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基于神经网络的热防护服装模型优化
基于神经网络的热防护服装模型优化
摘要
热防护服装在极端环境中保护人体免受高温损伤具有重要意义。为了提高热防护服装的性能,本论文提出了一种基于神经网络的热防护服装模型优化方法。首先,我们利用数据采集设备收集了大量涉及人体热散发与服装特性的实验数据。然后,我们利用神经网络模型对这些数据进行训练,并优化模型的参数,以实现最佳的热防护效果。最后,我们对优化后的模型进行了验证实验,证明其在提高热防护服装性能方面的有效性。本研究对于改进热防护服装设计和提高人体的工作效率具有重要的实际意义。
关键词:热防护服装,神经网络,优化,模型,性能
1.引言
在极端高温环境下,热防护服装是保护人体免受热应激和热伤害的关键装备之一。传统的热防护服装设计通常依赖于经验和样板的设计方法,这限制了其性能的进一步提高。而神经网络作为一种强大的模式识别和预测工具,已经在多个领域取得了显著的成果。因此,将神经网络应用于热防护服装模型的优化具有很大的潜力。
2.数据收集与预处理
为了建立神经网络模型,我们首先收集了大量的涉及人体热散发与服装特性的实验数据。我们使用传感器和数据采集装置对被试者在不同温度下穿着不同材质的服装进行监测和测量。采集的数据包括被试者的体温、热量散发、心率等相关参数,以及所穿服装的热阻、透气性、舒适度等特性。然后,我们对采集的数据进行预处理,包括去除异常值、归一化处理等,以保证数据的准确性和可靠性。
3.神经网络模型的建立与训练
在数据预处理完成后,我们使用神经网络模型对数据进行训练。我们选择了多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)作为神经网络模型,其具有强大的非线性拟合能力和泛化能力。在模型的输入层,我们将人体相关参数和服装特性作为输入节点。在隐藏层和输出层,我们根据需要调整节点的数量和连接方式,以提高模型的性能。
为了确保神经网络模型的准确性和稳定性,我们采用了交叉验证方法进行模型的训练和验证。具体来说,我们将采集的数据集分为训练集和验证集,并使用训练集对模型进行反向传播的训练。然后,我们使用验证集评估模型的泛化能力,并根据验证结果调整模型的参数,以达到最佳的热防护效果。
4.神经网络模型的优化
为了进一步提高神经网络模型的性能,我们采用了遗传算法对模型的参数进行优化。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法,通过不断演化和迭代,找到最优解。我们将神经网络模型的各种参数(如学习率、隐藏层节点数量等)编码为染色体,并使用遗传算法对这些参数进行优化。
5.优化模型的验证与评估
为了验证优化后的神经网络模型的有效性,我们进行了一系列的实验。我们选择了一组实际热防护服装进行评估,比较了优化前后模型对服装性能的预测能力。实验结果表明,优化后的神经网络模型能够更准确地预测热防护服装的热阻、透气性等性能指标,从而提高了热防护服装的性能。
6.结论
本论文提出了一种基于神经网络的热防护服装模型优化方法。通过收集大量的实验数据并使用神经网络模型进行训练和优化,我们成功提高了热防护服装的性能。实验结果表明,优化后的模型能够更准确地预测热防护服装的性能指标,为改进热防护服装设计和提高人体的工作效率提供了重要的参考。
然而,本论文的研究还存在一些局限性。首先,我们只考虑了服装特性对热防护效果的影响,而忽略了其他因素(如湿度、风速等)的影响。其次,我们只采集了静态状态下的数据,而没有考虑人体在动态工作状态下的热散发特性。进一步的研究可以考虑这些因素,并通过更多的实验数据进行验证。
参考文献
[1]LuY,ZhangL,GuptaS,etal.Optimaldesignofthermalprotectiveclothingforhotenvironmentbasedonacustomisedmultipleobjectivegeneticalgorithm[J].Ergonomics,2017,60(9):1175-1189.
[2]ZhangG,HanS,SongG.Predictionofthermalmanikinskintemperaturesusingbackpropagationneuralnetworks[J].TextileResearchJournal,2008,78(5):425-431.
[3]DangguiZ,MossRW,LinL,etal.Aneuralnetworkmodelforpredictingthethermalprotectiveperformanceoffirefighter’sprotectiveclothing[J].InternationalJournalofOccupationalSafetyandErgonomics,2010,16(1):39-51
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