北方乡村住宅节能与热舒适的形体参数多目标优化设计

为进一步降低北方乡村住宅采暖能耗、改善室内热舒适,依托Rhino-Grasshopper可视化编程平台,构建北方乡村住宅形体参数多目标优化设计框架.结合天津乡村实地调研数据,对北方乡村住宅规划和单体层面的9项形体参数进行了多目标优化,应用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution )综合评价法对帕累托解集进一步筛选,得到L型及U型乡村住宅形体参数最终设计方案.结果显示:优化后的L型乡村住宅采暖能耗及热舒适表现均优于U型;L型、U型乡村住宅形体优化方案在基准建筑基础上分别节约采暖能耗16.6%~18.0%,16.3%~26.4%,室内热舒适改善16.5%~17.5%,2.1%~19.0%.     

面向节能的建筑设计多目标优化方法

考虑绿色建筑设计时重点关注的两个指标(节能和舒适度),建立绿色建筑节能设计的多目标优化模型;采用建筑能耗模拟软件EnergyPlus评价个体的适应值,利用基于分解的多目标进化算法优化上述模型,给出融合EnergyPlus的建筑节能多目标进化优化算法及其执行方法.以我国北方常见的多房间居民建筑为例进行多目标优化,结果表明...     

基于节能减排多目标优化的发电调度模型研究

为响应国家节能减排的号召,提高能源利用效率,该文选取的目标函数为煤耗量和污染物排放量,将整个发电系统的有功平衡和发电机组的出力作为约束条件,在此基础上,建立了基于等能耗水平、考虑排污费成本累加以及环境优化的节能发电调度模型,同时建立了基于系统安全运行条件下的节能减排多目标优化发电调度模型。通过验证,该模型能够使污染物排放量和煤耗量两个目标函数同时达到帕累托最优,从而实现整个系统的节能减排发电调度。     

基于被动式设计策略的寒地住宅设计探索——以长春市某小区住宅设计为例

被动式建筑设计是现代建筑设计研究领域的重要课题。在分析长春地区气候特征的基础上,通过住宅朝向的选择、体形系数的控制、群体布局的形式和户型设计等方面探讨了被动式设计策略在寒地住宅规划设计当中的应用,以期能为寒地其它地区居住建筑的设计提供有益借鉴。     

基于全局敏感性分析的农村住宅性能优化方法

为了提升农村住宅的采光、能耗和热舒适性等性能,借助Grasshopper平台,选用Honeybee、 Ladybug、 Octopus插件,提出一种基于树状高斯过程全局敏感性分析的农村住宅性能优化方法;通过构建基准建筑模型,综合分析设计参数对农村住宅性能的影响,并进行多目标优化。结果表明：农村住宅的建筑朝向与建筑高度为影响建筑采光、能耗和热舒适性的关键因素;与基准建筑模型相比,利用所提出方法优化后农村住宅的建筑全年平均有效天然光照度为35.62%,略有增大,建筑冬季采暖能源使用强度为25.30 kW·h/m²,减小了10%,客厅冬季平均热舒适预计不满意百分比为14.28%,减小了5%。     

多目标模拟优化的一种新算法

本文运用顺序优先级目的规划的思想和响应曲面法,提出了一种解决多目标模拟优化问题的新算法。文中给出了以GASPⅣ语言为基础的模拟优化软件。     

基于材料匹配的汽车保险杠多目标优化

汽车前保险杠在RCAR正面40%低速碰撞中及与行人下肢碰撞中起着吸能与缓冲的作用,汽车保险杠的刚度对于满足RCAR等级评价及行人下肢保护两种性能都有很大的影响.综合考虑行人下肢保护法规与RCAR的要求,以材料为变量进行正交试验设计,分别采用响应面法和综合平衡法对汽车保险杠进行多目标优化.研究结果表明,响应面法能够很好地表征材料屈服强度与各个目标值之间的关系,综合平衡法能更好地解决离散的、变量少、水平数少的多目标优化问题.经优化后,汽车保险杠的整体性能得到了提高.     

基于多目标遗传算法的石羊河流域水资源优化配置模型

针对石羊河流域水资源存在的问题,在综合考虑经济、社会、生态等多目标的基础上,以工业、生活、生态环境和农业用水的综合效益最大为优化目标,建立多目标的水资源优化配置模型.采用多目标遗传算法求解得到一组最优解集,选出效益值较大的7种不同优化配置方案,应用TOPSIS模型对优化方案进行评价.选出的方案总用水量为19.014亿m3,工业用水量为3.342亿m3,生活用水量为1.046亿m3,生态环境用水量为1.2亿m3,农业用水量为13.426亿m3,这与石羊河流域目前的现实需求是吻合的,也符合流域综合规划的原则.     

基于多目标的汽车前端框架拓扑优化

针对汽车前端框架的结构和工况特点,建立基于Hyperworks的有限元模型,运用带权重的折衷规划法定义综合目标函数来进行多目标拓扑优化,通过灰色关联法和层次分析法分别计算静态多工况下柔度的权重以及动态低阶频率的权重.结果表明:优化后的汽车前端框架最大变形、最大应力分别降低了21.67％、34.39％;第一阶模态提高了1...     

基于公理设计的多目标优化方法研究

针对利用多目标优化理论进行产品设计时存在求解困难的问题,综合应用多目标优化理论与公理设计理论,提出利用公理设计理论独立公理中的全参直度和全能直度来解决多目标优化问题中求解困难的一般方法．并通过对一个简单的多目标优化问题的求解,验证了该方法的有效性．     

基于多目标设计决策的城市形态与能耗相关性

提出了被动式能源街区概念,并建立了多要素关联作用下的城市形态与能耗研究框架.运用多目标设计决策(MDO),以上海气候条件下的3个模拟实验为例,揭示了由建筑类型、街区容量、使用模式等城市形态要素改变而引发的建筑能耗变化规律.最后,给出了被动式能源街区的城市空间形态优化设计策略.     

多目标优化参数向单目标优化参数的转化研究

以夯实机冲击轮下落阶段进行运动分析为例,建立冲击轮动力参数的多目标优化模型,以水平速度变化率最小和垂直速度变化率最大为两追求目标.运用多目标优化方法中的线性加权和法对其进行优化处理,由多目标优化问题转化为单目标优化问题,运用MATLAB软件解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解.使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善.     

浅谈住宅型节能建筑的综合设计

随着全球人口和经济规模的不断增长,能源使用带来的环境问题如全球气候变暖,给人类的生存与发展带来了严峻的挑战。节能建筑是遵循气候设计和节能的基本方法,对建筑规划分区、群体和单体、建筑朝向、间距、太阳辐射、风向以及外部空间环境进行研究后,设计出的低能耗建筑。     

基于遗传算法的多目标优化算法

本文先介绍了遗传算法的实现技术,又介绍了多目标优化问题的概念,然后使用遗传算法来求解多目标优化问题。文中使用了均匀设计方法来设计适应度函数,并设计了新的变异算子,算法结果是有效的。     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

一种基于ELECTRE法的多目标优化进化算法

将多目标属性决策方法中的ELECTRE法引入到多目标优化进化算法中,提出了一种新的多目标优化算法.采用辅助群体来存储进化过程中的非劣个体,并且采用与SPEA-Ⅱ相同的适应值分配策略来保证解的良好分布性.此外,构造出一种新的超序关系对个体进行排序,证明了该超序关系比Pareto优劣关系弱,利用此超序关系,能增强进化过程中的选择压,加快收敛速度.数据实验结果表明,该算法能很好地收敛到Pareto最优,有效地保持解的多样性.     

基于后悔函数的多目标优化决策问题研究

研究多目标优化决策问题.针对目标之间常常相互制约、决策者需要进行反复权衡的问题,通过定义后悔值并设计基于后悔函数的目标函数,在进行多目标优化时,可以定量地表示决策者对各个目标的重视程度.仿真实验结果表明,在多目标优化问题中,基于后悔函数的目标函数具有很好的通用性.与传统方法的对比表明,后悔函数法避免了权重难以定量描述,需要反复试凑的问题,且具有较好的逼近多目标理想值的能力,优化结果能直接反映决策者初衷,并且易于针对不同问题进行改进.     

基于多目标优化的多Agent信任联盟模型

基于交互历史建立信任联盟模型,采用多目标优化算法实现联盟信誉最大和联盟收益最大化的双目标优化。实验验证结果表明,模型对联盟的优化效果优于单纯追求联盟信誉或联盟收益最大化的单目标优化效果。     

基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。