为了提高我国密集烤房的烤烟效率和效果,对变风量密集烤房的气体流动进行了模拟方针,并利用流体力学、CFD软件和机器学习模型对送风参数进行学习和优化。本文的主要工作包括:首先,对密集烤房数学模型和计算分析的相关控制方程进行了梳理总结;对密集烤房的计算空间进行了建模,探讨了不同网格化分方法对计算结果的影响,同时梳理总结了多孔介质模型的数学表达式,利用所建立的模型对密集烤房内气体的压力温度以及流速进行了仿真分析;然后,在上述计算分析的基础上,对不同风量不同负载条件下密集烤房内部的气体状态进行了计算和分析;而后,针对随机森林模型中的“采样”,“特征选取”以及“融合加权”三个步骤进行优化改进,为了提高改进随机森林模型的计算和预测准确性,对预测结果进行误差修正,构建了基于误差修正的双层随机森林模型,该模型与人工蜂群算法相结合,对密集烤房内气体的流动规律进行学习和预测,结果验证显示该模型的预测精度符合工程需要;最后,对不同风量和装载量条件下密集烤房内部的气体流动规律进行了预测分析,并有针对性的对密集烤房的送风参数进行了优化改进。本文的研究对于密集烤房的设计、实验、运行和改进都有一定的借鉴和指导意义。