基于聚类算法和数值模拟的建筑群平面优化

为将建筑空间热舒适度评价应用于建筑群平面的设计优化上,提出基于Kmeans聚类的分组偏移变量设计方法,并结合该变量设计、数值模拟、遗传算法和通用热舒适评价指数,在Matlab软件上实现建筑平面优化流程,最后对集中式、分散式、边流式的水体配置下的建筑平面进行了优化实验。结果表明,优化后的建筑空间,平均热舒适度评价指数(UTCI)值降低了0.1～0.6℃,热舒适度均有所增强。在较强热应力的范围内,建筑空间内的平均热舒适度改善的主要目标是提高平面内的风速。