[发明专利]一种智慧人居环境气流组织优化方法

说明书

一种智慧人居环境气流组织优化方法，通过人工智能的引入实现人居环境气流组织的快速、全局优化。首先，将建筑室内的几何数据、通风参数与其对应的流场信息数据进行快速组织归纳，通过机器学习的方式抽象出数据背后的隐藏关联；其次，定制基于机器学习的建筑环境性能化模拟工具，并将其应用于通风方案、建筑室内构造的设计中。本申请的技术方案的优点为通过基于机器学习的人工智能算法的引入，可以大幅提高人居环境气流组织的模拟计算效率，减少气流组织优化所需时间。

技术领域

本发明属于人居环境气流组织优化领域，涉及人工智能辅助智慧人居环境气流组织优化方法。

背景技术

空调系统除了给人们带来舒适的室内环境，也起到了通风除污的效果，为人们的工作和居住营造了一个相对健康的空间。面向建筑节能的总体要求，人们为了防止空气渗透而带来的建筑冷热负荷，不断提高建筑物的密封性，从而减少了室内外空气的交换，导致室内二氧化碳和其它气载污染物浓度不断升高，引发室内空气品质下降，这样的环境往往会导致居住人员产生不适反应和病症。相关研究表明通风可以大幅改善室内空气品质，减少室内空气污染，从而降低人员患病的概率。由于室内空气污染在散发后的分布主要受气流组织影响，而气流组织主要由建筑结构与通风系统的协同作用生成，因此人居环境气流组织优化既是健康、智慧建筑设计的重要一环，也是提高室内空气品质的重要手段。目前，针对室内气流组织优化的主要方法为借助计算流体力学软件(CFD)对采用不同通风方案的室内气流组织进行遍历式的模拟，针对每个通风方案或通风参数的微调都需要计算机重复一遍模拟迭代过程，对建筑设计人员而言费时费力。同时，由于模拟过程需要耗费大量计算资源，气流组织优化显然只能在有限数目的通风方案中筛选较优的方案，而该方案很可能仅是特定条件下的局部优化，气流组织的全局寻优很难实现。

发明内容

针对上述现有技术的缺点，本发明目的在于提供一种人工智能辅助智慧人居环境气流组织优化方法，通过人工智能的引入实现人居环境气流组织的快速、全局优化。所述智慧人居环境的是指通过人工智能的手段优化、营造的适宜人员居住的室内环境。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

首先，将建筑室内的几何数据、通风参数与其对应的流场信息数据进行快速组织归纳，通过机器学习的方式抽象出数据背后的隐藏关联；其次，定制基于机器学习的建筑环境性能化模拟工具，并将其应用于通风方案、建筑室内构造的初步推敲中。该方法可以指数化的减少复杂CFD的模拟时长，为室内气流组织全局优化提供决策支持。

本发明的技术方案主要包括：(1)建立建筑几何参数、通风参数与其对应的流场数据匹配对数据库；(2)将匹配对数据库划分为训练集、测试集两部分，通过机器学习的方法对数据库匹配对进行训练，抽象出数据背后的隐函数关系；(3)在测试集中挖掘建筑几何、通风参数与气流组织间的数学映射关系；(4)定制基于机器学习的性能化模拟工具实现通风参数改变下的气流组织实时同步获取，使气流组织全局寻优成为可能。

进一步，包括：

(1)建立建筑几何参数、通风参数与其对应的流场数据组成的匹配对数据库：

(1.1)在已公开的CFD模拟得到的各类建筑室内气流组织中，提取建筑几何参数、通风参数与其对应的流场数据，构造由三类数据组成的匹配对数据库，其中针对不同工况的三类数据均是一一对应关系，即在一组建筑几何参数和设定的通风参数下，其对应的流场数据是唯一的。

(1.2)所述建筑几何参数为由建筑外形尺寸，内部构造组成的多维向量X；所述通风参数是由风口位置、风速、角度组成的三维向量Y；所述气流场数据为CFD网格节点上的速度矢量构成的多维矩阵P_v。

(1.3)匹配对数据库中的建筑几何参数、通风参数作为输入数据集，可简化为为n维输入变量(n＝X+Y)，气流场数据作为输出数据集y^(k)。