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    采用遺傳算法的教室側(cè)窗采光優(yōu)化設(shè)計研究*

    2022-05-29 15:21:20劉博李兆興徐躍家
    建筑技藝 2022年3期
    關(guān)鍵詞:側(cè)窗反光板百葉

    劉博 李兆興 徐躍家

    在普通中小學(xué)教室內(nèi),座位均勻分布,學(xué)生對教室的使用時間長且固定,使用強(qiáng)度高,所以中小學(xué)普通教室是對光環(huán)境要求最高的公共建筑場所之一。與人工照明相比,自然采光對視覺工作有更積極的作用,不易造成視覺疲勞,有益人體健康,加以充分利用能降低教學(xué)樓能耗。根據(jù)現(xiàn)行《建筑采光設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》(GB 50033-2013),北京屬于我國第Ⅲ類光氣候區(qū),教室可全部利用自然采光的理論時間為1 677h,占總使用時間的86%(根據(jù)早上9點(diǎn)到下午5點(diǎn)的使用時間計算)。可教室的實(shí)際使用現(xiàn)狀卻為“白天長明燈”,尤其在南向教室,即使在自然光充足的情況下也常處于“遮窗簾開燈”的狀態(tài),這主要是因為側(cè)窗采光使室內(nèi)照度分布極不均勻,特別是在進(jìn)深方向,同時太陽高度角的變化會導(dǎo)致眩光,使采光在時間上也呈現(xiàn)分布不均勻的狀態(tài)。

    如何在全年工作時間范圍內(nèi)達(dá)到最大采光均勻性,是充分利用自然光的主要研究壁壘。加裝側(cè)窗反光構(gòu)件(如反光板、百葉等)是當(dāng)前較為常用的有效改善建筑側(cè)窗采光質(zhì)量的手段,但由于天空光氣候、各地緯度、太陽高度角以及各時間光線角度等的不同,定量的、精準(zhǔn)的采光設(shè)計存在難度。利用動態(tài)采光模擬可以求解既定工況的全年采光特性,但想求得最優(yōu)解只能通過窮舉法或預(yù)設(shè)工況進(jìn)行重復(fù)運(yùn)算,工作量巨大。因此,本文嘗試通過遺傳算法,設(shè)定一種可自動循環(huán)求解最優(yōu)狀態(tài)的動態(tài)采光參數(shù)化模擬流程,以典型教室空間為例,開展對側(cè)窗采光構(gòu)件的模擬研究,并以UDI(有效采光百分比)為基本評價指標(biāo)求得最優(yōu)解,即在典型教室空間側(cè)窗采光時滿足時空均勻的窗口構(gòu)件形態(tài)。

    1 基于時空均勻的教室采光評價指標(biāo)研究

    采光優(yōu)化設(shè)計過程中,選取準(zhǔn)確的評價指標(biāo)來評估日光性能至關(guān)重要。我國目前主要采用靜態(tài)指標(biāo)評估方法,采光設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)僅規(guī)定了一些自定義參數(shù),例如采光系數(shù)、照度標(biāo)準(zhǔn)值等,但一時的靜態(tài)日光指標(biāo)并不能代表全年的光照水平。根據(jù)Christoph F.Reinhart 等的研究,動態(tài)日光性能指標(biāo)基于建筑物的照度定時序列,考慮了給定建筑物整年的日照量和季節(jié)性變化的數(shù)量和特征。Azza Nabil 等在2005 年提出了一種動態(tài)日光性能指標(biāo):UDI,低于100lx 的日光照度不足,高于2 000lx 的日光照度會導(dǎo)致視覺或熱不適,只有進(jìn)深方向的測試點(diǎn)同時達(dá)到100~2 000lx 的日光照度時才會被判定為合適工況,UDI 既規(guī)定了照度的有效范圍,又能反映進(jìn)深方向總采光工作面的均勻度,同時UDI 是動態(tài)采光量,在全年范圍內(nèi)也能提供評價,所以本文選擇UDI 作為主要指標(biāo)。我國的《建筑照明設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》(GB 50034-2013)規(guī)定教室的照度標(biāo)準(zhǔn)值為300lx,為了更符合國內(nèi)照明要求,研究取UDI 合適值為300~2 000lx。UDI 是每個點(diǎn)在合適照度值所占時間與所有工作時間的百分比,是一個范圍值,但因該種工況過于復(fù)雜而難以計算,因此后續(xù)諸多研究只能將UDI 簡化為單點(diǎn)單數(shù)據(jù)(平均值)來看其在時間范圍內(nèi)是否合適,而不能將截面所有測試點(diǎn)同時處理。在本文的研究中,以代表性進(jìn)深方向的7個點(diǎn)(圖1)同時達(dá)標(biāo)的時間數(shù)量為依據(jù),數(shù)量越多說明可以完全利用自然光塑造室內(nèi)光環(huán)境的時間越長。模擬過程中會進(jìn)行大量數(shù)據(jù)對比,為了更高效地得到結(jié)果,本次模擬引入遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,自動得出的最優(yōu)解即為達(dá)標(biāo)時間數(shù)量的最高值。

    1 教室平面中7 個模擬點(diǎn)

    2 實(shí)驗過程

    2.1 模擬軟件

    本研究在Grasshopper for Rhino中調(diào)用Ladybug和Honeybee模擬平臺,連接Radiance和Daysim軟件進(jìn)行日光模擬。Radiance軟件是采用蒙特卡洛算法優(yōu)化的反向光線追蹤引擎,Daysim軟件是基于動態(tài)輻射的日光模擬工具,能夠計算年度照度水平。與其它軟件相比,這2款軟件可為日光分析提供更準(zhǔn)確的結(jié)果,在國際上使用廣泛。實(shí)驗中,使用Grasshopper里的遺傳算法組件Galapagos進(jìn)行單目標(biāo)優(yōu)化,選取百葉的幾個關(guān)鍵參數(shù)作為自變量,模擬出得分最高也就是教室采光均勻性最好情況下的百葉窗形態(tài)。

    2.2 遺傳算法

    遺傳算法(Genetic algorithm)是一種基于生物進(jìn)化過程的計算模型,借鑒了達(dá)爾文生物進(jìn)化論中的自然選擇機(jī)制,計算并模擬遺傳學(xué)機(jī)理的生物進(jìn)化過程。在初代種群產(chǎn)生之后,遺傳算法以針對個體所設(shè)的適應(yīng)度(Fitness)為衡量標(biāo)準(zhǔn),在種群中進(jìn)行優(yōu)勝劣汰,從而產(chǎn)生更適應(yīng)要求的下一代,以此類推,最終產(chǎn)生最優(yōu)秀的“高峰”種群,即最優(yōu)解。Grasshopper的遺傳算法組件Galapagos被直接運(yùn)用到本研究的參數(shù)化設(shè)計中。

    2.3 實(shí)驗設(shè)計

    依據(jù)《中小學(xué)校設(shè)計規(guī)范》(GB 50099-2011)和實(shí)際建造情況,本研究設(shè)計了一個典型的朝南教室作為日光設(shè)計的基礎(chǔ)案例:教室面積64m,通高3.1m,窗墻比0.54。教室布局如圖2所示,室內(nèi)材料的反射率設(shè)置為教室前墻0.5%,教室其他部分墻0.7%,地板0.2%,百葉0.86%,黑板0.1%。教室窗戶為單扇雙玻鋁窗,使用厚度6mm、透射率53.5%的普通玻璃。輻射模擬參數(shù)設(shè)置為ab=3、aa=0.25、ar=16、ad=512、as=128。研究使用軟件在0.75m的工作面高度以1m為間距放置網(wǎng)格進(jìn)行分析和優(yōu)化。

    2 典型教室的平面和剖面

    針對側(cè)窗設(shè)置反光構(gòu)件將自然光引入到室內(nèi)進(jìn)深的天花板上,再通過二次反射達(dá)到均勻采光和提高采光量的目的。相關(guān)研究表明,反光板的寬度、數(shù)量、旋轉(zhuǎn)角度和曲率是影響其采光、反光性能的重要參數(shù),所以我們將上述內(nèi)容提取為參數(shù)化模擬軟件中的自變量,在一定預(yù)值范圍內(nèi)進(jìn)行步徑變化以及窮舉排列組合,驗證其工況下采光結(jié)果的UDI達(dá)標(biāo)時間占比是否為最高,若達(dá)到最高即求出最優(yōu)解(模擬流程如圖3所示)。因變量為7個點(diǎn)在全年工作時間內(nèi)同時滿足300~2 000lx照度的總小時數(shù),在每個工況中,當(dāng)系統(tǒng)自動設(shè)定完一組百葉窗參數(shù)組合后需進(jìn)行3 285組(365天×9h組/天)模擬計算,在所有基數(shù)當(dāng)中UDI控制點(diǎn)均在300~2 000lx范圍內(nèi)的情況下記1,統(tǒng)計這種情況下有多少小時,然后進(jìn)行迭代,經(jīng)遺傳算法組件計算后得分最高的構(gòu)件即為最優(yōu)構(gòu)件(表1)。

    3 模擬流程

    表1 關(guān)鍵數(shù)據(jù)

    4 2 個曲率控制點(diǎn)變化范圍圖

    3 分析

    3.1 最優(yōu)結(jié)果的形態(tài)

    經(jīng)過大約1 000次迭代,遺傳算法求得的最優(yōu)解百葉窗構(gòu)件參數(shù)為葉片數(shù)量6個,葉片寬度0.464m,葉片旋轉(zhuǎn)角度0°,樣式如圖5所示,即近窗處控制點(diǎn)向左偏移78mm;遠(yuǎn)窗處控制點(diǎn)向左偏移343mm,向上偏移89mm。工作面上7個點(diǎn)都在區(qū)間內(nèi)的總數(shù)值為153,即在全年3 285h(365天×9 h/天)的工作時長內(nèi)有153h完全達(dá)標(biāo)。

    5 百葉窗樣式圖

    3.2 對比模擬驗證

    在本部分,研究設(shè)置2組對照組和最優(yōu)結(jié)果對比(圖6),以驗證模擬結(jié)果是否成立,其中一組為沒有反光構(gòu)件的普通窗、另一組增加常規(guī)反光板(依據(jù)參考文獻(xiàn)設(shè)置北方地區(qū)經(jīng)典反光板樣式),分別模擬出其UDI(圖7),并計算工作截面上7個點(diǎn)的總工作小時數(shù)分布情況,發(fā)現(xiàn)普通窗為0h,增加常規(guī)反光板后為73h,和模擬得出的最優(yōu)解構(gòu)件153h有很大差別。為了更好地衡量每個實(shí)驗組的優(yōu)劣,將模擬得出的后綴為ill的數(shù)據(jù)(即每個模擬點(diǎn)在每個時間段的照度值)進(jìn)行統(tǒng)計與對比,得出3組對照組在全年使用時間范圍內(nèi)教室工作面均勻度分布情況(圖8)。

    6 3 組對照組

    7 3 組對照組在相同條件下的UDI 圖

    8 3 組對照組在全年使用時間范圍內(nèi)教室工作面均勻度分布情況

    從圖8可以看出,在全年使用時間范圍內(nèi),教室工作面低均勻度0~0.1和0.1~0.2比例在普通窗、增加常規(guī)反光板和增加最優(yōu)百葉3個場景下逐漸減少;低均勻度0.2~0.3比例在增加最優(yōu)百葉場景下最低;高均勻度0.3~0.4和0.4~0.5比例在增加最優(yōu)百葉場景下明顯多于另外2個場景。統(tǒng)計結(jié)果說明采用遺傳算法模擬得出的側(cè)窗百葉形態(tài)能使本地區(qū)教室內(nèi)采光均勻性得到顯著提高,充分利用自然光,大幅改善室內(nèi)光環(huán)境。

    4 結(jié)論

    自然采光設(shè)計對教學(xué)建筑意義重大,充分利用自然采光可以提高教室空間光環(huán)境質(zhì)量,促進(jìn)教學(xué)建筑節(jié)約能源,降低運(yùn)營成本。本文所設(shè)計的反光構(gòu)件百葉窗,應(yīng)用優(yōu)化后的采光評價指標(biāo),結(jié)合遺傳算法,得出了最適合北京地區(qū)中小學(xué)教室側(cè)窗的百葉形態(tài)。該技術(shù)同樣適用于類似的、需要進(jìn)行復(fù)雜大數(shù)據(jù)計算的建筑采光研究,相關(guān)實(shí)驗數(shù)據(jù)也能為采光優(yōu)化設(shè)計、采光構(gòu)造設(shè)計和教室側(cè)窗尺寸設(shè)計提供經(jīng)驗,為建筑師在建筑節(jié)能設(shè)計中提供新的技術(shù)參考。

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