导师信息
高性能可持续
建筑设计 方向
申博/论文辅导
Parametric and architectural design directions
这位导师在高性能与可持续建筑设计、建筑历史保护研究、人工智能建筑、城市大数据等研究领域上具有很深的研究和成就。ta的研究在学术界享有盛誉，是顶刊会议和国际期刊的审稿人！发表过多篇顶刊，具有过人的学术背景和研究经验，同样指导能力杠杠的！🌟
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这位导师能给你提供全方位的学术指导和研究带领！
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导师背景
Mentor background
Ms. Xu
美国Top25理工强校全奖博士
美国Top5 建筑学硕士
鲁汶大学 博士
宾夕法尼亚大学 讲师
各大国际期刊和顶级会议审稿人
# 研究领域
性能导向的建筑设计
绿色建筑
建筑性能模拟
城市图像感知
城市大数据计算
人工智能建筑生形态
可持续建筑设计
建筑历史保护和研究
增材建造新材料和新形式
...
# 学术成就
发表多篇高质量SCI论文
参与全球顶级海外实验室研究项目
发表SCI和国际顶级会议论文 共20余篇
# 参与项目
美国国家级实验室
国家自然科学基金
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导师研究领域
Research Interests:
以下介绍Xu导师的相关研究领域，
以及该方向的推荐研究问题
（对该研究方向感兴趣可进行1v1辅导，适合需要发表SCI论文、各类期刊论文辅导，海外全奖博士申请辅导的同学）
一、性能导向的建筑设计
研究问题：如何在建筑设计的早期阶段有效整合能源性能反馈？
研究目的：探索在建筑设计初期整合能源性能反馈的方法，以提高建筑整体能源效率，从而降低建筑生命周期内的能源消耗和运营成本。
研究意义：为建筑师和设计师提供科学依据和工具，优化设计决策，促进高性能建筑的实现，提高建筑的可持续性和舒适性，推动绿色建筑的发展。
二、绿色建筑
研究问题：如何通过参数化设计方法提高绿色建筑的能源性能和可持续性？
研究目的：研究基于参数化设计的方法，以优化绿色建筑的能源性能，减少碳排放和资源消耗，提高建筑的整体可持续性和环境友好性。
研究意义：为建筑设计提供创新的工具和方法，推动绿色建筑的发展，提升建筑在能源效率和环境保护方面的表现，促进可持续城市化进程，改善人居环境质量。
三、建筑性能模拟
研究问题：如何在设计阶段通过建筑性能模拟优化建筑的能源效率和环境舒适度
研究目的：利用先进的建筑性能模拟技术，评估和优化建筑在设计阶段的能源使用和环境舒适度，以便在建成后实现更高的能源效率和更舒适的室内环境。
研究意义：为建筑师和工程师提供准确的性能预测，优化设计决策，提升建筑的能源效率和环境质量，降低运行成本，推动建筑行业向更加可持续和高效的方向发展。
四、城市图像感知
研究目的：通过城市图像感知技术，分析和评估城市景观和环境变化，提供数据支持，以优化城市规划和管理决策，提升城市的功能性和美观性。
研究意义：为城市规划者和管理者提供科学依据和精准工具，提高城市空间的利用效率和居民生活质量，促进城市的可持续发展和智慧城市建设。
五、城市大数据计算
研究目的：利用城市大数据计算技术，分析城市各种动态数据，优化资源配置和管理流程，提升城市运营效率和服务质量，实现智慧城市的目标。
研究意义：为城市管理者提供数据驱动的决策支持，提高城市管理的科学性和精准度，改善城市居民的生活质量，促进城市的可持续和高效发展。
六、人工智能建筑生形态
研究问题：如何利用人工智能技术优化建筑生形态以提高建筑的功能性和可持续性？
研究目的：研究人工智能在建筑生形态设计中的应用，通过算法和数据分析优化建筑形态和功能，提高建筑的能源效率、环境适应性和居住舒适度。
研究意义：为建筑设计提供创新工具，推动智能化设计的发展，提升建筑的性能和可持续性，减少资源浪费，促进建筑行业向更加智能和高效的方向发展。
七、可持续建筑设计
研究目的：探索在建筑设计中全面应用可持续发展原则的方法，包括能源效率、材料选择和废弃物管理，以最大限度地减少建筑对环境的负面影响。
研究意义：为建筑师和设计师提供科学依据和最佳实践，推动绿色建筑的发展，提高建筑的环境友好性和资源利用效率，促进建筑行业的可持续发展，改善人类的生活环境。
八、建筑历史保护和研究
研究目的：研究在城市快速发展的背景下，保护和利用历史建筑的方法，确保历史建筑的文化价值和结构完整性，同时适应现代使用需求。
研究意义：为城市规划和保护工作提供科学依据，提升历史建筑的保护水平和利用效率，促进文化传承与创新，平衡历史保护与现代发展的需求，改善城市文化环境。
九、增材建造新材料和新形式
研究目的：探索增材建造技术的新材料和新形式，通过创新的制造工艺和设计方法，提升建筑的结构性能、材料利用率和可持续性，实现高效、环保的建筑解决方案。
研究意义：为建筑行业提供先进的建造技术和材料，推动建筑设计和施工的创新，降低资源浪费和环境影响，促进建筑的高性能和可持续发展，满足未来建筑需求。
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导师相关研究成果
与论文展示
Recent research results
# 发表论文展示
Keywords：
性能导向的建筑设计、绿色建筑、建筑性能模拟、可持续设计
简介：
在当前的建筑领域，可持续设计和建筑性能问题，特别是在能源性能方面，对设计过程的重要性日益增加。这主要是因为建筑占总能源消耗的很大一部分，美国接近一半，欧盟达40%。研究表明，在设计早期纳入能源性能反馈可以提高建筑生命周期的能源效率。然而，早期设计阶段的障碍阻碍了能源性能反馈的及时纳入。因此，本研究提出通过设计师导向的多学科设计优化框架，提高能量性能反馈对早期设计决策的影响，促进高性能设计的实现。
Shih-Hsin Lin, David Jason Gerber, Evolutionary energy performance feedback for design: Multidisciplinary design optimization and performance boundaries
相关领域的代表学术会议与期刊，如：
Automation in Construction, Journal of Building Engineering, Journal of Building Performance Simulation, Buildings, Developments in the Built Environment
# 参与项目展示
项目一: 国家自然科学基金
研究方向：参数化性能导向建筑优化
设计性能：迈向基于云的仿真和多学科设计解决方案空间搜索
Designing-in performance: Towards cloud based simulation and multidisciplinary design solution space search
基于参数算法的住宅建筑衍生式设计与性能优化
Generative design and performance optimization of residential buildings based on parametric algorithm
建筑中庭设计智能参数化优化：可持续和舒适环境的案例研究
Intelligent Parametric Optimization of Building Atrium Design: A Case Study for a Sustainable and Comfortable Environment
项目二：高性能建筑立面地图 美国国家级实验室
# 相关论文项目展示
《设计中的渐进式能源性能反馈：设计决策支持的多学科设计优化和性能边界》
Evolutionary energy performance feedback for design: Multidisciplinary design optimization and performance boundaries for design decision support
keywords： 多学科设计优化（MDO）、能源性能反馈（EEPFD）、建筑概念设计 简要： 这篇文章的研究主要集中在将能耗性能反馈引入建筑概念设计阶段的多学科设计优化（MDO）框架的开发与应用。研究目标是通过构建和评估一个名为进化能源性能反馈设计（EEPFD）的MDO框架，提供能耗性能作为反馈信息，以更早、更有效地影响建筑师的设计决策。通过实验验证和确定性能边界，研究进一步探索了如何在设计初期利用这些反馈信息优化建筑设计。
文章链接: https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2014.08.034
Designing-in performance: A framework for evolutionary energy performance feedback in early stage design
keywords：多学科设计优化（MDO）、能源性能反馈、早期建筑设计
简要：
这篇文章主要探讨了一种名为“进化能源性能反馈设计（EEPFD）”的多学科设计优化（MDO）框架，用于支持建筑早期设计决策。研究通过参数化、自动化和多目标优化来提供快速的性能反馈，以满足早期设计阶段的需求。文章详细描述了EEPFD的开发和初步验证，并通过实验案例展示了其在建筑设计中的有效应用。
Towards user centered building design: Identifying end-user lighting preferences via immersive virtual environments
keywords：虚拟环境（IVEs）、照明偏好、建筑性能模拟（BPS）、用户中心设计
简要：
这篇文章的研究主要集中在通过虚拟环境收集用户的照明偏好，并将这些偏好数据与建筑性能模拟（BPS）工具整合，以优化建筑设计。在虚拟办公室中收集了89名参与者的照明偏好、阅读速度和理解能力、性格特征和环境观点。研究结果显示，参与者更偏好模拟日光照明，相较于电灯照明，且在模拟日光照明下的表现更好。此外，性格外向的参与者更倾向于最大程度的照明。研究通过案例研究展示了如何在设计阶段利用这些数据改进办公室设计，以满足用户的照明偏好并减少建筑的能耗。
Behavioral Form Finding: A Multi Agent Systems Framework for Environmental Aware Form Finding of Shell Structures
文章链接:https://doi.org/10.1007/978-3-030-29829-6_12
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