基于BIM技术和BP神经网络的成都理工大学图书馆天然采光研究

摘要：

天然光营造的光环境以经济、自然、宜人、不可替代等特性为人们所习惯和喜爱.天然采光不仅有利于照明节能,而且有利于增加室内外的自然信息交流,改善空间卫生环境,调节空间使用者的心情.在建筑中充分利用天然光,对于创造良好光环境、节约能源、保护环境和构建绿色建筑具有重要意义.因此,优化建筑采光设计是很有必要的.本文提出了一个基于BIM技术和BP神经网络的建筑物天然采光分析思路,以成都理工大学图书馆为例,利用Revit软件建立三维可视化模型,生成gbXML格式的建筑物信息文件,再将gbXML文件导入Ecotect软件,在Ecotect软件内对图书馆的室内光环境进行模拟分析,计算自然采光系数,并定量分析窗台高度、玻璃透光率和墙体材料光反射率对室内光环境的影响.最后借助Weka软件,建立基于BP算法的神经网络模型,得到可预测在最优采光系数下变量变化范围的BP神经网络模型.

关键词：BIM技术、自然采光系数、神经网络、BP算法、成都理工大学图书馆

所属期刊栏目：12

分类号：TU17(建筑基础科学)

资助基金：成都理工大学深化创新创业教育改革试点项目、成都理工大学地方本科高校大学生创新创业教育研究基地建设项目YJ2017-JD002;四川省哲学社会科学重点研究基地区域公共管理信息化研究中心项目QGXH17-08;成华区科技计划创新发展战略研究计划项目CHJK[2017]119

在线出版日期：2020-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：30-38