住宅地块容积率估算方法再探

城市土地资源日益紧缺,高层、高密度开发不可避免,如何估算容积率的上限,对城市规划管理、土地开发、建筑设计三方面均会构成挑战.研究继续尝试在现行日照标准约束下,由计算机自动生成住宅建筑布局,以建筑容积率最大为优化目标,为规划设计条件制订、土地开发投资决策、详细规划及建筑设计方案前期咨询服务.与以往研究不同,地块内、外均有住宅,需要满足日照技术规范,建筑平面和高度相互制约,影响容积率,由此引起了计算量的激增.将基于经验的人工建筑布局和计算机自动优化结合起来,在大约0.5-5hm~2的基地内,开展实验,在一定条件下,使容积率接近上限,又使建筑布局符合一般规划设计要求,初步实现了研究目标.因受计算方法的限制,建筑单体、群体平面布局还比较简单,如何多样化,有待进一步研究.     

基于遗传算法的最适容积率规划研究——以广州棠涌片区为例

2000年以后,基准模型方法成为容积率规划的经典范式,在深圳等城市得到广泛应用.近年该方法逐渐呈现出规划结果与目标解释性较弱、规划目标过于普适性、规划传导存在不确定性等不足.为此,文章引入遗传算法,通过基于概率的变迁规则优化搜索的思路,建立情景约束与规划目标,以直接模拟、有限迭代寻找最适容积率规划方案,并以广州棠涌片区...     

旧城改造中高容积率住宅的日照研究

旧城改建高容积率住宅项目目前如雨后春笋般出现在我国各地,由于这些项目功能和所处地域的复杂性,所面临的挑战日益艰巨,其中日照问题尤为突出。在此背景下,本文通过对两个代表性城市高层住宅项目由日照而带来的规划调整措施的分析,旨在为现行旧城改造中高层住宅所遇到的日照问题提供一些可行的解决方法。     

实验演算型住宅区地块容积率指标校核方法探索

虽然目前控制性详细规划中容积率等指标的核算有多种手段,但很少有基于实验的演算型定量研究。针对不同大小的基地,均可通过实验,推算日照标准约束下的容积率等指标,作为规划决策的重要依据。从当前日照标准约束角度,提出运用空间极限容积率校核的实验方法,通过计算机实验进行核算。提出了基于＂九宫格＂的计算方法,经过少量人工干预,由计算机生成指标对应的空间形态,以使控制性详细规划指标的确定更加科学、理性。实验表明,如果日照标准约束条件不变,容积率并不是可以随着住宅高度的增加而无限增加。如果需保证一定的日照资源质量,住宅高度和容积率存在增长极限。     

容积率研究

本文从剖析容积率基本概念出发,指出了容积率内含的四个基本特性,具体阐述了如何运用这些特性协调城市政府、城市规划师、开发者之间的关系,并提出影响容积率的几个主要因素。     

日照标准约束下的建筑容积率估算方法探讨

近年来,城市房地产开发中建筑容积率和基地周边建筑日照标准的矛盾经常发生.其中,土地批租时规划设计条件里建筑容积率定得过高往往是产生矛盾的原因之一.因此,就需要在批租之前对建筑容积率、目照要求进行估算、预评价,防止矛盾的产生.文章讨论了估算容积率的客观需求和基本方法,探讨了计算机辅助容积率估算的可行性,提出了仿生学人工智能计算方法产生最大包络体的技术路线,并对这一技术路线进行初步验证,认为这种方法可用于制订合理建筑容积率的前期估算.     

城中村改造项目容积率的计算模型研究

在阐述容积率相关理论的基础上,从项目管理的角度对容积率在城中村改造项目中的重要性和影响容积率控制的主要因素进行了分析,研究了在现有城中村改造项目中确定容积率的计算方法以及容积率与开发利润、社会效益、环境效益之间的相互关系。从城市可持续发展层面对城中村改造项目的合理容积率进行了重点探讨与研究,把空间形态、环境效益与经济效益三个因素与确定合理容积率的方法统一起来,以期实现城市土地的合理利用和城中村改造效益的最大化。     

基于交通影响分析的容积率确定及应用

引入交通影响分析方法,通过交通需求预测,外围交通影响评估,定量确定地块的容积率,为容积率的确定提供一种新的思路,避免了以往"就地块论地块"确定容积率的弊端,增强了容积率确定的科学性,有效促进了土地开发合理性与经济性的统一.     

合理容积率确定方法探讨

目前,从总体规划开始逐层分解细化确定容积率的方法在理论上和可操作性方面存在一些问题,迫切需要一种系统的、可操作性强的确定容积率的方法,把从空间形态、环境效益与经济效益三个角度分析确定容积率的方法统一起来,以实现规划管理中对规划容积率控制的刚性与弹性结合、控制和引导并举的目标。鉴于此,本文在对容积率有关概念进行了辨析、界定的基础上提出一种确定容积率的综合模型,该模型通过三条分析线路、三次交集运算,最终达到确定控规中控制地块容积率的目的。     

开发项目最佳容积率的研究

以开发项目的最佳容积率为研究对象,设定项目容积率与开发成本、销售价格的函数关系,并以实际案例数据为基础进行验证分析,建立容积率与开发利润的数学模型。最后,运用理论分析方法和实证研究,得到开发项目最佳容积率的确定办法。     

基于GA改进BP神经网络的建设工程投标报价研究

在建设工程项目投标报价过程中,如何来确定标高金直接关系到承包商能否中标和盈利以及施工企业今后的生存与发展。提出基于遗传算法(GA)优化BP神经网络的标高金预测方法。在分析BP神经网络基本原理的基础上,主要阐述了如何应用遗传算法来改进BP神经网络收敛速度慢和易于陷入极小值等缺点。对BP神经网络模型隐含层节点数进行优选后,建立起GA改进BP神经网络的标高金预测模型;最后应用该模型和一般BP神经网络模型对20个典型国际工程实例的标高金进行计算和预测。计算结果对比发现,经遗传算法改进后的BP神经网络模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般BP神经网络模型也大大减少了。因此,该模型适用于求解如建设工程投标报价等非线性问题。     

基于结构式二进制编码的遗传算法在及其在BP网络中的应用

根据BP网络的拓扑特征,本文设计了基于结构式二进制编码的遗传算法,在该算法中,通过先将庞大的解空间进行分解处理,再将分解后的子空间视为个体进行遗传操作,能借助遗传算法的优势在全局范围内搜索到最优解所在的子空间,从而为下一步应用BP算法进行局部搜索明确了起点,缩小了范围,有效解决了BP算法易陷入局部极小,收敛速度慢甚至不收敛等问题,最后,通过字母识别试验证明了该算法的效率。     

Optimization of indoor climate conditioning with passive and active methods using GA and CFD

This study aims at the development of an optimal design tool using a genetic algorithm (GA) and computational fluid dynamics (CFD). Random variables (fluctuating outdoor conditions), passive design elements (model variables) and active design elements (HVAC system) were set up to represent a realistic building environment. A combination of designs is determined based on the relationship between fluctuating outdoor conditions and the HVAC system in the optimal design search. Building environment designs should consider both active and passive design elements because the HVAC system keeps adjusting the supply air flow rate until the indoor climate reaches target conditions when outdoor conditions are changing.     

Genetic algorithm-based decision support for the restoration budget allocation of historical buildings

Historical building preservation is becoming increasingly important world-wide due to the emphasis on cultural heritage and its potential benefits. Restoration management and cost allocation for these valuable buildings have been constant concerns. This study discusses problems concerning restoration budget allocation for historical buildings of the Tainan local government. A new contracting method based on genetic algorithm (GA) is presented to support decision makers in determining the optimal budget allocation and relevant contracting methods. Compared with traditional contracting methods, the result of a pilot test shows that the new method provides more effective and economical decision suggestions. Lessons learned in Tainan city could be useful for many other cities that are facing similar problems.     

基于遗传算法的PC构件工厂排产研究

装配式建筑的规模和数量不断扩大,要求构件种类和数量大幅增加。但是,当前构件的批量生产标准化程度低,数字化管理水平不高等导致构件生产效率低难以达到预期生产能力。本文针对PC构件工厂产能目标,结合工厂生产线的实际情况,分析构件排产过程,构建排产优化的数学模型提出一种改进的遗传算法。实验表明,本文提出的算法能提高构件的生产效率和产能。     

基于演化算法的桩基极限承载力预测模型研究

单桩的竖向极限承载力受众多因素的影响,各影响因素与单桩承载力之间存在着高度的复杂性和非线性,借助神经网络的一个非线性处理能力,结合演化算法,建立基于粒子群算法和BP神经网络的单桩竖向极限承载力的预测模型。实验结果表明,经过演化算法优化的BP神经网络,在预测精度和收敛速度上都取得了良好效果。     

框支墙梁在均布荷载作用下承载力的试验研究与塑性分析

给出6个承重多孔砖砌体框支墙梁在均布荷载作用下的试验结果.讨论了墙体高跨比、框架梁与柱的线刚度比及框架梁纵向钢筋配筋率对框支墙梁受力性能与承载力的影响.基于4条假定对框支墙梁进行塑性极限分析,给出受弯、受剪承载力计算公式.与试验结果符合良好.     

Probabilistic analysis of ultimate seismic bearing capacity of strip foundations

This paper presents a reliability analysis of the pseudo-static seismic bearing capacity of a strip foundation using the limit equilibrium theory. The first-order reliability method (FORM) is employed to calculate the reliability index. The response surface methodology (RSM) is used to assess the Hasofer–Lind reliability index and then it is optimized using a genetic algorithm (GA). The random variables used are the soil shear strength parameters and the seismic coefficients (k_h and k_v). Two assumptions (normal and non-normal distribution) are used for the random variables. The assumption of uncorrelated variables was found to be conservative in comparison to that of negatively correlated soil shear strength parameters. The assumption of non-normal distribution for the random variables can induce a negative effect on the reliability index of the practical range of the seismic bearing capacity.     

基于城市中心区路网容量的机动车出行率控制

以南通市中心区变通研究为例,阐述如何将路网容量计算应用到城市中心区的交通规划研究中,并以此为依据进行机动车出行率的目标控制,为进一步研究城市中心区交通问题改善方法以及制定城市中心区变通政策提供参考.     

结构动力反演计算的灵敏度遗传算法研究

为了更有效地实现结构损伤诊断的反演计算,提出了灵敏度遗传算法。将灵敏度修正操作加入到在遗传算法计算过程中,使遗传过程得以快速收敛,并增加了反演计算的准确性。利用四层平面框架进行数值模拟,结果表明,遗传算法能与灵敏度操作很好地结合,灵敏度遗传算法与常规遗传算法相比,是更高效和准确的结构反演计算方法,而且其在带噪声反演计算中也有良好的表现。