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基于人工神经网络的地铁环控热负荷计算

何菡  
【摘要】: 已有130多年历史的地铁成为了现代大都市的标志和骨干交通。而我国许多城市也正高速兴建地铁工程,迫切需要在地铁工程早期阶段进行方案设计时对地铁环控热负荷进行简捷快速的估算,以预测地铁环控规模、投资。地铁环控热负荷计算是非常复杂的,特别是非屏蔽门系统的环控热负荷与列车运行关系密切,列车散热对车站空调负荷影响最大,并且与一般空调负荷相比,该热负荷是很难计算的。因此本文根据工程设计单位实际工作的需要对地铁工程中采用非屏蔽门系统的车站热负荷的简捷、快速计算方法进行了研究。 由于在地铁早期计划阶段,很多参数都是未知的,同时由于地铁车站热负荷的复杂性,要通过一个简化的数学模型来求它们的精确解是很困难的。本文在国内首次采用神经网络来模拟计算地铁车站热负荷。在全面分析非屏蔽门系统的车站热负荷组成和地铁车站热负荷的影响参数的基础上,提出了一套地铁车站热负荷的简捷、快速计算方法,编制了工程实用软件,并对国内两条地铁线路进行了模拟计算,其计算结果证明提出的神经网络方法和所编制的软件是正确可靠的。本文提出的热负荷计算方法为地铁早期计划阶段环控热负荷计算方法提供了一种新思路,软件的编制为工程设计单位在地铁早期计划阶段快速计算热负荷,以预测地铁环控规模、投资提供了有力的工具,解决了工程急需,对我国地铁建设有非常重要的现实意义。


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