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基于机器学习的建筑物形状化简模型的开题报告
一、选题背景
在当前的数字建筑设计工作中，建筑形状的优化和精简是一个重要的需求。建筑物形状化简能够减少建筑物的材料成本，优化能源消耗和提高建筑物的可持续性。原理是通过删除不必要的细节和优化形状，以最小的材料成本来满足建筑物的结构和功能需求。目前市场上大多数的形状化简工具需要人们手工设定参数来进行形状优化，这种方式效率低下而且容易有误差。因此，本文提出了一种基于机器学习模型的建筑物形状化简方法。
二、研究内容
本研究将探讨利用机器学习技术对建筑物形状进行化简的方法。采用一种基于神经网络的方法，通过训练数据集来进行学习和推理。本研究提出了一种基于机器学习的建筑物形状化简模型方法，来自动减少建筑形状所需的材料和人力成本。我们的目标是创建一个通用的形状化简工具，能够在不同的建筑项目中自适应调整。
三、研究方法
在本研究中，我们将使用神经网络算法来进行建筑物形状化简。我们将首先利用Python语言编写数据收集和预处理程序来提取训练数据。通过对建筑物三维数据的处理，我们得到了许多建筑的特定元素，比如建筑物的立面、楼层平面图和单个房间。这些特征将作为我们的输入。
接下来，我们将使用机器学习算法来训练模型。在模型的输入层，我们将把所有的精确建筑数据导入，用于训练模型。在这个阶段，我们需要定义好我们的神经网络的结构、算法和超参数。通过将神经网络的训练数据集分成训练集、验证集和测试集，我们可以找到最佳的模型分类效果和泛化能力。
最终，我们将用训练好的网络对新的建筑形状进行分类。这将帮助我们快速判断一个建筑物是否可以被化简。如果可以，我们就可以使用我们的模型来推荐最好的化简方案，并自动即时生成相应的预览。
四、研究意义
利用机器学习进行建筑物形状化简，可以将原本需要人工完成的复杂任务转化为可以自动化完成的工作，能够提高建筑物形状化简的效率和精度。可应用于高层住宅、办公楼、商业中心等建筑物的建设。
五、预期结果
我们的预期结果是一个能够自动化识别建筑物中可以优化的区域，并提出最优化的建筑形状化简模型的平台。我们的目标是创建一个基于机器学习算法的通用的建筑物形状化简工具，可以自动处理建筑物零件的形状，并产生最优化的结果。该平台将支持各种CAD格式文件的输入，包括Revit、AutoCAD和SketchUp等。
六、参考文献
Chevallier,K.,&Halpern,D.(2018).DeepLearningforEfficientDesignOptimizationofBuildingEnvelope.
Liu,Y.,Xiao,X.,&Zhao,J.(2020).AMachineLearningFrameworkforBuildingShapeOptimization.
Ma,T.,Luo,X.,&Li,W.(2019).Amachinelearning-basedframeworkforautomaticbuildingshapeoptimization.
Song,S.,Pan,J.,Guo,B.,&Liu,Y.(2018).AShapeOptimizationFrameworkBasedonDeepLearningandFiniteElementMethodforBuildingThermalPerformance.