新型节能材料——真空玻璃一经问世,就受到了世人的广泛关注,尤其是它在保温隔热领域的应用更是同类建筑材料无法比拟的。目前,真空玻璃的制造技术取得了重大突破,开始了大批量的工业化生产,产生了不菲的经济效益。而它重要的热物性参数——传热系数,如何在线测量却很难,并且随着真空玻璃使用时间的积累,传热系数也不断增大,导致隔热性能下降。因此如何能够方便快捷精准地对使用中的真空玻璃传热系数进行测量便成为一个高难度课题。真空玻璃的传热过程复杂,尤其是失效的真空玻璃的传热过程,是导热、对流和辐射三者的耦合过程,数学上的精确解是不可能求出的。本文基于先进的数值仿真技术,利用Fluent软件对真空玻璃中的传热过程进行研究与分析。利用仿真结果指导非稳态测试方法,并对非稳态测试方法进行分析,得到结论:使用圆形加热片加热真空玻璃一侧时,加热片的半径与真空玻璃厚度之比要大于3,这样才能保证加热片中心为一维传热,非加热面中心的温度测量才有应用意义。温度是重要的测量参数,本文以MSP430系列微控制器为核心,使用DS18B20为温度传感器组建温度测量设备,并对影响传热系数测量装置精度的因素进行分析,最终得到以下结论:1、测量温度要在加热片工作10分钟后进行;2、温度传感器与真空玻璃接触时会产生接触热阻,受它的影响,使得温度的升高有一定的滞后性,这会导致计算出的传热系数与真实值相比,数值偏低。基于MATLAB软件,建立神经网络智能模型,并对传统的BP神经网络进行优化,首先采用遗传算法进行自变量降维,然后使用思维进化算法优化初始的权值与阀值。使用优化后的BP神经网络智能模型,对真空玻璃保温性能的参数——传热系数进行预测,平均绝对误差=0.076,有较高准确性。