数值模拟和遗传算法联合驱动的多目标性能化住区规划设计研究

在绿色低碳背景下，住区规划设计对多种可度量的性能提出了明确要求，具有性能化和多目标的特点。然而，当前典型设计方法对性能的分析存在滞后性和被动性，试错法主导的方案调整模式欠缺必要的科学性和定量水平，难以实现住区多性能的综合最优。本项目围绕性能影响住区规划设计的机制及如何在多目标前提下利用定量性能指标主动驱动设计并实现综合判定和科学决策这两个关键科学问题，引入源自于航空航天领域的modeFRONTIER优化设计平台，以长三角地区为例，研究如下内容：性能影响住区规划设计的机制；数值模拟和遗传算法联合驱动方案自动生成并实现多性能优化的方法与技术；基于Pareto最优面和多目标权衡准则的设计方案综合判定和科学决策方法。研究成果将深入揭示性能影响住区规划设计的机制，建立起基于多目标思想的性能化住区规划设计的理论、方法和技术体系，克服现行住区规划设计方法存在的局限，从而推动绿色住区性能要求的落实。

研究了影响住区规划设计的性能指标，单个性能指标独立影响住区规划设计的机制，多个性能指标联合影响住区规划设计的内在统一性与矛盾性，多目标性能化住区规划设计方法和技术等内容。通过课题研究，在理论、方法和技术三个层面获得了预期成果。共发表了论文9篇，其中SCI检索论文3篇，单篇最高影响因子3.651；培养研究生3名；受邀担任组委会主任组织国际学术会议1次；受邀参加国际学术会议并作大会报告1次；相关成果在8个住区规划项目上获得应用；课题负责人作为第二完成人通过科技成果鉴定1项；获专利2项，其中发明专利1项；课题负责人入选2013年江苏省“六大人才高峰”计划。. 课题采用航空航天领域的跨学科优化设计平台modeFRONTIER和通用建模平台Rhino，通过程序开发，实现了在平台上集成Ecotect、EnergyPlus、Star CCM+、RADIANCE共四种性能模拟分析软件的目标，从而完整地覆盖了住区规划设计需要考虑的所有核心性能，包括采光、能耗、风环境、日照等。进一步集成二代遗传算法，在初始方案和性能计算的基础上，实现了方案的自动优化。对在可能的设计解空间里的所有设计方案，提出了采用Pareto最优面进行多目标决策的思路、详细步骤和计算公式。总之，研究成果完整地建立了性能驱动下住区规划设计方案多目标自动优化的技术。. 在理论上，课题获得的成果揭示了多个性能指标联合驱动住区规划设计方案优化的内在科学规律，为丰富和完善住区规划设计理论作出了贡献。在应用上，课题建立起了一套完整的多目标性能化住区规划设计技术，已可直接应用于住区规划设计实践，对提升我国量大面广的住区设计品质具有重要的意义。