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公开(公告)号:CN108010092A
公开(公告)日:2018-05-08
申请号:CN201711431061.3
申请日:2017-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06T7/90 , G06T7/136 , G06T2207/10028 , G06T2207/30176
Abstract: 本发明提出了一种基于低空摄影测量的城市高密度区太阳能利用潜力评估方法,包括无人机低空数据采集、获取三维点云数据、筛选建筑主体点、种子区域选取、区域生长和点云面片分割、三维重建、建筑物几何模型、太阳辐射模拟和太阳能利用潜力评估步骤。本发明利用低空摄影测量获取城市高密度区的点云数据,通过参数化工具对点云数据进行语义区分和三维重建,获得单体化几何模型,从而在同平台内模拟分析建筑物屋顶和墙面的太阳能利用潜力大小和动态变化情况。
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公开(公告)号:CN104134097A
公开(公告)日:2014-11-05
申请号:CN201410307462.8
申请日:2014-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GANN-BIM模型的严寒地区办公建筑形态节能设计方法。本发明应用遗传优化算法(GA)将神经网络模型(ANN)与建筑信息模型(BIM)结合起来,实现了基于能耗数据的办公建筑形态生成过程,达成了对严寒地区办公建筑形态解空间的连续、量化搜索;本方法所建构的GANN-BIM平台引入了神经网络模型(ANN)进行能耗预测,相比既有物理模拟平台具有模拟耗时短、精度高的特点,令本方法相比既有严寒地区办公建筑形态节能设计方法具有更好的效率和精度。
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