108 / 2023-04-30 08:29:46

走动扰动下通风过滤系统鲁棒性及扰动预测模型研究

鲁棒性；通风系统；颗粒物控制；人工神经；权重影响

人员走动引起的扰动对室内流场和污染物扩散有着显著影响。本研究在6.0m×5.9m×2.5m的实验舱内进行，以测量步行引起的温度/流/污染物场波动特性，并采用了一种量化通风系统在控制步行引起的波动方面的鲁棒性的方法。实验结果表明，四种通风系统在室内温度扰动控制方面均表现良好；然而，不同的步行模式和通风系统会导致不同的步行对流场和污染物场的干扰。对于流场，侧送侧回（SS）系统达到了最高的鲁棒性值。对于污染物场，SS系统的范围尺度鲁棒性值仍是最高，比最低值大18.7%。发展了多隐藏层结构的走动扰动人工神经网络预测模型（DNN），可以对人员走动引起的颗粒物浓度场波动进行快速预测。此外，还利用固化的权重矩阵，表明流场对污染物场的影响大于温度场对污染物场的影响。提高流场的稳定性可以更好的对人员走动扰动进行控制。