居住区性能模拟图像预测生成方法研究OACHSSCDCSTPCD
A Prediction and Generation Method for Performance Simulation Images in Residential Areas
为解决传统用数值模拟软件调整居住区设计方案物理性能的繁琐流程,提升以性能优化为导向的设计方法的实用价值.立足于深度学习,以对居住区较为重要的两项物理性能(风环境和日照环境)为例,构建基于条件生成对抗网络(CGAN)的性能模拟图像预测模型.实验结果表明:该方法的提出可在有限的误差范围内快速预测生成目标布局对应的性能模拟图像.建筑师可根据预测生成的性能模拟图像对目标方案的总平面图进行调整优化,提高工作效率,在住区强排的初步设计阶段具有较强实用性.
Modeling,simulation,analysis,integration,and optimization are frequently steps in the process of modifying the physical performance of home design schemes using computer numerical simulation software.This process has poor application value for several reasons:it takes a long time,decreases productivity,and has high hardware requirements.Despite these issues,architects require this numerical data.[Method]A case study based on two physical aspects(wind environ…查看全部>>
王虹宇;应小宇
西南交通大学希望学院浙大城市学院国土空间规划学院
土木建筑
深度学习数值模拟性能预测条件生成对抗网络高层居住区
deep learningnumerical simulationperformance predictionconditional generation adversarial networkhigh-rise residential area
《南方建筑》 2024 (1)
基于图形参数化的夏热冬冷地区高层建筑群风环境评价与布局设计策略研究
29-37,9
国家自然科学基金资助项目(51878608):基于图形参数化的夏热冬冷地区高层建筑群风环境评价与布局设计策略研究浙江省自然科学基金资助项目(LY22E080004):方案设计视角下的高层办公建筑低能耗形态生成方法.
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