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【发明授权】基于非支配多目标遗传算法的PCM-TCG光热性能优化方法_同济大学_202310832378.7 

申请/专利权人:同济大学

申请日:2023-07-07

公开(公告)日:2024-03-29

公开(公告)号:CN116976199B

主分类号:G06F30/27

分类号:G06F30/27;G16C60/00;G06N3/126;G06Q50/08;G06F111/06;G06F119/08

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.03.29#授权;2023.11.17#实质审查的生效;2023.10.31#公开

摘要:本发明公开了一种基于非支配多目标遗传算法的PCM‑TCG光热性能优化方法,包括以下步骤:S1、确定多目标优化计算中的设计变量及目标方程;S2、确定建筑所在气候区、模拟日期、采光时段及PCM‑TCG所在建筑空间的基本参数,并将数据输入GrasshopperHoneybee建立采光模型;S3、确定模拟日期的边界条件及PCM‑TCG的性能参数,通过Fluent建立数值传热模型;S4、在MATLAB中连接Fluent与GrasshopperHoneybee对PCM‑TCG进行光热性能优化;采用本发明的方法能够根据建筑所在地区气候条件对PCM‑TCG进行光热性能优化,找到其最优性能组合,以提交建筑的热工性能和采光性能。

主权项:1.一种基于非支配多目标遗传算法的PCM-TCG光热性能优化方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、确定多目标优化计算中的设计变量及目标方程;S2、确定建筑所在气候区、模拟日期、采光时段及PCM-TCG所在建筑空间的参数,并将数据输入GrasshopperHoneybee建立采光模型;S3、确定模拟日期的边界条件及PCM-TCG的性能参数,通过Fluent建立数值传热模型;S4、在MATLAB中连接Fluent与GrasshopperHoneybee对PCM-TCG进行光热性能优化;步骤S1中,设计变量包括相变材料的相变温度、厚度,热致变色玻璃的转变温度、可见光透过率、辐射透过率及开窗大小;步骤S1中,目标方程为模拟表皮在模拟日期中单位面积上的能量需求E及采光满足时间t, fi为在某一时间步长内引起能量需求的能量,k为工作时间内的时间步数,d为天窗面积; j为工作时段的总小时数,x为在工作时间的第x小时,nx为第x个采样点的照度,采样点总数为N,t用于判断该第x小时内光环境是否满足要求,设定当、空间内的平均照度在G1-G2之间时认为采光满足要求,1表示满足,0表示不满足,S代表满足采光要求的总小时数;步骤S4中,光热性能优化需要根据设计参数和目标方程编写非支配多目标遗传算法,设置好优化算法的运行参数,包括种群大小、迭代次数、交叉概率、变异概率、交叉分布指数、变异分布指数;通过官方插件ANSYS_aaS建立起与Fluent之间的连接;以文本文件为媒介建立与GrasshopperHoneybee之间的连接。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 同济大学 基于非支配多目标遗传算法的PCM-TCG光热性能优化方法

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