CN110390161A

CN110390161A - 一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法

Info

Publication number: CN110390161A
Application number: CN201910659932.XA
Authority: CN
Inventors: 吴蔚; 聂柏慧; 陈启宁
Original assignee: Nanjing University
Current assignee: Nanjing University
Priority date: 2019-07-22
Filing date: 2019-07-22
Publication date: 2019-10-29

Abstract

本发明公开了一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，包括：步骤1，气象数据处理：先根据WELL标准计算每种天空类型的非视觉照度转换系数，然后利用天空净度指数确定所选时间范围内各小时的天空类型，并与转换系数相匹配；步骤2，采光模拟计算：基于数据信息建立建筑三维模型组，并设置相关参数与材质赋予，分析点和视看方向的确定，以及模拟类型的选择；步骤3，可视化分析：对WELL标准和CEA评价法的相关指标进行补充和处理，设计用于评估工具计算的指标体系，通过评价工具中的各组件完成各指标的计算并进行图示表达。本发明直观呈现非视觉效应在时间和空间的信息，便于对天然光非视觉效应进行评估。

Description

一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法

技术领域

本发明涉及建筑自然采光性能仿真技术领域中的非视觉效应评估方法，尤其涉及一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法。

背景技术

光环境不仅有视觉方面的功效，还会对人体的生理节律、心理健康等非视觉效应产生作用。随着对光环境研究的逐步提升，光环境品质要求已经从视觉需求逐步扩展到非视觉需求。

而在科学理解光对维持人体生理健康的重要性之前，采光照明的设计标准和实践都是基于人类视觉需求展开的。本世纪初，本征视网膜感光细胞——司辰细胞(ipRGCs)的发现阐述了光的非视觉效应的生理机制。进一步的研究显示光的非视觉效应会影响激素的分泌与抑制、血压变化、内核体温变化等生理过程，是维持人体生物钟与外界24小时节律同步的重要因素。而人体生物钟的紊乱与一系列现代社会高发疾病如癌症、糖尿病、心血管疾病、阿尔兹海默症等存在密切关联，因此合理利用采光照明的非视觉效应对人体健康是具有重要意义的。

与视觉效应在555nm的绿光段达到最高光谱敏感度不同，非视觉效应对波长分布在446-488nm附近的蓝光段最为敏感，其响应峰值出现在464nm处。而现有光度指标都是基于视觉的光谱响应曲线确定的，因此并不能很好地判断光照的非视觉作用。为了研究各种光源对人体节律的潜在影响，必须用生物有效单位来量化评估光照水平。近年来国际上基于对光照时刻、光照强度、持续时间、光谱分布和光照历史等影响因素的考量，已经发展出了一系列非视觉效应的评估指标，包括生物节律刺激因子CS、光剂量、生物照度阈值法和有效昼夜节律区域百分比指标CEA(circadian effective area)。由于原理和计算过程的复杂性，目前较少有能与CAAD软件相联系的天然光非视觉评估工具的研究。最近国外有公布两款插件Lightsolve和Lark，但都还处于起步阶段，使用上仍有较大的局限性。而国内在天然光非视觉效应研究方面刚刚起步，当前主要集中于综述和现状空间的评估，还未有相关评估工具的开发研究。

早期的非视觉效应评估方法如CS值法，根据非视觉效应传导的医学原理进行计算，需要进行大量的光环境实测工作，因而在实际使用时会带来众多不便。随着计算机技术的高速发展，现有采光模拟软件已经能够对建筑空间的采光状况做到单一时间点甚至全年的较为准确的分析计算；且该方法使用方便，成本低廉，因此有越来越多的非视觉效应评估研究使用计算机模拟进行。

现有对光照的非视觉效应模拟研究主要有以下三种方法：

1、生物照度阈值法(等效光谱法)

该方法早期是在Ecotect平台完成建模以及全年采光计算软件Daysim的调用，然后使用matlab对输出的ILL照度数据进行处理。具体为，将太阳直射光、全阴天漫射光和晴天漫射光三种情况下的光谱属性分别等效于D55、D65和D75，并基于Cajochen等和Nelson等关于各种SPD光源对觉醒度的研究，为给定光照的非视觉响应设定了一个初步的上下限，应用线性渐变函数来解释中间值。对于D55上下限分别是210lux和960lux,而D65和D75则分别通过转化系数1.1和1.16向D55转化。生物照度阈值法由来自美国和瑞士的研究团队不断发展完善，在最新的研究中，Amundadottir等考虑五种光感受器对非视觉效应的共同作用以及年龄因素的影响，对评估模型进行了进一步的补充。在实际应用方面，该团队的研究者已经在医疗建筑、住宅和教育建筑中进行了多次尝试，国内单泓景也于2014年运用了此模型对南京地区养老建筑的非视觉光环境进行了评估。

该方法的模拟过程涉及到对Radiance采光计算代码的修改，其“内部”计算工作方法并不公开，因此使用者无法完全了解其过程，只能得到开发者设定好的输出结果，难以根据使用需求进行的个性化定义和扩展。

2、多通道计算法

Inanici提出了9通道的采光模拟方法，将标准三通道(RGB)图像的辐射波长间隔进一步分为3个通道，在红光和蓝光区域创建相等的通道间隔，而绿光区域有轻微偏移。这种通道划分的方式不仅支持颜色机会理论，而且允许从9个通道模拟组装3个通道的辐射模拟。使用此方法模拟时将在9个通道中定义材料和光源的光谱属性，并以9个间隔进行光传输计算，然后对所有通道进行C(λ)的加权计算，得出每个像素的非视觉光照亮度或照度值。

该方法要求输入每种天空和材料的光谱属性，而这些信息对普通使用者来说并不易获得。目前Lark插件最大的局限性在于只能与Radiance结合进行特定时间点的采光计算，对于某一时间段或全年范围内的分析还无法实现。

3、基于Ecotect+Matlab的CEA法

CEA法是目前模拟评估方法中最晚出现的，但却是相对来说较为完善的。它在照度阈值上使用的是WELL Buiding Standard 2015中的EML_250，并开创性提出了刺激频率、有效节律区域百分比这两种能够表征光照历史影响作用的指标。

该方法首先需要完成视觉照度向非视觉照度的转换系数计算。对时间段7:00-10:00内的每小时EML结果进行评估，以确定在三个分析小时内的最小值达到最低刺激要求为250EML的所有向量；然后将这些矢量定义为当天的节律有效方向CE。日常CE视图结果的可视化为设计人员提供空间非视觉效应有效面积动态特性的反馈。该方法还提出以下指标：

刺激频率(Stimulus frequency)：量化一段时间，例如一周内CE刺激可用性的变化。刺激频率表示在特定时间窗口，如1周内，每日刺激出现的频率，计算方式为用当前时间窗口内达到刺激频率要求的天数除以总天数得到百分比。

CEA为一种可视化和量化Stim.freq的空间和时间变化的指标。CEA定义为每天满足或超过最小可接受Stim.freq阈值的分析面积百分比，可用于评估各种采光策略的相对性能以及不同方案和项目之间的比较。昼夜有效面积CEA可进行月度、季度的空间映射，以使设计师能够直观地了解天然光非视觉效应刺激在一年中的空间变化，并据此确定具有最大非视觉潜力的视看方向，以指导室内家具的位置和视看方向的布置。

蒋靖才在2018年使用Ecotect+Matlab以南京市地区医院建筑为例对该方法进行了研究，但只能实现部分指标的呈现，而且Ecotect在建模规则上与常用设计软件有较大区别，在进行采光计算时的参数设置也较为繁琐。而matlab有较高的准入编程要求，所以使用Ecotect+matlab的方法来实现CEA法的相关指标计算对普通设计人员来说还是不够便捷的。

发明内容

发明目的：本发明提供一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，将非视觉评估模型与Rhino+GH平台联系起来，以解决现有技术中的不足之处。

技术方案：本发明基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，包括以下步骤：

步骤1：气象数据处理：先根据WELL(WELL Building Standard 2018)标准计算每种天空类型的非视觉照度转换系数，然后利用天空净度指数确定所选时间范围内各小时的天空类型，并与转换系数相匹配，以便用于后续对采光模拟计算结果的非视觉转化；

步骤2：采光模拟计算：基于数据信息建立建筑三维模型组，并设置相关参数与材质赋予，分析点和视看方向的确定，以及模拟类型的选择；

步骤3：可视化分析：对WELL标准和CEA评价法的相关指标进行补充和处理，设计一套用于评价工具计算的指标体系，通过评价工具中的各组件完成各指标的计算，并进行图示表达。

步骤1包括以下步骤：

步骤1.1，在Grasshopper的Math工具组中通过VB.net语言编写脚本程序来创建自定义组件。

步骤1.2，使用VB.net编写的Skytpe andMR来实现天空净度指数和全年各小时转换系数的计算，并使用Ladybug中的Analysis Period、Sunrise Sunset、ImportEPW组件来提取因变量参数。

步骤2包括以下步骤：

步骤2.1，建筑空间的几何特征在三维建模软件Rhino或grasshopper中完成后，转化成Honeybee可识别的Honeybee Zone或Honeybee Surfce。模型的转化主要有两种方式：直接输入Box空间再添加窗户信息，或按照建筑构件类型分别转化。前者适用于简单空间及使用Radiance默认材质进行模拟的情况，后者适用于复杂空间或材质赋予有特定要求的情况。

步骤2.2、调用Radiance的Plastic和Glass材质；

步骤2.3、使用view direction组件调整测量点的视看方向；在分析网格或测点的法线设置上，视觉模拟一般为竖直方向，但非视觉模拟以眼部照度为准，一般取水平视看方向。在水平360°视场范围内，视看方向根据家具布置和人的活动来进行设置。运用Grasshopper编写view direction组件，控制测量点视看方向,并在rhino界面中显示对应的向量。

步骤2.4、模拟类型的选择，根据模拟目的选择不同的模拟类型；Honeybee提供了多种采光模拟的类型选择(Analysis recipe)，包括基于网格(Grid_Based_Simulation)、基于图像(Image_Based_Simulation)、基于采光系数(Daylight_Factor_Simulation)、全年分析(Annual_Daylight_Simulation)等。基于网格模拟组件可调用Radiance进行特定时间点的照度计算，基于图像模拟组件可计算亮度并生成透视图，基于全年分析组件可调用Daysim进行全年动态天然采光计算。选择合适的模拟类型后，连接到run daylightsimulation组件，再连接布尔troggle到runRad，即可开始运算。

步骤3包括以下步骤：

步骤3.1，使用annual analysis组件进行非视觉照度的计算。

步骤3.2，使用extract annual data组件提取annual analysis组件的输出端数据进行每月、每季或一年中选定时间范围内的数据分析。

步骤3.3，使用SF analysis组件对刺激频率数据做进一步处理，计算设定时间范围内满足指定刺激频率级别的时间占比以及空间占比sfCEA。

步骤3.4，使用emlCEAanalysis组件求取每天的emlCEA值和总体平均值，并判断分析范围内各天是否满足CEA阈值要求，如WELL标准所规定的EML_200对应的CEA阈值为75％。

指标体系包括：a，非视觉照度EML；b，小时占比HP或天数占比DP；c，天然光贡献率CR；d，刺激频率Stim.freq；e，有效节律区域百分比。

有效节律区域百分比包括空间占比emICEA和空间分析sfCEA。

一种用于基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法的评价工具，包括以下6种组件：天空类型和转换系数组件Skytype and MR、测量点视看方向组件viewdirection、全年分析组件annual analysis、全年数据提取组件extract annual data、刺激频率分析组件SF analysis和有效节律区域百分比分析组件emlCEAanalysis。

工作原理：Grasshopper是建筑师最常用的参数化设计和可视化编程平台，并且具有很高的开放性和便捷性，许多插件都能在此平台上运行。目前Grasshopper平台上已经有两款较为成熟的采光计算插DIVA和Ladybug+Honeybee，目前DIVA在国内已经开始使用，比如张楠和潘柳青都用其进行了建筑采光方面的研究，但Ladybug+Honeybee却鲜少有相关研究。Roudsari M S等通过比较发现Honeybee结合Ladybug在气象数据的分析和可视化方面都优于DIVA，在天然采光模拟方面功能更为强大,因此本次非视觉评价工具的开发选择用Ladybug+Honeybee来进行相关采光计算。GH平台的便捷性另一方面体现在它提供了多种编程语言的接口，包括C、C++、Python和VB，能够让使用者自定义各种组件。

Honeybee是Ladybug工具组件中一款功能强大的连接口插件，由宾夕法尼亚大学的Mostapha Sadeghipour Roudsari主导开发，它能够将grasshopper3D与Radiance、Daysim、OpenStudio、EnergyPlus、和Therm相连接，用于采光模拟和能耗分析。HoneybeeZone是Honeybee组件可识别的三维模型格式。Radiance美国劳伦斯伯克利国家实验室开发的一款采光光模拟软件***，采用蒙地卡罗反向光线跟踪算法来计算场景的照度。

本发明为在Grasshopper平台上实现非视觉效应的评价，根据WELL BuidingStandard 2018和CEA评价法设计了一套评价工具，并同时构建了基于Grasshopper平台的非视觉效应评估方法。

评价工具在输入设置上也提供了多种可能，能够让使用者进行全年任意时间段或任意时间点的分析，以及根据需要进行各指标阈值的设定。

有益效果：与现有技术相比，本发明基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应CEA评估方法具有以下优点：

(1)在指标体系方面，生物照度阈值法和多通道计算法主要是基于对光照强度和光谱分布的影响，使用的是照度阈值指标；而CEA法不仅有照度阈值的指标，还有基于光照历史考量的刺激频率和有效节律区域百分比指标。

(2)在标准设置方面，生物照度阈值法和多通道计算法因为提出时间相对早一些，所以使用的都是研究团队根据经验得出的标准照度，而CEA法使用的是WELL标准集合国际相关领域众多专家共同制定的EML_200，相比较来说更为可靠。

(3)在可操作性方面，生物照度阈值法和多通道计算法在指标计算上相对复杂，而CEA法计算较为方便，可操作性更强；另一方面，Grasshopper平台可以比较方便地针对非视觉效应评估结果对建筑方案进行调整。

(4)对效果进行分析，在非视觉效应的分析时间选择方面，生物照度阈值法和多通道计算法进行特定时间点的采光计算，对于某一时间段或全年范围内的分析还无法实现。在非视觉效应的空间分布分析方面，CEA法能够对非视觉效应的空间分做出分析，有助于判断生物暗区的存在，而其他两种方法在这方面有所缺乏，使用的是整体空间的平均值。在非视觉效应的空间变化分析方面，CEA法可进行月度、季度的空间映射，以使设计师直观地了解天然光非视觉效应刺激在一年中的空间变化，并据此确定具有最大非视觉潜力的视看方向，以指导室内家具的位置和视看方向的布置。

(5)本发明根据使用需求进行个性化定义和扩展，且进行某一时间段或全年范围内的分析，相较于基于Ecotect+Matlab的CEA法，实现更多非视觉指标的呈现，同时简化参数设置，更便捷地实现CEA法的相关指标计算。

(6)本发明为提高非视觉效应模拟的准确性提供理论和数据支持，填补了国内非视觉评价工具研究方面的空白。

(7)本发明通过GH平台评价工具的开发，填补了国内非视觉评价工具研究方面的空白，为建筑设计人员提供了一种更为方便的光环境非视觉效应评估手段，有助于非视觉相关研究成果在设计过程中的运用推广，也有利于今后教育建筑采光设计的优化以及教室光环境的改善。

(8)本发明提高天然光非视觉效应评估的效率，通过合理引入参数，优化建筑室内非视觉评价过程，对营造出更为舒适健康的光环境，从而提高使用者的工作效率，促进了身心健康，进而为建筑室内光环境设计提供更有效的建议，帮助非视觉相关研究成果在实际建筑设计过程中的运用推广；同时与CAAD软件联系，为建筑设计人员提供了一种更为方便的光环境非视觉效应评估手段。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为Skytpe and MR组件的输入输出图；

图3为Skytpe and MR组件图；

图4为Skytpe and MR组件计算流程示意图；

图5为Honeybee调用的Radiance材质信息示例图；

图6为view direction组件的输入输出图；

图7为view direction组件图；

图8为view direction组件的控制效果示例图；

图9为annual analysis组件的输入输出图；

图10为annual analysis组件计算流程图；

图11为extract annual data组件的输入输出图；

图12为SF analysis组件的输入输出图；

图13为emlCEAanalysis组件的输入输出图；

图14为非视觉照度全年时间图谱示例图；

图15为全年Stim.freq>＝5d/wk占比空间分布示例图(8个视看方向及总平均值)；

图16为刺激频率全年分布图示例；

图17为emlCEA全年分布图示例；

图18为sfCEA全年分布图示例。

具体实施方式

如图1所示，本发明评估方法包括以下步骤：

步骤1，气象数据处理，先根据WELL标准计算每种天空类型的非视觉照度转换系数，然后利用天空净度指数确定所选时间范围内各小时的天空类型，并与转换系数相匹配，以便用于后续对采光模拟计算结果的非视觉转化；

步骤2：采光模拟计算：基于数据信息建立建筑三维模型组，并设置相关参数与材质赋予，分析点和视看方向的确定，模拟类型的选择；

步骤3：可视化分析：对WELL标准和CEA法的相关指标进行进一步补充和处理，设计一套适合于评价工具计算的指标体系，包括：a.非视觉照度EML；b.小时占比HP和天数占比DP；c.天然光贡献率CR；d.刺激频率Stim.freq；e.两种有效节律区域百分比emlCEA和sfCEA；通过评价工具中的各组件完成各指标的计算，并进行图示表达。

其中，图1中的气象数据处理与转换模块，用于输出全年内每小时对应的非视觉照度转换系数annual MR，全年内每小时对应的天空类型annual Sky type；采光模拟计算模块，用于对指定建筑空间进行天然光照度和亮度模拟计算，分为模型转化、材质赋予、模拟计算三部分；该模块可以调用Daysim进行全年视觉光环境的模拟计算，期间使用grasshopper现有组件的组合进行视看方向的控制。可视化分析模块，用于整合前两模块的输出结果，使用评价工具中的VB组件进行非视觉效应各指标的分析计算，并借助插件与Excel联动实现结果的可视化分析，或结合Grasshopper生成全年时间图谱和空间网格分布图。

如图2所示，Skytpe and MR组件使用时输入epw文件、分析范围、三种天空类型的MR，即可得到匹配后的每小时天空类型以及MR数据，并可进一步输出到Excel中记录。

Skytpe and MR组件的主要计算逻辑代码如下：

Private Sub RunScript(ByVal solarElevation As List(Of Double),ByValdirectRadiation

As List(Of Double),ByVal diffuseRadiation As List(Of Double),ByValovercastMRAs

Double,ByVal intermediateMR As Double,ByVal sunnyMR As Double,ByRefannualSkytype

As Object)

'赋值参数

DimpiAs Double,nAs Integer,kAs Integer,eAs Double

'计数参数

Dimj As Integer,cAs Integer

'list和tree

Dim mrAs New List(OfDouble),tAs New List(OfDouble)

Dim z As New List(Of Double),I As New List(Of Double),Dh As New List(Of Double)

Dim arcAs New List(OfDouble)

'高度角转天顶角

pi＝3.1415926

Forj＝0To solarElevation.count-1

IfsolarElevation(j)>0Then

arc.add((90-solarElevation(j))/180*pi)

Else

arc.add(0)

End If

Forj＝0To solarElevation.count-1

z.add(arc(j))

I.add(directRadiation(j))

Dh.add(diffuseRadiation(j))

Forj＝0To Dh.count/24-1

For c＝0To 23

n＝c+j*24

IfDh(n)<>0Then

e＝((Dh(n)+I(n))/Dh(n)+1.041*z(n)^3)/(1+1.041*z(n)^3)

Ife<1.065Then k＝1

Ife>＝1.065And e<1.230Then k＝2

Ife>＝1.230And e<1.500Then k＝3

Ife>＝1.500And e<1.950Then k＝4

Ife>＝1.950And e<2.800Then k＝5

Ife>＝2.800And e<4.500Then k＝6

Ife>＝4.500And e<6.200Then k＝7

Ife>＝6.200Then k＝8

Ifk<＝1Then

t.add(4)

mr.add(overcastMR)

End If

Ifk>1And k<＝7Then

t.add(2)

mr.add(intermediateMR)

End If

Ifk>7Then

t.add(0)

mr.add(sunnyMR)

End If

Else

Ifc<＝15And c>＝8Then

t.add(-1)

mr.add(intermediateMR)'9-16间气象文件缺省数据按中间天空处理

Else

t.add(-1)'夜间数据

mr.add(0)

End If

annualSkytype＝t'输出月、日、时、天空净度、天空类型以方便记录

'输出逐时转换系数

Forj＝0To mr.count-1

print(mr(j))

如图3所示，Skytpe and MR组件的左侧为输入端，右侧为输出端。输入太阳高度角、直射光辐照度、漫射光辐照度和三种天空类型MR；输出全年内每小时对应的非视觉照度转换系数，以及全年内每小时对应的天空类型。

如图4所示，Skytpe and MR组件的计算流程分为三步：输入天气数据，计算，输出全年内每小时对应的非视觉照度转换系数和全年内每小时对应的天空类型。

如图5所示，Honeybee调用的Radiance材质信息中，材质的颜色、粗糙度、高光等因素都会影响室内天然采光状况。最下一排第2、3、4个数值分别代表材质的R、G、B的反射和透射值，后两个数值代表高光和粗糙度，默认三个数值是相等的，所以最终呈现材质是灰度的。如果需要材质具有颜色信息，可使用Honeybee提供的各种自定义材质的组件，通过输入R、G、B三个通道的反射或透射值，或直接输入颜色信息，即可对金属、玻璃、镜面、BSDF等多种材质进行定义。

如图6所示，本发明为了便于控制测量点视看方向，并在rhino界面中显示对应的向量，利用Grasshopper编写了view direction组件。view direction组件的输入输出过程中，输入分析点、视看方向向量显示长度、360°视场均分成的份数、视看方向、视看方向的向量的显示颜色、视看方向的向量的显示粗细。输出代表各点视看方向的向量。

如图7所示，view direction组件中，其左侧为输入端，右侧为输出端。

如图8所示，对于view direction组件的控制效果，非视觉模拟以眼部照度为准，一般取水平视看方向。在水平360°视场范围内，视看方向根据家具布置和人的活动来进行设置。该插件便于控制测量点视看方向,并在rhino界面中显示对应的向量。

Annual analysis组件的主要计算逻辑代码如下：

Private Sub RunScript(ByVal illDataAs List(OfDouble),ByVal annualMRAs

List(OfDouble),ByVal fromHour As Integer,ByVal toHour As Integer,

ByVal EMLthres As Double,ByVal CRthresAs Object,ByVal runAs Boolean,

ByRefannualEMLAs Object,ByRefannualCRAs Object,ByRefeverydaySF As

Object,ByRefmeanValueAs Object,ByRefmeetDayPtAs Object,ByRef

hourPercentAs Object,ByRefdayPercentAs Object)

Ifrun＝True Then

Dim iAs Integer,j As Integer,kAs Integer,c1As Integer

'计算全年各小时的EML、CR以及总平均值

Dim mlAs New list(OfDouble),eAs Double,thresholdAs Double

Dim meanAs New list(OfDouble),temlAs Double

Dim crAs New list(OfDouble),tcrAs Double

threshold＝EMLthres*CRthres

For i＝0To illData.Count-1

e＝annualMR(i)*illData(i)

ml.add(e)'全年逐时EML

teml＝teml+e

Ife/threshold>＝1Then'计算各小时的cr

cr.add(1)

Else

cr.add(e/threshold)'全年逐时CR

End If

For k＝fromHour To toHour

Forj＝0To 364

tcr＝tcr+cr(k-1+j*24)

tcr＝0

Dim hrAs Integer,tdAs Integer

Dim chAs Integer,cdAs Integer,tsfAs Integer

Dim sfAs New list(OfInteger),deAs New list(OfInteger)

hr＝toHour-fromHour+1

Forj＝0To 364'天数

For k＝fromHour To toHour

td＝td+ml(k-1+j*24)'计算时段内的总照度

Ifml(k-1+j*24)>＝threshold Then ch＝ch+1'大于限值的小时计算

de.add(1)

cd＝cd+1

Else

de.add(0)

End If

td＝0

For k＝j Toj+6

Ifde(k)＝1Then

c1＝c1+1

End If

c1＝0

tsf＝tsf+sf(j)

For k＝j To 364

Ifde(k)＝1Then

c1＝c1+1

End If

Ifde(k)＝1Then

c1＝c1+1

End If

c1＝0

tsf＝tsf+sf(j)

'结果输出

annualEML＝ml

annualCR＝cr

everydaySF＝sf

meanValue＝mean

meetDayPt＝de

hourPercent＝ch/(365*hr)

dayPercent＝cd/365

'condition记录

print(fromHour)

print(toHour)

print(EMLthres)

print(CRthres)

End If

End Sub

如图9所示，annual analysis组件的输入输出过程中，需输入illData、annualMR、单天分析时段、EML阈值、贡献率阈值；输出全年每小时的非视觉照度值、全年每小时的贡献率、全年每天的刺激频率、全年每小时的非视觉照度值EML、贡献率CR、刺激频率SF平均值、分析时段内满足阈值要求的全年小时数占比和满足阈值要求的全年天数占比。

如图10所示，annual analysis组件的计算流程分为三步：输入数据，计算，输出满足要求的结果。

Extract annual data组件的作用是提取annual analysis组件的输出端数据，进行每月、每季或一年中选定时间范围内的数据分析，对EML、CR、SF、DP、HP指标都适用。提取出的数据也可进一步输入SF analysis组件和emlCEA analysis组件中，进行两种CEA指标的计算。

对Extract annual data组件部分代码说明如下：

提取分析时间内的各点照度数据，总体思路是先设置好两个记录每月天数和每月前共有多少天的数组，然后按月、日、时的层级设计循环，通过月、日、时的关系找到对应数据的序号。

Extract annual data组件的主要计算逻辑代码如下：

Private Sub RunScript(ByVal fromMonthAs Integer,ByVal fromDay AsInteger,ByVal toMonth As Integer,ByVal toDay As Integer,ByVal fromHour AsInteger,ByVal toHourAs Integer,ByVal annualDataAs List(OfDouble),ByRefwithTime As Object,ByRefmonMeanAs Object)

'设定每月天数

Dim dAs New List(OfInteger),dmAs New List(OfInteger)

dm.add(0)

dm.add(31)

dm.add(28)

dm.add(31)

dm.add(30)

dm.add(31)

dm.add(30)

dm.add(31)

dm.add(30)

dm.add(31)

dm.add(30)

dm.add(31)

'各月前一共有多少天

d.add(0)

d.add(31)

d.add(31+28)

d.add(31+28+31)

d.add(31+28+31+30)

d.add(31+28+31+30+31)

d.add(31+28+31+30+31+30)

d.add(31+28+31+30+31+30+31)

d.add(31+28+31+30+31+30+31+31)

d.add(31+28+31+30+31+30+31+31+30)

d.add(31+28+31+30+31+30+31+31+30+31)

d.add(31+28+31+30+31+30+31+31+30+31+30)

'提取分析时间内的各点照度数据

Dim nAs Integer,eAs Double,d1As Integer,d2As Integer

Dim monAs Integer,dayAs Integer,hrAs Integer,ctAs Integer

Dim tAs New DataTree(OfDouble)

For mon＝fromMonth To toMonth

IffromMonth＝toMonth Then

d1＝fromDay

d2＝toDay

Else

Ifmon＝fromMonth Then

d1＝fromDay

d2＝dm(mon)

Else

Ifmon＝toMonth Then

d1＝1

d2＝toDay

Else

d1＝1

d2＝dm(mon)

End If'起始月、终止月和中间月分开计算

End If

ct＝-1

IfannualData.count＝8760Then'按小时

For day＝d1To d2

For hr＝fromHour To toHour

ct＝ct+1

Dim PAs New GH_Path(ct)

t.add(mon,p)

t.add(day,p)

t.add(hr,p)'记录月、日、时信息

n＝24*(d(mon)+day-1)+hr-1'找出对应时间点的序号

e＝annualData(n)

print(e)

t.add(e,p)

End If

IfannualData.count＝365Then'按天

For day＝d1To d2

ct＝ct+1

Dim PAs New GH_Path(ct)

t.add(mon,p)

t.add(day,p)

n＝d(mon)+day-1

e＝annualData(n)

print(e)

t.add(e,p)

'计算每月各小时均值

Dim tmAs Double,meanAs New Datatree(OfDouble)

IfannualData.count＝8760Then'按小时

For hr＝fromHour To toHour

Dimp1As New GH_Path(hr)

For mon＝1To 12

For day＝1To dm(mon)

n＝24*(d(mon)+day-1)+hr-1'找出对应时间点的序号

tm＝tm+annualData(n)'一个月的总和

tm＝0

End If

IfannualData.count＝365Then'按天

Dimp1As New GH_Path(0)

For mon＝1To 12

For day＝1To dm(mon)

n＝d(mon)+day-1'找出对应时间点的序号

tm＝tm+annualData(n)'一个月的总和

tm＝0

monMean＝mean

End Sub

如图11所示，extract annual data组件的输入输出过程中，输入分析范围的起始日、选择分析范围的终止日、单天的分析时段；输出选择时间范围内的数据。

SF analysis组件的主要作用是对刺激频率数据做进一步处理，计算设定时间范围内满足制定刺激频率级别的时间占比以及空间占比sfCEA。输入的刺激频率数据既可以是全年数据，也可以是提取的某一时间范围内的数据。

对SF analysis组件部分代码说明如下：

通过循环语句对输入数组中各刺激频率的天数进行计数，然后除以总天数得到对应比例。提取每天对应点数的数据与输入的刺激频率数值进行比较，将所有满足的点数除以总点数即可得有效昼夜节律百分比CEA值。

SF analysis组件的主要计算逻辑代码如下：

Private Sub RunScript(ByVal SFAs DataTree(OfInteger),ByVal rankAsInteger,ByVal runAs Boolean,ByRefsfCEAAs Object,ByRefSFdays As Object)

Dim iAs Integer,j As Integer,kAs Integer

Dim c1As Integer,c2As Integer,nAs Double

Ifrun＝True Then

'计算各级别刺激频率天数

Dim scAs New list(OfDouble),psfAs New DataTree(OfInteger)

For i＝0To 7

sc.add(0)

DimpAs New GH_Path(i)

Forj＝0To SF.Branch(0).count-1'天数

For k＝0To 7

IfSF.branch(i)(j)＝kThen

sc(k)＝sc(k)+1

Exit For

End If

IfSF.branch(i)(j)>＝rank Then

c1＝c1+1

End If

For k＝0To 7

psf.add(sc(k),p)

sc(k)＝0

print(n)

c1＝0

Dim CEAs New list(OfDouble)

For i＝0To SF.Branch(0).count-1'天数

Forj＝0To SF.BranchCount-1'点数

IfSF.Branch(j)(i)>＝rank Then

c2＝c2+1

End If

CE.add(n)

c2＝0

sfCEA＝CE

SFdays＝psf

End If

End Sub

如图12所示，SF analysis组件的输入输出过程中，输入SF数据、刺激频率级别；输出全年或某时间范围内每天满足刺激频率级别的点数占比sfCEA。

emlCEAanalysis组件主要用于求取每天的emlCEA值和总体平均值，并判断分析范围内各天是否满足CEA阈值要求，如WELL标准所规定的EML_200对应的CEA阈值为75％。本组件的输入数据主要是记录每天是否满足EML阈值要求的数组meetDayPt,可以是全年数据也可以是某一时间范围内的数据。

对emlCEAanalysis组件部分代码说明如下：

通过循环语句提取每天对应点数的数据，与condition中提取的EML阈值进行比较，将所有满足的点数数目除以总点数即可得有效昼夜节律百分比CEA值。

emlCEAanalysis组件的主要计算逻辑代码如下：

Private Sub RunScript(ByVal condition As List(Of Double),ByValmeetDayPt As DataTree(Of Integer),ByVal CEAthres As Double,ByVal run AsBoolean,ByRef meetDayArea As Object,ByRef emlCEA As Object,ByRefmeanValueAsObject)

Ifrun＝True Then

Dim iAs Integer,j As Integer,c1As Integer

Dim tAs Double,nAs Double

Dim emlCEAs New List(OfDouble),mdAs New List(OfDouble)

For i＝0To meetDayPt.Branch(0).count-1'天数

Forj＝0To meetDayPt.BranchCount-1'点数

c1＝c1+meetDayPt.Branch(j)(i)

emlCE.add(n)

t＝t+n

c1＝0

Ifn>＝CEAthres Then

md.add(1)'记录满足CEA阈值要求情况的数列

Else

md.add(0)

End If

emlCEA＝emlCE

meanValue＝t/(meetDayPt.Branch(0).count)

meetDayArea＝md

print(meetDaypt.BranchCount)

End If

End Sub

如图13所示，emlCEAanalysis组件的输入输出过程中，输入condition数据、meetDayPt数据、有效节律区域百分比的阈值限定；输出每天达到EML_200的点数占所有点数的比例emlCEA。

如图14所示，非视觉照度全年时间图谱图由annual analysis组件的annualEML输出端数据在Rhino界面中生成，可直观表达全年范围内8760个小时的非视觉光照水平。

如图15所示，全年Stim.freq>＝5d/wk占比空间分布图将多个视看方向的结果可视化，直观呈现非视觉效应在整个视场中的变化情况，为建筑设计和室内设计提供了参考。

如图16所示，刺激频率全年分布图主要针对特定点，展示其每一天的刺激频率水平，只是时间维度的表达而不涉及空间维度。

如图17所示，emlCEA全年分布图表示的是全年每一天中满足EML阈值要求的区域占比。

如图18所示，sfCEA全年分布图表示的是全年每一天中各个刺激频率级别的区域占比分别是多少。

Claims

1.一种基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤(1)，气象数据处理：先根据WELL标准计算每种天空类型的非视觉照度转换系数，然后利用天空净度指数确定所选时间范围内各小时的天空类型，并与转换系数相匹配；

步骤(2)，采光模拟计算：基于数据信息建立建筑三维模型组，并设置相关参数与材质赋予，分析点和视看方向的确定，以及模拟类型的选择；

步骤(3)，可视化分析：对WELL标准和CEA评价法的相关指标进行补充和处理，设计一套用于评估工具计算的指标体系，通过评价工具中的各组件完成各指标的计算，并进行图示表达。

2.根据权利要求1所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：步骤(1)包括以下步骤：

步骤(1.1)，在Grasshopper的Math工具组中通过VB.net语言编写脚本程序创建自定义组件；

步骤(1.2)，使用VB.net编写的Skytpe andMR实现天空净度指数和全年各小时转换系数的计算，并使用Ladybug中的Analysis Period、Sunrise Sunset、ImportEPW组件来提取因变量参数。

3.根据权利要求1所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：步骤(2)包括以下步骤：

步骤(2.1)，建筑空间的几何特征在三维建模软件Rhino或grasshopper中完成后，转化成Honeybee可识别的Honeybee Zone或Honeybee Surfce；

步骤(2.2)，调用Radiance的Plastic和Glass材质；

步骤(2.3)，视看方向的确定，使用view direction组件调整测量点的视看方向；

步骤(2.4)，模拟类型的选择，根据模拟目的选择不同的模拟类型。

4.根据权利要求3所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：步骤(2.1)中，模型的转化有直接输入Box空间再添加窗户信息，以及按照建筑构件类型分别转化两种方式。

5.根据权利要求1所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：步骤(3)包括以下步骤：

步骤(3.1)，使用annual analysis组件进行非视觉照度的计算；

步骤(3.2)，使用extract annual data组件提取annual analysis组件的输出端数据进行每月、每季或一年中选定时间范围内的数据分析；

步骤(3.3)，使用SF analysis组件对刺激频率数据做进一步处理，计算设定时间范围内满足指定刺激频率级别的时间占比以及空间占比sfCEA；

步骤(3.4)，使用emlCEAanalysis组件求取每天的emlCEA值和总体平均值，并判断分析范围内每天是否满足CEA阈值要求。

6.根据权利要求1所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：所述指标体系包括：(a)，非视觉照度EML；(b)，小时占比HP或天数占比DP；(c)，天然光贡献率CR；(d)，刺激频率Stim.freq；(e)，两种有效节律区域百分比。

7.根据权利要求6所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法，其特征在于：所述有效节律区域百分比包括空间占比emICEA和空间分析sfCEA。

8.一种用于如权利要求1所述的基于Grasshopper平台的天然光非视觉效应评估方法的评价工具，其特征在于：包括以下6种组件：天空类型和转换系数组件Skytype and MR、测量点视看方向组件view direction、全年分析组件annual analysis、全年数据提取组件extract annual data、刺激频率分析组件SF analysis和有效节律区域百分比分析组件emlCEAanalysis。