公开(公告)号：CN118114350B

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410485368.5

申请日：2024-04-22

Applicant: 华南理工大学建筑设计研究院有限公司

Inventor： 倪阳 ,  韦进 ,  郑豪

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/082 ,  G06Q50/08 ,  G06F111/06 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及低碳公共建筑技术领域，尤其涉及一种基于GAN和GA的夏热冬暖地区低碳建筑设计决策方法，所述方法具体包括：确定低碳公共建筑的第一设计参数，根据所述第一设计参数获得低碳公共建筑数据集；构建改进GAN模型的网络结构，生成初始低碳公共建筑设计模型；根据所述低碳公共建筑数据集对所述初始低碳公共建筑设计模型进行训练，并通过GA算法进行优化，获得目标低碳公共建筑设计模型；基于所述目标低碳公共建筑设计模型，对新的低碳公共建筑的设计参数进行评估优化。本发明通过集成多任务循环一致生成对抗网络（GAN）与遗传算法（GA），创造了一个闭环的优化建筑生成系统，能自动生成设计方案，实时评估碳排放量。

公开(公告)号：CN118734414B

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411207995.9

申请日：2024-08-30

Applicant: 华南理工大学建筑设计研究院有限公司

Inventor： 倪阳 ,  韦进 ,  郑豪

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及建筑自然通风技术领域，尤其涉及一种用于适候建筑腔体设计的计算性辅助决策方法及系统，所述方法包括：使用Delaunay三角剖分方法生成初始网格，通过基于拉普拉斯算子的网格细化方法对初始网格进行自适应细化，获得自适应网格系统，自适应网格系统用于动态调整条件PINNs网络的网格密度；在条件PINNs网络中构建多任务学习框架，多任务学习框架用于对条件PINNs网络中的多个物理场变量进行协同预测；对条件PINNs网络进行迭代训练，同时采用梯度下降算法最小化损失函数，直到达到预定的训练迭代次数或损失收敛，生成建筑腔体设计中关键物理场变量预测模型。本发明能够高效、准确地预测建筑腔体设计中关键物理量，能够适应不同的建筑布局和功能空间特点。

公开(公告)号：CN118734414A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202411207995.9

申请日：2024-08-30

Applicant: 华南理工大学建筑设计研究院有限公司

Inventor： 倪阳 ,  韦进 ,  郑豪

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及建筑自然通风技术领域，尤其涉及一种用于适候建筑腔体设计的计算性辅助决策方法及系统，所述方法包括：使用Delaunay三角剖分方法生成初始网格，通过基于拉普拉斯算子的网格细化方法对初始网格进行自适应细化，获得自适应网格系统，自适应网格系统用于动态调整条件PINNs网络的网格密度；在条件PINNs网络中构建多任务学习框架，多任务学习框架用于对条件PINNs网络中的多个物理场变量进行协同预测；对条件PINNs网络进行迭代训练，同时采用梯度下降算法最小化损失函数，直到达到预定的训练迭代次数或损失收敛，生成建筑腔体设计中关键物理场变量预测模型。本发明能够高效、准确地预测建筑腔体设计中关键物理量，能够适应不同的建筑布局和功能空间特点。

公开(公告)号：CN118114350A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410485368.5

申请日：2024-04-22

Applicant: 华南理工大学建筑设计研究院有限公司

Inventor： 倪阳 ,  韦进 ,  郑豪

IPC: G06F30/13 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/082 ,  G06Q50/08 ,  G06F111/06 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明涉及低碳公共建筑技术领域，尤其涉及一种基于GAN和GA的夏热冬暖地区低碳建筑设计决策方法，所述方法具体包括：确定低碳公共建筑的第一设计参数，根据所述第一设计参数获得低碳公共建筑数据集；构建改进GAN模型的网络结构，生成初始低碳公共建筑设计模型；根据所述低碳公共建筑数据集对所述初始低碳公共建筑设计模型进行训练，并通过GA算法进行优化，获得目标低碳公共建筑设计模型；基于所述目标低碳公共建筑设计模型，对新的低碳公共建筑的设计参数进行评估优化。本发明通过集成多任务循环一致生成对抗网络（GAN）与遗传算法（GA），创造了一个闭环的优化建筑生成系统，能自动生成设计方案，实时评估碳排放量。