建筑室內(nèi)熱環(huán)境智能建模方法研究
發(fā)布時間:2021-06-23 19:38
在北方冬季,采暖普遍存在于家家戶戶,人們對一個舒適的熱環(huán)境要求越來越高,因此,建筑室內(nèi)熱環(huán)境的舒適性與降低能源消耗是目前智能建筑研究的熱點(diǎn)。室內(nèi)溫度是評估室內(nèi)舒適與否最直觀的評價指標(biāo),目前對于冬季北方大部分地區(qū),室內(nèi)熱環(huán)境主要通過采暖來實(shí)現(xiàn)溫度的調(diào)節(jié),不能滿足人們對舒適度的要求,這其中的能源消耗量也很高。影響室內(nèi)熱環(huán)境的參數(shù)存在非線性、多變量和環(huán)境復(fù)雜性等因素,很難建立室內(nèi)熱環(huán)境的系統(tǒng)模型和實(shí)現(xiàn)熱舒適度的智能化控制,因此構(gòu)建一個室內(nèi)熱環(huán)境模型是亟待解決的事情。本文針對人們對于室內(nèi)環(huán)境舒適、節(jié)能以及健康的要求,對室內(nèi)熱環(huán)境建模進(jìn)行了相應(yīng)的研究。本文的研究內(nèi)容如下:(1)通過閱讀文獻(xiàn),了解和分析國內(nèi)外針對室內(nèi)熱環(huán)境建模和舒適度方面的研究現(xiàn)狀。目前存在模型訓(xùn)練時間長、氣象參數(shù)不易獲取、數(shù)據(jù)不完備等缺陷,以此確定解決方案。(2)針對室內(nèi)熱環(huán)境影響參數(shù)多、數(shù)據(jù)不易獲取等問題,搭建室內(nèi)熱環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),采集室內(nèi)采暖系統(tǒng)中熱水供給房間的熱量,利用采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗,解決了數(shù)據(jù)不完備、數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確的問題。(3)針對北方冬季采暖熱量供給,存在能源嚴(yán)重浪費(fèi)的問題,利用建筑熱環(huán)境先驗知識和室內(nèi)熱環(huán)...
【文章來源】:山東師范大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.2示,??建筑室內(nèi)熱環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)圖如圖3.3所示
室外部件配有小太陽能電池板,可以對AA電池(可充電電池)進(jìn)行充電,??以便提供電力給室外各部件工作使用。??室外氣象參數(shù)采集系統(tǒng)如圖3.4所示,室內(nèi)接收機(jī)如圖3.5所示,圖3.6所??示為電腦端人機(jī)示意圖。??風(fēng)向計??i?7風(fēng)速計??I??太陽能板??,.,?_?點(diǎn)、雨量計??溫濕度傳感器?:嘗?!?,-,乙??風(fēng)寒傳感器??Hi??圖3.4室外氣象參數(shù)采集系統(tǒng)??19??
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【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]粒子群優(yōu)化算法進(jìn)展研究[J]. 吳玫. 中小企業(yè)管理與科技(下旬刊). 2018(12)
[2]基于粒子群算法與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的呼吸運(yùn)動預(yù)測研究[J]. 常盼春,楊濟(jì)民,楊娟,游濤. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2018(06)
[3]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探空濕度太陽輻射誤差修正[J]. 單鵬,冒曉莉,張加宏,馬濤,陳永. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(19)
[4]基于DeST-C的外圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工性能對建筑負(fù)荷的影響[J]. 牛志強(qiáng),王曼,郭陽. 河南科學(xué). 2018(05)
[5]基于鳥群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱舒適度預(yù)測[J]. 郭彤穎,陳露. 計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(04)
[6]基于度-時法的哈爾濱冬季采暖強(qiáng)度評價[J]. 劉玉蓮,任國玉. 自然資源學(xué)報. 2018(01)
[7]以熱舒適度為目標(biāo)的室內(nèi)空調(diào)環(huán)境建模、優(yōu)化與仿真研究[J]. 周毅. 自動化應(yīng)用. 2017(12)
[8]Fanger PMV熱舒適模型發(fā)展過程及適用性分析[J]. 黑賞罡,姜曙光,楊駿,張俊龍. 低溫建筑技術(shù). 2017(10)
[9]基于DEST和能耗監(jiān)管平臺的圖書館空調(diào)節(jié)能分析[J]. 王立民,傅加林,徐蕓青,屈利娟,陳淑琴. 建筑節(jié)能. 2017(10)
[10]基于EnergyPlus軟件的大型建筑空調(diào)末端模型簡化[J]. 顧潔帆,許鵬,姬穎,陳永保. 暖通空調(diào). 2017(10)
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和KNN的店鋪銷售額預(yù)測研究[D]. 葉志祥.安徽理工大學(xué) 2018
[2]面向室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度預(yù)測與控制模型優(yōu)化研究[D]. 曹勇.沈陽大學(xué) 2016
[3]空調(diào)熱舒適度預(yù)測及控制算法研究[D]. 張玲.湖南大學(xué) 2014
[4]商業(yè)建筑中庭自然通風(fēng)數(shù)值模擬研究及其灰箱模型辨識[D]. 薛鵬.天津大學(xué) 2012
[5]基于粒子群和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMV預(yù)測模型在智能辦公建筑中應(yīng)用研究[D]. 趙梅香.華南理工大學(xué) 2012
[6]公共建筑能耗分析的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與系統(tǒng)開發(fā)[D]. 肖丹.重慶大學(xué) 2012
[7]智能居住環(huán)境舒適度控制方法[D]. 劉聰聰.山東建筑大學(xué) 2012
[8]夏熱冬暖地區(qū)辦公建筑能耗預(yù)測模型研究[D]. 歐陽娟娟.天津大學(xué) 2010
本文編號:3245537
【文章來源】:山東師范大學(xué)山東省
【文章頁數(shù)】:71 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖3.2示,??建筑室內(nèi)熱環(huán)境數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)圖如圖3.3所示
室外部件配有小太陽能電池板,可以對AA電池(可充電電池)進(jìn)行充電,??以便提供電力給室外各部件工作使用。??室外氣象參數(shù)采集系統(tǒng)如圖3.4所示,室內(nèi)接收機(jī)如圖3.5所示,圖3.6所??示為電腦端人機(jī)示意圖。??風(fēng)向計??i?7風(fēng)速計??I??太陽能板??,.,?_?點(diǎn)、雨量計??溫濕度傳感器?:嘗?!?,-,乙??風(fēng)寒傳感器??Hi??圖3.4室外氣象參數(shù)采集系統(tǒng)??19??
圖3.6室外氣象參數(shù)采集系統(tǒng)電腦端數(shù)據(jù)顯示界面??.1.2實(shí)驗參數(shù)的確定??(I)輸入值輸出值的確定??本次實(shí)驗是對冬季供暖房間未來時間溫度值的預(yù)測,其影響因素繁多,存在??復(fù)雜的非線性關(guān)系,影響供暖房間室內(nèi)溫度的因素有室內(nèi)濕度、室外溫度、室??
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]粒子群優(yōu)化算法進(jìn)展研究[J]. 吳玫. 中小企業(yè)管理與科技(下旬刊). 2018(12)
[2]基于粒子群算法與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的呼吸運(yùn)動預(yù)測研究[J]. 常盼春,楊濟(jì)民,楊娟,游濤. 中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報. 2018(06)
[3]基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的探空濕度太陽輻射誤差修正[J]. 單鵬,冒曉莉,張加宏,馬濤,陳永. 科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(19)
[4]基于DeST-C的外圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工性能對建筑負(fù)荷的影響[J]. 牛志強(qiáng),王曼,郭陽. 河南科學(xué). 2018(05)
[5]基于鳥群算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱舒適度預(yù)測[J]. 郭彤穎,陳露. 計算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2018(04)
[6]基于度-時法的哈爾濱冬季采暖強(qiáng)度評價[J]. 劉玉蓮,任國玉. 自然資源學(xué)報. 2018(01)
[7]以熱舒適度為目標(biāo)的室內(nèi)空調(diào)環(huán)境建模、優(yōu)化與仿真研究[J]. 周毅. 自動化應(yīng)用. 2017(12)
[8]Fanger PMV熱舒適模型發(fā)展過程及適用性分析[J]. 黑賞罡,姜曙光,楊駿,張俊龍. 低溫建筑技術(shù). 2017(10)
[9]基于DEST和能耗監(jiān)管平臺的圖書館空調(diào)節(jié)能分析[J]. 王立民,傅加林,徐蕓青,屈利娟,陳淑琴. 建筑節(jié)能. 2017(10)
[10]基于EnergyPlus軟件的大型建筑空調(diào)末端模型簡化[J]. 顧潔帆,許鵬,姬穎,陳永保. 暖通空調(diào). 2017(10)
碩士論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和KNN的店鋪銷售額預(yù)測研究[D]. 葉志祥.安徽理工大學(xué) 2018
[2]面向室內(nèi)熱濕環(huán)境熱舒適度預(yù)測與控制模型優(yōu)化研究[D]. 曹勇.沈陽大學(xué) 2016
[3]空調(diào)熱舒適度預(yù)測及控制算法研究[D]. 張玲.湖南大學(xué) 2014
[4]商業(yè)建筑中庭自然通風(fēng)數(shù)值模擬研究及其灰箱模型辨識[D]. 薛鵬.天津大學(xué) 2012
[5]基于粒子群和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PMV預(yù)測模型在智能辦公建筑中應(yīng)用研究[D]. 趙梅香.華南理工大學(xué) 2012
[6]公共建筑能耗分析的數(shù)據(jù)挖掘方法研究與系統(tǒng)開發(fā)[D]. 肖丹.重慶大學(xué) 2012
[7]智能居住環(huán)境舒適度控制方法[D]. 劉聰聰.山東建筑大學(xué) 2012
[8]夏熱冬暖地區(qū)辦公建筑能耗預(yù)測模型研究[D]. 歐陽娟娟.天津大學(xué) 2010
本文編號:3245537
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