建造环境(BERL)课题组商文哲博士在中科院一区期刊《Building Simulation》(JCR Q1, IF=6.1)发表论文，研究基于遗传算法和Flowmaster模拟软件的耦合模拟进行空间站通风系统组件的参数优化设计以实现精准低阻的流量分配。

 

 

 

一. 题目

Optimization design method for components parameter in space station ventilation system based on Flowmaster simulation

基于Flowmaster仿真的空间站通风系统部件参数优化设计方法

二. 作者

Wenzhe Shang(商文哲), Tianyu Zhao(赵天宇), Hejiang Sun(孙贺江), Junjie Liu(刘俊杰，通讯作者)

三. 研究亮点

• 建立了一个空间站通风系统的Flowmaster仿真模型，并实现其与遗传算法的耦合模拟。

• 将建立的Flowmaster模型与CFD模拟结果进行了对比，各参数计算误差不超过10%。

• 相比于传统试错寻优方法，本研究提出的寻优方法可减少99%的计算时间。

• 本研究提出的寻优方法与传统方法相比，风量一致性提升1.12%，管系阻力降低30.9%。

四. 研究背景

通风系统在载人空间站中起着至关重要的作用，在空间站中，生物气溶胶和颗粒物等各种污染物对宇航员的健康构成潜在危害。考虑到空间站的密闭环境，强制通风对于维持室内空气质量是必不可少的。因此，正确设计通风管道对于建立正确和安全的通风配置至关重要。限流环作为气流组织系统的部件，控制各种风道的气流分布，其设计成为影响配风系统能否按设计要求配风的关键因素。

Flowmaster是一种基于求解常微分方程(ODE)和微分代数方程(DAE)的仿真解决方案。目前已有研究将其应用于通风系统的模拟设计当中，有学者将Flowmaster和Fluent之间的一维和三维模拟相结合，研究了飞机送风系统中的气流和压降。

然而，Flowmaster本身不具备优化设计能力，它需要使用功能模拟界面(FMI)进行二次开发。FMI是一个独立的工具标准，用于动态模型交换和协同仿真。FMI被认为是建筑和可再生能源仿真行业中最有前途的动态模型耦合联合仿真标准。地面建筑通风系统的优化设计已经有许多成熟的研究。

目前常用的优化算法包括遗传算法、粒子群优化等。然而，在以往的优化设计研究中，通风系统的仿真主要基于数学模型，仿真数据来源于理论计算。而在实际系统中，有许多形状不规则的管道，这可能会给理论计算带来相当大的误差。综上所述，本研究旨在解决以下空白:

1。利用Flowmaster建立一个代表典型空间站通风系统的系统模型。

2. 对建立的Flowmaster模型的仿真结果与CFD仿真结果进行误差分析，验证Flowmaster仿真结果的可靠性。

3. 将Flowmaster模型与优化算法相结合，快速设计通风系统。

 

 

Fig. 1 General framework of this study from ventilation system model to optimization method

图1. 本研究的总体框架：从通风系统模型到优化方法

 

五. 主要成果

1. 使用Flowmaster建立了一个包含限流换的空间站通风系统仿真模型，并利用FMI将模型模拟与自动优化算法进行了结合

 

 

Fig. 4 Interact between GA and FMU

图4. FMU模型与遗传算法的耦合计算过程

 

 

Fig. 5 Flowmaster model of ventilation system in space station

图5. 空间站通风系统的Flowmaster模型

 

在本研究中，通过Flowmater建立了空间站通风系统的模拟仿真模型，并基于FMI协议将该模型输出为FMU文件，将FMU文件与在Python中开发的自动寻优算法进行结合，在寻优过程中，以提升通风管系末端风量分配一致性和降低管系流阻作为优化目标，以限流环内径作为优化参数，使用遗传算法进行迭代，实现优化设计。

 

2. 将开发的Flowmaster模型与CFD模拟结果进行对比，验证了模型计算的准确性

根据实际数据搭建了空间站通风管网的三维几何模型，并进行网格划分和CFD模拟计算。将Flowmaster与CFD计算结果中的风口风量和沿程阻力进行对比，验证Flowmaster模型计算的准确性。由于相比于求解偏微分方程(PDE)的CFD方法，Flowmaster求解代数微分方程(DAE)，简化了流动过程，没有考虑流体的微观运动带来的湍流耗散引起的阻力增加，因此在计算中会对阻力低估，因此本研究通过CFD计算得到的局部组件阻力值修正Flowmaster模型中设置的阻力系数，从而提升模型精度。

 

Fig. 8 Mesh of ventilation ducts established for CFD, (a) The overall mesh division of the ventilation duct, (b) The local area mesh division of the ventilation duct

图8. 为CFD建立的通风管道网格:(a)通风管道的整体网格划分;(b)通风管道的局部网格划分

 

Fig. 12 Comparison of airflow distribution between CFD simulation and Flowmaster simulation; (a)comparison before adding restrictors into the system; (b) comparison after adding restrictors into the system

图12. CFD模拟与Flowmaster模拟的气流分布对比:(a)系统加入限流环前的对比;(b)系统加入限流环后的比较

3. 基于遗传算法优化了限流环的设计参数，使管系流量分配准确性上升，管系阻力下降，降低了寻优计算时间

 

Fig. 13 The relationship between pressure drops, unbalanced factor with genetic algorithm iteration

图13. 压降、不平衡因子与遗传算法迭代代数的关系

Fig. 14 The design point scatter and the Pareto front calculated by GA (a) the total result, (b) the inset of Fig. 14(a)

图14. 遗传算法计算的设计点帕累托阵面:(a)总结果，(b)图14(a)局部图

 

进行了8轮优化384次迭代，在配置为Intel(R)Xeon(R)CPU E5-2650 v2 2.60 GHz的计算上耗时122分钟，相比于原有设计参数，计算结果将不平衡因子降低了1.12%，将阻力降低了30.9%，由于在模拟过程中Flowmaster无需求解偏微分方程(PDE)，仅需求解微分代数方程(DAE)，同样单次计算，CFD耗时约3h，而Flowmaster仅需19s，考虑到寻优迭代次数，相比传统寻优方法，本研究提出的优化方案计算时间减少了99%以上。

本文引用格式

Shang, W., Zhao, T., Sun, H. et al. Optimization design method for components parameter in space station ventilation system based on Flowmaster simulation. Build. Simul. (2024). https://doi.org/10.1007/s12273-024-1186-6

阅读原文：https://doi.org/10.1007/s12273-024-1186-6

稿件编辑：商文哲

审核人：刘俊杰

田媛

于欣宇