【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電梯導流罩設計領域，特別是涉及基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加快，電梯在高層建筑中扮演著越來越重要的角色。電梯的安全性、舒適性和能效直接影響著乘客的體驗和建筑的運營成本。尤其在綠色建筑的背景下，電梯的能耗問題愈發受到關注。在這一背景下，電梯轎廂導流罩的氣動設計優化成為了一個重要的研究領域。導流罩是安裝在電梯轎廂外部的一種構件，主要目的是優化空氣流動，減少空氣對轎廂的阻力。通過改變流線，使氣流在轎廂周圍保持相對順暢，進而減少渦流和湍流的形成。導流罩的設計要兼顧美觀與功能，其形狀與結構對氣動性能的影響甚為關鍵。導流罩的設計不僅影響風阻特性，還會顯著影響電梯的能效和整體運行性能。在電梯轎廂的運行過程中，導流罩的氣動設計能夠顯著影響其風阻特性和由此引發的能量消耗。導流罩的作用主要是改進氣流，使之更順暢地通過轎廂，降低氣動阻力，同時保證轎廂穩定的運行。通過科學的空氣動力學設計，能夠有效降低轎廂運行過程中的能耗，實現經濟與環保的雙重目標。氣動阻力的優化，能夠為轎廂的平穩運行提供可靠的技術基礎，與此同時，良好的氣動特性也有助于提升電梯乘客的舒適度。
2、盡管在電梯轎廂導流罩氣動阻力優化方面取得了一定的進展，但依然存在一些不足；現有導流罩設計一般都基于經驗法則，缺乏系統性理論的指導。不同電梯轎廂的運行環境和氣動特性各不相同，缺乏統一的設計標準，導致難以滿足所有建筑類型和運行情況的需求。在使用優化算法進行導流罩設計時，常常受到局部最優的影響，無法確保收斂到全局最優解，多數研
技術實現思路
1、基于此，有必要針對現有的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化技術實時性能評估不足，導致實驗結果與實際情況偏差過大，現有人工智能模型評估效果不理想等問題，提供基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統。
2、本專利技術通過以下技術方案實現：基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，包括：
3、數字建模模塊，包括參數輸入單元、幾何建模單元和數學建模單元；參數輸入單元用于調整電梯導流罩的形狀參數，實現控制導流罩變形區域；幾何建模單元用于根據電梯導流罩形狀參數，使用參數化建模軟件進行導流罩的幾何參數化建模，并把幾何參數化模型發送到實驗模塊；數學建模單元用于通過流體力學方法關注氣流和壓力分布，通過物理模擬構建評估導流罩幾何參數化模型氣動性能的數學模型，并把數學模型發送到實驗模塊；
4、實驗模塊，包括測試單元、數據處理模塊；測試單元用于根據ansys?fluent軟件對輸入的電梯導流罩幾何參數化模型和數學模型進行仿真模擬，記錄該模型相關的目標優化參數數據并將數據發送至數據處理模塊；數據處理模塊用于對輸入的數據進行預處理，并將預處理后的數據發送至參數尋優模塊；
5、參數尋優模塊，包括優化模型單元、模型訓練單元和輸出單元，優化模型單元用于通過q-learning強化學習算法構建電梯導流罩形狀參數的優化模型；模型訓練單元用于根據輸入的預處理數據，使用adaboost集成算法對優化模型進行訓練；輸出單元用于通過訓練后的優化模型獲取電梯導流罩最佳形狀參數組合。
6、在其中一個專利技術中，設置所述電梯導流罩的形狀參數并確定各項形狀參數的取值范圍，所述形狀參數包括導流罩高度h、導流罩寬度w、導流罩深度d和圓角半徑r。
7、在其中一個專利技術中，幾何建模單元通過參數化建模軟件，將各項所述導流罩形狀參數定義為可調變量并為各參數設置初始基準值；選擇合適的基準平面后，依據相關參數繪制導流罩的基本輪廓草圖，并在草圖中應用尺寸標注和添加幾何約束；對所述草圖使用“掃掠”功能生成三維模型，通過利用倒角與圓角工具處理所述三維模型的邊緣，完成導流罩的幾何參數化建模。
8、本專利技術中通過電梯導流罩的幾何參數化建模實現了靈活的參數調整和快速的幾何變化，能夠更好地適應實際工作場景，實現更高效的設計與開發流程。
9、在其中一個專利技術中，所述數學建模單元基于雷諾平均的納維-斯托克斯方程的湍流模型對電梯導流罩進行流體力學物理模擬，通過計算導流罩的升力系數、阻力系數和氣動效率構建評估導流罩幾何參數化模型氣動性能的數學模型；
10、基于雷諾平均的納維-斯托克斯方程的表達式如下：
11、連續性方程：
12、
13、動量方程：
14、式中，表示梯度算子，表示平均速度場，表示平均壓力，h表示雷諾應力，表示空氣密度，f表示體積力，t表示時間，μ表示流體的動態粘度；
15、升力系數的計算公式如下：
16、式中，表示升力系數，l表示導流罩的升力，表示空氣密度，v表示空氣流速，a表示迎風面積，即電梯導流罩的投影面積；
17、阻力系數的計算公式如下：
18、式中，表示阻力系數，d表示導流罩的阻力；
19、氣動效率的計算公式如下：
20、式中，表示氣動效率。
21、本專利技術采用基于雷諾平均的納維-斯托克斯方程的湍流模型對電梯導流罩進行氣動性能評估，提升了設計的科學性和精準性；通過流體力學模擬，方便在計算機中快速進行不同幾何參數化模型的試驗，實現優化電梯導流罩的氣動性能，實現能源的高效利用。
22、在其中一個專利技術中，測試單元根據ansys?fluent軟件對輸入的電梯導流罩幾何參數化模型和數學模型進行仿真模擬的步驟如下：
23、s51：根據電梯導流罩的幾何參數化模型建立計算域，設置計算域的邊界條件；
24、s52：通過對計算域進行格點化生成計算網格，在邊界層等重要區域進行細致的網格劃分以捕捉流動特性；
25、s53：設置求解參數，基于有限體積法通過ansys?fluent軟件進行數值求解；
26、s54：處理模擬求解結果，提取速度場、壓力場以及其他流動特性的數值，計算導流罩的升力系數、阻力系數和氣動效率。
27、本專利技術通過使用ansys?fluent軟件對電梯導流罩進行仿真模擬，能夠系統性地分析其氣動阻力，評估設計方案的優劣，進而實現電梯能效的提升和運行性能的優化。為電梯導流罩設計的技術進步和可持續發展提供了強有力的支持。
28、在其中一個專利技術中，通過q-learning強化學習算法構建電梯導流罩形狀參數的優化模型的步驟如下：
29、s61：設置動作空間a為電梯導流罩的形狀參數，結合電梯導流罩的幾何參數化模型與實現控制導流罩變形區域的形狀參數，構建封裝環境；
30、s62：設置狀態空間s為評估導流罩幾何參數化模型氣本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，設置所述電梯導流罩的形狀參數并確定各項形狀參數的取值范圍，所述形狀參數包括導流罩高度H、導流罩寬度W、導流罩深度D和圓角半徑R。
3.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，所述幾何建模單元通過參數化建模軟件，將各項所述導流罩形狀參數定義為可調變量并為各參數設置初始基準值；選擇合適的基準平面后，依據相關參數繪制導流罩的基本輪廓草圖，并在草圖中應用尺寸標注和添加幾何約束；對所述草圖使用“掃掠”功能生成三維模型，通過利用倒角與圓角工具處理所述三維模型的邊緣，完成導流罩的幾何參數化建模。
4.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，所述數學建模單元基于雷諾平均的納維-斯托克斯方程的湍流模型對電梯導流罩進行流體力學物理模擬，通過計算導流罩的升力系數、阻力系數和氣動效率構建評估導流罩幾何參數化模型氣動性能的數學模型；
6.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，通過Q-learning強化學習算法構建電梯導流罩形狀參數的優化模型的步驟如下：
7.根據權利要求6所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，基于Q-learning強化學習算法構建智能體Agent的步驟如下：
8.根據權利要求6所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，導流罩的氣動性能特征參數包括：升力系數、阻力系數和氣動效率；設置初始狀態下三個特征參數在獎勵函數R公式中的組合權重系數，通過訓練結果判斷各個特征參數的貢獻度影響力大小，重新分配組合權重系數；獎勵函數R的公式如下：
9.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，在模型訓練模塊中，基于AdaBoost集成算法進行優化模型進行訓練的步驟如下：
...【技術特征摘要】
1.基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，設置所述電梯導流罩的形狀參數并確定各項形狀參數的取值范圍，所述形狀參數包括導流罩高度h、導流罩寬度w、導流罩深度d和圓角半徑r。
3.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，所述幾何建模單元通過參數化建模軟件，將各項所述導流罩形狀參數定義為可調變量并為各參數設置初始基準值；選擇合適的基準平面后，依據相關參數繪制導流罩的基本輪廓草圖，并在草圖中應用尺寸標注和添加幾何約束；對所述草圖使用“掃掠”功能生成三維模型，通過利用倒角與圓角工具處理所述三維模型的邊緣，完成導流罩的幾何參數化建模。
4.根據權利要求1所述的基于強化學習的電梯轎廂導流罩氣動阻力優化系統，其特征在于，所述數學建模單元基于雷諾平均的納維-斯托克斯方程的湍流模型對電梯導流罩進行流體力學物理模擬，通過計算導流罩的升力系數、阻力系數和氣動效率構建評估導流罩幾何參數化模型氣動性能的數學模型；
5.根據權...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王賽男，鐘浩，
申請(專利權)人：湖南電氣職業技術學院，
類型：發明
國別省市：
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