基于Elman神经网络的公路隧道火灾临界风速预测研究

发布时间：2020-07-28 21:56

【摘要】：隧道作为能够穿越江海湖泊与崇山峻岭等障碍的地下空间建筑物,在公路建设中得到了越来越多的应用,但随之带来的消防安全问题也日益严峻。临界风速作为公路隧道火灾纵向通风排烟方式中的一个重要参数,它的数值决定着能否在隧道火灾发生时进行有效的消防救援活动,因此对临界风速进行快速且准确的判定具有至关重要的作用。目前,国内外学者对于临界风速的研究大多是基于单一因素的影响,但影响隧道火灾临界风速的因素有很多,且很难用特定的数学表达式进行准确的描述。因此,本文在传统数值模拟方法的基础上结合Elman神经网络,对多种影响因素下隧道火灾临界风速的数值变化进行了预测研究。本文参照公路隧道设计规范建立了全尺寸的马蹄形隧道模型,以双车道公路隧道为研究对象,利用传统数值模拟方法,在火灾动力学软件FDS中进行了火源面积、火源位置、火源热释放率、隧道坡度和隧道内障碍物这五种因素对隧道火灾临界风速影响的模拟实验,说明了各因素对临界风速影响的重要性,并将本模拟结果与前人研究成果进行对比分析,对其可靠性与有效性进行了验证。其次,以火源面积、火源位置、火源热释放率、隧道坡度、隧道内障碍物这五种因素作为网络输入参数,以临界风速为网络输出参数,以归一化处理后的数值模拟数据为样本集,建立了Elman神经网络隧道火灾临界风速预测模型。最后,对本文所建立的Elman神经网络临界风速预测模型进行性能测试。测试结果显示,该模型临界风速的预测值与期望值之间的最大相对误差为0.033,能够满足公路隧道建筑中对消防工程的精度要求,并且与临界风速的数值模拟计算方法相比,该模型在很大程度上节省了临界风速计算的时间成本,可以为多种影响因素下的隧道火灾临界风速计算提供一种新方法。
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP183;U453.5
【图文】：

国外公路隧道通风比例统计图

不同网格尺寸烟气逆流长度图3.3给出了纵向通风速率为1.5m/s时，数值模拟所得的不同网格尺寸下对应的烟

马蹄形隧道模型图

【参考文献】

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本文编号：2773489