التنبؤ بتدفق الهواء غير المنظم الناتج عن تأثير المكبس في محطات المترو بناءً على CFD المعلمية والنموذج العميق للتعلم
摘要
تحت تأثير تأثير المكبس في النفق، يؤثر تدفق الهواء غير المنظم الذي يمر عبر أبواب حواجز المحطات بشكل ملحوظ على أحمال التدفئة والتبريد لمحطات المترو. التنبؤ الدقيق بتدفق الهواء غير المنظم هو شرط رئيسي لتحقيق تصميم موفر للطاقة لأنظمة التهوية وتكييف الهواء (HVAC). تم اقتراح إطار تنبؤ ذكي يجمع بين ديناميكا الموائع الحسابية (CFD) المعلمية والتعلم العميق، بناءً على معادلات التحكم في الموائع غير القابلة للانضغاط ونموذج الاضطراب k-ε، واستخدام برنامج ANSYS Fluent لإجراء محاكاة رقمية ثنائية الأبعاد عابرة للزمن، وتم استخدام نتائج المحاكاة كمجموعة بيانات لتدريب النموذج. تمت إدخال معامل جديد عديم الأبعاد يُدعى نسبة المسافة النسبية (RDR) لوصف تأثير الترابط بين طول القطار والمسافة بين بئر الهواء الناتج عن المكبس؛ شملت ظروف المحاكاة نسب انسداد مختلفة، وRDR، وأربعة حالات تشغيل لبئر الهواء الناتج عن المكبس، وتم التحقق من نتائج المحاكاة بواسطة قياسات ميدانية (جذر متوسط مربع الخطأ RMSE يساوي 0.062 م/ث، متوسط نسبة الخطأ المطلق MAPE يساوي 34.8٪، ومعامل التحديد R²=0.939). استنادًا إلى ذلك، تم بناء نموذج ترميز وفك ترميز مشروط لتحقيق التنبؤ بالتسلسل الزمني الكامل لسرعة الرياح لتدفق الهواء غير المنظم استنادًا إلى معايير التصميم الثابتة. أظهر النموذج أداءً عامًا ممتازًا، مع تحقيق تنبؤ دقيق عالي لأربعة ظروف تشغيل غير مدرَّبة (R²>0.94، MAPE<22٪)، وقادر على التقاط ذروات سرعة الرياح العابرة أثناء حركة القطار بفعالية.
关键词
محطة مترو الأنفاق;تدفق هواء غير منظم;تأثير المكبس;محاكاة CFD;تعلم عميق;نموذج ترميز وفك ترميز
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website