基于传热学原理的高温作业专用服设计

基于传热学原理的高温作业专用服设计

我国在经济高速发展，国际地位快速提高的过程中，始终秉承“以人为本”的理念，因此，从事诸如消防及金属冶炼等高温作业的工作人员的人身安全越来越引发社会各界的关注与重视。其中，研发高温作业专用服成为当前公共安全领域研究的重要内容。为了科学合理的设计高温作业专用服，本文基于传热学基本原理，意在模拟高温条件下，人体皮肤外侧温度分布情况从而确定高温作业专用服的不同层的最优厚度，达到在保护工作人员生命安全的前提下，高温作业专用服经济实惠，轻便易携的目标。

标签：传热学;高温;专用服;多层织物层

一.引言

高温工作专用服分别由织物层Ⅰ、织物层Ⅱ、织物层Ⅲ、空气间隙Ⅳ组成。忽略高温工作服以及人体的具体外形，抽象成若干同心圆柱筒，忽略端部边缘效应。根据圆柱体的对称性，则仅需考虑某一过同心圆柱体的横截面的二分之一即可。如图 1所构建的高温作业专用服-空气间隙-假人抽象模型系统，由于结构和所处环境的一致性，则仅考虑一条直线即可代表整个系统。

二.多层织物层的参数化建模及分析

使用典型多层隔热结构，结构长度与宽度保持150mm不变。在ANSYS Workbench平台Design modeler中进行参数化建模，建模过程中首先建立最下层结构层模型，将结构层厚度设置为设计变量参数。本文选择比例选择方法，选择单点交叉算子作为交叉算子，选用基本位变异算子作为变异算子，变异概率为Pm。

1优化设计软件程序流程

优化设计软件程序流程基于遗传算法的多层吸波材料优化设计软件程序流程。初始参数设置为： 种群大小M为 50～500，运行代数 generation 为100～300，交叉概率为0.2～0.99，变异概率为0.001～0.1。

2多层织物层的优化

优化使用ANSYS Workbench平台的多目标响应面优化模块，优化方法选择MOGA多目标遗传优化算法。MOGA算目前较为流行的非支配排序遗传算法算法的一种变体，是一种基于精英控制概念的遗传算法。MOGA算法支持多个目标和多个约束条件，最终在全局中找到最优解。根据本节优化问题选择MOGA算法。多层隔热结构Ⅱ层厚度作为设计变量，假人皮肤外侧温度及时间作为优化目标，控制条件为确保工作60分钟时，假人皮肤外侧温度不超过47?C，且超过44?C的时间不超过5分钟，根据各织物层及空气层传热规律进行设置。设定初

始实验样本种群数量为500，每次迭代选取100个样本并从中选出3个候选样本，设置子迭代步数为20步。

图2中，横坐标为初始种群各实验点名称，纵坐标为各设计变量取值。由图可以看出，初始种群中，各设计变量分布在其变量变化范围内分布均匀合理，表明所选取初始种群能够通过遗传迭代得到所需精英子代，反复迭代最终得到全局最优解。根据图2可以看出，织物层边界温度随II厚度变化呈二次线性相关。当环境温度为65?C、IV层的厚度为5.5 mm时，确保工作60分钟时，随着Ⅱ层厚度从1增加至10mm，假人皮肤外侧温度在60分钟时不超过47?C，且超过44?C的时间不超过5分钟，由58.2?C左右递减至30.7?C。经过1294次迭代计算，最终迭代结果收敛，得到Ⅱ层厚度为4.5-5.1mm时，温度符合标准。

三.模型的检验

本文在选择热传导方程的差分格式时，采取用具体算例的方式选取合适的差分格式。作为对照，给出该问题的准确解，用以确定哪一种格式最优。下图（图 3）即为本文在模型检验过程中MATLAB运行结果之一。之后，本文又选取不同步长组合，以验证规律的普遍性。

根据上述结果可以看出，古典隐格式较其他两种格式的收敛性有明显的优越性。故本文采用古典隐格式作为热传导方程的差分格式进行编程。

参考文献

[1]卢琳珍. 多层热防护服装的热传递模型及参数最优决定[D].浙江理工大学，2018.

[2]马吉明，张向梅，苏日建，赵进超，郭盛楠.基于混合生物热传导模型的Pennes方程的改进[J].郑州轻工业学院学报（自然科学版），2015，30（02）：16-21.

[3]田晓根，张亚莉，李少英，黄志鹏，王茹.傳热过程中固体形状对温度分布的影响分析[J].稀有金属，2017，41（04）：377-38