基于BP神经网络和遗传算法的封闭式厨房污染物模拟与优化

作     者：凌薇 杨遵挥 张芷薇 魏鑫 LING Wei;YANG Zunhui;ZHANG Zhiwei;WEI Xin

作者机构：哈尔滨工业大学建筑学院哈尔滨150006 寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150006 

出 版 物：《建筑科学》 (Building Science)

年 卷 期：2024年第40卷第2期

页      面：111-119页

学科分类：080705[工学-制冷及低温工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金项目面上项目“基于需求差异的公共机构建筑能耗与热舒适协同优化机理”(51978190) 国家自然科学基金项目青年项目“行为干预对公共建筑能效提升的作用机理及设计策略”(51808159) 国家重点研发计划项目“公共机构合同能源管理与能效提升应用示范”(2017YFE0105700) 黑龙江省教育科学“十四五”规划2021年度重点课题“新工科背景下建筑类专业工程思维能力培养体系探索与实践”(GJB1421041) 

主　　题：封闭式厨房 污染物浓度 BP神经网络 遗传算法 空间优化 

摘      要：中式烹饪产生的油烟污染物会对人体健康产生危害。现有的厨房污染物研究主要使用数值模拟和实测2种方法,这2种方法计算量大,研究时间长,因此本文使用代理模型,代替数值模拟软件进行厨房污染物研究与评估,然后通过遗传算法寻求最优参数组合。首先根据门窗灶位置关系,对566个单排型厨房实际案例进行了归类,建立了最具有代表性的单排型厨房原型模型。然后提出了通过厨房开间、进深、窗与灶具对侧墙之间距离、灶具与窗对侧墙之间距离4个参数来建立任一厨房实验模型的方法,搜集了130个实际工程案例参数后,使用BP神经网络和Fluent建立了厨房尺寸参数和污染物浓度之间的厨房污染物浓度预测模型。最后使用遗传算法,寻求该模型的最小值,此时的自变量取值即为控制变量的最优参数组合,并验证了最优参数组合的准确性。结合建筑模数协调标准,给定最优参数组合的取值范围:厨房开间[1.7 m,1.8 m],厨房进深[3.9 m,4.0 m],窗洞口到墙面距离[0.17 m,0.18 m],灶具中心到墙面距离[0.34 m,0.35 m]。在4个控制变量中,灶具中心到墙面距离对降低污染物浓度起到了更重要的作用。未来的厨房平面设计中,要考虑建筑模数协调与烹饪操作的空间需求,同时可结合本文研究结果,从而选择适宜的布局方案。