摘要：作为应对环境与能源问题的解决办法,耦合动态光伏遮阳与建筑表皮种植的建筑自适应表皮(Adaptive Facade)为城市可持续性提供了新机会,但如何快速准确预测电能与作物产出是设计前期关键问题之一。为解决此问题,以城市居住建筑为例,提出基于机器学习神经网络模型的产出性能预测方法,以替代传统光伏软件模拟与作物产出估算方法。首先建立由实测数据训练并进行差异性激活函数对比择优的机器学习神经网络预测模型,进而搭建交互界面预测平台。结果显示,与基础案例相比,建筑自适应表皮显著提高室内热舒适时间比,降低室内眩光,且满足家庭年用电需求9.3%~10.9%(新加坡)、8.4%~9.8%(海口)以及家庭全年蔬菜需求32%(新加坡)、27.6%(海口),该预测方法展现了预测过程的便捷性与预测结果的可靠性,推动了建筑自适应表皮在可持续城市人居环境建设领域的应用。

摘要：随着近年来建筑技术的发展和建筑生态需求增加,建筑表皮向可调节、自适应方向发展。文章阐述了建筑自适应表皮的发展历程、相关概念、组织结构和运动方式,重点归纳了表皮系统感应器、控制器和执行器三个重要组成模块,以及表皮平移、旋转、折叠和变形四种常见的运动方式,为建筑师在建筑表皮设计及表皮形式创新设计方面提供新的思路。