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1、近年來(lái),能源與環(huán)境問(wèn)題備受各方關(guān)注,建筑領(lǐng)域也與其密切相關(guān)。建筑的建設(shè)、使用、拆除等伴隨著大量的能源浪費(fèi)和環(huán)境污染,其能耗約占總能耗的46%。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)的既有建筑面積約為560億m2,超過(guò)95%都屬于高耗能建筑。由于這些住宅幾乎沒(méi)有節(jié)能措施,且設(shè)計(jì)水平有限,其使用過(guò)程中的耗能要超過(guò)綠色建筑和新建住宅。多數(shù)也正經(jīng)歷著物質(zhì)性老化和社會(huì)性衰敗,普遍缺乏常規(guī)維護(hù)保養(yǎng),出現(xiàn)墻面出現(xiàn)裂縫、外墻起皮破損等結(jié)構(gòu)問(wèn)題,已無(wú)法滿足城市發(fā)展和居民生活需求。
2、然而,這些現(xiàn)存大量的老舊住宅,多數(shù)尚未達(dá)到使用年限仍可繼續(xù)服役,如何把握其性能的衰退程度和可利用程度,為舊住宅下一步的改造再利用提供科學(xué)指導(dǎo),這是目前舊住宅研究的關(guān)鍵問(wèn)題。
鑒于此,本文基于可持續(xù)利用理論,參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果,結(jié)合華北地區(qū)舊住宅的性能問(wèn)題,首先從技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)三個(gè)維度出發(fā),建立了包括環(huán)境與規(guī)劃、功能與空間、設(shè)備性能、結(jié)構(gòu)性能四部分的舊住宅綜合性能評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其次,結(jié)合高木——關(guān)野推理系統(tǒng)(Takagi-
3、Sugeno簡(jiǎn)稱T-S)和自適應(yīng)直覺(jué)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Adaptive Intuitionistic Fuzzy Neural Network,簡(jiǎn)稱AIFNN),構(gòu)建了舊住宅環(huán)境與規(guī)劃、功能與空間、設(shè)備、結(jié)構(gòu)和綜合性能評(píng)價(jià)模型。通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,確定模型最終的網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系,利用仿真測(cè)試,驗(yàn)證其可行性。最后,選取山西太原的16個(gè)舊住宅對(duì)象進(jìn)行案例研究,并與綜合加權(quán)模型進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)比。主要研究結(jié)論如下:
?。?)各案例研究對(duì)象的綜合性能評(píng)價(jià)結(jié)
4、果與實(shí)際相符,模型評(píng)價(jià)較準(zhǔn)確,同時(shí)驗(yàn)證該模型是可行的。①太鋼線材廠宿舍、新店小區(qū)的綜合性能評(píng)價(jià)等級(jí)為A。意味著這些建筑的綜合性能良好,滿足現(xiàn)行住宅規(guī)范的多數(shù)要求,基本無(wú)結(jié)構(gòu)安全隱患,住區(qū)環(huán)境與規(guī)劃較合理,室內(nèi)功能與空間設(shè)計(jì)適宜,設(shè)備性能良好,滿足居民正常的生活需求。極少數(shù)構(gòu)件可能需簡(jiǎn)單維護(hù),但總體可繼續(xù)保留使用;②曙光苑、煤炭醫(yī)院家屬樓、晉機(jī)和平、老軍營(yíng)、太原理工大學(xué)東院、省中醫(yī)學(xué)院宿舍、興安苑各小區(qū)的綜合性能評(píng)價(jià)等級(jí)為B。說(shuō)明這些住宅
5、綜合性能較好,部分指標(biāo)不滿足現(xiàn)行規(guī)范,局部構(gòu)件存在安全問(wèn)題,但不影響居民正常生活。可能有少數(shù)需采取措施,改造難度一般,適當(dāng)整建、修繕、維護(hù)等可改善建筑性能;③保險(xiǎn)公司宿舍、桃園社區(qū)、北大街銀行宿舍、金剛堰、云路街小區(qū)的綜合性能評(píng)價(jià)等級(jí)為C。表明其綜合性能較差,勉強(qiáng)可滿足日常需求。多數(shù)構(gòu)件有隱患存在,應(yīng)采取措施,且可能有極少數(shù)必須立即采取,同時(shí)后期需利用擴(kuò)建、改造、加固等方法進(jìn)行重點(diǎn)改造;④南十方鐵路小區(qū)、太原理工大學(xué)西院的綜合性能評(píng)價(jià)等
6、級(jí)為D。表明這些住宅綜合性能極差,已無(wú)法滿足住戶的正常生活需求。尤其在結(jié)構(gòu)方面可能存在較大安全隱患,須立即采取措施防范補(bǔ)救。
(2)AIFNN模型和綜合加權(quán)模型均能對(duì)舊住宅綜合性能實(shí)現(xiàn)較好地評(píng)價(jià),各組數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果基本對(duì)應(yīng)相同等級(jí),側(cè)面驗(yàn)證AIFNN模型在舊住宅性能評(píng)價(jià)方面的可行性。但9、12、15號(hào)對(duì)象的性能評(píng)分位于分級(jí)區(qū)間的邊界上下,出現(xiàn)了分?jǐn)?shù)相近等級(jí)不同的結(jié)果。原因在于AIFNN模型通過(guò)直覺(jué)模糊處理,有效改善了不確定性數(shù)
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