声明
第1章 绪论
1.1研究背景
1.1.1中国建筑节能现状
1.1.2研究的目的
1.1.3 建筑优化的含义
1.2国内外研究动态
1.2.1住宅自然通风的相关研究
1.2.2关于住宅性能优化的研究
1.2.3总结
1.3研究内容、意义
1.3.1研究内容
1.3.2研究的意义
1.4研究方法和技术路线
1.4.1研究方法
1.4.2技术路线
1.5创新点
第2章 住宅建筑自然通风与节能设计参数
2.1 寒冷地区住宅节能设计特点
2.1.1气候特点
2.1.2住宅节能设计特点
2.2 自然通风与影响因素
2.2.1建筑外部因素
2.2.3建筑本身的因素
2.3新建住宅现状统计
2.3.1住宅分类
2.3.2利用ArcGIS统计现状住宅类型比例
2.3.3住宅节能设计相关参数统计
2.4自然通风节能设计变量
2.4.1几何形体的确定
2.4.2优化变量的提取及其取值范围
2.4.3 关于设计变量的总结
2.5小结
第3章 自然通风与住宅负荷计算模型
3.1计算原理
3.1.1自然通风模型
3.1.2风压系数获取
3.2相关软件
3.3计算模型形体的建立
3.3.1模型平面控制变量
3.3.2模型平面划分
3.3.3模型高度
3.3.4模型门窗
3.3.5模型朝向
3.3.6模型生成及参数导入Archsim
3.4边界条件
3.4.1气象参数
3.4.2围护结构
3.4.3空调系统
3.4.4室内负荷
3.4.5门窗排放系数
3.4.6门窗气密性
3.4.7自然通风控制策略
3.5案例验证
3.5.1 案例几何模型建立
3.5.2风压系数计算
3.5.3 风压系数求解结果分析
3.5.4 验证结果
3.6小结
第4章 自然通风条件下的设计变量研究
4.1有无通风工况下单一变量参数与能耗关系的对比分析
4.1.1住宅单元标准层面积
4.1.2建筑宽长比
4.1.3建筑层数
4.1.4北向窗墙比
4.1.5南向窗墙比
4.1.6朝向
4.2动态换气率的提出
4.2.1动态换气率对冷负荷影响
4.2.2动态换气率对热负荷影响
4.3小结
第5章 神经网络预测模型及参数优化
5.1替代模型
5.1.1替代模型的作用
5.1.2替代模型的建立步骤
5.1.3替代模型建立的工具——ANN
5.1.2 BP神经网络分类
5.2训练样本
5.2.1模拟取得样本
5.2.2 样本分析
5.2.3 模拟样本分析总结
5.3ANN替代模型
5.3.1 样本数据归一化处理
5.3.2 ANN替代模型的建立
5.3.3 模型误差分析
5.4遗传算法结合神经网络优化模型
5.4.1遗传算法
5.4.2神经网络—遗传算法计算模型（NNGA）的建立
5.4.3节能设计参数体系
5.4.4 节能设计最优参数体系分析
5.4.5优化参数体系检验
5.5小结
第6章 总结及展望
6.1总结
6.1.1查阅文献结合调研分析研究要素
6.1.2建立自然通风的住宅负荷计算模型
6.1.3自然通风影响下设计参数变量与建筑负荷之间的关系
6.1.4板式高层住宅预测评估模型和优化模型的的建立
6.2局限和后续研究
参考文献
附录A
附录B
附录C
附录D
发表论文和科研情况说明
致谢
