本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理，尤其涉及一種暖通空調(diào)建模仿真方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、暖通空調(diào)（heating,ventilationandairconditioning，簡稱hvac）是指室內(nèi)或車內(nèi)負責(zé)暖氣、通風(fēng)及空氣調(diào)節(jié)的系統(tǒng)或相關(guān)設(shè)備，隨著暖通空調(diào)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，人們對于暖通空調(diào)對于空間內(nèi)的整體舒適度的調(diào)控效果也有了越來越高的要求?，F(xiàn)有的暖通空調(diào)設(shè)計的方案中，一般只是基于人工的設(shè)計判斷來預(yù)測暖通空調(diào)的控溫方案，沒有充分考慮到對暖通空調(diào)以及設(shè)計空間進行整體的建模和仿真，因此其仿真預(yù)測效果較差，無法有效輔助實際的設(shè)計?？梢?，現(xiàn)有技術(shù)存在缺陷，亟待解決。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于，提供一種暖通空調(diào)建模仿真方法及系統(tǒng)，能夠充分結(jié)合空間特點和空調(diào)特點進行精確和仿真預(yù)測，為后續(xù)的暖通空調(diào)設(shè)計提供更加精確的數(shù)據(jù)參考和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明第一方面公開了一種暖通空調(diào)建模仿真方法，所述方法包括：

3、獲取待進行暖通空調(diào)布置的目標(biāo)空間的空間參數(shù)以及所述暖通空調(diào)的空調(diào)參數(shù)；

4、基于三維建模算法，以及所述空間參數(shù)，建立所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型；

5、根據(jù)所述空調(diào)參數(shù)，以及預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫，向所述空間三維模型中布置空調(diào)模型以得到暖通仿真模型；

6、基于多個不同的控溫場景條件，基于仿真算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述暖通仿真模型進行仿真運算以得到仿真預(yù)測結(jié)果；所述仿真預(yù)測結(jié)果用于輔助所述目標(biāo)空間的暖通空調(diào)布置。

7、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述空間參數(shù)包括空間類型、空間形狀參數(shù)、空間通風(fēng)位置參數(shù)、空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)、空間光照參數(shù)和空間墻材料參數(shù)。

8、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述空調(diào)參數(shù)包括空調(diào)耗能參數(shù)、空調(diào)制冷參數(shù)、空調(diào)制熱參數(shù)、空調(diào)占據(jù)空間大小參數(shù)和空調(diào)允許布設(shè)位置參數(shù)。

9、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述基于三維建模算法，以及所述空間參數(shù)，建立所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型，包括：

10、根據(jù)所述空間類型，在預(yù)設(shè)的bim模板數(shù)據(jù)庫中選取對應(yīng)類型的空間三維模板；

11、根據(jù)所述空間形狀參數(shù)和所述空間墻材料參數(shù)，修改所述空間三維模板的整體形狀參數(shù)和材料參數(shù)，得到修改三維模板；

12、根據(jù)所述空間通風(fēng)位置參數(shù)、所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)和所述空間光照參數(shù)，基于動態(tài)規(guī)劃算法，對所述修改三維模板中的構(gòu)件進行演算，得到所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型。

13、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述根據(jù)所述空間通風(fēng)位置參數(shù)、所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)和所述空間光照參數(shù)，基于動態(tài)規(guī)劃算法，對所述修改三維模板中的構(gòu)件進行演算，得到所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型，包括：

14、設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為空間構(gòu)件方案中的構(gòu)件數(shù)量達到最小以及空間構(gòu)件方案中的構(gòu)件復(fù)雜度達到最??；

15、設(shè)置限制條件包括：

16、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的通風(fēng)環(huán)境符合所述空間通風(fēng)位置參數(shù)；

17、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的熱傳導(dǎo)環(huán)境符合所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)；

18、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的光照環(huán)境符合所述空間光照參數(shù)；

19、根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和所述限制條件，基于動態(tài)規(guī)劃算法在所述修改三維模板中迭代生成空間構(gòu)件方案并進行優(yōu)化，直至得到收斂的空間構(gòu)件方案演算結(jié)果，作為所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型。

20、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述根據(jù)所述空調(diào)參數(shù)，以及預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫，向所述空間三維模型中布置空調(diào)模型以得到暖通仿真模型，包括：

21、對于預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫中的每一空調(diào)模型模板；計算該空調(diào)模型模板對應(yīng)的模板參數(shù)與所述空調(diào)參數(shù)之間的參數(shù)相似度；

22、將所述參數(shù)相似度最高的所述空調(diào)模型模板，確定為對應(yīng)的空調(diào)模型；

23、確定所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置；

24、將所述空調(diào)模型布置在所述空調(diào)最佳布設(shè)位置，得到暖通仿真模型。

25、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述確定所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置，包括：

26、根據(jù)預(yù)設(shè)的空調(diào)布設(shè)位置規(guī)則，確定出所述空間三維模型中的多個候選布設(shè)位置；

27、根據(jù)所述空間三維模型對應(yīng)的所述空間構(gòu)件方案以及所述動態(tài)規(guī)劃算法的優(yōu)化過程中的參數(shù)，確定所述空間三維模型中每一候選布設(shè)位置對應(yīng)的通風(fēng)量參數(shù)、熱傳導(dǎo)效率參數(shù)和光照強度參數(shù)；

28、計算所述通風(fēng)量參數(shù)、所述熱傳導(dǎo)效率參數(shù)和光照強度參數(shù)的加權(quán)求和平均值，得到每一候選布設(shè)位置對應(yīng)的位置優(yōu)先度；

29、將所述位置優(yōu)先度最高的所述候選布設(shè)位置，確定為所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置。

30、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第一方面中，所述基于多個不同的控溫場景條件，基于仿真算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述暖通仿真模型進行仿真運算以得到仿真預(yù)測結(jié)果，包括：

31、獲取仿真需求目標(biāo)；

32、將所述仿真需求目標(biāo)輸入至訓(xùn)練好的控溫場景條件的預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以得到對應(yīng)的多個控溫場景條件參數(shù)集合；所述預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過包括有多個訓(xùn)練仿真需求目標(biāo)和對應(yīng)的控溫場景條件參數(shù)標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到；

33、將每一所述控溫場景條件參數(shù)集合，基于amesim軟件，輸入至所述暖通仿真模型中進行仿真運算，以得到每一控溫場景條件參數(shù)集合對應(yīng)的仿真預(yù)測結(jié)果。

34、本發(fā)明實施例第二方面公開了一種暖通空調(diào)建模仿真系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

35、獲取模塊，用于獲取待進行暖通空調(diào)布置的目標(biāo)空間的空間參數(shù)以及所述暖通空調(diào)的空調(diào)參數(shù)；

36、建模模塊，用于基于三維建模算法，以及所述空間參數(shù)，建立所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型；

37、布置模塊，用于根據(jù)所述空調(diào)參數(shù)，以及預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫，向所述空間三維模型中布置空調(diào)模型以得到暖通仿真模型；

38、仿真模塊，用于基于多個不同的控溫場景條件，基于仿真算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述暖通仿真模型進行仿真運算以得到仿真預(yù)測結(jié)果；所述仿真預(yù)測結(jié)果用于輔助所述目標(biāo)空間的暖通空調(diào)布置。

39、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述空間參數(shù)包括空間類型、空間形狀參數(shù)、空間通風(fēng)位置參數(shù)、空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)、空間光照參數(shù)和空間墻材料參數(shù)。

40、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述空調(diào)參數(shù)包括空調(diào)耗能參數(shù)、空調(diào)制冷參數(shù)、空調(diào)制熱參數(shù)、空調(diào)占據(jù)空間大小參數(shù)和空調(diào)允許布設(shè)位置參數(shù)。

41、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述建模模塊基于三維建模算法，以及所述空間參數(shù)，建立所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型的具體方式，包括：

42、根據(jù)所述空間類型，在預(yù)設(shè)的bim模板數(shù)據(jù)庫中選取對應(yīng)類型的空間三維模板；

43、根據(jù)所述空間形狀參數(shù)和所述空間墻材料參數(shù)，修改所述空間三維模板的整體形狀參數(shù)和材料參數(shù)，得到修改三維模板；

44、根據(jù)所述空間通風(fēng)位置參數(shù)、所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)和所述空間光照參數(shù)，基于動態(tài)規(guī)劃算法，對所述修改三維模板中的構(gòu)件進行演算，得到所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型。

45、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述建模模塊根據(jù)所述空間通風(fēng)位置參數(shù)、所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)和所述空間光照參數(shù)，基于動態(tài)規(guī)劃算法，對所述修改三維模板中的構(gòu)件進行演算，得到所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型的具體方式，包括：

46、設(shè)置目標(biāo)函數(shù)為空間構(gòu)件方案中的構(gòu)件數(shù)量達到最小以及空間構(gòu)件方案中的構(gòu)件復(fù)雜度達到最??；

47、設(shè)置限制條件包括：

48、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的通風(fēng)環(huán)境符合所述空間通風(fēng)位置參數(shù)；

49、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的熱傳導(dǎo)環(huán)境符合所述空間熱傳導(dǎo)位置參數(shù)；

50、空間構(gòu)件方案中的所有構(gòu)件所形成的光照環(huán)境符合所述空間光照參數(shù)；

51、根據(jù)所述目標(biāo)函數(shù)和所述限制條件，基于動態(tài)規(guī)劃算法在所述修改三維模板中迭代生成空間構(gòu)件方案并進行優(yōu)化，直至得到收斂的空間構(gòu)件方案演算結(jié)果，作為所述目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型。

52、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述布置模塊根據(jù)所述空調(diào)參數(shù)，以及預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫，向所述空間三維模型中布置空調(diào)模型以得到暖通仿真模型的具體方式，包括：

53、對于預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫中的每一空調(diào)模型模板；計算該空調(diào)模型模板對應(yīng)的模板參數(shù)與所述空調(diào)參數(shù)之間的參數(shù)相似度；

54、將所述參數(shù)相似度最高的所述空調(diào)模型模板，確定為對應(yīng)的空調(diào)模型；

55、確定所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置；

56、將所述空調(diào)模型布置在所述空調(diào)最佳布設(shè)位置，得到暖通仿真模型。

57、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述布置模塊確定所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置的具體方式，包括：

58、根據(jù)預(yù)設(shè)的空調(diào)布設(shè)位置規(guī)則，確定出所述空間三維模型中的多個候選布設(shè)位置；

59、根據(jù)所述空間三維模型對應(yīng)的所述空間構(gòu)件方案以及所述動態(tài)規(guī)劃算法的優(yōu)化過程中的參數(shù)，確定所述空間三維模型中每一候選布設(shè)位置對應(yīng)的通風(fēng)量參數(shù)、熱傳導(dǎo)效率參數(shù)和光照強度參數(shù)；

60、計算所述通風(fēng)量參數(shù)、所述熱傳導(dǎo)效率參數(shù)和光照強度參數(shù)的加權(quán)求和平均值，得到每一候選布設(shè)位置對應(yīng)的位置優(yōu)先度；

61、將所述位置優(yōu)先度最高的所述候選布設(shè)位置，確定為所述空間三維模型中的空調(diào)最佳布設(shè)位置。

62、作為一個可選的實施方式，在本發(fā)明第二方面中，所述仿真模塊基于多個不同的控溫場景條件，基于仿真算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，對所述暖通仿真模型進行仿真運算以得到仿真預(yù)測結(jié)果的具體方式，包括：

63、獲取仿真需求目標(biāo)；

64、將所述仿真需求目標(biāo)輸入至訓(xùn)練好的控溫場景條件的預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以得到對應(yīng)的多個控溫場景條件參數(shù)集合；所述預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過包括有多個訓(xùn)練仿真需求目標(biāo)和對應(yīng)的控溫場景條件參數(shù)標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集訓(xùn)練得到；

65、將每一所述控溫場景條件參數(shù)集合，基于amesim軟件，輸入至所述暖通仿真模型中進行仿真運算，以得到每一控溫場景條件參數(shù)集合對應(yīng)的仿真預(yù)測結(jié)果。

66、本發(fā)明第三方面公開了另一種暖通空調(diào)建模仿真系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

67、存儲有可執(zhí)行程序代碼的存儲器；

68、與所述存儲器耦合的處理器；

69、所述處理器調(diào)用所述存儲器中存儲的所述可執(zhí)行程序代碼，執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的暖通空調(diào)建模仿真方法中的部分或全部步驟。

70、本發(fā)明第四方面公開了一種計算機存儲介質(zhì)，所述計算機存儲介質(zhì)存儲有計算機指令，所述計算機指令被調(diào)用時，用于執(zhí)行本發(fā)明第一方面公開的暖通空調(diào)建模仿真方法中的部分或全部步驟。

71、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明實施例具有以下有益效果：

72、本發(fā)明能夠基于三維建模算法以及空間參數(shù)建立目標(biāo)空間對應(yīng)的空間三維模型，再根據(jù)空調(diào)參數(shù)以及預(yù)設(shè)的空調(diào)三維模型庫向空間三維模型中布置空調(diào)模型以得到暖通仿真模型，并基于仿真算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對暖通仿真模型進行仿真運算以得到仿真預(yù)測結(jié)果，從而能夠充分結(jié)合空間特點和空調(diào)特點進行精確和仿真預(yù)測，為后續(xù)的暖通空調(diào)設(shè)計提供更加精確的數(shù)據(jù)參考和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。