[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(kāi)（公告）號(hào): CN111400970A
• 公開(kāi)（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

本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的方法，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；S2：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；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，根據(jù)多球交匯方法確定空調(diào)位置，修改室內(nèi)空調(diào)送風(fēng)口的布局和空調(diào)控制參數(shù)，使室內(nèi)大部分工作人員獲得滿意的舒適度。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的方法。

背景技術(shù)

空調(diào)即空氣調(diào)節(jié)器(room air conditioner)，調(diào)節(jié)溫度、濕度、掛式空調(diào)是一種用于給空間區(qū)域(一般為密閉)提供處理空氣溫度變化的機(jī)組。它的功能是對(duì)該房間(或封閉空間、區(qū)域)內(nèi)空氣的溫度、濕度、潔凈度和空氣流速等參數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，以滿足人體舒適或工藝過(guò)程的要求。

對(duì)于辦公場(chǎng)所，室內(nèi)熱舒適性環(huán)境和空氣質(zhì)量直接影響著人們的工作狀態(tài)，而達(dá)到更好的室內(nèi)環(huán)境狀態(tài)對(duì)于提高工作效率是很有必要的。在辦公場(chǎng)所，很難通過(guò)簡(jiǎn)單觀察來(lái)獲取空調(diào)使用過(guò)程或者結(jié)果的有效信息。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點(diǎn)，而提出的一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)與優(yōu)化的方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案：

一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)的方法，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)T(x_i)＝{A_i¹,A_i²,···A_imi}(i＝1,2,···n)。

優(yōu)選的，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。

優(yōu)選的，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。

一種工業(yè)多相流過(guò)程參數(shù)學(xué)習(xí)優(yōu)化的方法，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。

優(yōu)選的，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。

優(yōu)選的，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。