【摘 要】
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我国的民航事业正在快速发展之中,但是目前飞机座舱内的热舒适程度和空气品质都不能令人满意。飞机座舱的空气分配系统对于维持座舱内的热舒适程度、保证新鲜空气供应等方面
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我国的民航事业正在快速发展之中,但是目前飞机座舱内的热舒适程度和空气品质都不能令人满意。飞机座舱的空气分配系统对于维持座舱内的热舒适程度、保证新鲜空气供应等方面起着重大作用。当前国内外学者对于这方面的研究大多局限于特定送风形式下的个例研究,却很少从优化设计的角度对飞机座舱环境进行设计。针对以上情况,本研究使用智能优化算法对飞机座舱环境的舒适性和空气品质进行了优化设计。首先利用多目标粒子群算法,以PMV、DR和空气龄为设计目标,对MD-82飞机头等舱的环境进行了优化设计,得到了19组最优的送风参数(送风速度、角度、温度)。通过这19组最优解可以看出,不同的送风速度、角度、温度的组合都能够构建出舒适而且空气品质好的飞机座舱环境,飞机座舱环境设计存在多解。在此基础上,本研究提出了一种使用两次聚类分析求取最优参数范围的方法,克服了一般的优化算法不能求取最优参数范围的局限性,可以求出参数的连续分布范围,解决了实际应用中送风参数的扰动造成的最优解失效问题。利用这种算法得到了四类最优送风参数的范围,本文推荐最优送风参数的范围是:送风速度:0.83~0.88m/s,送风角度:35~38° ,送风温度:19.1~19.8 ℃,该范围包含了足够多的优化解。另外,考虑到CFD计算需要大量的时间和计算资源,本研究提出了一种新的优化算法(HGPA)来节省总的计算量。这种算法以遗传算法和粒子群算法并行搜索为基本框架,利用人工蜂群算法作为二者信息沟通的桥梁。通过使用13个常用的优化测试函数进行测试,发现HGPA与遗传算法和粒子群算法相比,分别能节省17%~69%、20%~73%的计算量。新提出的算法不仅可以用于优化设计飞机座舱环境,在其他领域也能够发挥很大的作用。
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