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一种CFD数值模拟结合BP神经网络人工环境控制方法，其特征是，包括如下步骤：(1)为所述人工环境建立CFD模型，包括使用计算流体力学CFD软件建立人工环境的几何模型，确定空调送风口和回风口的位置及尺寸，环境中包含的人员及物品陈设的位置及尺寸；(2)根据所在地区的气象条件和室内设计参数，计算其人工环境的冷/热负荷，得到其空调系统的条件参数范围，这里条件参数包括：冷/热负荷和送风量，对不同的条件参数将各自区间范围内的值进行随机组合，并将此组合作为CFD模型的边界条件通过模拟得到相应条件下的环境参数，环境参数包括：人体周围取样点的温度值，气流速度值和PMV值，在此过程中，形成大量随机的输入/输出数据对即训练样本，输入即条件参数，输出即对应的环境参数；(3)利用上步骤得到的训练样本，将条件参数作为输入数据，相应CFD模拟得到的环境参数作为输出数据，建立BP神经网络，神经网络采用三层网络结构，输入层神经元个数和条件参数个数一致，输出层神经元个数和环境参数个数一致，隐层神经元个数按照经验公式确定，选定训练参数后，使用贝叶斯正则化算法对BP网络进行训练，以确定最佳网络参数；(4)训练好的BP神经网络替代CFD模拟，用于空调系统的实时控制，将所要控制的人工环境的初始条件(a)输入BP神经网络，得到相应的环境参数；此处初始条件即：空调系统开启时刻的条件参数，计算人体周围取样点PMV值的平均值，看其平均值范围是否落在(‑0.5，0.5)区间内，若在区间内，则保持该送风量，执行机构不动作；若在此区间范围外，则进行以下步骤；(5)将人体周围取样点的温度算术平均值t，气流速度算术平均值，利用PMV公式和上述平均值计算PMV＝0时的温度值T，利用T－t的差值进行PID控制，得到新的送风量，将新的送风量和当前环境负荷作为输入数据重新利用BP神经网络进行计算，得到对应新的环境参数值；此循环过程直至人体周围取样点PMV值的平均值落在(‑0.5，0.5)区间内时停止；(6)实际过程中，在初始状态空调系统控制调节达到要求后，一般是由于输入数据中环境负荷的变化(b)而再次引起空调控制系统的动作，其控制过程同上，将变化后的新的输入数据输入BP神经网络模型，得到对应的环境参数；计算人体周围取样点PMV绝对值值的平均值，看其值是否落在(‑0.5，0.5)区间内，若在区间内，则保持该送风量，执行机构不动作；若在此区间范围外，则进行控制调节；(7)在上述调节结束达到稳定后，将输入数据导入CFD模型进行验证，若所得环境参数计算人体周围取样点PMV值的平均值，若在(‑0.5，0.5)区间外，则将此数据对加入已有训练样本，重新对BP神经网络进行训练。 |
