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全天然自然采光百分比DA300模拟数据可视化图表分析： DA300值与窗台高呈正相关，方案1-10为南北向窗台高度逐渐增大，图表折线呈上升趋势，但在方案8以后其上升趋势减缓趋平；在窗台高度为1.1-1.3时，室内DA300值较为理想。

有效天然采光照度UDI100-2000模拟数据可视化图表分析：室内UDI100-2000值与窗台高呈正相关，但在方案9以后的UDI100-2000值趋平并下降，因此，在方案9-10窗台高为1.1-1.2时，室内UDI100-2000值较为理想。

室内自然采光照度模拟数据可视化图表分析：室内照度均匀度与窗台高呈正相关，方案1-3窗台高为0.4-0.6，对室内照度均匀度影响不大，照度均匀度值为0.06左右；方案9-10窗台高为1.2-1.3时，室内照度均匀度达到较大值且趋平，均匀度值为0.107左右。

3.3 实验小组3以开间进深比为控制变量的模拟结果数据可视化图表分析（图9）：

全天然自然采光百分比DA300模拟数据可视化图表分析：DA300值与开间进深比呈正相关，且随着开间进深比的增大，室内DA300值呈上升趋势，在方案10的开间进深比为2时，可获得最大DA300值77.19。

有效天然采光照度UDI100-2000模拟数据可视化图表分析：室内UDI100-2000值与开间进深比呈正相关，方案1-5的室内UDI100-2000值随开间进深比的增大而增大；方案5- 7的室内UDI100-2000值随开间进深比增大呈趋平状态；方案7- 10的室内UDI100-2000值随开间进深比增大而呈现下降趋势，当开间进深比为1.1-1.2时，室内UDI100-2000值较为理想。

室内自然采光照度模拟数据可视化图表分析：室内照度均匀度总体上与开间进深比呈正相关，方案1-6开间进深比为1.1-1.6，室内照度均匀度呈上升趋势；但在方案8开间进深比为1.8时，室内照度均匀度骤然降低至0.068，之后随比值增大而上升；当开间进深比为2时，室内均匀度可达到最大值0.09。

（4）设计决策支持结果分析

由模拟结果图像可对室内评价指标进行定性分析，对不同控制变量模拟出的DA300值，UDI100-2000值与采光均匀度评价指标理想值的空间分布范围有大致了解，而基于transDATA可将数据转化为可视化图形并进行关于评价指标的定量分析。综合实验案例中的三种控制变量对三个评价指标影响的定量分析可以总结得到：实验小组1中的三种评价指标达到理想状态时，设计参量设置为南向窗墙比0.2，DA300值与室内最大UDI100-2000值为79.73，室内照度均匀度为0.07；实验小组2中的三种评价指标达到理想状态时，设计参量设置为窗台高1.2m；实验小组3中的三种评价指标达到理想状态时，设计参量设置为开间进深比2。由此可得，该寒地单层居住建筑的室内自然采光性能优化结果相对应的设计变量为南墙窗墙比0.2，窗台高1.2m，开间进深比为2。transDATA的数据记录回溯与可视化功能简化了性能优化方案设计及决策流程，提高了相关优化设计参量选取效率。

四、结语

本文论述了在Rhino平台下，运用Python工具进行Grasshopper的二次开发，设计出了绿色性能导向下的建筑设计决策信息记录与回溯工具——transDATA和基于transDATA的绿建设计工作流，经寒地某单层居住建筑自然采光性能优化实际案例的验证，transDATA可实现影响绿色建筑性能参量数据的记录回溯与可视化。运用该工具，有效解决了Grasshopper平台下性能模拟数据量大、种类多而导致的决策效率低的缺陷，方便建筑师在方案设计过程中对设计参量与模拟数据进行分析与优化，使最终建筑方案满足绿色节能设计要求。在该绿色建筑辅助决策工具的帮助下，建筑师的设计质量与设计效率可得到明显改善，因此可将更多时间利用在方案前期的主观艺术创作上。

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