Preview

Қазақстан-Британ техникалық университетінің хабаршысы

Кеңейтілген іздеу

COMSOL MULTTIPHYSICS КӨМЕГІМЕН БӨЛМЕНІҢ ЖЫЛЫТУ ДИНАМИКАСЫН МОДЕЛЬДЕУ

https://doi.org/10.55452/1998-6688-2025-22-3-110-122

Толық мәтін:

Аңдатпа

Бұл жұмыста жылу берілу мен конвекция үдерістерін ескере отырып, бөлмедегі ауа температурасының өзгеру динамикасының физикалық моделі жасалды. Жүйе COMSOL Multiphysics бағдарламасында модельденіп, MATLAB ортасында сынақтан өткізілді. Зерттеу барысында сыртқы температураның, бөлменің ауданының, радиатор секцияларының саны мен ауа ағыны жылдамдығының әсері талданды. Нәтижелер бөлме температурасы мен сыртқы температура арасындағы жоғары корреляцияны (0,92) көрсетті. Сонымен қатар, радиатор температурасына (0,2), бөлменің биіктігіне (0,1) және ауданына (0,11) әлсіз тәуелділік байқалды. Радиатор секцияларының саны мен оның жалпы көлемі бөлме температурасына ең аз әсер ететіні анықталды (0,07). Бастапқы бөлме температурасы мен соңғы температура арасында елеулі байланыс анықталмады. Модельдеу нәтижесінде байқалған корреляциялар MATLAB/Simulink ортасында басқарылатын жүйенің беріліс функциясын құруға негіз болды. Алынған модельде қолданылған сызықтық емес реле бөлмедегі температураны басқару мақсатында радиаторды қосу және өшіру үшін пайдаланылады. Бұл зерттеу нәтижелері әртүрлі бастапқы шарттар жағдайында бөлме температурасын болжау үшін нейрондық желі моделін құруда қолданылуы мүмкін.

Авторлар туралы

Ф. С. Телгожаева
Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
Қазақстан

докторант

Алматы қ.



Г. А. Тюлепбердинова
Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті
Қазақстан

ф.-м.ғ.к.

Алматы қ.



М. М. Кунелбаев
Әл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті; Ақпараттық және еспетеуіш технологиялар институты
Қазақстан

магистр

Алматы қ.



Әдебиет тізімі

1. Halhoul Merabet, G., Essaaidi, M., Ben Haddou, M., Qolomany, B., Qadir, J., Anan, M., Al-Fuqaha, A., Riduan Abid, M., and Benhaddou, D. Intelligent building control systems for internal comfort and energyefficiency: A systematic review of artificial intelligence-assisted techniques 144, 110969 (2021).

2. Smith, J., and Brown, T. Smart Climate Control System: A Review. Energy Efficiency Journal, 13(5), 987–1002 (2020).

3. Mirnaghi, M.S., and Haghighat, F. Fault detection and diagnosis of large-scale HVAC systems in buildings using data-driven methods: A comprehensive review. Energy and Buildings, 229, 110492 (2020).

4. Simpeh, E.K. et al. Improving energy efficiency of HVAC systems in buildings: A review of best practices. International Journal of Building Pathology and adaptation, 40(2), 165–182 (2022).

5. Drgona, Jan, et al. All you need to know about model predictive control for building. Annual Reviews in Control, 50, 190–232 (2020).

6. Kusiak Andrew, Fan Tang and Guanglin Xu. Multi-objective optimization of HVAC system with evolutionary computation algorithm. Energy, 36(5), 2440–2449 (2011).

7. Johnson, L. Artificial Intelligence in HVAC Systems. Journal of Sustainable Building Technology, 15(3), 245–256 (2019).

8. Asim, N. et al. Sustainability of heating, ventilation and air-conditioning (HVAC) systems in buildings – An overview. International journal of environment research and public health., 19(2), 1016 (2022).

9. Yao, Y., Shekhar, D.K. State of the art review on model predictive control (MPC) in Heating Ventilation and Air-conditioning (HVAC) field. Building and Environment., 200, 107956 (2021).

10. Gunay, H. Burak, William Shen, and Guy Newsham. Data analytics to improve building performance: A critical review. Automation in Construction, 97, 96–109 (2019).

11. Afram Abdul, Farrokh Janabi-Sharifi. Theory and applications of HVAC control systems – A review of model predictive control (MPC). Building and Environment., 72, 343–355 (2014).

12. Zhang Tao and Khee Poh Lam. Practical implementation and evaluation of occupancy-based HVAC control for energy-efficient buildings. Building and Environment, 66, 183–193 (2013).

13. Zhao Heng and Frederic Magoules. A review on the predication of building energy consumption. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 16(6), 3586–3592 (2012).

14. Yang Rui and Lingfeng Wang. Multi-objective optimization for decision-making of energy and comfort management in building automation and control. Sustainable Cities and Society., 2(1), 1–7 (2012).

15. Ascione Fabrizio et al. Artificial neural networks to predict energy performance and retrofit scenarios for any member of a building category: A novel approach. Energy, 118, 999–1017 (2017).

16. Kampf Jerome H., Darren Robinson. A hybrid CMA-ES and HDE optimization algorithm with application to solar energy potential. Applied Soft Computing., 12(1), 239–251 (2012).

17. Garcia, M., Taylor, R. Automation in Critical Environment Temperature Control. Journal of Building Performance, 19(2), 334–349 (2022).

18. Alawadi, S. et al. A comparison of machine learning algorithms for forecasting indoor temperature in smart buildings. Energy System., 1–17 (2020).

19. Lu, C., Li, S., Lu, Z. Building energy predication using artificial neural networks: A literature survey. Energy and Buildings, 262, 111718 (2022).

20. Brandi, S. et al. Deep reinforcement learning to optimize indoor temperature control and heating energy consumption in building. Energy and Buildings., 224, 110225 (2020).

21. Telgozhayeva, F. et al. A mathematical Model of an Automated Control System for Heat Regulation in a Building. WSEAS Transactions on Systems and Control., 18, 231–242 (2023).

22. Elmaz, F., et al. CNN-LSTM architecture for predictive indoor temperature modeling. Building and Environment., 206, 108327 (2020).

23. Tagliabue, L.C. et al. Data driven indoor air prediction in educational facilities based on IoT network. Energy and Buildings, 236, 110782 (2021).

24. Franceschini, P.B., Neves, L.O. A critical review on occupant behaviour modelling for building performance simulation of naturally ventilated school buildings and potential changes due to the COVID-19 pandemic. Energy and Buildings, 258, 111831 (2022).

25. Yu, J., Chang, W.S., Dong, Y. Building energy prediction models and related uncertainties: A review. Buildings, 12(8), 1284 (2022).

26. Afram, A., Janabi-Sharifi, F. Review of modeling methods for HVAC systems. Applied thermal engineering, 67(1–2), 507–519 (2014).

27. Amasyali, K., El-Gohary, N.M. A review of data-driven building energy consumption prediction studies. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 81, 1192–1205 (2018).

28. Gunay, B., Shen, W., Newsham, G. Inverse blackbox modeling of the heating and cooling load in office buildings. Energy and Buildings, 142, 200–210 (2017).

29. Hamdaoui, M.A. et al. A review on physical and data-driven modeling of buildings hygrothermal behavior: Models, approaches and simulation tools. Energy and Buildings, 251, 111343 (2021).

30. Tian, W., De Wilde, P. Uncertainty and sensitivity analysis of building performance using probabilistic climate projections: A UK case study. Automation in construction, 20 (8), 1096–1109 (2011).

31. Liu, X. et al. Hourly occupant clothing decisions in residential HVAC energy management. Journal of Building Engineering, 40, 102708 (2021).

32. Lui, H. et al. Study on ventilation on indoor substation main transformer room on COMSOL software. 1st International Conference on Electrical Materials and Power Equipment (ICEMPE). IEEE, pp. 296–300 (2017).

33. Maliki, M. et al. Two-dimensional transient modeling of energy and mass transfer in porous building components using COMSOL Multiphysics. Journal of Applied Fluid Mechanics, 10(1), 319–328 (2017).

34. Charvatova, H., Prochazka, A., Zalesak, M. Computer simulation of temperature distribution during of the thermally insulated room. Energies., 11(11), 3205 (2018).

35. Gerlich, V. Modeling of heat transfer in buildings. ECMS, pp. 244–248 (2021).

36. Charraou, A. et al. Experimental study and numerical simulation of a floor heating system in a threedimensional model: Parametric study and improvement. Applied Thermal Engineering, 233, 121151 (2023).


Рецензия

Дәйектеу үшін:


Телгожаева Ф.С., Тюлепбердинова Г.А., Кунелбаев М.М. COMSOL MULTTIPHYSICS КӨМЕГІМЕН БӨЛМЕНІҢ ЖЫЛЫТУ ДИНАМИКАСЫН МОДЕЛЬДЕУ. Қазақстан-Британ техникалық университетінің хабаршысы. 2025;22(3):110-122. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2025-22-3-110-122

For citation:


Telgozhayeva F., Tyulepberdinova G., Kunelbayev M. MODELING HEATING DYNAMICS IN THE ROOM USING COMSOL MULTIPHYSICS. Herald of the Kazakh-British Technical University. 2025;22(3):110-122. https://doi.org/10.55452/1998-6688-2025-22-3-110-122

Қараулар: 16


ISSN 1998-6688 (Print)
ISSN 2959-8109 (Online)