CN108918587B - 一种非均质材料热缓释规律的研究方法 - Google Patents
一种非均质材料热缓释规律的研究方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种非均质材料热缓释规律的研究方法,通过使用本发明的非均质材料热缓释规律的研究方法以及非均质热释放特性检测装置,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非均质材料热缓释特性的影响,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;同时采用孪生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,减少试验研究的时间和物质成本,增加非均质材料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
本发明涉及一种非均质材料热缓释规律的研究方法,属于非均质材料热物理性能研究领域。
背景技术
在居家和办公场所中,木质地板是一种常用的装饰、装修和地采暖地板用材料,当冬天取暖时,木质地板受热后会将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,因此急需一种非均质材料热缓释规律的研究方法。
发明内容
本发明为解决上述技术中由于各向异性而带来的非均质材料热缓释问题,本发明以地采暖木质地板为研究对象提出了一种检测和研究非均质材料热释放特性的装置和方法,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:
本发明提供了一种非均质材料热缓释规律的研究方法,包括以下步骤:
(1)非均质材料热缓释特性的装置设置为球型封闭腔,球形封闭腔为透明的钢化玻璃材质,封闭腔的下端设置为开合结构,通过开启开合结构来放置试验样本,封闭腔的最低端设置为突出的长方体凹槽,凹槽的底层设置金属托盘,用于托放实验样本,封闭腔的腔壁双层真空设计,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隔热;
(2)保证封闭腔底部的凹槽与木质地板样本大小一致,同时保证托盘与样本贴合紧密,使托盘上产生的热量只通过上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导;
(3)在封闭腔内布置多组温度传感器阵列,采集木质地板在热释放过程中封闭腔内每个空间位置上的实时温度值,并保存到上位机中;
(4)木质地板的加热方式采用涡流加热,根据涡流加热原理,交变电流通过线圈时产生交变磁场,当磁场内的磁感线穿过铁质的木质样本托盘时会产生无数的涡流,使托盘迅速发热,并将热量传递给木质样本,木质样本再通过辐射的方式将热量释放到真空环境下的封闭腔内,托盘的温度由通过线圈的电流和电压来控制,保证在不同试验条件对试验环境的精确调节;
(5)当封闭腔内的温度达到平衡状态时,停止加热,试验结束;
(6)建立孪生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孪生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孪生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孪生支持向量机预测模型,利用该模型预测任意空间位置上的温度值,从而得到该温度值随时间变化的曲线;
(7)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,用训练好的孪生支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测;
(8)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,并以该样本对孪生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;
(9)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,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,通过使用本发明的非均质材料热缓释规律的研究方法以及非均质热释放特性检测装置,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非均质材料热缓释特性的影响,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;同时采用孪生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,增加了非均质材料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是本发明实施例的非均质材料热缓释规律的研究方法的系统示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,下面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,本发明的非均质材料热缓释规律的研究方法包括以下步骤:
(1)研究非均质材料热缓释特性的装置为球型封闭腔,球体为透明的钢化玻璃材质,封闭腔的下端为开合结构,可以通过开启该部位放置试验样本,封闭腔的最低端为突出的长方体凹槽,凹槽的底层为金属托盘,用于托放实验样本,封闭腔的腔壁为双层真空设计,封闭腔内也为真空环境,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)封闭腔底部的凹槽与木质地板样本大小一致,同时托盘与样本贴合紧密,托盘上产生的热量只通过上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导。
(3)封闭腔内布置多组温度传感器阵列,用于采集木质地板在热释放过程中封闭腔内每个空间位置上的实时温度值,并保存到上位机中。
(4)对木质地板的加热方式为涡流加热,根据涡流加热原理,交变电流通过线圈时产生交变磁场,当磁场内的磁感线穿过铁质的木质样本托盘时就会产生无数的涡流,使托盘迅速发热,并将热量传递给木质样本,木质样本再通过辐射的方式将热量释放到真空环境下的封闭腔内。托盘的温度由通过线圈的电流和电压来控制,这样可以保证在不同试验条件对试验环境的精确调节。
(5)当封闭腔内的温度达到平衡状态时,停止加热,试验结束。
(6)建立孪生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孪生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孪生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孪生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。
(7)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,用训练好的孪生支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测。
(8)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,并以该样本对孪生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。
(9)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:通过使用本发明的非均质材料热缓释规律的研究方法以及非均质热释放特性检测装置,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非均质材料热缓释特性的影响,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;同时采用孪生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,增加了非均质材料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)
1.一种非均质材料热缓释规律的研究方法,其特征在于,包括以下步骤:
(1)非均质材料热缓释特性的装置设置为球型封闭腔,球形封闭腔为透明的钢化玻璃材质,封闭腔的下端设置为开合结构,通过开启开合结构来放置试验样本,封闭腔的最低端设置为突出的长方体凹槽,凹槽的底层设置金属托盘,用于托放实验样本,封闭腔的腔壁双层真空设计,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隔热;
(2)保证封闭腔底部的凹槽与木质地板样本大小一致,同时保证托盘与样本贴合紧密,使托盘上产生的热量只通过上面的木质地板样本向封闭腔内以辐射的方式传导;
(3)在封闭腔内布置多组温度传感器阵列,采集木质地板在热释放过程中封闭腔内每个空间位置上的实时温度值,并保存到上位机中;
(4)木质地板的加热方式采用涡流加热,根据涡流加热原理,交变电流通过线圈时产生交变磁场,当磁场内的磁感线穿过铁质的木质样本托盘时会产生无数的涡流,使托盘迅速发热,并将热量传递给木质样本,木质样本再通过辐射的方式将热量释放到真空环境下的封闭腔内,托盘的温度由通过线圈的电流和电压来控制,保证在不同试验条件对试验环境的精确调节;
(5)当封闭腔内的温度达到平衡状态时,停止加热,试验结束;
(6)建立孪生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孪生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孪生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孪生支持向量机预测模型,利用该模型预测任意空间位置上的温度值,从而得到该温度值随时间变化的曲线;
(7)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,用训练好的孪生支持向量机模型对该增量空间点上的温度值进行预测;
(8)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,并以该样本对孪生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;
(9)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,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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