CN108872308A - 一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，通过使用本发明的针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，建立针对非均质材料的热释放真空检测环境，除去对流和热传导两种传热方式对研究地采暖木质地板热缓释特性的影响，使研究目标只针对热辐射一种传热方式，研究对象更具针对性；同时采用最小二乘支持向量机建立对封闭腔内不同空间位置和不同时间的温度值预测模型，对无法直接测量的空间点温度值及其随时间变化的曲线进行预测，减少了试验研究的时间和物质成本，增加了地采暖木质地板释热特性研究结果的可信性，为后续进一步深挖地采暖木质地板热释放规律提供科学的实验和分析工具。
Description
技术领域
本发明涉及一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，属于地采暖木质地板热缓释规律研究领域。
背景技术
在办公和居家环境中，木质地板是一种常用的地采暖地板材料，当木质地板受热后会将其储存的热量缓慢的释放出来，由于木质地板是一种非均质材料，其内部结构受细胞组成、排列方式和生长周期的影响，因此具有各向异性的特点，要研究其热量缓慢释放的机理和特性，不能单纯使用对均质材料的研究方法，必须针对地采暖地板的热缓释规律研究新的检测装置和检测方法。因此，急需一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法。
发明内容
本发明为解决上述技术中存在的问题，本发明提供了一种针对以地采暖木质地板为主的非均质材料的热缓释规律研究装置和研究方法，以解决现有检测方法对非均质材料热缓释特性检测的局限性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供了一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，包括以下步骤：
(1)设置热缓释检测装置为圆柱形封闭腔，封闭腔的上下表面为弧面结构，上表面为开合式设计，打开上腔的将实验的木质地板样本放置到封闭腔底部的托盘上，腔壁采用双层，腔壁之间和封闭腔内设置为真空环境，保证在封闭腔内只有辐射一种传热方式，同时保证封闭腔与外界是隔热的；
(2)在封闭腔的底部设置一个托盘，放置木质地板样本，同时通过托盘下面的加热腔给木质地板样本加热，保持两者接触紧密，使加热腔内的热量只通过托盘上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导；
(3)加热腔内置U型水管，水管连接到外侧的加热水箱内，通过加热水箱控制加热腔内的水温，使加热腔内的温度能够恒定地保持在设定的温度范围内；
(4)实验时，首先将木质地板样本通过上腔放置到封闭腔内的托盘上，然后将封闭腔关闭，并用真空泵将封闭腔抽成需要的真空环境，通过封闭腔外壁上的真空表检测腔内的真空度，当达到所需要试验真空条件时开始通过加热腔对托盘上的木质地板样本加热；
(5)在封闭腔内置温度传感器阵列，木质地板样本受热后开始向封闭腔内以辐射的形式释放热量，通过温度传感器阵列采集封闭腔内不同位置上的传感器在不同时刻的温度值并将其储存到上位机中；
(6)加热水箱内的温度通过PID进行控制，同时加热水箱与加热腔内的温水保持流动状态，以确保加热腔内的温度恒定，当封闭腔内的温度达到平衡状态时，试验结束；
(7)建立最小二乘支持向量机预测模型并利用每个传感器位置对应空间点上所获得的温度值进行训练，所谓训练，即机器学习训练，通过已获得的实验数据对最小二乘支持向量机模型进行训练，输入变量为采样点温度值的空间坐标和时间，输出变量为采样点温度值，分别将输入变量和输出变量带入到最小二乘支持向量机模型中进行机器学习，并调整训练参数，以得到训练效果最好的最小二乘支持向量机预测模型，利用该模型可预测任意空间位置上的温度值，并得到该温度值随时间变化的曲线；
(8)在封闭腔中对相邻的传感器之间插入多个预测点，构成增量空间点，用训练好的最小二乘支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测；
(9)以增量空间点上的预测温度值与试验采集的温度值组合起来形成新的训练样本，并以该样本对最小二乘支持向量机模型重新进行训练，生成新的预测模型，并对下一组增量空间点上的温度值进行预测，获得任意空间点上的温度值；
(10)对封闭腔内温度平衡过程中的多个时间的温度值进行训练，可获得针对不同空间位置上的温度值随时间的变化曲线。
这样，通过使用本发明的针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，建立了针对非均质材料的热释放真空检测环境，可以除去对流和热传导两种传热方式对研究地采暖木质地板热缓释特性的影响，使研究目标只针对热辐射一种传热方式，研究对象更具针对性；同时采用最小二乘支持向量机建立对封闭腔内不同空间位置和不同时间的温度值预测模型，可对无法直接测量的空间点温度值及其随时间变化的曲线进行预测，减少了试验研究的时间和物质成本，增加了地采暖木质地板释热特性研究结果的可信性，可为后续进一步深挖地采暖木质地板热释放规律提供科学的实验和分析工具。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施例的针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，通过参考的附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。下面结合附图进一步说明。
如图1所示，本发明的针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法包括以下步骤：
(1)热缓释检测装置为圆柱形封闭腔，腔的上下表面为弧面结构，上表面为开合式设计，可以通过打开上腔的方式将实验的木质地板样本放置到封闭腔底部的托盘上，腔壁为双层结构设计，腔壁之间和封闭腔内均为真空环境，这样可以保证在封闭腔内只有辐射一种传热方式，同时保证封闭腔与外界是隔热的。
(2)在封闭腔的底部有一个托盘，用于放置木质地板样本，同时通过托盘下面的加热腔给木质地板样本加热，两者接触紧密，加热腔内的热量只通过托盘上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导。
(3)加热腔内置U型水管，水管连接到外侧的加热水箱内，通过加热水箱控制加热腔内的水温，使加热腔内的温度能够恒定地保持在设定的温度范围内。
(4)实验时，首先将木质地板样本通过上腔放置到封闭腔内的托盘上，然后将封闭腔关闭，并用真空泵将封闭腔抽成需要的真空环境，通过封闭腔外壁上的真空表检测腔内的真空度，当达到所需要试验真空条件时开始通过加热腔对托盘上的木质地板样本加热。
(5)封闭腔内置温度传感器阵列，木质地板样本受热后开始向封闭腔内以辐射的形式释放热量，通过温度传感器阵列采集封闭腔内不同位置上的传感器在不同时刻的温度值并将其储存到上位机中。
(6)加热水箱内的温度通过PID进行控制，同时加热水箱与加热腔内的温水保持流动状态，以确保加热腔内的温度恒定，当封闭腔内的温度达到平衡状态时，试验结束。
(7)建立最小二乘支持向量机预测模型并利用每个传感器位置对应空间点上所获得的温度值进行训练。所谓训练，即机器学习训练，通过已获得的实验数据对最小二乘支持向量机模型进行训练，输入变量为采样点温度值的空间坐标和时间，输出变量为采样点温度值，分别将输入变量和输出变量带入到最小二乘支持向量机模型中进行机器学习，并调整训练参数，以得到训练效果最好的最小二乘支持向量机预测模型，利用该模型可预测任意空间位置上的温度值，并得到该温度值随时间变化的曲线。
(8)由于封闭腔内温度传感器数量有限，要研究整个腔体内的温度场特性，必须获得更多的空间点温度值才行，因此，需要在封闭腔中对相邻的传感器之间插入多个预测点，构成增量空间点，用训练好的最小二乘支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测。
(9)以增量空间点上的预测温度值与试验采集的温度值组合起来形成新的训练样本，并以该样本对最小二乘支持向量机模型重新进行训练，生成新的预测模型，并对下一组增量空间点上的温度值进行预测，这样既可获得任意空间点上的温度值。
(10)当需要将时间因素考虑进去时，可以对封闭腔内温度平衡过程中的多个时间的温度值进行训练，可获得针对不同空间位置上的温度值随时间的变化曲线。
有益效果：通过使用本发明的针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，建立了针对非均质材料的热释放真空检测环境，可以除去对流和热传导两种传热方式对研究地采暖木质地板热缓释特性的影响，使研究目标只针对热辐射一种传热方式，研究对象更具针对性；同时采用最小二乘支持向量机建立对封闭腔内不同空间位置和不同时间的温度值预测模型，可对无法直接测量的空间点温度值及其随时间变化的曲线进行预测，减少了试验研究的时间和物质成本，增加了地采暖木质地板释热特性研究结果的可信性，可为后续进一步深挖地采暖木质地板热释放规律提供科学的实验和分析工具。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种针对地采暖木质地板热缓释规律的检测和研究方法，其特征在于，
(1)设置热缓释检测装置为圆柱形封闭腔，封闭腔的上下表面为弧面结构，上表面为开合式设计，打开上腔的将实验的木质地板样本放置到封闭腔底部的托盘上，腔壁采用双层，腔壁之间和封闭腔内设置为真空环境，保证在封闭腔内只有辐射一种传热方式，同时保证封闭腔与外界是隔热的；
(2)在封闭腔的底部设置一个托盘，放置木质地板样本，同时通过托盘下面的加热腔给木质地板样本加热，保持两者接触紧密，使加热腔内的热量只通过托盘上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导；
(3)加热腔内置U型水管，水管连接到外侧的加热水箱内，通过加热水箱控制加热腔内的水温，使加热腔内的温度能够恒定地保持在设定的温度范围内；
(4)实验时，首先将木质地板样本通过上腔放置到封闭腔内的托盘上，然后将封闭腔关闭，并用真空泵将封闭腔抽成需要的真空环境，通过封闭腔外壁上的真空表检测腔内的真空度，当达到所需要试验真空条件时开始通过加热腔对托盘上的木质地板样本加热；
(5)在封闭腔内置温度传感器阵列，木质地板样本受热后开始向封闭腔内以辐射的形式释放热量，通过温度传感器阵列采集封闭腔内不同位置上的传感器在不同时刻的温度值并将其储存到上位机中；
(6)加热水箱内的温度通过PID进行控制，同时加热水箱与加热腔内的温水保持流动状态，以确保加热腔内的温度恒定，当封闭腔内的温度达到平衡状态时，试验结束；
(7)建立最小二乘支持向量机预测模型并利用每个传感器位置对应空间点上所获得的温度值进行训练，所谓训练，即机器学习训练，通过已获得的实验数据对最小二乘支持向量机模型进行训练，输入变量为采样点温度值的空间坐标和时间，输出变量为采样点温度值，分别将输入变量和输出变量带入到最小二乘支持向量机模型中进行机器学习，并调整训练参数，以得到训练效果最好的最小二乘支持向量机预测模型，利用该模型可预测任意空间位置上的温度值，并得到该温度值随时间变化的曲线；
(8)在封闭腔中对相邻的传感器之间插入多个预测点，构成增量空间点，用训练好的最小二乘支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测；
(9)以增量空间点上的预测温度值与试验采集的温度值组合起来形成新的训练样本，并以该样本对最小二乘支持向量机模型重新进行训练，生成新的预测模型，并对下一组增量空间点上的温度值进行预测，获得任意空间点上的温度值；
(10)对封闭腔内温度平衡过程中的多个时间的温度值进行训练，可获得针对不同空间位置上的温度值随时间的变化曲线。
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