第1页共7页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共7页基于神经网络模型的中庭热环境全年动态模拟方法研究清华大学建筑技术科学系秦蓉诸群飞王闯燕达江亿摘要作为一种大空间建筑，中庭热环境的设计和组织控制比常规建筑空间更为复杂，现有的空调设计方法很难再满足实际工程设计的需要。本文从中庭热物理环境入手，分析影响中庭热状况的各影响因素，在此基础上提出了一种全新的基于神经网络模型的中庭热环境全年动态模拟方法。该方法借助神经网络，将建筑热过程模型和空气流动传热模型耦合到一起，能够在保证合理的计算量的前提下进行全年动态模拟计算。通过这种方法的研究，可以使中庭的全年能耗和热环境参数分布得到合理的预测，更好地满足工程设计需要。关键词中庭热环境神经网络动态模拟DeST1.前言中庭作为一种大空间建筑，大面积透明围护、温室效应和烟囱效应、各种自然通风或机械通风手段，使其内部的热环境较普通房间复杂的多，传统的空调设计方法很难满足实际工程设计的需要。目前的建筑能耗模拟软件在分析全年动态热环境变化时，一般采用集总参数法，把房间内的空气视为一个温度节点来处理[1]。而对于中庭这种存在明显温度分层的大空间，希望获得空气热状况的分布信息，单点参数的模型显然无法满足要求，并不能有效地辅助中庭建筑环境的设计。而应用较为广泛的计算流体力学（CFD）方法，虽然能够细致分析中庭的空气流动和对流换热，但由于其计算量庞大，受到计算机性能的局限，目前仅停留在对流场的稳态模拟研究阶段，无法与动态热环境模拟软件耦合来完成对中庭的全年动态热环境模拟。因此，希望能够在对中庭热环境做全年动态模拟时，既能获得CFD那样详细的参数，又能保证较小的计算量和计算时间。这就需要提出一种新的方法，能够对CFD细致描述的中庭流场加以压缩，再用压缩的简化模型与动态热环境模拟软件耦合，实现对中庭的全年动态模拟。2.研究思路对于中庭来说，其热环境影响因素包括：太阳辐射，各壁面与空气的对流换热，各壁面间的长波辐射，人员、灯光、设备与空气的对流换热，人员、灯光、设备与壁面的辐射换热，自然通风，空调热量，邻室传热等。第2页共7页第1页共7页CFD编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共7页图1中庭热环境物理模型如图1所示，将中庭沿内壁面隔开，取出中间空气作为CFD模拟对象，CFD的输入参数包括各壁面温度，热扰对流项，以及空调的送风参数或自然通风参数；输出参数为整个中庭流场。通过存储和压缩CFD对中庭中间空气的模拟信息，并用压缩后的信息替代CFD的实时计算，从而完成与热环境模拟软件联合迭代求解分布参数的过程，能够有效地将CFD计算融入热环境模拟软件的构架中。通过这种新的建筑热过程动态模型，可以实现中庭大空间的分布参数的全年模拟计算。由于压缩的信息参数较多，有的参数是连续的（如壁面温度），有的则是离散的（如是否有空调），且输入量和输出量之间的关系十分复杂，因此选用神经网络法来做拟合。神经网络是一种能够很好地对多变量输入输出过程进行拟合的方法。它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化，是模拟人类智能的一条重要途径，能够反映人脑功能的若干基本特征，可用于预测、分类、模式识别、非线性回归、过程控制等各种数据处理的场合[2]。因此，本课题的研究思路主要是利用神经网络模型作为桥梁，将热环境模拟软件和气流组织模拟软件CFD联合起来，以实现中庭热环境的全年动态模拟。图2CFD与建筑热过程动态模型的联合求解3.研究方法根据以上研究思路，可以拟定研究方法流程图如下：普通房间中庭,nat,nh1,at,1h,nat,nh1tnt中庭建筑热环境动态模型神经网络中庭CFD工况提取信息数据压缩参数交换（壁面温度空调送风等））第3页共7页第2页共7页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第3页共7页图3研究方法流程图首先，针对中庭热环境和气流组织全年变化特点，确立影响中庭热环境的关键因素，选取典型CFD工况；其次，提出一种较好的神经网络模型，对典型工况加以拟合，建立能够描述中庭全年各时刻流场与温度场的简化模...
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