【摘 要】
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随着科技水平的不断发展,人类对生活环境水平的要求越来越高,和对流空调相比,辐射空调系统能提供更加舒适的室内环境,在这种情况下,毛细管辐射空调系统逐渐开始被人们所熟知。我国很早就提出温湿度独立控制空调系统,不少地区也开始使用这种类型的空调。由于换热方式的不同,对流空调和辐射空调的冷负荷在计算方法和结果上都存在差异,但是相关设计规范里关于辐射空调仅给出了室内设计温度,计算方法还是以对流空调的计算方法为
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随着科技水平的不断发展,人类对生活环境水平的要求越来越高,和对流空调相比,辐射空调系统能提供更加舒适的室内环境,在这种情况下,毛细管辐射空调系统逐渐开始被人们所熟知。我国很早就提出温湿度独立控制空调系统,不少地区也开始使用这种类型的空调。由于换热方式的不同,对流空调和辐射空调的冷负荷在计算方法和结果上都存在差异,但是相关设计规范里关于辐射空调仅给出了室内设计温度,计算方法还是以对流空调的计算方法为基础,并没有考虑两种空调系统的差异性,这会给设计工作带来不便。为了研究两种系统在冷负荷上的差异,方便辐射空调房间的冷负荷计算,本文提出了冷负荷修正系数8（9）并对它进行研究。首先在TRNSYS中搭建毛细管辐射顶板+置换通风空调系统模型,验证模型准确性,分析合理的模拟时长;然后从热平衡方程式的角度出发,筛选出6个影响冷负荷修正系数的影响因子,并对它们进行相关性分析;之后以TRNSYS为平台,从得热的角度分别分析不同影响因子对冷负荷的影响方式和影响过程;最后建立冷负荷修正系数的数学模型,分别建立灰箱模型和黑箱模型,得到冷负荷修正系数的多元线性回归方程式和BP神经网络模型。结果显示,影响冷负荷修正系数的6个因子分别为地点、室温、朝向、房间类型、窗墙比和是否为顶层房间,其影响力大小排序为是否为顶层房间＞朝向＞地区＞窗墙比＞室温＞房间类型,同时还发现了新的相关因子“地区×朝向”交互变量,该交互变量可以用某地区某朝向上的最大辐射强度这一个变量描述。朝向、地区、窗墙比和室温是通过影响房间辐射得热量影响冷负荷修正系数的,而顶层房间的屋顶是通过影响辐射顶板和屋面的导热影响冷负荷修正系数。在进行辐射空调系统设计和负荷计算时,需要对上述几个影响因子多加关注。多元线性回归方程式的精度和变量个数相关,减少变量个数能够简化方程形式、减少设计工作量,但是降低了模型精度,综合考虑以室温、窗墙比、最大辐射强度和是否为顶层这四个影响因子作为变量建立灰箱模型,该模型为最优模型,其均方误差MSE为5.43×10-4,平均绝对误差MAE为0.0188,~2为0.943,可以考虑应用于实际的设计工作中。两种BP神经网络模型均有较高的模型精度和预测精度,神经网络训练过程中的均方误差MSE分别为3.8×10-4和1.7×10-3,其训练结果的相关系数R分别为0.988和0.961,预测结果的相关系数R达到0.9816和0.9382。表明BP神经网络能够很好地反应冷负荷修正系数和其他影响因子之间的内在关系,以文中的影响因子为输入的BP神经网络模型具有很高的预测准确性和很强的非线性映射能力,BP神经网络能够可靠地预测冷负荷修正系数。
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