【摘 要】
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准确地获取室内温湿度分布信息是精准控制建筑热湿环境的重要前提，然而，在实际工程项目中，一方面，受空间局限性等因素约束，现场实测监测点数量有限；另一方面，系统边界条件参数的不确定性会给CFD模拟结果带来较大误差。针对此问题，本研究引入数据同化算法——集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）,基于该算法校正热湿环境CFD模拟的边界条件参数，构建了室内多物理场精确模拟技
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准确地获取室内温湿度分布信息是精准控制建筑热湿环境的重要前提，然而，在实际工程项目中，一方面，受空间局限性等因素约束，现场实测监测点数量有限；另一方面，系统边界条件参数的不确定性会给CFD模拟结果带来较大误差。针对此问题，本研究引入数据同化算法——集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）,基于该算法校正热湿环境CFD模拟的边界条件参数，构建了室内多物理场精确模拟技术框架，并以北京市某大型博物馆古代书画展厅为例进行了应用测试和讨论分析。结果表明，以实测值为基准，经数据同化技术处理后，各测点位置对应温度模拟误差降低83%以上，室内湿度模拟误差减小75%以上，有效提高了模拟精度。该技术将CFD模拟与温湿度场监测有机结合，在工程项目中具有较高的应用潜力。
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