%0 Journal Article
%T 基于神经网络和遗传算法优化室内热舒适控制参数
%A 徐巍
%A 陈祥光
%A 彭红星
%J 北京理工大学学报
%D 2010
%X 为了改善室内办公场所的热舒适环境和减少能源消耗,应用计算流体力学(CFD)软件建立实验室研究模型,通过CFD实验模型数据训练人工神经网络,并用神经网络模型代替CFD模型.建立遗传算法目标函数,通过调整权重得到不同的优化结果.在保证精度的情况下减少遗传算法的计算量,最终得到室内控制参数的最优解.与直接在CFD模型上应用遗传算法相比,明显减少了计算量.通过修改室内空调送风口的布局和空调控制参数,使室内大部分工作人员获得满意的舒适度.实验结果表明,所选择的目标函数以及优化方法可以使室内工作环境的舒适度
%K 室内热舒适
%K 神经网络
%K 遗传算法
%U http://journal.bit.edu.cn/zr/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20100227&flag=1