建筑室内热环境智能建模方法研究
发布时间:2021-06-23 19:38
在北方冬季,采暖普遍存在于家家户户,人们对一个舒适的热环境要求越来越高,因此,建筑室内热环境的舒适性与降低能源消耗是目前智能建筑研究的热点。室内温度是评估室内舒适与否最直观的评价指标,目前对于冬季北方大部分地区,室内热环境主要通过采暖来实现温度的调节,不能满足人们对舒适度的要求,这其中的能源消耗量也很高。影响室内热环境的参数存在非线性、多变量和环境复杂性等因素,很难建立室内热环境的系统模型和实现热舒适度的智能化控制,因此构建一个室内热环境模型是亟待解决的事情。本文针对人们对于室内环境舒适、节能以及健康的要求,对室内热环境建模进行了相应的研究。本文的研究内容如下:(1)通过阅读文献,了解和分析国内外针对室内热环境建模和舒适度方面的研究现状。目前存在模型训练时间长、气象参数不易获取、数据不完备等缺陷,以此确定解决方案。(2)针对室内热环境影响参数多、数据不易获取等问题,搭建室内热环境参数数据采集系统,采集室内采暖系统中热水供给房间的热量,利用采集到的数据进行仿真实验,解决了数据不完备、数据不准确的问题。(3)针对北方冬季采暖热量供给,存在能源严重浪费的问题,利用建筑热环境先验知识和室内热环...
【文章来源】:山东师范大学山东省
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.2示,??建筑室内热环境数据采集系统图如图3.3所示
室外部件配有小太阳能电池板,可以对AA电池(可充电电池)进行充电,??以便提供电力给室外各部件工作使用。??室外气象参数采集系统如图3.4所示,室内接收机如图3.5所示,图3.6所??示为电脑端人机示意图。??风向计??i?7风速计??I??太阳能板??,.,?_?点、雨量计??温湿度传感器?:嘗?!?,-,乙??风寒传感器??Hi??图3.4室外气象参数采集系统??19??
图3.6室外气象参数采集系统电脑端数据显示界面??.1.2实验参数的确定??(I)输入值输出值的确定??本次实验是对冬季供暖房间未来时间温度值的预测,其影响因素繁多,存在??复杂的非线性关系,影响供暖房间室内温度的因素有室内湿度、室外温度、室??
【参考文献】:
期刊论文
[1]粒子群优化算法进展研究[J]. 吴玫. 中小企业管理与科技(下旬刊). 2018(12)
[2]基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究[J]. 常盼春,杨济民,杨娟,游涛. 中国生物医学工程学报. 2018(06)
[3]基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正[J]. 单鹏,冒晓莉,张加宏,马涛,陈永. 科学技术与工程. 2018(19)
[4]基于DeST-C的外围护结构热工性能对建筑负荷的影响[J]. 牛志强,王曼,郭阳. 河南科学. 2018(05)
[5]基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测[J]. 郭彤颖,陈露. 计算机系统应用. 2018(04)
[6]基于度-时法的哈尔滨冬季采暖强度评价[J]. 刘玉莲,任国玉. 自然资源学报. 2018(01)
[7]以热舒适度为目标的室内空调环境建模、优化与仿真研究[J]. 周毅. 自动化应用. 2017(12)
[8]Fanger PMV热舒适模型发展过程及适用性分析[J]. 黑赏罡,姜曙光,杨骏,张俊龙. 低温建筑技术. 2017(10)
[9]基于DEST和能耗监管平台的图书馆空调节能分析[J]. 王立民,傅加林,徐芸青,屈利娟,陈淑琴. 建筑节能. 2017(10)
[10]基于EnergyPlus软件的大型建筑空调末端模型简化[J]. 顾洁帆,许鹏,姬颖,陈永保. 暖通空调. 2017(10)
硕士论文
[1]基于BP神经网络和KNN的店铺销售额预测研究[D]. 叶志祥.安徽理工大学 2018
[2]面向室内热湿环境热舒适度预测与控制模型优化研究[D]. 曹勇.沈阳大学 2016
[3]空调热舒适度预测及控制算法研究[D]. 张玲.湖南大学 2014
[4]商业建筑中庭自然通风数值模拟研究及其灰箱模型辨识[D]. 薛鹏.天津大学 2012
[5]基于粒子群和BP神经网络的PMV预测模型在智能办公建筑中应用研究[D]. 赵梅香.华南理工大学 2012
[6]公共建筑能耗分析的数据挖掘方法研究与系统开发[D]. 肖丹.重庆大学 2012
[7]智能居住环境舒适度控制方法[D]. 刘聪聪.山东建筑大学 2012
[8]夏热冬暖地区办公建筑能耗预测模型研究[D]. 欧阳娟娟.天津大学 2010
本文编号:3245537
【文章来源】:山东师范大学山东省
【文章页数】:71 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
图3.2示,??建筑室内热环境数据采集系统图如图3.3所示
室外部件配有小太阳能电池板,可以对AA电池(可充电电池)进行充电,??以便提供电力给室外各部件工作使用。??室外气象参数采集系统如图3.4所示,室内接收机如图3.5所示,图3.6所??示为电脑端人机示意图。??风向计??i?7风速计??I??太阳能板??,.,?_?点、雨量计??温湿度传感器?:嘗?!?,-,乙??风寒传感器??Hi??图3.4室外气象参数采集系统??19??
图3.6室外气象参数采集系统电脑端数据显示界面??.1.2实验参数的确定??(I)输入值输出值的确定??本次实验是对冬季供暖房间未来时间温度值的预测,其影响因素繁多,存在??复杂的非线性关系,影响供暖房间室内温度的因素有室内湿度、室外温度、室??
【参考文献】:
期刊论文
[1]粒子群优化算法进展研究[J]. 吴玫. 中小企业管理与科技(下旬刊). 2018(12)
[2]基于粒子群算法与反向传播神经网络的呼吸运动预测研究[J]. 常盼春,杨济民,杨娟,游涛. 中国生物医学工程学报. 2018(06)
[3]基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正[J]. 单鹏,冒晓莉,张加宏,马涛,陈永. 科学技术与工程. 2018(19)
[4]基于DeST-C的外围护结构热工性能对建筑负荷的影响[J]. 牛志强,王曼,郭阳. 河南科学. 2018(05)
[5]基于鸟群算法优化BP神经网络的热舒适度预测[J]. 郭彤颖,陈露. 计算机系统应用. 2018(04)
[6]基于度-时法的哈尔滨冬季采暖强度评价[J]. 刘玉莲,任国玉. 自然资源学报. 2018(01)
[7]以热舒适度为目标的室内空调环境建模、优化与仿真研究[J]. 周毅. 自动化应用. 2017(12)
[8]Fanger PMV热舒适模型发展过程及适用性分析[J]. 黑赏罡,姜曙光,杨骏,张俊龙. 低温建筑技术. 2017(10)
[9]基于DEST和能耗监管平台的图书馆空调节能分析[J]. 王立民,傅加林,徐芸青,屈利娟,陈淑琴. 建筑节能. 2017(10)
[10]基于EnergyPlus软件的大型建筑空调末端模型简化[J]. 顾洁帆,许鹏,姬颖,陈永保. 暖通空调. 2017(10)
硕士论文
[1]基于BP神经网络和KNN的店铺销售额预测研究[D]. 叶志祥.安徽理工大学 2018
[2]面向室内热湿环境热舒适度预测与控制模型优化研究[D]. 曹勇.沈阳大学 2016
[3]空调热舒适度预测及控制算法研究[D]. 张玲.湖南大学 2014
[4]商业建筑中庭自然通风数值模拟研究及其灰箱模型辨识[D]. 薛鹏.天津大学 2012
[5]基于粒子群和BP神经网络的PMV预测模型在智能办公建筑中应用研究[D]. 赵梅香.华南理工大学 2012
[6]公共建筑能耗分析的数据挖掘方法研究与系统开发[D]. 肖丹.重庆大学 2012
[7]智能居住环境舒适度控制方法[D]. 刘聪聪.山东建筑大学 2012
[8]夏热冬暖地区办公建筑能耗预测模型研究[D]. 欧阳娟娟.天津大学 2010
本文编号:3245537
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