【摘 要】
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随着国家科技发展及人民生活水平的提高,增强国民身体素质备受重视,因而体育场馆的规模和数量也逐渐增多。同时,比赛场地的光环境要求也相对较高,高清电视转播符合时代发展的需求。目前高等级体育场馆的照明设计仍依靠设计师项目经验和试凑方法来实现,节能优化效果不佳。寻求一种便捷且智能的照明优化方法来提高设计效率和减少能耗尤为重要,因此本文针对高等级体育场馆照明设计的灯具相关参数和照明要求之间的关系特点,探讨了
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随着国家科技发展及人民生活水平的提高,增强国民身体素质备受重视,因而体育场馆的规模和数量也逐渐增多。同时,比赛场地的光环境要求也相对较高,高清电视转播符合时代发展的需求。目前高等级体育场馆的照明设计仍依靠设计师项目经验和试凑方法来实现,节能优化效果不佳。寻求一种便捷且智能的照明优化方法来提高设计效率和减少能耗尤为重要,因此本文针对高等级体育场馆照明设计的灯具相关参数和照明要求之间的关系特点,探讨了高等级体育场馆的照明优化方法。（1）分析了国内外体育场馆照明的研究现状,以室外足球场和室内手球场、篮球场为例,对其相关标准进行了阐述,并对比研究了传统照明计算方法和照明仿真软件计算方法,利用Dialux 4.13进行照明计算和仿真。结合实际的体育场馆,使用Dialux 4.13建立了三维空间模型,讨论了光源参数和光环境参数对体育场馆照明水平的影响。（2）提出了一种基于PSO（Particle Swarm Optimization）-SVM（Support Vector Machine）和MFGA（Magnifying Front Genetic Algorithm）算法结合的体育场馆照明优化方法。首先利用PSO-SVM算法预测出每种灯具的数量和灯具高度,再应用MFGA算法优化灯具的瞄准点,最后使用Dialux完成体育场馆场地照明设计。通过输入所需要的照度水平能够得到满足要求的照明设计方案,输出值能够满足高等级体育赛事的照明需求,提高了设计效率,优化了节能效果,为大型赛事体育场馆的照明设计提供了一种有效的方法。（3）针对PSO算法的全局搜索和收敛能力,于初始种群中引入混沌理论提高其遍历性,在迭代过程中引入粒子自适应变异算法,避免陷入局部最优;优化了算法中的惯性权重和学习因子,提高了PSO算法的应用效果。仿真结果验证了改进的PSO-SVM算法预测精度效果优于SVM及BP神经网络算法,并利用PSO-SVM算法搭建了体育场馆的人机交互界面,提高了照明设计效率。（4）验证了基于PSO-SVM和MFGA算法对于体育场馆场地照明优化设计的有效性和实用性。以室内手球场、篮球场和室外足球场为例进行了仿真实验,实验结果表明优化后的体育场馆照明水平均有所提升。在能源方面,室外体育场节约了35.800kW,室内体育馆节约了6.4kW。
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