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Optimization study of spherical tuyere based on BP neural network and new evaluation index

Building Simulation 2024年第2期17卷 223-234页

作者： Mengchao Liu Ran Gao Yi Wang Angui Li School of Building Services Science and Engineering Xi’an University of Architecture and TechnologyXi’an710055China

The energy consumption of heating,ventilation,and air conditioning(HVAC)systems holds a significant position in building energy usage,accounting for about 65%of the total energy ***,with the advancement of building automation,the energy consumption of ventilation systems continues to *** study focuses on improving the performance of spherical tuyeres in HVAC *** primarily utilizes neural networks and multi-island genetic algorithms(MIGA)for multi-parameter *** employing methods such as structural parameterization,accurate and fast computational fluid dynamics(CFD)simulations,a minimized sample space,and a rational optimization strategy,the time cycle of the optimization process is ***,a new comprehensive evaluation index is proposed in this research to describe the performance of spherical tuyeres,which can be used to more accurately assess spherical tuyeres with different *** results show that by establishing a neural network prediction model and combining it with the multi-island genetic algorithm,a novel spherical tuyere design was successfully *** optimized novel spherical tuyeres achieved a 27.05%reduction in the spherical tuyeres effective index(stei)compared to the traditional spherical ***,the resistance decreased by 15.68%,and the jet length increased by 7.57%.The experimental results demonstrate that our proposed optimization method exhibits high accuracy,good generalization capability,and excellent agreement at different Reynolds numbers.

关键词： spherical tuyeres stei CFD ventilation

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