(jìn)行分批賦予，網(wǎng)格平面尺寸劃分越精細(xì)，網(wǎng)格數(shù)量越多，計(jì)算量越大，最終生成的形體體積也越大。在設(shè)計(jì)初期可以先根據(jù)場地尺寸進(jìn)行粗略的網(wǎng)格劃分，控制網(wǎng)格數(shù)量以便于較快的得出計(jì)算結(jié)果，用于后續(xù)的形體推敲。當(dāng)建筑形體大致確定后，需要對體塊進(jìn)行更為精細(xì)的日照分析時，可以進(jìn)行精細(xì)的網(wǎng)格劃分，以便得到更大的形體體積。

圖4 柱狀網(wǎng)格法形體生成步驟（4a劃分網(wǎng)格；4b 高度賦予；4c 形體整合）

2.2 日照分析

《建筑日照計(jì)算參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)》GB/T 50947-2014 對日照分析的各項(xiàng)參數(shù)，如日照時間計(jì)算精度、最小連續(xù)日照時間[15]等做出了明確的規(guī)定。由于本研究的目的在于探討日照限定下的建筑形體生成方法，而非驗(yàn)證建筑形體是否嚴(yán)格滿足日照要求，因此沒有按照標(biāo)準(zhǔn)對日照分析面進(jìn)行精細(xì)的建模分析。

為簡化模型，在進(jìn)行日照分析時，將所分析立面按2m×2m 進(jìn)行網(wǎng)格劃分，并將建筑第一層窗臺0.9m 以下的部分忽略。利用Grasshopper 平臺中的Ladybug 插件進(jìn)行日照分析，其計(jì)算所得的數(shù)值結(jié)果即為每個網(wǎng)格面的平均日照小時數(shù)。通過網(wǎng)格面平均日照小時數(shù)的變化，來判斷擬建建筑對周邊建筑受遮擋立面的影響情況。

2.3 形體優(yōu)化方法

方法A：遺傳算法。Grasshopper平臺中的Octopus 插件具備遺傳算法的演算功能。Octopus 插件是基于多目標(biāo)的進(jìn)化優(yōu)化算法，其允許同時搜索多個目標(biāo)，并能在目標(biāo)的極端值之間產(chǎn)生一系列優(yōu)化權(quán)衡的解決方案。利用Octopus 插件進(jìn)行遺傳算法的參數(shù)設(shè)置，其中3 個適應(yīng)度指標(biāo)分別為受遮擋立面的日照時數(shù)、擬建建筑體積和體型系數(shù)。采用方法A 的形體生成方法進(jìn)行計(jì)算時，分別以建筑綠線縮放比例、取樣點(diǎn)的選取以及取樣點(diǎn)的高度作為基因庫的變量。采用方法B 的形體生成方法進(jìn)行計(jì)算時，以每個網(wǎng)格的高度作為基因庫的變量。

方法B：網(wǎng)格累積法。在進(jìn)行建筑形體構(gòu)建時，采用柱狀網(wǎng)格法，從建筑底層開始，逐層生成網(wǎng)格立方體，并在生成立方體的同時對其進(jìn)行日照分析與判斷，將那些會導(dǎo)致建筑整體無法滿足日照要求的網(wǎng)格立方體刪除，最終剩余的體塊即為滿足日照要求的建筑形體。其步驟流程圖如圖5 所示。

圖5 網(wǎng)格累積法流程圖

3 案例分析

3.1 場地現(xiàn)狀

該案例項(xiàng)目位于北京市，地處Ⅲ類氣候區(qū)。場地建筑密度較大，通過Grasshopper 平臺構(gòu)建出場地周邊既有建筑及擬建項(xiàng)目的建筑形體，其場地建筑現(xiàn)狀如圖6所示。其中紅色輪廓為住宅建筑，黑色輪廓為非住宅建筑，綠色輪廓為場地退線。場地限高為60m。位于基地北側(cè)及西北側(cè)有兩棟住宅，其日照時數(shù)可能會因受到擬建建筑形體的遮擋而受到影響，因而將這兩棟建筑作為本項(xiàng)目的被遮擋建筑進(jìn)行日照分析。其余建筑均為非住宅建筑，不考慮其日照影響。根據(jù)擬建建筑與被遮擋建筑的相對位置，選擇出三個可能會受擬建建筑遮擋的建筑立面進(jìn)行日照分析，其中立面1 和立面3 為東向，立面2為南向（圖7）。

圖6 場地日照分析模型

圖7 日照分析立面的位置關(guān)系

運(yùn)用Grasshopper 平臺中的Ladybug 插件進(jìn)行日照分析，立面1、立面2 及立面3 的日照現(xiàn)狀分析結(jié)果如圖8 所示。

3.2 日照限制條件

對于立面1 和立面2，其所有分析網(wǎng)格的日照現(xiàn)狀均滿足《城市居住區(qū)規(guī)劃建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定的大寒日2 小時的日照要求，因此將“大寒日日照時數(shù)不得低于2 小時”作為立面1 和立面2 日照限制條件。將僅在立面1 和立面2 這兩個立面的日照時數(shù)限制下的建筑形體生成情形作為日照限制情形A。

對于立面3，將其所有網(wǎng)格按日照現(xiàn)狀是否滿足“大寒日2 小時”的標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步拆解為兩個分析面（圖8）。其中，立面3.1 為在場地現(xiàn)狀條件下所有滿足大寒日2小時日照要求的網(wǎng)格面；立面3.2 為在場地現(xiàn)狀條件下所有不滿足大寒日2 小時日照要求的網(wǎng)格面。對于立面3.1，其日照限制條件為大寒日日照小時數(shù)不得低于2 小時；對于立面3.2，其當(dāng)前大寒日的日照小時數(shù)已經(jīng)低于2 小時，因此立面3.2 的日照限制條件為不得降低當(dāng)前大寒日的日照小時數(shù)。將在立面1、立面2 和立面3 這三個立面的日照時數(shù)限制下的建筑形體生成情形作為日照限制情形B。

圖8 日照分析現(xiàn)狀

3.3 計(jì)算結(jié)果與分析

本文分別采用了不同的建筑形體生成與優(yōu)化方法，在不同的日照限制情形下進(jìn)行了建筑形體參數(shù)化分析。受場地日照條件的限制，采用柱狀網(wǎng)格法進(jìn)行建筑形體生成并采用遺傳算法進(jìn)行形體優(yōu)化時產(chǎn)生了大量非可行解，難以在短時間內(nèi)完成建筑形體優(yōu)化工作，因而沒有得出最終的優(yōu)化結(jié)果。采用多面體法進(jìn)行建筑形體生成、遺傳算法進(jìn)行建筑形體優(yōu)化，以及采用柱狀網(wǎng)格法進(jìn)行建筑形體生成、網(wǎng)格累積法進(jìn)行建筑形體優(yōu)化的計(jì)算結(jié)果如表1 所示。

表1 不同情形下的建筑形體優(yōu)化結(jié)果

對比兩種建筑形體生成方法，采用柱狀網(wǎng)格法進(jìn)行建模時，無論是在情形A 或是情形B 的日照條件限制下，遺傳算法都難以生成足夠的第一代個體。在這樣的限制條件下，若仍想使用遺傳算法進(jìn)行形體優(yōu)化，則需要采用適當(dāng)?shù)慕Ｊ侄?，例如采用多面體法的建筑形體生成方法。對于探索建筑形體的樣式而言，多面體法具有較大的局限性，生成的形體較為規(guī)整。相比之下，柱狀網(wǎng)格法為形體生成的樣式提供了更多種可能性。

對比遺傳算法在情形A 的日照限制下和網(wǎng)格累積法在情形B 的日照限制下的優(yōu)化結(jié)果可知（圖9a），網(wǎng)格累積法的優(yōu)化結(jié)果基本在遺傳算法優(yōu)化結(jié)果的形體范圍之內(nèi)，符合日照限定條件越苛刻建筑形體體積越小的規(guī)律；對比同樣在情形B 的日照限制下分別采用遺傳算法和網(wǎng)格累積法優(yōu)化所得的結(jié)果可知（圖9b），網(wǎng)格累積法優(yōu)化后的建筑形體體積為47124m3，遠(yuǎn)大于遺傳算法優(yōu)化后的8083m3的形體體積。

圖9 不同情形下的建筑形體優(yōu)化結(jié)果對比（注：黑色輪廓形體為遺傳算法的優(yōu)化結(jié)果；紅色輪廓形體為網(wǎng)格累積法的優(yōu)化結(jié)果）9a 情形A 下遺傳算法和情形B 下網(wǎng)格累積法的結(jié)果對比9b 情形B 下遺傳算法和網(wǎng)格累積法的結(jié)果對比

結(jié)論

本文對比了在高密度城市建筑日照條件限制下，分別采用遺傳算法與網(wǎng)格累積法進(jìn)行建筑形體生成的情況。對兩種算法采用不同的形體生成方法分別得到了兩種不同的形體，且網(wǎng)格累積法的最終結(jié)果優(yōu)于遺傳算法。

當(dāng)限制建筑形體生成的條件較為復(fù)雜與嚴(yán)格時，由遺傳算法隨機(jī)生成的個體可以作為優(yōu)化樣本被保留的幾率很小，大量非可行解的產(chǎn)生使其難以在短時間內(nèi)生成足夠的樣本基礎(chǔ)，因而難以使用遺傳算法進(jìn)行建筑形體優(yōu)化工作。此時若仍使用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，則需要通過適當(dāng)?shù)男误w構(gòu)建方法降低遺傳算法生成非可行解的概率，以減少其種群生成與迭代所需的時間。然而，這樣的形體構(gòu)建方法往往存在一定的局限性，并不能涵蓋所有的可能性，其最終得出的結(jié)果也不理想。

不同的建筑形體構(gòu)建方法和不同的日照限定條件都有可能帶來復(fù)雜的約束條件，從而影響遺傳算法的優(yōu)化效率。相比之下，采用網(wǎng)格累積法的建筑形體生成方法簡單，形體優(yōu)化不需要基于大量隨機(jī)生成的樣本，因而日照條件是否復(fù)雜不會對優(yōu)化效率造成影響。遺傳算法有諸多優(yōu)點(diǎn)，其可以進(jìn)行基于多目標(biāo)的優(yōu)化計(jì)算，并能給出多種不同傾向的優(yōu)化結(jié)果以供設(shè)計(jì)師選擇。然而，就本文的研究結(jié)果而言，網(wǎng)格累積法更適用于高密度城市建筑環(huán)境中復(fù)雜日照限定條件下的建筑形體優(yōu)化設(shè)計(jì)。

圖、表來源

文中圖、表均由作者繪制。