基于多目标优化的可变建筑反光构件设计研究*

石 峰，朱雨洁，刘 江

引言

随着现代社会城市化和工业化的发展，白领劳动力人数逐渐增加，办公室成为了现代人群的主要工作地点。其光环境舒适度对于工作者的工作效率及身体健康有重大意义[1]。在当今建筑发展的大环境下，“绿色建筑”、“可持续发展建筑”等概念已被广泛应用于办公建筑的设计与建造中。引进无污染、光色好的日光作为光源是绿色建筑光环境的一部分，舒适健康的光环境同时应包括易于观看，安全美观的亮度分布，眩光控制和照度均匀控制等。

多数办公建筑在设计时重点聚焦立面造型及建筑形式，建筑窗洞口只是实现造型的一部分，并未严格按照现有采光标准来考虑其形式、构造，这就导致部分既有办公建筑在工作时间段中无法合理利用自然光照，出现室内光环境舒适度不高，对人工照明依耐性强，能源消耗量大等问题[2]。有关研究发现办公建筑的照明能耗占建筑总能耗的20%～40%[3]。

建筑反光构件作为一款经济有效的辅助采光构件，经常架设在建筑窗洞口处以改善室内光环境。国外学者较早认识到反光构件对于室内光环境舒适度及建筑能耗的关系。美国劳伦斯伯克利国家实验室（2000）研发了一种更高效率的反光构件系统——可变的反光构件系统，装置可随着太阳光线入射角的改变而变化位置，将光线反射到尽可能远的室内深处[4]。瑞士学者 Jean-Louis Scartezzini（2002）开发出一款附着高镜面反射率铝箔的导光天花系统（图1～5）。这种导光系统除能提高室内采光均匀度外还可阻挡部分热辐射[5]。Ahmad Eltaweel 等学者（2017）提出一种自动百叶控制方法，通过百叶叶片反射及遮挡自然光以优化其利用率。所提出的控制方法不仅可以保护乘员免受阳光直射，而且可以基于算法将日光穿透到办公室中[6]。

图1 模拟对象平面图、立面图

国内也有许多关于反光构件的研究。吉林建筑大学的李晨冉等（2016）通过模拟分析不同反光板对长春地区建筑光均匀度的影响，得出采用室内反光板且设置于距窗上沿高度为600mm，宽度为700mm的最优结果[7]。厦门大学的石峰等（2017）对SD 竞赛中应用到的反光构件进行了归纳总结[8]。孙健等（2017）以张家口地区为例研究南向外窗反光板设计分析，探讨了反光板在不同情况下适宜的安置方式与朝向问题[9]。Xiujie Li 等（2018）设计了一种主动式光照收集装置，通过这种装置将太阳光均匀反射至室内，提供优质照明[10]。黄晶晶等（2019）以深圳地区某内廊式办公建筑大空间化改造为对象，结合反光板探讨了自然采光设计的优化方案[11]。

对于反光构件的研究，国外更注重于形式创新及智能化调控，研究基于的气候条件与我国相差很大，其研究结果未必能够很好地应用于我国的建筑设计。我国的研究多关注于其性能优化效果，反光构件形式相对简单且可调控案例较少。本文结合以往研究的优缺点，采用多目标优化的方式研究可变建筑反光构件的设计。

1 模拟对象及优化平台

1.1 模拟对象

为了研究可变建筑反光构件的变化过程，选取确实存在光环境问题的厦门市某单侧南向采光普通办公室（图1）为模拟对象，办公室开间3.3 m，进深6.0 m，净高3.0 m，建筑朝向为南向，窗宽3m，高1.7m，窗台高0.9m。GB50033-2013 《建筑采光设计标准》（GB/50033-2013）将模拟照度分析平面称为参考平面（Reference Surface），将其定为高于室内地面0.75 m 的水平工作面，此次模拟采用此标准并将测点网格单元尺寸定为1 m×1 m。眩光测点s 定为室内中心点，高1.2m 处，视线方向正对窗户。

1.2 多目标优化平台——Octopus

Octopus 是基于Grasshopper 平台的多目标优化运算器，该运算器结合帕累托最优原理与进化算法，提供自定义个数目标的方案生成搜索功能，针对多目标优化问题提供多种自定义的优化参数选项[12]。其软件面板的G 端可接入多个控制参数，O 端可接入多个与G 端参数相关的评价参数（优化目标），以此实现多目标优化计算的目的。选用octopus 平台可以通过多个评价指标来找寻方案最优解集，适用于可变反光构件对于室内光环境优化及节约能耗效果的研究设计过[13]。

2 可变反光构件多目标优化设计流程——以夏至日15:00 为例

本例采用多目标优化的方式研究针对具体气候条件的可变建筑反光构件状态，同时考虑室内光环境优化和降低能耗的效果。研究选取的既有办公室模型位于厦门，厦门属于典型的夏热冬暖地区，长热无冬，一年中有较多时间段都需要开启空调设备制冷，在极少数较冷日期需要使用空调制热。本文将照明能耗及暖通空调能耗相加作为建筑能耗用来评价构件降低能耗的效果。

研究以夏至日模拟为例，在尽可能提高采光均匀度，降低DGI 的情况下同时降低能耗能耗，其优化流程如图2 所示[14]。

图2 优化流程图

2.1 反光构件运动模式及原型设定

反光构件对于室内光环境优化效果的优劣很大程度上取决于整块构件对光线的偏转能力及其接受光线的面积。由于太阳位置是在一个三维立体空间运动，自然光入射角的变化也是三维的，已有研究经常使用的单轴旋转方式不足以应对自然入射光线的变化，因此使用两种旋转方式叠加可更好地实现光线偏转。图3 中面对同一方向的太阳入射光线，可变建筑反光构件使用了两种旋转方式将入射光偏转至室内深处，更有利于提高室内照度分布均匀度。反光构件的设置高度也会影响室内光环境优化效果。因此研究为反光构件设置三种运动方式来探讨具体时刻的最优状态。

图3 太阳光线入射偏转示意

本文借鉴哈佛大学Jae Wan Park 等人[15]对表皮运动形式图形化的表达方式对反光构件的运动模式进行图解，将其分解为标准点、控制点、以及固定边、铰接边、不闭合边进行运动模式展示，同一种基本型因其点和边的功能设置可完成多种运动（图4）。

图4 运动模式示意

传统的反光构件一般为长度为房间面宽，宽度0.5m～1.5m 的矩形反光板，若其长度过长，进行旋转2 的运动模式时会导致起翘过高甚至超过窗洞口高度，因此需对其进行单元划分。研究针对模拟对象将长3.3m、宽0.8m 的传统反光板均分为4 个单元，为了达到规定设置区域的全覆盖，选用矩形作为单元形状，其架设在建筑上的简易参数化模型如图4 所示，每个运动模式对应的变化模式如图5 所示。

图5 运动模式变化示意

2.2 优化流程参数设定

研究设定3 种运动模式，即为最终形态的3 个参数变量。旋转1 的角度设为M，旋转2 的角度设为N，设置高度设为H。它们的设置范围及对应滑竿参数如表1 所示。在参数化建模平台实现这3 种运动，并用滑杆控制需要一套特定的电池组，其建模电池组如图6 所示。

表1 多目标优化参数设定

图6 运动模式参数化建模电池组图

整个优化流程涉及到的参数输入主要有城市气象数据，模拟时间段，网格分析尺寸，玻璃透射率，构件反射率及反射次数。模拟将玻璃透射率设为0.65，构件反射率设置为0.84，反射次数定为5，其余在Ladybug tools 技术平台上有具体的参数输入（表2）。

表2 Ladybug Tools 输入端口一览表

2.3 优化目标

反光板作为辅助采光构件并不能如人工照明一般极大程度地改变室内照度，且过度使用人工照明的情况多数是由于远窗处照度过低，室内照度分布不均匀；近窗处眩光严重导致遮阳构件的使用所致。因此本例针对的光环境优化参数为不舒适眩光指数DGI（图7）和采光均匀度（图8），其规范要求如表3 所示。（图9）加入优化目标中，能耗的计算需要设定一个时间段，本研究以每两个小时为求优时间段，将优化设定时刻后的每两小时的能耗作为第三个优化目标。

表3 光环境评价标准

图7 运动模式变化示意

图8 采光均匀度计算电池组

图9 能耗计算电池组

基于研究的优化目标，模拟精度以及模拟时长的综合考虑，研究在Octopus 技术平台上有着具体的参数输入（表4），其电池连接方式如图10 所示。

表4 copus 输入端口一览

图10 Octopus 电池接入端

2.4 优化结果

通过50 代的计算之后，求解面板趋于稳定（图11）。通过面板可以看到所有变化状态的模拟结果DGI 为20.27～22.29；采光均匀度为0.38～0.5；能耗四舍五入后均为2.67。使用show 2D Front Line 功能显示每一代的帕累托前沿，并提出包含九组数据的第50 代帕累托最优解集，九组解的参数设定及模拟结果如表5 所示。

图11 48～50 代求解空间示意图

表5 帕累托最优解集构件状态及模拟结果

使用可变建筑反光构件的目的是提高室内光环境质量及降低能耗，模拟结果中DGI 值均处于23 以下。每组DGI 值、能耗差别均不大，因此选择这九组中采光均匀度最高的7 组作为夏至日15 时可变建筑反光构件的最优形态。将7 组优化过的光环境数据代入能耗计算中的lighting schedule，使用优化后的室内光环境重新进行能耗计算，得出其若维持15:00 的形态，15:00～17:00 的能耗为1.367KWh，原始模型夏至日光环境计算出的既有办公室在15:00～17:00 的能耗为1.373KWh，夏至日15:00～17:00 室内光环境优化后能耗有小幅度的减少。

反光构件在将自然光线导入室内深处时，其遮阳效果也会对室内光照度产生影响，研究对15:00 的室内照度进行更精细的模拟，将网格分析尺寸设为0.5，模拟结果如图12 所示。结果表明进过多目标优化后得出的15:00 可变反光构件在提高室内采光均匀度的同时也提高了整体照度。

图12 室内照度变化情况

2.5 夏至日构件状态

通过同样的模拟方式对夏至日从9:00 开始的工作时间段内，每隔两个小时进行一次多目标优化求解，每个时刻最优状态及室内光照模拟图如图13 所示。

图13 夏至日可变建筑反光构件状态及室内光线图

为了更直观地展示可变建筑反光构件的优化效果，将既有南向办公室的原始光环境与架设可变建筑反光构件后的优化数值DGI 与采光均匀度列图表对比（表6，图14、15），没有架设构件的模拟组为A 组，架设构件的模拟组为B 组。每个时刻的构件最终优化状态都使得DGI指数保持在23 以下，并在夏至日所有模拟时刻提高了采光均匀度，达到了光环境优化的研究目的。

表6 夏至日DGI 及采光均匀度

图14 夏至日DGI 变化折线图

图15 夏至日采光均匀度变化折线图

由于之前的多目标优化在计算制冷能耗时使用的是ladybug tools自带的灯光控制时间表，对于实际能耗的模拟不够准确，因此将每个最优解的光环境代入能耗计算中的lighting schedule 进行暖通空调及照明能耗的计算。

将每组每个时间段能耗相加，A组总能耗为4.89KWh，B组为3.55KWh，架设可变建筑反光构件后，夏至日9:00～17:00 时间段的能耗降低了27.4%（图16）。

图16 夏至日能耗对比

2.6 春分日、秋分日和冬至日模拟结果

通过同样的方式对一年中其余3 个典型节气（春分日、秋分日、冬至日）的可变建筑反光构件进行状态求优，由于多目标求优的最终目的是调整合适的构件状态使得3 个优化目标达到帕累托最优状态，因此本小节仅对比构件架设前后的光环境及能耗变化，不做构件状态的可视化展示。

从表7 的数据来看，DGI 值除冬至日17:00 有所增加外，其余模拟时刻均有不同幅度的降低；采光均匀度除春分日17:00 略有下降外，其余模拟时刻均有增加。在某些时刻某些指标经过优化后出现劣于初始值的情况，这是在多个优化目标的制约求优下出现帕累托最优状态的结果，即不可能在不使任何其他优化目标受损的情况下再改善某优化目标的境况。

表7 春分日、秋分日及冬至DGI 和采光均匀度

统计四个节气架设可变建筑反光构件前后的总能耗（图17），4 个节气架设构件前总能耗为15.73KWh，优化后总能耗为13.905KWh，减少了11.6%的能耗。

图17 春分日、夏至日、秋分日及冬至日能耗对比

2.7 构件构造设计

研究对可变建筑反光构件进行了粗略的构造设计，组成整个构件的零件包括各部分杆件，反光板、反射膜、电动竖直导轨、电动滑块、电机、横杆等（图18）。整个构件的3种运动模式依靠电机和电动竖直轨道带动，其机械控制示意图19 如所示。

图18 可变建筑反光构件构造示意

图19 构件机械运动方式展示

可变建筑反光构件是脱离于建筑主体外的独立系统，不需依托建筑就可独立完成设定的运动模式。整体架设于建筑上时，只需要使用基础连接构件将其固定于建筑上即可，这些特性使其十分适用于建筑改造领域。

结语

研究以Rhino、Grasshopper 为建模平台，建立厦门地区既有南向办公室模型作为模拟对象，并通过参数化编程建立拥有3 种运动形式的可变建筑反光构件模型；以Ladybug Tools 为性能模拟平台，Octopus为数据处理平台，通过夏至日15:00 可变建筑反光构件状态多目标求优流程的详细介绍作为方法展示，对整个“建模—模拟—优化”的流程、方法和关键数据输入都进行了完善和整理。之后使用同样的求优方法求出一年中最具代表性的4 个节气（春分日、夏至日、秋分日、冬至日）的可变建筑反光构件状态表，对比了架设构件前后的既有办公室光环境与能耗变化。模拟结果表明，既定运动方式下的多个建筑反光构件状态可通过多目标优化求解的方式得到某一特定时刻的最优状态解集，并通过一定筛选机制得到一组最优状态，这组最优状态使得模拟对象在眩光指数DGI 及能耗尽可能低的情况下采光均匀度尽可能高。

相比于模拟对象的原始光环境，使用多目标优化求得的可变建筑反光构件后，不仅整体光环境得到了优化，4 个模拟节气的总能耗对比于原始光环境在工作时间段节省了11.6 %。由于厦门属于夏热冬暖地区，一年中有较多的时间使用制冷设备，图17 的能耗对比显示在需要使用制冷设备的夏至日和秋分日的能耗有明显下降，可以推断可变建筑反光构件应用于经常需要使用制冷设备的夏热冬暖地区能够更好地发挥节能作用。

考虑到多目标优化模拟的时间，本文并未对运动形式的每个变化区间做更精细的划分。若电脑运行速度允许，可更进一步细分旋转运动的角度及滑动运动的距离，且可对更多时间段的构件状态进行多目标求解。笔者团队基于本文研究进行了实测研究，由于篇幅限制不在此详述。本文是以多目标优化的方法设计出一款以性能优化为目标的可变建筑反光构件，为建筑师的设计研究工作提供了更多的方法与思路。

图、表来源

文中图、表均由作者绘制。