• ISSN: 1674-7461
  • CN: 11-5823/TU
  • 主管:中国科学技术协会
  • 主办:中国图学学会
  • 承办:中国建筑科学研究院有限公司

2020, 12(1): 30-38. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.01.05

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

1. 

成都理工大学 环境与土木工程学院,成都 610059

2. 

成都理工大学 网络安全学院,成都 610059

3. 

成都理工大学 旅游与城乡规划学院,成都 610059

4. 

成都理工大学 材料与化学化工学院,成都 610059

5. 

电子科技大学 公共管理学院,成都 610054

网络出版日期: 2020-02-01

作者简介: 蒋佳欣(1998-),女,在读本科生,主要研究方向:BIM技术与绿色建筑; 倪婷(1988-),女,讲师,博士,主要研究方向:管理决策、BIM应用

基金项目: 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

Study on Natural Lighting Design for CDUT Library Based on BIM and BP Neural Network

1. 

College of Environment and Civil Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China

2. 

College of Network Security, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China

3. 

College of Tourism and Urban-Rural Planning, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China

4. 

College of Materials and Chemistry & Chemical Engineering, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China

5. 

School of Public Affairs and Administration, University of Electric Science and Technology of China, Chengdu 610054, China

Available Online: 2020-02-01

引用本文: 蒋佳欣, 王博, 王猛, 蔡宋刚, 倪婷, 敖仪斌, 刘燕. 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[J]. 土木建筑工程信息技术, 2020, 12(1): 30-38. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.01.05

Citation: Jiang Jiaxin, Wang Bo, Wang Meng, Cai Songgang, Ni Ting, Ao Yibin, Liu Yan. Study on Natural Lighting Design for CDUT Library Based on BIM and BP Neural Network[J]. Journal of Information Technologyin Civil Engineering and Architecture, 2020, 12(1): 30-38. doi: 10.16670/j.cnki.cn11-5823/tu.2020.01.05

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
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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

蒋佳欣, 王博, 王猛, 蔡宋刚, 倪婷, 敖仪斌, 刘燕

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