一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法

摘要

本发明公开了一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，该方法的具体步骤为：S1：目标建筑的参数化建模；S2：目标建筑表皮环境性能模拟；S3：目标建筑室内性能及能耗模拟；S4：目标建筑表皮模块化设计；S5：建筑表皮性能及美学设计；S6：建筑表皮AI智能优化；S7：多目标综合最优方案智慧决策。获取到目标建筑的室外的风环境、视野环境、辐射环境和室内的风环境、光环境和能耗与建筑单体的数据关系及特征，通过对建筑表皮的模块化设计，并将表皮性能与美学设计相结合，通过AI智能优化的方式，获取到建筑设计的方案的解集，并通过智慧决策模块筛选出既具有良好的建筑表皮性能，又具备美学特点的最优方案。

说明书

技术领域

本发明属于建筑设计技术领域，特别涉及一种通过计算机程序针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法。

背景技术

随着城市化进程的加速推进，人类社会发展与建筑环境之间的矛盾冲突越来越激烈，日益恶化的城市环境及资源短缺，推动了建筑可持续设计，建筑的性能需求开始被纳入建筑设计中，其主要意义在于优化建筑室内环境性能，包括光环境、热环境以及建筑能耗控制。

高层建筑，尤其是同质化的全幕墙表皮成为高层建筑的统一表现形式，这也限制了建筑师对于高层建筑的设计思路，也进一步将建筑设计与性能优化剥离开，最终性能优化的结果只是大量的主动设备的高成本投入，但也并不能真正解决建筑环境性能的问题。比如，基于建筑性能的设计需求，ECOTECT、ENERGYPLUS、Fluent等环境性能模拟工具相继出现在市场上。随着模拟工具的大量推广，其弊端逐渐显现，基于建筑风、光、热、能耗等性能模拟，需要采用多个模拟软件重新建模并分别计算，基于上述多个模拟软件重新建模并分别计算的方式设计的全幕墙表皮给室内办公空间所带来的高能耗、强炫光、舒适度分布不均等问题成为行业最突出的痛点。目前行业内，大多都是针对幕墙自身进行再设计，比如双层幕墙表皮，但其高成本投入、不舒适的空间性能体验等问题没有得到解决，无法在行业内得到有效的推广。

在专利号为“CN109214066A”，名称为“建筑表皮优化方法、装置、终端和计算机可读存储介质”，公开了一种建筑表皮优化方法、装置、终端和计算机可读存储介质，可获取目标建筑的建筑表皮的表皮形式和尺寸及建筑构件的属性，在一定条件下调整各种建筑构件的比例以及各建筑构件在建筑表皮的位置得到至少两种表皮设计方案；根据各表皮设计方案中各种建筑构件的比例、属性和各建筑构件的位置及目标建筑的物理环境条件，得到各表皮设计方案的性能评价指标；根据筛选规则和性能评价指标筛选目标表皮设计方案。

上述专利中通过模拟和优化建筑中各构件的比例，来实现对表皮的设计，但是这种方式表皮的设计也依然是根据各构件的位置设计的，即表皮与墙体的设计是一致的，而无法根据表皮的设计实现对室内环境性能的优化和调节，仍然无法解决室内环境性能难以调节或者调节能力较差的问题。

发明内容

为解决上述问题，本发明的首要目的在于提供一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，该方法生成建筑表皮设计的解决方案，改善建筑室内的强眩光、通风差、能耗高等突出问题，通过建筑表皮的设计代替幕墙的设计。

本发明的另一个目的在于提供一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，该方法将建筑设计与建筑性能融合，智能生成了综合风、光、能耗等的最优的解决方案。

本发明的再一个目的在于提供一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，该方法基于建筑性能的设计需求，将多个模拟软件(风、光、热等)集中建模并综合考虑各种环境因素，大大提高了建筑性能设计的整体效率。

为实现上述目的，本发明的技术方案如下。

一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，其特征在于，该方法的具体步骤如下：

S1：目标建筑的参数化建模：对目标建筑进行建模，并对目标建筑的单体进行划分，设定外墙初始窗墙比值，并将外墙初始窗墙比值作为第一变量条件；

S2：目标建筑表皮环境性能模拟：建立建筑室外环境系统，并运行该建筑室外环境系统，获取目标建筑表皮的初始值；

S3：目标建筑室内性能及能耗模拟：建立建筑室内环境系统，并运行建筑室内环境系统，获取目标建筑室内的初始值及其初始值的平均值，将该初始值的平均值作为基础因变量；

S4：目标建筑表皮模块化设计：建立装配式设计系统，在装配式设计系统中将目标建筑的外墙划分成各个模块，每个模块具备标准的尺寸，将通透度进行等分，并将等分后的通透度设置到各个模块上，使每个模块可具备不同的通透度；根据目标建筑表皮的初始值获取建筑表皮性能值的区间；

S5：将建筑表皮性能值的区间根据通透度的数量进行等分划分；根据表皮性能对室内性能影响的最佳平衡点，设置等比数列的公比，利用该公比将上述等分划分的区间进行不等分转化；将上述不等分转化后的值域区间与不同通透度的模块利用以小到大的方式进行一一匹配，获取到各个模块的基础的通透度；

S6：建筑表皮AI智能优化：将公比作为第二变量条件，根据第一变量条件、第二变量条件和基础因变量进行智能寻优，获取目标建筑的表皮设计的方案的解集，该解集包括了各个模块以及与各个模块的建筑表皮性能值相匹配的通透度值。

本发明通过对目标建筑的建模，结合根据建筑室外环境系统和建筑室内环境系统的设置，获取到建筑单体设计对建筑室外环境和室内环境之间的影响及关系特征，再通过对建筑表皮的模块化设计，根据建筑表皮性能与建筑表皮的通透度的关系，最后通过AI智能优化的方式，综合考虑室内外环境因素，获取到各个表皮模块以及与各个表皮模块相适配的通透度的集合，实现了建筑表皮设计方案的形成。

由此，本发明通过考虑建筑表皮的设计对室内外环境参数的性能的影响，将建筑的室内外环境的性能要求与建筑表皮的设计相结合，实现建筑设计与建筑性能的完美融合，利用人工智能，智能生成综合考虑室内外环境的建筑表皮的设计方案。

另外，通过将建筑表皮性能值区间进行划分，目的在于使每个建筑表皮性能值区间能够对应一个建筑表皮的通透度；通过公比的设置，并利用公比对划分后的建筑表皮性能值区间进行不等分的转化，旨在增大表皮变化的多样性，尽量最大化表皮的变化形式，便于后面步骤中智能优化组件进行优化，找到性能最佳的表皮。

进一步地，所述S6中，在智能寻优过程中还加入有附加因变量，所述附加因变量由美学设计变量与0.618的差值的绝对值计算得来，所述美学设计变量由外墙的实墙和虚墙的面积比与公比的和计算得到，所述实墙和虚墙由外墙的通透度划分得来。

进一步地，该方法还包括多目标综合最优方案智慧决策：根据智慧决策模块筛选出智能寻优的解集中集表皮与美学为一体的最优方案。

进一步地，所述S1中，将目标建筑的单体划分为屋顶、外墙、外窗和楼板，并将外墙设置为东、西、南、北朝向，将外窗分别设置在外墙上。划分屋顶、外墙、外窗和楼板，构建目标建筑的立体模型。

进一步地，所述S2中，所述建筑室外环境系统包括建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系统，并根据建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系统，获取建筑表面风速值、建筑表面风压值、建筑视野通透度值以及建筑表面全年辐射值，作为目标建筑表皮的初始值。获取到目标建筑的室外的风环境、视野环境、辐射环境与建筑单体的数据关系及特征。获取目标建筑表皮的初始值，方便后期获取目标建筑的建筑表皮性能值。

进一步地，所述S3中，所述建筑室内环境系统包括室内风环境分析系统、室内光环境分析系统以及室内能耗分析系统，并根据室内风环境分析系统、室内光环境分析系统以及室内能耗分析系统，获取建筑室内风速值、建筑室内照度值以及建筑室内全年耗电量值，作为目标建筑室内的初始值。获取到目标建筑的室内的风环境、光环境和能耗与建筑单体的数据关系及特征。同时将这些建筑室内的初始值作为智能优化的因变量进行考虑。也方便后期优化后的方案与初始方案的对比。

进一步地，所述S4中，将建筑表面风速值、建筑视野通透度值和建筑表面全年辐射值分别进行转化，转化的具体方法为：将建筑表面风速值乘以1，将建筑视野通透度值乘以1，将建筑表面全年辐射值除1000，将转化后的建筑表面风速值、转化后的建筑视野通透度值和转化后的建筑表面全年辐射值进行相乘运算得到建筑表皮性能值的区间值。由于随着建筑表面风速值和建筑视野通透度值变大，对于改善室内环境性能的效果越好；而建筑表面全年辐射值即太阳辐射值，随着值变大，会对室内的环境性能产生消极作用。并且为了实现风、热、视野对于室内环境的影响趋势均表现一致，即随着值越大对于改善室内环境性能的效果越好，分别将建筑表面风速值乘以1，将建筑视野通透度值乘以1，将建筑表面全年辐射值除1000，得到的数值趋势为越大，对改善建筑室内性能的程度越大；为了反映风、热、视野三者性能因素对建筑室内环境性能影响的综合作用，将转化后的建筑表面风速值、建筑视野通透度值和建筑表面全年辐射值相乘得建筑表皮性能值，该建筑表皮性能值的值越大，对于改善室内环境性能的效果越好。

进一步地，所述S6中，在智能寻优过程中，所述基础因变量包括建筑室内风速值的平均值的倒数、建筑室内照度值的平均值的倒数和建筑室内全年耗电量值。由于建筑室内风速值、建筑室内照度值对于改善室内环境性能的效果是越大越好，而智能优化中对性能的优化趋势越小越好，所以将建筑室内风速值的平均值进行求倒数，对建筑室内照度值的平均值进行求倒数。

进一步地，所述S6中的智能寻优包括将第一变量条件、第二变量条件、基础因变量和附加因变量连接到Rhnio+Grasshopper中的Octopus中，并设置Octopus的种群数量和种群变异指数。根据第一变量条件、第二变量条件、基础因变量和附加因变量进行智能优化，获取到建筑设计的方案集合，该集合中包含有集建筑表皮性能和美学为一体的建筑表皮设计集合。

进一步地，获取最优方案与目标建筑室内的初始值的比值，得出智慧决策后的提升幅度比例。该比值可直观的了解到室内环境性能的提升情况。

本发明通过对建筑表皮的模块化设计，根据建筑表皮性能与建筑表皮的通透度的关系，通过AI智能优化的方式，综合考虑室内外环境因素，获取到各个表皮模块以及与各个表皮模块相适配的通透度的集合，获取到建筑表皮设计的方案的解集。

通过将建筑表皮性能值区间进行划分，目的在于使每个建筑表皮性能值区间能够对应一个建筑表皮的通透度；通过公比的设置，并利用公比对划分后的建筑表皮性能值区间进行不等分的转化，旨在增大表皮变化的多样性，尽量最大化表皮的变化形式，便于后面步骤中智能优化组件进行优化，找到性能最佳的表皮。

附图说明

图1是本发明的流程图。

图2是图1中A部分的局部放大图。

图3是图1中B部分的局部放大图。

图4是图1中C部分的局部放大图。

图5是本发明的优化前后的耗电量对比的曲线图。

图6是本发明的优化前后的平均风速对比的曲线图。

图7是本发明的优化前后的光照度对比的曲线图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1-7所示，为本发明的一种针对建筑外表皮改善室内环境性能的设计方法，该方法的具体步骤如下：

S1：目标建筑的参数化建模：对目标建筑进行建模，并对目标建筑的单体进行划分，设定外墙初始窗墙比值，并将外墙初始窗墙比值作为第一变量条件；

在本实施例中，将目标建筑平面图及其周边建筑群平面导入Rhnio中，并利用导入的建筑平面，根据实际建筑高度，拉伸建筑平面进行建模，生成3D模型，完成目标建筑的建模。

进一步地，所述S1中，将目标建筑的单体划分为屋顶、外墙、外窗和楼板，并将外墙设置为东、西、南、北朝向，将外窗分别设置在外墙上。划分屋顶、外墙、外窗和楼板，构建目标建筑的立体模型。

在本实施例中，利用Grasshopper软件拾取Rhnio中的目标建筑模型，通过编程模块将建筑单体划分成屋顶、外墙和楼板等元素；赋予外墙初始窗墙比W值，将建筑外墙分割并再次划分成外墙、外窗以等建筑元素并提取，再将各建筑元素放置到东、西、南、北朝向外窗，东、西、南、北朝向外墙的建筑图层上。

S2：目标建筑表皮环境性能模拟：建立建筑室外环境系统，并运行该建筑室外环境系统，获取目标建筑表皮的初始值；

进一步地，所述S2中，所述建筑室外环境系统包括建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系统，并根据建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系统，获取建筑表面风速值、建筑表面风压值、建筑视野通透度值以及建筑表面全年辐射值，作为目标建筑表皮的初始值。获取到目标建筑的室外的风环境、视野环境、辐射环境与建筑单体的数据关系及特征。获取目标建筑表皮的初始值，方便后期获取目标建筑的建筑表皮性能值。

在本实施例中，利用Grasshopper中的Butterfly、Honeybee以及Ladybug建筑环境性能分析模块进行编程，以0.5m的网格计算精度建立建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系统；

并运行建筑风环境数字模拟系统、建筑视野环境数字模拟系统以及建筑辐射环境数字模拟系，获取目标建筑的初始值：建筑表面风速Ve、建筑表面风压Pa、建筑视野通透度值Vi以及建筑表面全年太阳辐射值Ra，并以此作为AI表皮设计的基础性能参数。

S3：目标建筑室内性能及能耗模拟：建立建筑室内环境系统，并运行建筑室内环境系统，获取目标建筑室内的初始值及其初始值的平均值，将该初始值的平均值作为基础因变量；

进一步地，所述S3中，所述建筑室内环境系统包括室内风环境分析系统、室内光环境分析系统以及室内能耗分析系统，并根据室内风环境分析系统、室内光环境分析系统以及室内能耗分析系统，获取建筑室内风速值、建筑室内照度值以及建筑室内全年耗电量值，作为目标建筑室内的初始值。获取到目标建筑的室内的风环境、光环境和能耗与建筑单体的数据关系及特征。同时将这些建筑室内的初始值作为智能优化的因变量进行考虑。也方便后期优化后的方案与初始方案的对比。

在本实施例中，采集上述建筑表面风压值Pa，利用Butterfly插件建立建筑室内风环境分析系统，利用Honeybee插件建立室内光环境分析系统以及建筑能耗分析系统。运行建筑室内风环境分析系统、室内光环境分析系统以及建筑能耗分析系，并获取建筑室内1.5m处初始平均风速Vin、室内0.75m高度初始平均照度值I以及初始建筑全年平均耗电量值E。

S4：目标建筑表皮模块化设计：建立装配式设计系统，在装配式设计系统中将目标建筑的外墙划分成各个模块，每个模块具备标准的尺寸，将通透度进行等分，并将等分后的通透度设置到各个模块上，使每个模块可具备不同的通透度；根据目标建筑表皮的初始值获取建筑表皮性能值的区间Y[Ymin,Ymax]；在装配式设计系统中，通过编程技术将建筑外墙划分成一个个2.1×1.2m标准化模块尺寸；通透度等分划分为0％、33％、66％、100％。

S5：将建筑表皮性能值的区间根据通透度的数量进行等分划分；根据表皮性能对室内性能影响的最佳平衡点，设置等比数列的公比，利用该公比将上述等分划分的区间进行不等分转化；将上述不等分转化后的值域区间与不同通透度的模块利用以小到大的方式进行一一匹配，获取到各个模块的基础的通透度；将建筑表皮性能值的区间Y[Ymin,Ymax]等比划分为[Ymin～0.25×Ymax]、[0.25×Ymax～0.5×Ymax]、[0.5×Ymax～0.75×Ymax]与[0.75×Ymax～1×Ymax]，设置等比数列的公比q，定义q的范围为(0～10)，精度为0.01，以便最大化表皮形式对室内性能的影响范围。根据Y的值域范围[Ymin,Ymax]等分划分为4个值域范围，分别是[Ymin～0.25q

S6：建筑表皮AI智能优化：将公比作为第二变量条件，根据第一变量条件、第二变量条件和基础因变量进行智能寻优，获取目标建筑的表皮设计的方案的解集，该解集包括了各个模块以及与各个模块的建筑表皮性能值相匹配的通透度值。

不同通透度的表皮模块可以相应的改善建筑室内的环境性能，具体如下：

1)0％通透度的表皮模块，可以有效阻挡建筑室外的太阳辐射，从而在建筑内部形成遮阴环境，从而降低室内温度，改善室内的环境性能，提升人体的热舒适；同时，也避免了太阳直射眩光对于室内环境性能的影响。(此模块对于改善室内环境性能的影响效果：太阳辐射＝眩光＞自然通风)。

2)33％通透的表皮模块，可以在一定程度上遮挡建筑室外的太阳辐射外，也可以一定程度上避免了大面积的直射眩光的影响。由于此模块相比0％的通透度模块，可以将室外自然风引入，因此，引入自然风之后，自然风也可以在一定程度上改善人体的热舒适。(此模块对于改善室内环境性能的影响效果：太阳辐射＞通风＞眩光)。

3)66％通透的表皮模块，可以削弱部分太阳辐射对于室内热环境的消极影响，也可以削弱大面积太阳直射光对于建筑室内的影响，但对于引入室外自然风的效果增加。(此模块对于改善室内环境性能的影响效果：通风＞眩光＞太阳辐射)。

4)100％通透的表皮模块，无法阻挡太阳辐射的影响，也无法降低大面积太阳直射眩光的影响，但可以较好的将室外的自然风引入到室内，从而改善室内的环境性能，提高人体的热舒适。(此模块对于改善室内环境性能的影响效果：自然通风＞眩光＝太阳辐射)。

其次，将以上四种表皮模块的组合起来，可以根据室外的风、光、热等环境性能，以及建筑室内不同功能的性能需求，利用AI技术进行自动优化决策，从而形成最佳的生态表皮形式。

最后，由于在建筑设计中，虚实的变化是建筑表皮设计时考虑的最重要的设计手法之一，因此，不同通透度的模块展现了建筑表皮的虚和实的设计手法。

通过对目标建筑的建模，并根据建筑室外环境系统和建筑室内环境系统的设置，获取到建筑单体设计对建筑室外环境和室内环境之间的影响及关系特征，通过对建筑表皮的模块化设计，根据建筑表皮性能与建筑表皮的通透度的关系，通过AI智能优化的方式，综合考虑室内外环境因素，获取到各个表皮模块以及与各个表皮模块相适配的通透度的集合，获取到建筑表皮设计的方案的解集。综上，通过考虑建筑表皮的设计对室内外环境参数的性能的影响，将建筑的室内外环境的性能要求与建筑表皮的设计相结合，实现建筑设计与建筑性能的完美融合，利用人工智能，智能生成综合考虑室内外环境的建筑表皮的设计方案。

另外，通过将建筑表皮性能值区间进行划分，目的在于使每个建筑表皮性能值区间能够对应一个建筑表皮的通透度；通过公比的设置，并利用公比对划分后的建筑表皮性能值区间进行不等分的转化，旨在增大表皮变化的多样性，尽量最大化表皮的变化形式，便于后面步骤中智能优化组件进行优化，找到性能最佳的表皮。

进一步地，所述S6中，在智能寻优过程中还加入有附加因变量，所述附加因变量由美学设计变量与0.618的差值的绝对值计算得来，所述美学设计变量由外墙的实墙和虚墙的面积比与公比的和计算得到，所述实墙和虚墙由外墙的通透度划分得来。

进一步地，该方法还包括多目标综合最优方案智慧决策：根据智慧决策模块筛选出智能寻优的解集中集表皮与美学为一体的最优方案。

在本实施例中，获取Octopus的综合最优方案解集，并将Octopus的输出端连接Wallacei智慧决策模块，通过AI智慧决策，筛选出集表皮与美学的最优方案。

进一步地，所述S4中，将建筑表面风速值、建筑视野通透度值和建筑表面全年辐射值分别进行转化，转化的具体方法为：将建筑表面风速值乘以1，将建筑视野通透度值乘以1，将建筑表面全年辐射值除1000，将转化后的建筑表面风速值、转化后的建筑视野通透度值和转化后的建筑表面全年辐射值进行相乘运算得到建筑表皮性能值的区间值。由于随着建筑表面风速值和建筑视野通透度值变大，对于改善室内环境性能的效果越好；而建筑表面全年辐射值即太阳辐射值，随着值变大，会对室内的环境性能产生消极作用。并且为了实现风、热、视野对于室内环境的影响趋势均表现一致，即随着值越大对于改善室内环境性能的效果越好，分别将建筑表面风速值乘以1，将建筑视野通透度值乘以1，将建筑表面全年辐射值除1000，得到的数值趋势为越大，对改善建筑室内性能的程度越大；为了反映风、热、视野三者性能因素对建筑室内环境性能影响的综合作用，将转化后的建筑表面风速值、建筑视野通透度值和建筑表面全年辐射值相乘得建筑表皮性能值，该建筑表皮性能值的值越大，对于改善室内环境性能的效果越好。将建筑表面风速Ve和视野通透度Vi分别乘以1得Ve’、Vi’，全年太阳辐射值Ra除1000得Ra’，Ve’、Vi’、Ra’数值趋势为越大，对改善建筑室内性能的程度越大，上述对Ve、Vi和Ra的运算，旨在将Ve、Vi和Ra的数值控制在0-100的区间，方便后期的数据可视化效果；并将Ve’和Vi’与Ra’分别相乘得建筑表皮性能值Y的区间[Ymin,Ymax]

进一步地，所述S6中，在智能寻优过程中，所述基础因变量包括建筑室内风速值的平均值的倒数、建筑室内照度值的平均值的倒数和建筑室内全年耗电量值。由于建筑室内风速值、建筑室内照度值对于改善室内环境性能的效果是越大越好，而智能优化中对性能的优化趋势越小越好，所以将建筑室内风速值的平均值进行求倒数，对建筑室内照度值的平均值进行求倒数。

进一步地，所述S6中的智能寻优包括将第一变量条件、第二变量条件、基础因变量和附加因变量连接到Rhnio+Grasshopper中的Octopus中，并设置Octopus的种群数量和种群变异指数。根据第一变量条件、第二变量条件、基础因变量和附加因变量进行智能优化，获取到建筑设计的方案集合，该集合中包含有集建筑表皮性能和美学为一体的建筑表皮设计集合。

在本实施例中，以Rhnio+Grasshopper中Octopus为核心，利用遗传进化算法SPEA2(标准改变强度帕累托收敛)为核心算法，并加载变异算法Polynomial(多项式变异法)对步骤12中的变量与因变量分别连接到Octopus中；

将Octopus中的种群数量设置为100代，种群变异指数为0.2，运行Octopus并进行智慧寻优。

进一步地，获取最优方案与目标建筑室内的初始值的比值，得出智慧决策后的提升幅度比例。该比值可直观的了解到室内环境性能的提升情况。

在本实施例中，将最优方案下的最优平均风速Vin’、最优室内照度值I’以及全年平均建筑耗电量E’，与初始Vin、I、E值进行对比，输出AI智慧决策后的光舒适、热舒适以及能耗提升幅度比例。

通过对目标建筑的建模，并根据目标建筑模型模拟室外环境和室内环境，获取到目标建筑的室外的风环境、视野环境、辐射环境和室内的风环境、光环境和能耗与建筑单体的数据关系及特征，通过对建筑表皮的模块化设计，并将表皮性能与美学设计相结合，通过AI智能优化的方式，获取到建筑设计的方案的解集，并通过智慧决策模块筛选出既具有良好的建筑表皮性能，又具备美学特点的最优方案。综合，通过考虑建筑单体的设计对风、光、视野和能耗等参数的性能的影响，将建筑的风、光、视野和能耗等的性能要求与建筑单体的设计相结合，实现建筑设计与建筑性能的完美融合，利用人工智能，将建筑的参数与美学特点相结合，智能生成综合考虑风、光、视野和能耗的最优方案的建筑方案，最后通过智慧决策模块筛选出最优的方案。

实施例1：

步骤1)选取一现有的高层全幕墙办公楼，并将其建筑平面及周边建筑平面图导入Rhnio，并拉伸建立3D模型；用Grasshopper拾取该办公楼东西向外墙，并分别定义东向表皮图层与西向表皮图层；

步骤2)根据高层全幕墙办公楼节能计算书，获取其现状窗墙比，各朝向的窗墙比均值为0.7；并将0.7赋值到现有办公楼外墙，分别拾取东、西向外墙与外窗，屋顶与各层楼板分别建立图层；

步骤3)利用Grasshopper中的Butterfly、Honeybee以及Ladybug性能模拟模块，以0.5m为计算模拟精度，模拟出现有高层办公楼东西向外墙表面风速V的范围为(0.2～8.2)m/s、外墙表面风压范围为(2～15)Pa视野通透度Vi(5.1～9.6)以及全年太阳辐射强度Ra(400～695)kwh/㎡；

步骤4)再次利用Grasshopper中的Butterfly和Honeybee性能模拟模块，分别模拟出1.5m处初始平均风速Vin＝1.2m/s(范围为0～1.42，大于0.5m/s的热舒适占比为45.42％)、室内0.75m高度初始平均照度值为I＝353lux(范围为156～1530lux，光舒适面积300～1000lux占比为50.2％),以及初始建筑全年平均耗电量值E＝95.2kwh/㎡；

步骤5)将东、西外墙划分成一个个2.1×1.2m标准化模块，并分别定义0％、66％、66％、100％四种不同通透度；

步骤6)将3)中的东西外墙性能参数进行转化，表面风速×1＝(0.2～8.2)，视野通透度×1＝(5.1～9.6)，1000/全年太阳辐射强度＝(2.5～1.4)，并相乘得到外墙表面性能参数范围(2.55～110.21)；

步骤7)将6)中的性能参数范围等分四种范围(2.55～28.19)、(28.19～56.38)、(56.38～85.27)、(85.27～110.21)；

步骤8)设定义等比数列公差q初始值为1，q的变量范围为(1～10)，精度为0.01，与步骤7中的四种范围相乘，得(2.55～28.19)、(28.19～56.38)、(56.38～85.27)、(85.27～110.21)，并分别匹配到通透度为义0％、33％、66％、100％四种通透度模块，并进行定义赋值到建筑东西外墙表皮上；

步骤9)读取步骤8中四种通透度的虚实表皮的面积分别为S1＝526㎡、S2＝672㎡、S3＝432㎡以及S4＝214㎡，得出Ar＝1.85；

步骤10)将步骤9中的虚实面积比Ar与8)中的公比q相加，作为外墙的性能参数值相乘作为变量1，将2)中的窗墙比定义范围为(0～0.9)作为变量2；将4)中的平均风速Vin、I与E作为因变量R1、R2与R3,将美学变量-(0.46-0.618＝0.158)作为因变量R4，分别连接到Octopus中的变量端和因变量端；

步骤10)运行系统，经过2天的智慧决策优化，决策出室内光环境、风环境以及建筑能耗综合最优的帕累托方案解集27个；

步骤11)将Octopus的帕累托解集连接到Wallacie的数据处理端，智慧筛选出在室内光环境、热环境以及建筑能耗综合排名第1的方案，此方案的1.5m处初始平均风速Vin＝1.5m/s(范围为0～1.42，大于0.5m/s的热舒适占比为72.4％)、室内0.75m高度初始平均照度值为I＝353lux(范围为295～1153lux，光舒适面积300～1000lux占比为10.2％),以及初始建筑全年平均耗电量值E＝79.8kwh/㎡；

步骤12)筛选出的方案与原无表皮的方案相比，室内舒适光环境提升幅度达到92.5％、室内热环境提升幅度达78.3％，建筑能耗耗电量降低幅度为16.2％。

本发明提供的针对建筑外表皮环境性能的参数化设计方法，提出了一套针对建筑风、光、视野的多目标参数化环境性能设计以及人工智能算法进行优化的设计方法，在简化了建筑风、光、能耗等多环境性能整合模拟的同时，也实现了建筑设计与建筑性能的完美融合，并通过人工智能技术，在对建筑室内性能综合优化决策后，智能生成了综合风、光、能耗最优的目标建筑的设计方案，从而高效的解决了夏热冬暖地区高层幕墙的建筑高能耗、通风差、强眩光等突出问题。

以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。