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温室环境CFD非稳态模型构建及其在温室温度控制中的应用研究

周伟  
【摘要】:温室作物生产系统是一个包括作物、设施、环境、管理技术措施等诸多因子及其相互作用的复杂系统,建立一个具有较高模拟精度的温室环境模型,确定该系统中各个因子的定量关系及其随时间变化的规律,是优化温室作物管理和环境调控的前提。CFD技术作为目前国内外广泛采用的数值模拟技术,可对不同外界环境条件及温室调控设施作用下的温室内气流、温度、湿度等的分布进行模拟预测,为温室环境调控策略的制定和优化提供详尽的数据信息和理论支持。本文以单栋Venlo试验温室为研究对象,基于CFD技术,把室外气候参数作为可变边界条件,对连续时域及外扰作用下的温室内温度、湿度场的动态变化进行了模拟研究和试验验证,并将模拟产生的流场数据应用到温室环境参数的控制器的设计中,把复杂的CFD模型转换成模型结构简单、可适用于控制系统设计的系统控制模型,在充分利用CFD模拟可产生的详细的流场数据的优点的同时,又有效的克服了CFD模型因模型结构复杂、运行时间长而不能用于控制器设计的缺陷。具体工作及结论如下:(1) 从温室内空气质热交换机理模型出发,分析了温室内、外空气温度、覆盖层、维护层、土壤和作物之间的热辐射、对流和传导的物理模型,为所建立的CFD模型提供理论依据。针对Venlo型玻璃温室内流场的特性,选择标准k-ε湍流模型进行CFD模拟计算,近壁区的流体运动采用标准壁面函数法,太阳辐射对温室环境的影响根据室外气候条件采用基于DO辐射模型的solar ray tracing方法,由热压引起的自然通风流体运动通过Boussinesq假设加入到动量守恒方程的源项,作物在温室内的存在采用多孔介质模型来模拟。(2)以外界温度、太阳辐射、风速风向作为随时间变化的边界条件,建立Venlo温室3D非稳态CFD模型并进行了试验验证,模拟值和实测值的均方根误差RMSE为0.688℃,最大相对误差为8.9%,平均相对误差为2.8%,模拟值和实测值吻合良好,所建立的CFD模型有效,可以比较准确地描述室内温度随时间变化的规律和空间分布特性。(3) 通过建立的CFD非稳态模型,模拟了夏季梅雨季节下温室天窗联合西侧门自然通风模式下的降温和除湿动态过程,受室内气流运动和室外气候条件的影响,温室内不同位置的温度和相对湿度对通风机构开启的响应时间和响应幅度有很大的差别,30min内靠近温室西侧门的区域降温幅度最大,达10.3。C,温室中心冠层内区域测点30min内温度仅降低2.2℃,但湿度减小了27.8%;位于温室东南角温室中间层区域的测点30min内降温幅度和除湿幅度分别为6.8℃和13.6%。当室外风速由0.81m·s-1增大到1.21m·s-1,风向由西南偏南转变为西风时,预测温室内温度在扰动下的动态特性,温室西侧门迎风口局部风速出现了先增大后减小的变化模式,东部区域上部气流速度明显上升,除了处于西侧迎风口附近的栽培作物受室外风速的影响较大外,其它作物区域气流速度维持在0~0.1m·s-1范围内,x=1.5m截面和作物冠层y=1.4m截面平均温度分别下降了1.87℃和0.92℃,室外风速风向的变化对温室通风降温效果影响显著。(4) 以温室内喷雾系统喷头所在平面为分界面,分析了温室喷雾系统和室内空气的质热交换机理和能量平衡,将温室内空间划分为3个计算域,并将喷雾系统和室内空气的显热和潜热交换以源项的形式加入到CFD的控制方程中,建立了温室喷雾系统CFD模拟模型,通过和试验数据比较,温度模拟值和实测值均方根误差RMSB为0.525℃,相对湿度均方根误差RMSB为2.9%,说明建立的CFD模型有效。(5) 从温室CFD非稳态模型出发,采用系统辨识技术,将CFD模拟产生的数据应用到温室温度控制系统设计中。通过仿真试验表明,该方法产生的CFD-ARMAX模型输出和实测值的RMSE为0.5888。C,该辨识模型具有较高的预测精度,能够反映温室温度控制的实际规律。以此模型为基础,进行了温室温度预测控制器的设计,并通过仿真试验得出了温度设定值下天窗动作的最优控制结果,该结果可为温室控制器的设计提供理论依据。


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