木质地采暖地板蓄热性能检测及反演方法

摘要

[目的]基于传热反问题研究方法,采用BP神经网络对地采暖地板蓄热性能进行反演计算,为地采暖地板蓄热性能分析提供理论和方法支撑.[方法]基于CFD软件构建检测腔体数值模型,模拟获取结构单一样本在不同初始温度(50～130℃范围内每间隔5℃设定一个模拟工况)下散热形成的温度场分布数据,并将初始温度为50、60、70、80、90、100、110、120和130℃的温度场分布数据作为神经网络模型的训练集,初始温度为55、65、75、85、95、105、115和125℃的温度场分布数据作为神经网络模型的测试集.[结果]经反复训练比较,获取较优的神经网络模型,其测试集的平均相对误差(MRE) =0.68％,最大相对误差(MAE) =19.51％,均方误差(MSE)=1.18％,拟合度(R2)=0.98.基于该神经网络模型,选取白桦、水曲柳、西南桦、柞木4种典型实木地采暖地板样本进行蓄热性能反演计算,结果显示4种实木地采暖地板的蓄热性能表现为柞木＞西南桦＞水曲柳＞白桦.[结论]经训练的神经网络模型可有效预测不同地采暖地板的蓄热性能,基于BP神经网络反演地采暖地板蓄热性能的方法可行.