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建筑室内环境建模、控制与优化及能耗预测

致谢第1-6页
摘要第6-8页
Abstract第8-11页
目录第11-22页
1 绪论第22-39页
   ·引言第22-23页
   ·研究背景第23-26页
     ·国际能源现状第23-24页
     ·我国建筑能耗现状第24-25页
     ·我国建筑节能现行标准及节能途径第25-26页
   ·建筑环境建模与优化控制方法研究现状第26-33页
     ·建筑环境建模第26-30页
     ·建筑环境控制与优化第30-33页
     ·基于模型降阶的新思路第33页
   ·建筑能量预测方法研究现状第33-36页
   ·本文主要研究内容第36-39页
2 建筑室内热环境建模第39-60页
   ·引言第39-40页
   ·基于CFD的室内热环境模型第40-45页
     ·基本控制方程第40-41页
     ·湍流输运方程第41-42页
     ·近壁面处理方法第42页
     ·CFD室内热环境模拟第42-45页
   ·离散化策略第45-50页
     ·中心差分法第46-47页
     ·QUICK算法第47页
     ·全隐式算法第47-49页
     ·室内热环境高阶模型第49-50页
   ·基于POD/Galerkin映射的室内热环境降阶模型第50-54页
     ·POD降阶理论第50-52页
     ·快照求解方法第52-53页
     ·Galerkin映射第53-54页
   ·仿真实验第54-59页
   ·本章小结第59-60页
3 基于模型降阶的建筑室内热环境控制第60-71页
   ·引言第60-61页
   ·室内空气分布第61-62页
   ·参考室内温度分布的温控策略第62-63页
     ·“离线-在线”策略第62-63页
     ·温控策略框架第63页
   ·初始状态估计第63-64页
   ·控制器设计第64-66页
   ·仿真实验第66-70页
     ·Fluent用户自定义函数第66页
     ·卡尔曼状态估计第66-67页
     ·PID控制第67-68页
     ·模型预测控制第68-70页
   ·本章小结第70-71页
4 基于模型降阶与遗传算法的建筑环境优化策略第71-90页
   ·引言第71-72页
   ·建筑环境与能耗评价指标第72-77页
     ·热舒适度指标第72-74页
     ·室内空气质量指标第74-75页
     ·能耗指标第75-76页
     ·设置目标函数第76-77页
   ·遗传算法第77页
   ·优化策略第77-79页
   ·办公室环境CFD建模与验证第79-82页
   ·优化仿真实验第82-87页
     ·参数子空间的构造第82-83页
     ·降阶模型与多维插值的精度评估第83-85页
     ·优化结果与分析第85-87页
   ·本章小结第87-90页
5 数据驱动的建筑能耗预测方法第90-106页
   ·引言第90-91页
   ·神经网络方法第91-92页
   ·神经模糊推理系统模型第92-97页
     ·基本ANFIS结构第92-94页
     ·ANFIS非线性函数建模第94-95页
     ·规则基优化第95-97页
   ·混合GA-ANFIS模型第97-98页
   ·能耗预测仿真第98-103页
     ·建筑能耗数据第98-99页
     ·神经网络预测第99-101页
     ·GA-HANFIS预测第101-102页
     ·预测结果比较第102-103页
   ·本章小结第103-106页
6 建筑能耗预测案例第106-114页
   ·案例1:图书馆逐时能耗预测第106-110页
     ·浙江大学节约型校园能耗监控系统第106-107页
     ·数据采集第107页
     ·数据预处理第107-108页
     ·GA-ANFIS能耗预测第108-110页
   ·案例2:某酒店每日能耗预测第110-112页
   ·本章小结第112-114页
7 总结与展望第114-117页
参考文献第117-129页
攻博期间完成论文第129-130页
个人简历第130页

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