寒冷地区居住建筑节能评价研究

【摘要】：当前,建筑节能已经形成一种世界性趋势,但是我国的建筑节能工作开展的时间晚、水平低,随着社会经济的不断繁荣,总能耗中建筑能耗所占的比重也在逐年增长。建筑能源消耗是人类总能源消耗的重要组成部分,是污染的重要来源。能源消耗的不断增多加剧了能源危机,还造成环境污染严重,成了使气候变得异常、造成生态破坏等现象的直接因素,严重危及到我们赖以生存的生态环境。我国在建筑节能工作中存在的最大问题是能源利用率过低,建筑室内没有给人以较好的舒适性。针对这一现状,本文提出的“建筑节能评价”作为提高我国建筑能效的有效措施,使我国的建筑节能工作得到进一步的发展。然而,就我国目前的建筑节能评价研究情况来说,还存在着以下多处不足：第一,建筑节能评价研究当前缺乏获得普遍认同的建筑节能评价体系及权重分配方法；第二,建筑节能评价是非常系统的研究课题,评价过程中必然存在主、客观判断,然而,主观判断中也必然存在不确定、不完全因素。 鉴于以上建筑节能方面评价体系还存在的问题,本文为实现更有效促进建筑的可持续发展的目标,加强针对寒冷地区节能相关技术及标准的研究力度,建立了五个基准层的评价指标体系：建筑综合能耗、建筑设计、建筑维护结构、建筑采暖空调系统、建筑技术经济。并且通过定性与定量相结合的层次分析法,进一步确定了评价指标的权重,采用了模糊综合评价法,根据相应的评价基准,建立了节能住宅评价体系模型。同时,本文还引入了人工神经网络理论知识,在MATLAB语言环境下,结合文中所用的居住建筑节能评价等级和评价因子体系构建了基于人工神经网络理论知识的居住节能评价模型,编制出神经网络评价程序,通过两种方法在实际的工程中运用并进行比较,得出神经网络评价法能更有效的解决居住节能评价问题的结论,而且神经网络评价法运用相对便捷。进一步推动和扩展了该评价体系的理论研究。 【关键词】：节能住宅 指标体系 模糊综合评价 综合能耗 人工神经网络
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TU201.5
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第一章 绪论9-18
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 我国建筑节能的发展状况10-12
• 1.3 建筑节能评价研究概述12-16
• 1.4 本文主要研究内容16-17
• 1.5 本文的研究方法17-18
• 第二章 节能住宅评价体系研究的理论基础及评价体系的构建18-33
• 2.1 建立节能住宅评价体系的理论依据18-19
• 2.1.1 系统工程理论18
• 2.1.2 可持续发展理论18-19
• 2.1.3 系统综合评价理论19
• 2.2 主要的评价技术及节能标准19-21
• 2.2.1 住宅建筑规范19
• 2.2.2 《民用建筑节能设计标准(采暖居住建筑部分)》19-20
• 2.2.3 采暖居住建筑节能检验标准20
• 2.2.4 建筑节能工程施工质量验收规范20-21
• 2.2.5 民用建筑能效测评标识技术导则(试行)21
• 2.3 建立节能住宅评价体系的目标和实施原则21-22
• 2.3.1 节能住宅评价体系的目标21-22
• 2.3.2 节能住宅评价体系的实施原则22
• 2.4 节能住宅评价指标体系的建立22-28
• 2.4.1 节能住宅评价指标体系构建的原则22-23
• 2.4.2 节能住宅评价指标体系的层次结构23-26
• 2.4.3 节能住宅评价指标体系的建立26-28
• 2.5 评价基准的确定28-33
• 2.5.1 评价等级及说明28-29
• 2.5.2 评价等级标准29-33
• 第三章 节能住宅模糊综合评价研究33-46
• 3.1 模糊数学的相关理论33-38
• 3.1.1 模糊性的概念33-34
• 3.1.2 模糊子集(Fuzzy集)的概念34
• 3.1.3 隶属度的确定34-35
• 3.1.4 隶属函数的确定35-37
• 3.1.5 模糊关系矩阵37
• 3.1.6 模糊综合评判数学模型37-38
• 3.1.7 模糊综合评判的步骤38
• 3.2 确定评价指标的权重38-41
• 3.2.1 建立安全可靠性评判的递阶层次结构38-39
• 3.2.2 判断矩阵39
• 3.2.3 据判断矩阵计算特征权重39-40
• 3.2.4 一致性检验40-41
• 3.3 确定节能住宅评价等级的隶属函数41-42
• 3.4 模糊综合评判模型42-44
• 3.5 节能住宅的模糊综合评价过程44-46
• 第四章 基于人工神经网络的居住节能评价研究46-60
• 4.1 人工神经网络及其特点46-48
• 4.1.1 人工神经网络的基本概念46
• 4.1.2 人工神经网络的特点46-48
• 4.2 人工神经网络的神经元模型和网络结构48-60
• 4.2.1 神经元模型48-49
• 4.2.2 网络结构49-50
• 4.2.3 BP神经网络及其结构50-51
• 4.2.4 BP神经网络的数学描述51-55
• 4.2.5 BP算法的几种改进55-56
• 4.2.6 基于BP网络的节能住宅评价56-60
• 第五章 模糊综合评价与BP网络评价实例分析60-68
• 5.1 项目简介60
• 5.2 节能建筑项目综合评价60-65
• 5.2.1 节能建筑项目评价60-63
• 5.2.2 确定模糊关系矩阵63-64
• 5.2.3 综合评判64-65
• 5.3 基于BP网络的建筑节能评价65-66
• 5.3.1 网络的构造及模型的建立65
• 5.3.2 训练样本的生成及网络的训练65-66
• 5.4 BP神经网络和模糊分析法优越性分析66-68
• 第六章 结论与展望68-70
• 6.1 结论68
• 6.2 展望68-70
• 参考文献70-74
• 致谢74-75
• 个人简历75-76

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