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        基于改進遺傳算法的建筑外墻導熱性能智能評估方法

        2022-07-27 08:59:54李靖張鑫周炎楊澤文
        智能建筑與智慧城市 2022年7期
        關(guān)鍵詞:建筑

        李靖,張鑫,周炎,楊澤文

        (中建二局第一建筑工程有限公司)

        1 引言

        在建筑維護體系結(jié)構(gòu)當中,墻體的耗能占比最大,可達到四成,因此,通過改善墻體的熱工性能,可以進一步促進建筑行業(yè)整體節(jié)能減排發(fā)展速度的提升。作為建筑圍護結(jié)構(gòu)重要的組成部分,建筑外墻結(jié)構(gòu)的導熱性能評價一直存在一定技術(shù)難題,合理的建筑外墻材料選擇能夠?qū)ㄖw實施更加有效的隔熱保護[1]。建筑外墻的導熱系數(shù)是評價其隔熱、導熱性能的重要指標,對外墻結(jié)構(gòu)的導熱性能準確評估對于保證建筑外墻結(jié)構(gòu)的安全服役具有十分重要的現(xiàn)實意義。雖然當前針對建筑外墻結(jié)構(gòu)導熱系數(shù)的測量和評估方法較多,但大部分評估方法仍然存在一定問題。例如,傳統(tǒng)熱流計測試方法在對建筑外墻結(jié)構(gòu)的導熱性能評估時,評估得出的數(shù)據(jù)常常與實際相差較大,并且操作相對復雜。傳統(tǒng)熱箱法的理論研究十分成熟,但若想利用該方法實現(xiàn)實踐評估仍然無法解決熱橋部分局限性的問題[2]。因此,針對上述傳統(tǒng)評估方法在實際應(yīng)用中存在的問題,本文開展基于改進遺傳算法的建筑外墻導熱性能智能評估方法研究。

        2 基于改進遺傳算法的建筑外墻導熱性能智能評估方法設(shè)計

        2.1 基于可見光圖像探測器的外墻紅外圖像智能采集

        為實現(xiàn)對建筑外墻結(jié)構(gòu)的導熱性能智能化評估,本文首先引入現(xiàn)代探測設(shè)備,利用可見光圖像探測器對外墻結(jié)構(gòu)的紅外圖像進行智能采集。選用ZDM86-540 型號雙波段可見光圖像探測器[3]。利用該探測器采集外墻紅外圖像,再進行從圖像到圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換[4]。利用探測器傳出的同步控制信號,得到待評估建筑外墻的紅外圖像;再利用圖像分割算法,將待評估的建筑外墻紅外圖像中不同表面組成材質(zhì)進行合理劃分,并根據(jù)其真實溫度的計算公式以及紅外圖像上各個像素點所在區(qū)域的紅外發(fā)射頻率,對圖像當中各個像素點的建筑外墻表面溫度進行計算,其計算公式如下:

        式(1)中:T為紅外圖像上建筑外墻各個像素點代表的表面溫度;ε為建筑外墻表面紅外發(fā)射率,數(shù)值根據(jù)現(xiàn)場探測器的實際標定頻率設(shè)定;τ為大氣光譜透射率;T'為發(fā)射頻率為黑體發(fā)射情況下利用探測器探測得出的指定位置上的表面溫度,其數(shù)值根據(jù)黑體標定值得出;n為探測器在探測過程中的工作波段編號。按照上述公式(1),完成對可見光圖像探測器探測到的外墻紅外圖像的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,同時,將從紅外圖像上采集到的所有圖像數(shù)據(jù)進行匯總,以此為后續(xù)評估提供科學依據(jù)。

        2.2 基于改進遺傳算法的導熱性能評估模型構(gòu)建

        為實現(xiàn)對建筑外墻導熱性能的評估,在上述基于可見光圖像探測器采集到的外墻紅外圖像及圖像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,利用改進遺傳算法對導熱性能評估模型進行構(gòu)建。針對建筑外墻結(jié)構(gòu)的移位穩(wěn)態(tài)導熱的基本控制方程為:

        式(2)中:T1為建筑外墻結(jié)構(gòu)的實際溫度;λ為建筑外墻結(jié)構(gòu)的導熱系數(shù)。由于建筑外墻受到的外界環(huán)境影響較大,因此采用上述控制方程得出的計算結(jié)果很難滿足高精度評估要求[5]。針對這一問題,本文引入改進后的遺傳算法,利用該算法當中的相關(guān)性配對方法在避免出現(xiàn)近親繁殖的情況下,利用交叉算子,對下一代種群進行擇優(yōu)錄取,并以此實現(xiàn)對評估結(jié)果的不斷優(yōu)化。在選擇個體時,首先利用公式(3)對種群當中所有不相關(guān)性指數(shù)剔除:

        式(3)中:X和Y分別為種群當中的兩個個體;r(X,Y)為X和Y之間不相同基因的數(shù)量,同時,在計算的過程中,若xi⊕yi取值為0,則說明xi=yi;若xi⊕yi取值為1,則說明xi≠yi。由公式(3)可知,r(X,Y)數(shù)值越大,則X和Y之間的相關(guān)性越小。完成對不相關(guān)指數(shù)的剔除后,將所有相關(guān)性系數(shù)較高的指標帶入到如下公式當中,完成對導熱性能評估模型的構(gòu)建:

        式(4)中:f為導熱性能評估模型當中各個評估指標的適應(yīng)度;Tic為某一組提取到的圖像數(shù)據(jù)當中導熱性能參數(shù)對應(yīng)的溫度場中第i點的取值;Ti為待評估建筑外墻溫度場當中某一像素點i的具體數(shù)值。

        ①在實際計算過程中,對待求解的建筑外墻導熱性能參數(shù)進行二進制編碼,并產(chǎn)生相應(yīng)的遺傳初始種群,對種群的適應(yīng)度進行求解[6]。②判斷該種群的適應(yīng)度是否滿足終止遺傳迭代的條件。若滿足,則終止遺傳迭代,將得出的數(shù)值作為輸出結(jié)果;若不滿足,則進入到下一步驟當中。③選擇個體相關(guān)性進行配對,并在有效區(qū)域范圍內(nèi)完成一多點交叉多重均勻變異。④在產(chǎn)生的子代種群當中,再利用上述公式對種群的適應(yīng)度進行計算,并引入父子競爭機制產(chǎn)生新的種群,直到計算得出的種群適應(yīng)度滿足設(shè)定為止,將結(jié)果輸出。

        2.3 選擇建筑外墻導熱性能評估指標

        將上述基于改進遺傳算法構(gòu)建的導熱性能評估模型作為基礎(chǔ),為實現(xiàn)對建筑外墻導熱性能的評估,還需要明確對其產(chǎn)生影響的各項因素。根據(jù)建筑外墻導熱性能影響因素,對評估指標進行選擇,包括材料密度、材料濕度等。其中材料密度主要受到材料內(nèi)部孔隙數(shù)量和大小的影響[7]。在評估過程中,可將材料密度看作是組成建筑外墻結(jié)構(gòu)的材料質(zhì)量。材料密度越大,材料上的孔隙越多,孔隙傳熱的影響比率也會隨之增加,最終整個骨架部分作用力呈對應(yīng)減小趨勢。同時,外墻施工材料的導熱系數(shù)也將降低。綜合上述分析可知,建筑外墻導熱材料的密度與孔隙率兩者之間存在直接關(guān)聯(lián)性,可將建筑外墻導熱材料的孔隙定義為孔隙與材料整體體積的比例。材料整體密度越小,導熱系數(shù)越小。綜合市場上常用的保溫材料可知,超過八成的建筑商在進行保溫設(shè)計時,選擇的保溫材料為泡沫制品材料[8]。而綜合對泡沫制品材料性能的研究中發(fā)現(xiàn),此種材料在實際應(yīng)用中,吸水性能較差,因此,也可以將吸水性能作為建筑外墻導熱性能的評估指標。

        2.4 建筑外墻非穩(wěn)態(tài)導熱過程數(shù)值模擬動態(tài)評價

        由于建筑外墻導熱性能受各種因素影響,不斷發(fā)生改變,因此,為實現(xiàn)對其的精準評價,對建筑外墻非穩(wěn)態(tài)導熱過程進行數(shù)值模擬和動態(tài)評價。在進行數(shù)值模擬的過程中,首先需要對待評估建筑外墻的主體材料導熱參數(shù)、外表面換熱參數(shù)以及內(nèi)表面換熱參數(shù)進行測量。其中,主體材料導熱參數(shù)為理論參數(shù)值,其他兩個參數(shù)均為實際測量得出的數(shù)據(jù)。利用FLUENT軟件對整個建筑外墻導熱過程進行數(shù)值模擬和分析。在分析前,為了確保數(shù)值模擬的準確性,需要將通過FLUENT 軟件得出的建筑外墻表面溫度模擬數(shù)值與實際測量數(shù)值進行對比,若其變化趨勢保持一致,則說明模擬得出的數(shù)據(jù)變化符合實際待評估建筑外墻的導熱性能變化。通過對不同時刻下,待評估建筑外墻表面的熱流密度值,計算得出建筑外墻上圍護結(jié)構(gòu)的導熱熱阻,并將其作為建筑外墻非穩(wěn)態(tài)導熱過程數(shù)值模擬的邊界條件。當輸入的邊界條件與實際測量得到的熱阻數(shù)值越接近時,則越能夠準確對建筑外墻非穩(wěn)態(tài)導熱過程的數(shù)值進行模擬。在模擬過程中,每種導熱性能評估等級的固有頻率均在一定范圍內(nèi)波動,因此可以利用均值表示的方式實現(xiàn)對每一等級下對應(yīng)的建筑外墻導熱性能的平均水平的描述。

        3 實驗論證分析

        3.1 實驗準備

        為進一步驗證本文提出的基于改進遺傳算法的建筑外墻導熱性能智能評估方法在實際應(yīng)用中的效果,將其與傳統(tǒng)基于有限差分法的評估方法同時應(yīng)用到相同實驗環(huán)境當中,針對同一建筑中的外墻結(jié)構(gòu)的導熱性能進行評估。實驗中選擇的建筑外墻有三層不同建筑材料組成,墻體外側(cè)通過測量得出其溫度為35°C,三層建筑結(jié)構(gòu)從內(nèi)到外厚度依次為0.15mm、0.32mm 和0.15mm。利用本文提出的評估方法對建筑外墻導熱性能評估時,首先采用二進制編碼對待評估參數(shù)進行處理,由于在本文實驗當中共涉及三個待求解量,因此確保在使用改進遺傳算法時,每個染色體當中都包含了三個不同的參數(shù)信息,對每一個參數(shù)均采用10 位二進制編碼,每個染色體當中都含有30個各不相同的基因位。

        3.2 實驗結(jié)果及分析

        為了確保實驗結(jié)果的客觀性,規(guī)定建筑外墻導熱系數(shù)按照如下統(tǒng)一的公式進行計算:

        式(5)中:?為建筑外墻導熱系數(shù);γ為本文評估方法或傳統(tǒng)評估方法得出的評估結(jié)果數(shù)值;A為傳導面積;t為外墻表面溫度;x為建筑外墻待評估區(qū)域的位置坐標。完成實驗后,將兩種評估方法得出的各個區(qū)域結(jié)構(gòu)的外墻導熱系數(shù)記錄,并對其進行分析,如表1所示。

        表1 兩種評估方法實驗結(jié)果對比表

        從表1 中多組數(shù)據(jù)對比得出,本文所提方法在實踐中能夠?qū)崿F(xiàn)對建筑外墻導熱性能的準確評估。

        4 結(jié)語

        本文通過改進遺傳算法對建筑外墻的導熱性能進行智能評估,運用數(shù)學公式實現(xiàn)了對采集到的紅外圖像到圖像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換,并利用改進遺傳算法對建筑外墻導熱過程進行數(shù)值模擬,實現(xiàn)對其導熱性能的評估。

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