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摘 要：当前，对于建筑设计而言，数字生成以及性能数值模拟技术所产生的影响不容小觑，性能优化驱动绿色建筑设计受到的影响更为突出。在本文中，探讨了性能优化驱动绿色建筑方案设计方法。
关键词：性能；优化驱动；绿色建筑；方案；设计方法
现如今，各个国家都制定了绿色建筑评价标准，并且将其实施于实际绿色建筑设计中。但是，在绿色建筑工程日益增多的条件下，过去相关设计人员所应用的图形化设计软件平台，无法符合现代社会需求，与数值模拟分析软件平台产生交流障碍，虽然若干定量化指标可以实现绿色建筑综合性能的提升，但是无法保证绿色建筑方案设计效率，所以必须应用与设计师习惯相符的设计方法。
一、案例分析
当前，在国际范围内，许多学者已经针对数字生成设计与数值模拟分析技术结合控制建筑方案优化的各项问题进行了探究。来自于哈佛大学的Kera Lagios等研究者将三维CAD制图软件Rhinoceros当做平台，研制与之相关的插件程序，实现Rhinoceros和应用率较高的光学模拟分析软件Radiance以及Daysim的链接，在探究建筑室内自然采光模拟分析结果之后，对建筑外立面开窗处理进行控制。来自于东南大学的石邢将工程优化软件ModeFROTIER作为平台，通过编辑并运行批处理文件调用外部数值模拟分析软件EnergyPlus进行运算并返还结果，同时应用ModeFRONTIER自身优化流程调整方案得到优化结果[1]。
总之，在数字设计方法以及数值模拟分析技术飞速发展的过程中，在国际范围内，与之相关的研究也始终向前推进。此次研究在前辈研究的基础上进行，希望在建筑师习惯操作的图形设计平台与专业数值模拟分析平台之间建立快捷以及精确度较高的数字连接，同时应用优化算法，完成科学方案的编制，并且对其进行有效调整，为绿色建筑方案设计效率提供重要保障。
二、理论构建和平台选择
（一）遗传算法、
针对遗传算法而言，向生物界进化规律借鉴，随之演化而来，这是一种随机化搜索方法，其提出者为美国J.Holland教授，特征为对结构对象进行直接操作，不存在求导与函数连续性限定，内在并行性以及良好全局寻优能力存在，通过概率化寻优方法的应用，可以针对优化的搜索空间，自行获取以及指导，合理调整搜索方向，对于确定规则的需求并不大。在组合优化以及信号处理等不同方面，遗传算法的多种性质得到广泛应用，在现代智能计算中占据至关重要的位置，是其关键技术。在此次研究中，将遗传算法理论作为重要基础，针对整个流程构建理论架构[2]。第一步要做的是通过遗传算法完成个体的生成，在此基础上科学应用数值模拟分析软件，做好个体模拟分析，再对分析结果数值进行读取，并且判断数值可行性，将这一特性作为重要依据，判断能够再次循环，促使新一轮个体得以形成。
（二）选择分析平台
要构建起数值模拟分析软件以及旧建筑方案设计软件之间的数字连接，需要选择主导操作平台，提供给使用者，服务其全过程操作控制，由此使整个流程的操作难度有所降低，加强优化过程的便捷性。通常情况下，建筑师以及工程师应用多种不同类型的软件平台。在Rhinoceros基础上的Grasshopper操作平台，与建筑设计师的设计习惯较为相符，同时可以在编写脚本的过程中队外部数值模拟软件进行应用，进而做好运算，然后将所得到的结果返回，与内置Galapagos组件架构遗传算法流程相结合，对全过程预算演化进行有效控制，属于图形化模拟分析操作平台，并且较为合理。
（三）技术难点
将Grasshopper平台作为重要依据，进行数字生成设计以及数值模拟分析技术的建筑方案设计优化，在对其进行探究的过程中有着相应技术难点，即通过何种方式与手段自行调用外部数值模拟分析应用程序，进一步分析Grasshopper构建的物理模型，同时可以以模型调整为依据自动更新计算，同时将所得到的数值结果返回。
在此次研究过程中，应用基于Windows语言的IPC技术，做好进程之间的通话，在Grasshopper平台操作与控制Ecotect几何生成与模拟分析等[3]。
三、Galapagos界面
针对Galapagos界面而言，是Grasshopper内置的一个在遗传算法原理基础上的运算以及优化组件，能够调整大量参数，进而优化单目标结果。对许多不能够编写程序实现遗传算法的建筑师而言，Galapagos平台对自身十分有利，具有突出的便捷性以及有效性等[4]。
四、结论
实现在Grasshopper平台基础上的数字生成设计以及模拟分析技术的结合，进一步进行建筑方案设计优化，保证设计效果，构建与建筑师习惯相符的数值模拟分析平臺，可以对方案产生进行合理控制，由此拉近方案设计和数值模拟分析之间的距离，加强两者的沟通，确保方案设计效率。
目前，结合Ecotect和Grasshopper的技术流程存在相应问题。其一，在物理模型的复杂度逐渐提高的过程中，在很大程度上增加了模型写入时间以及数值模拟分析时间，在遗传算法的基础上重复写入模型，导致计算机系统资源浪费，无法保证操作效率。其二，Galapagos组件遗传算法有所限制，仅仅可以处理单目标优化流程，处理复杂度高的多目标问题时有着很大难度。
针对上述问题，不断深入研究，积极探索更为开源的模拟分析软件，当前通过Energy和Grasshopper模拟实现数据连接。在今后的探究过程中，可以多多应用多目标优化方式，实现整个优化算法流程的架构，编制具有更强灵活性以及便捷性的绿色建筑设计方案。
参考文献
[1]金翔宇，张炜，张静，林双，郑琳.应用于绿色建筑的相变材料与微胶囊相变材料热工性能优化研究[J].四川建筑，2017，37（04）：269-271.
[2]朱刚.材料资源可循环利用于绿色办公建筑墙体的设计研究[D].北方工业大学，2017.
[3]时刚，王立雄，褚泽晶，高宏韬，张余力.基于新版《绿色建筑评价标准》的建筑设计策略研究[J].西部人居环境学刊，2015，30（06）：9-12.
[4]高蓓超.绿色建筑方案设计评价与决策体系研究[D].南京林业大学，2015.
（作者单位：广东省华城建筑设计有限公司）
关键词：性能；优化驱动；绿色建筑；方案；设计方法
现如今，各个国家都制定了绿色建筑评价标准，并且将其实施于实际绿色建筑设计中。但是，在绿色建筑工程日益增多的条件下，过去相关设计人员所应用的图形化设计软件平台，无法符合现代社会需求，与数值模拟分析软件平台产生交流障碍，虽然若干定量化指标可以实现绿色建筑综合性能的提升，但是无法保证绿色建筑方案设计效率，所以必须应用与设计师习惯相符的设计方法。
一、案例分析
当前，在国际范围内，许多学者已经针对数字生成设计与数值模拟分析技术结合控制建筑方案优化的各项问题进行了探究。来自于哈佛大学的Kera Lagios等研究者将三维CAD制图软件Rhinoceros当做平台，研制与之相关的插件程序，实现Rhinoceros和应用率较高的光学模拟分析软件Radiance以及Daysim的链接，在探究建筑室内自然采光模拟分析结果之后，对建筑外立面开窗处理进行控制。来自于东南大学的石邢将工程优化软件ModeFROTIER作为平台，通过编辑并运行批处理文件调用外部数值模拟分析软件EnergyPlus进行运算并返还结果，同时应用ModeFRONTIER自身优化流程调整方案得到优化结果[1]。
总之，在数字设计方法以及数值模拟分析技术飞速发展的过程中，在国际范围内，与之相关的研究也始终向前推进。此次研究在前辈研究的基础上进行，希望在建筑师习惯操作的图形设计平台与专业数值模拟分析平台之间建立快捷以及精确度较高的数字连接，同时应用优化算法，完成科学方案的编制，并且对其进行有效调整，为绿色建筑方案设计效率提供重要保障。
二、理论构建和平台选择
（一）遗传算法、
针对遗传算法而言，向生物界进化规律借鉴，随之演化而来，这是一种随机化搜索方法，其提出者为美国J.Holland教授，特征为对结构对象进行直接操作，不存在求导与函数连续性限定，内在并行性以及良好全局寻优能力存在，通过概率化寻优方法的应用，可以针对优化的搜索空间，自行获取以及指导，合理调整搜索方向，对于确定规则的需求并不大。在组合优化以及信号处理等不同方面，遗传算法的多种性质得到广泛应用，在现代智能计算中占据至关重要的位置，是其关键技术。在此次研究中，将遗传算法理论作为重要基础，针对整个流程构建理论架构[2]。第一步要做的是通过遗传算法完成个体的生成，在此基础上科学应用数值模拟分析软件，做好个体模拟分析，再对分析结果数值进行读取，并且判断数值可行性，将这一特性作为重要依据，判断能够再次循环，促使新一轮个体得以形成。
（二）选择分析平台
要构建起数值模拟分析软件以及旧建筑方案设计软件之间的数字连接，需要选择主导操作平台，提供给使用者，服务其全过程操作控制，由此使整个流程的操作难度有所降低，加强优化过程的便捷性。通常情况下，建筑师以及工程师应用多种不同类型的软件平台。在Rhinoceros基础上的Grasshopper操作平台，与建筑设计师的设计习惯较为相符，同时可以在编写脚本的过程中队外部数值模拟软件进行应用，进而做好运算，然后将所得到的结果返回，与内置Galapagos组件架构遗传算法流程相结合，对全过程预算演化进行有效控制，属于图形化模拟分析操作平台，并且较为合理。
（三）技术难点
将Grasshopper平台作为重要依据，进行数字生成设计以及数值模拟分析技术的建筑方案设计优化，在对其进行探究的过程中有着相应技术难点，即通过何种方式与手段自行调用外部数值模拟分析应用程序，进一步分析Grasshopper构建的物理模型，同时可以以模型调整为依据自动更新计算，同时将所得到的数值结果返回。
在此次研究过程中，应用基于Windows语言的IPC技术，做好进程之间的通话，在Grasshopper平台操作与控制Ecotect几何生成与模拟分析等[3]。
三、Galapagos界面
针对Galapagos界面而言，是Grasshopper内置的一个在遗传算法原理基础上的运算以及优化组件，能够调整大量参数，进而优化单目标结果。对许多不能够编写程序实现遗传算法的建筑师而言，Galapagos平台对自身十分有利，具有突出的便捷性以及有效性等[4]。
四、结论
实现在Grasshopper平台基础上的数字生成设计以及模拟分析技术的结合，进一步进行建筑方案设计优化，保证设计效果，构建与建筑师习惯相符的数值模拟分析平臺，可以对方案产生进行合理控制，由此拉近方案设计和数值模拟分析之间的距离，加强两者的沟通，确保方案设计效率。
目前，结合Ecotect和Grasshopper的技术流程存在相应问题。其一，在物理模型的复杂度逐渐提高的过程中，在很大程度上增加了模型写入时间以及数值模拟分析时间，在遗传算法的基础上重复写入模型，导致计算机系统资源浪费，无法保证操作效率。其二，Galapagos组件遗传算法有所限制，仅仅可以处理单目标优化流程，处理复杂度高的多目标问题时有着很大难度。
针对上述问题，不断深入研究，积极探索更为开源的模拟分析软件，当前通过Energy和Grasshopper模拟实现数据连接。在今后的探究过程中，可以多多应用多目标优化方式，实现整个优化算法流程的架构，编制具有更强灵活性以及便捷性的绿色建筑设计方案。
参考文献
[1]金翔宇，张炜，张静，林双，郑琳.应用于绿色建筑的相变材料与微胶囊相变材料热工性能优化研究[J].四川建筑，2017，37（04）：269-271.
[2]朱刚.材料资源可循环利用于绿色办公建筑墙体的设计研究[D].北方工业大学，2017.
[3]时刚，王立雄，褚泽晶，高宏韬，张余力.基于新版《绿色建筑评价标准》的建筑设计策略研究[J].西部人居环境学刊，2015，30（06）：9-12.
[4]高蓓超.绿色建筑方案设计评价与决策体系研究[D].南京林业大学，2015.
（作者单位：广东省华城建筑设计有限公司）