[发明专利]多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化方法

说明书

本发明提出了多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化方法。该方法基于RhinoGrasshopper参数化平台，以Radiance和Daysim为采光计算引擎，整合Honeybee等性能模拟插件与Python编程语言，结合多目标优化插件Octopus，实现视觉与非视觉采光的耦合优化。其实质是将采光的视觉与非视觉评价指标同时考虑，通过优化算法进行多次迭代计算，得出同时满足视觉与非视觉优化目标的较优解集范围。最后应用参数化模型，将结果数据可视化反馈，供设计人员根据项目的具体视觉和非视觉采光需求进行筛选，为健康光环境营造提供决策支持。

技术领域

本发明涉及多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化方法，属于建筑自然采光性能仿真技术领域。

背景技术

天然采光不仅影响视看效果，也通过非视觉效应影响人体生理节律与健康，包括影响激素分泌，血压、内核体温变化等生理过程。这些影响轻则引起睡眠障碍，重则诱发季节性情绪失调(SAD)、老年痴呆症等疾病，甚至干扰DNA修复而诱发癌症。进一步的研究显示，相较于视觉效应，非视觉效应在响应机理、影响因素、视看方向等方面都有所不同；即相同的建筑的朝向、室型比、窗墙比等设计因素对视觉和非视觉的影响也不尽相同。因此，营造出同时满足视看和非视看需求的优质天然光环境，需要将二者有机关联起来，统筹考虑。

近年来，国际上关于采光视觉与非视觉效应两者的关联研究已经逐步开展。2017年，Maria L等提出一种基于人视点的采光视觉与非视觉联合评估工作流，利用三种新的天然光性能模型进行360度沉浸式空间评估。Qi Dai等开发了一种四通道可调LED光源混合方法，对照明的视觉与非视觉效应同时进行考虑。但这些研究仅针对特定背景和工况条件，没有考虑在实际设计过程中应用软件的多样性，大部分的研究停留在定性分析上，缺乏从视觉与非视觉两者量化联系入手的定量分析研究。因此，目前已有的研究成果尚不能在真实采光设计中开展起来。

多目标优化算法是一种同时对多个目标函数同时进行优化计算的方法，可实现多个优化目标的自动寻优。多目标优化在建筑领域已有不少应用，可以根据采光、热舒适、能耗等具体的优化指标需求，调整设计参量，完成约束条件下多个优化目标的实现。如Carlucci以室内眩光与热舒适指标为优化目标，运用遗传算法对意大利某建筑进行多目标优化；Negendahl等以自然采光性能、能耗为目标，对建筑维护结构进行优化；周白冰以多种自然采光性能评价指标作为优化目标，研究寒地多层办公建筑空间的多目标优化。由此可见，多目标算法能够较好地同时分析影响室内天然光的视觉和非视觉因素，进行优化选择。目前现有研究中，针对采光非视觉效应的优化研究较少，已有研究主要集中在对光照的非视觉效应模拟研究。在采光非视觉效应的优化研究方面，目前以传统的比较优化方式为主。

发明内容

针对以上背景技术中现有技术存在的一些不足之处，本发明于提出了多目标优化算法的天然光视觉与非视觉效应耦合优化方法。用于实现目标建筑物内部满足天然光目标指标的设计要求；定义目标建筑物上透光装置所对应预设各类型参数为各项设计参数；以及基于目标建筑物上的透光装置，定义目标建筑物内部所接收天然光对应的预设各视觉参数为各项天然光视觉指标，定义目标建筑物内部所接收天然光对应的预设各非视觉参数为各项天然光非视觉指标；

通过步骤A到步骤C获得各项设计参数分别和各项天然光视觉指标、各项天然光非视觉指标的第一量化分析结果，以及基于各项设计参数、各项天然光视觉指标和各项天然光非视觉指标，获得各项指标分别与其余各指标和参数的第二量化分析结果；然后根据各个量化分析结果，获得目标建筑物内部满足天然光视觉目标指标与天然光非视觉目标指标，所对应的各项目标设计参数，用于实现目标建筑物内部满足天然光目标指标的设计要求；

步骤A.通过建立参数化模型，来获得各项设计参数和各项天然光视觉指标、各项天然光非视觉指标之间的映射关系，然后进入步骤B；

步骤B.通过多目标优化算法，结合各项设计参数和各项天然光视觉指标与各项天然光非视觉指标之间的映射关系，获得各项设计参数之间的组合解集，然后进入步骤C；