[发明专利]一种特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法及系统

权利要求书

1.一种特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、建立特大型火车站候车厅空间模拟实验模型，所述特大型火车站候车厅空间模拟实验模型如下：将特大型火车站的站房的设置在铁路双侧，候车厅采用跨线架设，为单一大跨度的空间形态，以矩形平面为主，自进站口至检票口的旅客通道间布其中，附属设施集中布置在候车厅两侧，沿候车厅纵向外墙通长、通高设置，在候车厅内设置有风井腔体，所有风井腔体的下部、向站台方向均设置开口；

S2、在特大型火车站候车厅空间模拟实验模型的基础上，利用CFD对植入候车厅的反映风井腔体尺度的截面边长P1和风井腔体高度P2，反映风井腔体布置方式的纵向布置数量P3和横向布置数量P4，反映风井腔体开口状况的开口宽度P5、开口高度P6、开口距地高度P7这7个自变量随机抽样并进行参数化模拟，输出候车厅输出因变量，即候车厅人体活动高度平均温度P8、平均风速P9和平均二氧化碳浓度P10这3个因变量数据组；

S3、运用SPSS对抽样得到的多组数据组进行回归分析，建立3个因变量的逐步回归方程，明确自变量与因变量的相关性关系，其中：

将P1-P7作为自变量，P8作为因变量，得到的第一多元回归方程为：

P8＝25.888-0.280×P7+0.765×P5

将P1-P7作为自变量，P9作为因变量，得到的第二多元回归方程为：

P9＝1.012-0.037×P4-0.012×P3-0.014×P6-0.013×P1

将P1-P7作为自变量，P10作为因变量，得到的第三多元回归方程为：

P10＝P4×(1.47E-05)+P3×(4.23E-06)+P1×(8.24E-06)+P6×(3.53E-06)；

S4、基于所述多元回归方程，提出候车厅腔体自然通风的设计方法，包括基于温度目标的设计方法、基于风速目标的设计方法以及基于CO₂目标的设计方法。

2.根据权利要求1所述特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，步骤S1中，所述候车厅纵向外墙被附属空间所遮挡，按封闭考虑，无法设开口或开窗，候车厅两端通过进站厅与室外环境间接联通，候车厅与进站厅之间设外门，按全敞开设置。

3.根据权利要求2所述特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，步骤S1所述特大型火车站候车厅空间模拟实验模型中，附属设施沿候车厅纵向外墙通长、通高设置。

4.根据权利要求1所述特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，步骤S1所述特大型火车站候车厅空间模拟实验模型中的实验模型参数包括气候参数、建筑热工参数、腔体实验参数、室内热源发热量和旅客二氧化碳呼出量。

5.根据权利要求1所述特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

选用CFD为模拟实验平台，通过有限元分析软件Ansys进行数值模拟，通过前处理器Geometry建立实验模型，调用Mesh建立全六面体网格；将网格传递到求解器Fluent，在Fluent中设置边界条件，在Fluent中搭建好方程后，Fluent自动进行迭代解方程，当模拟结果最接近稳态，此时调用后处理器CFD Post进行后处理，用函数计算器提取候车厅人员高度的室内平均温度P8、平均风速P9和平均二氧化碳浓度P10作为因变量输出结果；

其中，所述腔体实验参数的选取方法为：对P1-P7取值范围内的多个变量，交叉取值组成实验变量数据组，然后通过Python对实验变量数据进行科学抽样，依次随机选取P1-P7的某一取值，组成一组实验数据，抽取多组实验数据，进行模拟实验，并分别输出候车厅人体活动高度平均温度P8、平均风速P9和平均二氧化碳浓度P10。

6.根据权利要求1所述特大型火车站候车厅的腔体通风设计优化方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：

将自变量和因变量纳入线性回归模型，在选择变量进入模型的方法时选择了逐步回归法，构建出多元回归模型，并用Sig值进行显著性检验，同时用标准化系数判断自变量对因变量的影响程度。