基于神经网络的船舶空调设计参数优化.pdf

本文主要探讨了基于神经网络的船舶空调设计参数优化技术，旨在解决当前船舶空调设计参数优化精度低的问题，以提升船舶室内的舒适度。神经网络作为一种强大的非线性模型，被用于建立空调参数与室内舒适度之间的关系，并通过学习和自适应能力实现优化。 论文分析了影响船舶室内舒适度的关键空调参数，这些参数可能包括温度设定、湿度控制、气流速度、新风量、噪音水平等。这些因素共同决定了船员和乘客在船舱内的舒适体验。将这些参数作为神经网络的输入，意味着神经网络需要理解和处理这些复杂的物理变量。 接着，论文提出将船舶室内舒适度作为神经网络的期望输出。这通常涉及对舒适度的量化标准，如ISO 7730中的热环境评价指标PMV（预测平均投票感觉）和PPD（不满意比例）。通过对大量历史数据的学习，神经网络可以学习到不同空调参数组合如何影响舒适度，并找到最优解。 神经网络的核心在于其自适应和学习能力。通过反向传播算法，神经网络能够调整内部权重，逐步优化参数间的非线性关系。这种映射过程使得网络能够发现复杂的关系，而不仅仅是简单的线性关系，这对于处理空调系统这类多因素相互影响的问题尤其有效。 在模型建立完成后，作者利用Matlab进行仿真实验。Matlab是一个广泛应用于科学计算和工程领域的软件，它提供了丰富的工具箱，包括神经网络工具箱，支持神经网络模型的构建、训练和测试。通过编程实现船舶空调设计参数的优化，仿真结果验证了神经网络模型的有效性，能够找到空调设计参数的最佳组合，显著提升了优化精度。 实验结果显示，神经网络优化方法能够显著改善船舶室内舒适度，确保空调系统在能源消耗和舒适度之间达到最佳平衡。这对于船舶运营成本的降低和船员生活质量的提升具有重要意义。 总结来说，该研究运用神经网络技术对船舶空调设计参数进行优化，通过建立非线性模型，解决了传统方法优化精度低的问题。这一方法不仅提高了空调系统的效率，还增强了船舶室内环境的舒适度，对于推动船舶空调设计的智能化和节能化具有积极的指导作用。未来的研究可以进一步探索深度学习等更先进的机器学习技术，以提升模型的预测精度和适应性，为船舶空调系统的设计提供更精确的依据。