严寒地区办公建筑人行为模式及建模研究

选取严寒地区某办公建筑进行实测研究,统计量化冬季、夏季不同工况下人员行为模式（人员工作时间以及空调器、照明和办公设备使用状况等）。根据测试结果运用归纳分析法建立典型行为模式,采用模拟软件Energy Plus量化典型行为模式下的办公建筑能耗。结果表明：夏季空调设置温度集中在25℃,下午开启概率较高,室温和工作时间是启闭空调的主要原因;夏季外窗开启行为集中在上午,冬季为中午,温度、空气品质是开关外窗的主要原因;照明行为与工作时间同步。夏季空调行为模式中,同温度条件下,能耗从高到低依次为模式一、模式三、模式二;照明行为模式中,能耗从高到低依次为模式二、模式一。     

开窗自然通风热损失预测评估方法研究

根据某办公建筑开窗热损失实测结果,运用多元线性回归、BP神经网络、径向基函数神经网络(RBF)完成其热损失值预测,得到回归模型调整R~2为0.517,拟合度相对较低;BP神经网络预测结果最大误差为1.25×10~5,最小为0.1×10~5,较出现局部最低值,但不能满足整体最低值;RBF与实际值几乎相同,残差值波动小于BP神经网络,确定径向基函数神经网络预测效果最佳,BP神经网络次之,多元线性回归只适用于粗略预测。     

基于BIM的室内舒适度实时评价

在现代社会中随着人们健康意识的提高,人们越来越重视室内热环境空气品质,据科学调研发现,人的一生中会有80%的时间是在室内度过的,一个良好的室内环境不单单是对人的身体健康有益,更直接地是可以使人的心情感到愉悦,让工作更有效率。但迄今为止由于舒适度是个人感觉因素占很重要的成分,并且与人的体质、年龄、性别等都有很大的关系,使之不能量化。从BIM软件的IFC模型中提取房间属性,利用MATLAB通过自适应模糊神经推理系统对时间、温湿度进行训练,便可得到舒适度实施评价模型,将评价结果反馈给暖通空调系统,便可辅助加强对房间舒适的精确控制。