[發(fā)明專利]一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010187152.2
• 申請(qǐng)日: 2020-03-17
• 公開（公告）號(hào): CN111400970A
• 公開（公告）日: 2020-07-10
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 史廣思;鄂殿玉;李敬;崔佳鑫;熊仕顯;楊友文;史超;張思釗;李政權(quán);戚方偉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 史廣思
• 主分類號(hào): G06F30/28
• 分類號(hào): G06F30/28;G06F30/27;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F113/08
• 代理公司: 六安市新圖匠心專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34139
• 代理人: 陳斌

1.一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1:建立CFD模型，應(yīng)用CFD模擬軟件，采用六面體網(wǎng)格劃分網(wǎng)格，對(duì)CFD模型進(jìn)行模擬；

采用云圖對(duì)室內(nèi)熱舒適性指標(biāo)PMV、PPD與空氣齡的分布進(jìn)行分析；

S2：建立ANFIS網(wǎng)格模型，采用ANFIS，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為3層，即輸入層、隱含層和輸出層,輸出數(shù)據(jù)為室內(nèi)的PMV、PPD和空氣齡；確定第一個(gè)隱含層神經(jīng)元為10個(gè),第二個(gè)隱含層為32個(gè)，用1000組輸入、輸出數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并用300組測(cè)試數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)試已經(jīng)訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)；

設(shè)輸入向量x＝[x₁,x₂,···x_n]^T，每個(gè)分量x_i，均為模糊語(yǔ)言變量，并設(shè)

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)的方法，其特征在于，CFD模型實(shí)驗(yàn)室的尺寸為8.2m×5.4m×3.8m，室內(nèi)放置了14張辦公桌，桌前均坐著一個(gè)人：1.73m×0.3m×0.2m，58.2W/m²。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)的方法，其特征在于，CFD模型實(shí)驗(yàn)室有一扇窗戶，尺寸為4.4m×1.5m，壁面均是絕熱面室內(nèi)還有一個(gè)文件柜，尺寸為：1.8m×0.4m×3.5m。

4.一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法，其特征在于，包括以下步驟：

A1：建立PSO目標(biāo)函數(shù)，采用分層序列法與寬容分層序列法來(lái)對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解；

A2：優(yōu)化PSO算法，通過(guò)跟蹤群體的2個(gè)極值：粒子本身找到的最優(yōu)解和群體找到的最優(yōu)解來(lái)動(dòng)態(tài)調(diào)整自己的位置和速度，完成對(duì)問(wèn)題的優(yōu)化。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法，其特征在于，分層序列法的主題思想是先將多目標(biāo)函數(shù)按照重要程度進(jìn)行排序，然后依次求得各個(gè)單目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法，其特征在于，寬容分層序列法為保證下一次求解過(guò)程中可行解的存在，采用一個(gè)寬容值來(lái)拓寬可行域，即在前一次求得的最優(yōu)解附近的某一范圍內(nèi)進(jìn)行搜索。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法，其特征在于，將寬容分層序列法引入到多目標(biāo)切削參數(shù)優(yōu)化模型中。