CN118704596A - 一种智能化钢结构建筑房屋 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及钢结构建筑技术领域，尤其涉及一种智能化钢结构建筑房屋，包括：墙体、太阳能模块、空气能热泵，太阳能模块、空气能热泵设置于墙体外侧，墙体包括外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，侧壁将外墙、保温层、水循环系统、内墙包围起来，水循环系统与内墙固定连接，外墙与保温层固定连接，水循环系统与保温层之间有空隙；太阳能模块和空气能热泵皆通过供水管与水循环系统连接；本申请通过设置外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，利用水循环系统对内墙进行加热，进而提高室内温度，相比通过热风升温，更温和，避免了空气的过于干燥，提高了舒适度。

Description

一种智能化钢结构建筑房屋
技术领域
本申请涉及钢结构建筑技术领域，尤其涉及一种智能化钢结构建筑房屋。
背景技术
目前我国正处于大力推广装配式钢结构体系在公共建筑中的应用的阶段，教学建筑作为公共建筑的重要组成部分，也在积极推广使用标准化设计、预制化生产、系统化管理的装配式钢结构体系。但目前对装配式钢结构教学楼的研究和应用相对较少，并且多套用装配式住宅的设计模式，针对中小学教学楼的研究还相对匮乏，缺乏足够的理论依据和技术指导。尤其是在寒冷地区的，钢结构教学楼的采暖和制冷能耗的设计犹未重要，现有技术在钢结构教学楼的保温结构上的设计还存在较大缺陷，如智能化程度低，能耗高等问题。
鉴于此，我们提出了一种智能化钢结构建筑房屋。
发明内容
1.要解决的技术问题
本申请的目的在于提供一种智能化钢结构建筑房屋，解决上述背景技术中提出的技术问题，实现在钢结构建筑房屋的智能化和节能化。
2.技术方案
本申请实施例提供了一种智能化钢结构建筑房屋，所述技术方案包括如下几个方面。
实施例1：
本申请供了一种智能化钢结构建筑房屋，包括：
所述墙体、太阳能模块、空气能热泵，
所述太阳能模块、空气能热泵设置于所述墙体外侧，
墙体包括外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，所述侧壁将外墙、保温层、水循环系统、内墙包围起来，所述水循环系统与内墙固定连接，所述外墙与保温层固定连接，所述水循环系统与保温层之间有空隙；
所述太阳能模块和空气能热泵皆通过供水管与所述水循环系统连接；所述太阳能模块和空气能热泵皆可以对水循环系统进行加热；
空气能热泵；在所述空气能热泵的壳体上开有第一出风口，
所述空气能热泵的第一出风口通过管道与所述空隙相连通；
进一步的，还包括温度控制系统，所述温度控制系统包括；温度实时监控模块和温度调节模块，所述温度实时监控模块用于采集温度的变化数据，且所述温度调节模块根据实时温度信息数据对室内温度进行温度调节。
温度实时监控模块包括室内温度传感器和室外温度传感器、光传感器。
所述空气能热泵的第二出风口用于给室内的空气进行加热。
所述温度调节模块包括基于深度学习的信息分析单元和信息处理单元，所述信息处理单元根据接收的温度信息输出调整指令数据，对太阳能模块、空气能热泵和水循环系统下发调整指令，完成对温度的调节。
所述信息分析单元用于构建神经网络模型，用于获取训练数据集合，
所述训练数据集合中的元素包括历史温度信息数据、历史调整指令数据；构建并训练输入为温度信息数据，输出为调整指令数据的神经网络模型。
所述温度信息数据为若干室内温度信息和室外温度信息。
调整指令数据包括太阳能模块的开关状态、水循环系统的开关状态，空气能热泵的各个开关状态和电压数据。
进一步的，还包括控制终端，所述控制终端用于监控与显示实时温度数据和传感器状态，并由用户通过控制终端远程监控和控制温度调节模块。
进一步的，所述空气能热泵的第二出风口用于给室内的空气进行加热。
进一步的，所述内壁上设置有可关闭的孔。
一种智能化钢结构建筑房屋的供热方法，
S1收集实时温度信息数据；并记录调整指令数据；
S2、历史温度信息数据、历史调整指令数据；构建并训练输入为温度信息数据，输出为调整指令数据的神经网络模型；
S3、获取对应的实时温度信息数据导入构建的神经网络模型中，输出调整指令数据；
S5、根据实时温度信息数据对室内温度进行温度调节。
进一步的，S5包括以下步骤：
S501、太阳能模块用来加热教室内的水循环系统；水循环系统通过墙体内的管道将热能传递到教室内，从而提高室内温度；
S502、温度低于阈值一时，空气能热泵启动，第一出风口，第一出风口、第二出风口和空气能热泵供水管的开关择一打开，进行辅助加热；
S503、温度低于阈值二时，第一出风口打开，第一出风口、第二出风口和空气能热泵供水管的开关择二打开，进行辅助加热；
S504、当温度低于阈值二和或太阳光强度低于阈值时，空气能热泵启动，第一出风口打开、第二出风口、空气能热泵供水管的开关全部打开，作为主要热源。
具有以下有益效果：
1.利用太阳能和空气能热泵的多能源的组合，合理利用热能，节约电能。
2.通过设置外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，利用水循环系统对内墙进行加热，进而提高室内温度，相比通过热风升温，更温和，避免了空气的过于干燥，提高了舒适度。
3.温度调节模块包括基于深度学习的信息分析单元和信息处理单元，所述信息处理单元根据接收的温度信息输出调整指令数据，对太阳能模块、空气能热泵和水循环系统下发调整指令，完成对温度的调节。如当太阳能无法达到供暖需求时，空气能热泵启动，第一出风口打开后，空气能热泵能够充满空隙，进而对内墙进行加热，才外还能都对水循环系统进行辅助加热，且由于水的比热容比较大，可以使得温度调节更加温和；第二出风口能够直接将热空气释放到室内，使得室内温度迅速升温，空气能热泵供水管的开关打开，可以利用水循环系统对内墙进行加热。
4.当太阳能无法工作时，空气能热泵能独立运行，使采暖不会中断。
5.有太阳光照射时，太阳能真空管会吸收热量，加热进入空气能热泵换热的冷空气。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请墙体示意图；
图中：1-外墙；2-保温层；3-空隙；4-水循环系统；5-内墙。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请具体实施方式做近一步的详细描述。
请参考图1，本申请一种智能化钢结构建筑房屋，包括：
所述墙体、太阳能模块、空气能热泵，
所述太阳能模块、空气能热泵设置于所述墙体外侧，
墙体包括外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，所述侧壁将外墙、保温层、水循环系统、内墙包围起来，形成一个闭合的结构；所述水循环系统与内墙固定连接，所述外墙与保温层固定连接，所述水循环系统与保温层之间有空隙；
所述太阳能模块和空气能热泵皆通过供水管与所述水循环系统连接；所述太阳能模块和空气能热泵皆可以对水循环系统进行加热；
空气能热泵；在所述空气能热泵的壳体上开有第一出风口，
所述空气能热泵的第一出风口通过管道与所述空隙相连通。
太阳充足，太阳能对水循环系统进行加热，水循环系统对墙体进行加热，进而提高室内的温度，且保温层阻止了热量向外散失，从而间接的节约了用电。
太阳充足，但是气温很低时，内外温差大，此时，可以开启空气能热泵进行辅助加热，
在本实施例中，还包括温度控制系统，所述温度控制系统包括；温度实时监控模块和温度调节模块，所述温度实时监控模块用于采集温度的变化数据，且所述温度调节模块根据实时温度信息数据对室内温度进行温度调节。
在本实施例中，温度实时监控模块包括室内温度传感器和室外温度传感器、光传感器。
在本实施例中，所述空气能热泵的第二出风口用于给室内的空气进行加热。
第二出风口能够直接将热空气释放到室内，使得室内温度迅速升温。
在本实施例中，所述温度调节模块包括基于深度学习的信息分析单元和信息处理单元，所述信息处理单元根据接收的温度信息数据输出调整指令数据，对太阳能模块、空气能热泵和水循环系统下发调整指令，完成对温度的调节。
在本实施例中，所述信息分析单元用于构建神经网络模型，用于获取训练数据集合，
所述训练数据集合中的元素包括历史温度信息数据、历史调整指令数据；构建并训练输入为温度信息数据，输出为调整指令数据的神经网络模型。
所述温度信息数据为若干室内温度信息和室外温度信息。
调整指令数据包括太阳能模块的开关状态、水循环系统的开关状态，空气能热泵的各个开关状态和电压数据。
具体操作步骤如下：
1.数据收集和准备：
收集历史温度信息数据和历史调整指令数据。
温度信息数据包括室内温度和室外温度。
2.构建神经网络模型：
使用信息分析单元构建神经网络模型。
输入层：温度信息数据(室内和室外温度)。
输出层：调整指令数据(太阳能模块开关状态、水循环系统开关状态、空气能热泵各个开关状态和电压数据)。
训练神经网络：
使用训练数据集合进行神经网络的训练。
神经网络将学习如何根据温度信息来生成相应的调整指令。
深度学习算法会优化神经网络的权重和偏置，以最小化预测误差。
3.实时温度调节：
当实时监测到室内和室外温度变化时，信息处理单元将温度信息输入到训练好的神经网络模型中。
神经网络模型将输出相应的调整指令，例如打开或关闭太阳能模块、水循环系统和空气能热泵第一出风口，第一出风口、第二出风口和空气能热泵供水管的开关。
这些指令将被下发到相应的系统组件，以实现对温度的精确调节。
在本实施例中，还包括控制终端，所述控制终端用于监控与显示实时温度数据和传感器状态，并由用户通过控制终端远程监控和控制温度调节模块。
在本实施例中，所述空气能热泵的第二出风口用于给室内的空气进行加热。
在本实施例中，所述内壁上设置有可关闭的孔。
一种智能化钢结构建筑房屋的供热方法，
S1收集实时温度信息数据；并记录调整指令数据；
S2、历史温度信息数据、历史调整指令数据；构建并训练输入为温度信息数据，输出为调整指令数据的神经网络模型；
S3、获取对应的实时温度信息数据导入构建的神经网络模型中，输出调整指令数据；
S5、根据实时温度信息数据对室内温度进行温度调节。
进一步的，S5包括以下步骤：
S501、太阳能模块用来加热教室内的水循环系统；水循环系统通过墙体内的管道将热能传递到教室内，从而提高室内温度；
S502、温度低于阈值一时，空气能热泵启动，第一出风口，第一出风口、第二出风口和空气能热泵供水管的开关择一打开，进行辅助加热；
S503、温度低于阈值二时，第一出风口打开，第一出风口、第二出风口和空气能热泵供水管的开关择二打开，进行辅助加热；
S504、当温度低于阈值二和或太阳光强度低于阈值时，空气能热泵启动，第一出风口打开、第二出风口、空气能热泵供水管的开关全部打开，作为主要热源。
本申请一种智能化钢结构建筑房屋的工作原理为：通过设置外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，利用水循环系统对内墙进行加热，进而提高室内温度，相比通过热风升温，更温和，避免了空气的过于干燥，提高了舒适度；温度调节模块包括基于深度学习的信息分析单元和信息处理单元，所述信息处理单元根据接收的温度信息输出调整指令数据，对太阳能模块、空气能热泵和水循环系统下发调整指令，完成对温度的调节。如当太阳能无法达到供暖需求时，空气能热泵启动，第一出风口打开后，空气能热泵能够充满空隙，进而对内墙进行加热，才外还能都对水循环系统进行辅助加热，且由于水的比热容比较大，可以使得温度调节更加温和；第二出风口能够直接将热空气释放到室内，使得室内温度迅速升温，空气能热泵供水管的开关打开，可以利用水循环系统对内墙进行加热。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能化钢结构建筑房屋，其特征在于，包括：
所述墙体、太阳能模块、空气能热泵，
所述太阳能模块、空气能热泵设置于所述墙体外侧，
墙体包括外墙、保温层、内墙、侧壁和水循环系统，所述侧壁将外墙、保温层、水循环系统、内墙包围起来，所述水循环系统与内墙固定连接，所述外墙与保温层固定连接，所述水循环系统与保温层之间有空隙；
所述太阳能模块和空气能热泵皆通过供水管与所述水循环系统连接；所述太阳能模块和空气能热泵皆可以对水循环系统进行加热；
空气能热泵；在所述空气能热泵的壳体上开有第一出风口，
所述空气能热泵的第一出风口通过管道与所述空隙相连通。
2.根据权利要求1所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
还包括温度控制系统，所述温度控制系统包括；温度实时监控模块和温度调节模块，所述温度实时监控模块用于采集温度的变化数据，且所述温度调节模块根据实时温度信息数据对室内温度进行温度调节。
3.根据权利要求2所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
温度实时监控模块包括室内温度传感器和室外温度传感器。
4.根据权利要求1所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述空气能热泵的第二出风口用于给室内的空气进行加热。
5.根据权利要求1所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述温度调节模块包括基于深度学习的信息分析单元和信息处理单元，所述信息处理单元根据接收的温度信息输出调整指令数据，对太阳能模块、空气能热泵和水循环系统下发调整指令，完成对温度的调节。
6.根据权利要求5所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述信息分析单元用于构建神经网络模型，用于获取训练数据集合，
所述训练数据集合中的元素包括历史温度信息数据、历史调整指令数据；构建并训练输入为温度信息数据，输出为调整指令数据的神经网络模型。
7.根据权利要求6所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述温度信息数据为若干室内温度信息和室外温度信息。
8.根据权利要求7所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述调整指令数据包括太阳能模块的开关状态、水循环系统的开关状态，空气能热泵的各个开关状态和电压数据。
9.根据权利要求3所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
还包括控制终端，所述控制终端用于监控与显示实时温度数据和传感器状态，并由用户通过控制终端远程监控和控制温度调节模块。
10.根据权利要求6所述的智能化钢结构建筑房屋，其特征在于：
所述温度实时监控模块包括太阳光传感器，用于采集太阳光的强度；
神经网络模型的输入数据还包括太阳光强度。
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