建环专业毕业设计英文翻译

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1、一种产生bin气象数据的随机方法——中国南京周晋摘要：bin方法是一种众所周知且简捷的稳态的计算方法，可以用来预计建筑的冷热能耗。该方法需要可靠详细的bin数据。因为在中国长期的逐时温度记录不可用，故没有用来研究和应用的bin天气数据。为了让bin方法能在中国应用，在中国南京建立并验证了一种随机模型，通过提供日最高和最低气温该随机模型可以产生bin气象数据。与实测值进行比较，该模型产生的bin气象数据显示出很高的精确性。在那些长期逐时气温记录丢失或不可用的地区，特别是在中国，可以用该随机模型估算bin气象数据。关键词：能耗分析；随机模型；Bin数

2、据；中国1.绪论为了最大限度减少建筑寿命周期内的费用，能耗分析在发展最适宜和成本更优化的建筑采暖和空调系统设计方面起到了很重要作用。这些模型涉及从简单稳定模型到复杂动态模拟程序。现今，一些电脑程序可用于模拟建筑和空调系统。这些程序使用逐时气象数据进行能耗计算，考虑了许多时间函数参数的影响。如DOE-2，BLASTandTRNSYS就属此类程序，它们已经被当作可靠的估算工具得到广泛的认可。不足之处是，随着模型复杂性的增加，这些程序变得复杂而且使用起来十分冗长乏味。稳态方法，又称单测量法，只需要很少的数据且能够为简单的系统和应用提供足够的结论数据。其

3、中有度日数法和bin数据法。在稳态模型中，度日数法是最知名和最简单的方法。传统上，度日数法建立在一个长期平均的假设基础上。当室外日气温是18.3℃时，建筑日射和内部得热将抵消其热量损失。并且，能耗与差值（室外平均气温与18.3℃的差值）成比例。如果建筑的使用情况与空调系统设备足够稳定，度日数法能够十分准确地估算能耗。然而，在许多应用场合下，上述的参数中至少有一个逐时变化。比如，热泵系统的效率和HAVC设备可能直接或间接受室外气温的影响。在这种情况下，如果不同温度间隔和时间段分别估算，bin方法可以得到更好的年能耗结果。在bin方法中，能耗计算是取

4、几个室外温度进行计算的，并且被这个温度为中心的温度区间的逐时数相乘。Bin数据定义为：环境温度在各自一系列相等的环境温度区间的小时数。在美国，必要的bin气象数据可以在文献中得到。一些研究人员已经为世界上其他地区发展了bin气象数据。然而，在包涵用于计算能耗的bin气象数据的ASHRAE手册中，没有关于中国的数据。为用于HAVC系统设计和能耗预算的气象数据进行分析的实践活动在中国还比较新。在很长的时期内，在中国大部分气象站，只有比如日最高最低和平均气温数据被记录下来，可以使用，但是为了得到bin气象数据（比如温度bin）而需要的数据是逐时空气温度

5、。关于bin气象数据的研究在中国相当有限。在中国仅建立了相当少的试点，在这些试点中，给出了一些城市的bin气象数据。很明显，这不能满足实际应用和研究的需求。所以在中国发展bin气象数据的要求十分紧迫。因此，本文的目的就是研究逐时测量空气温度区间，进而为长期日气温数据建立模型产生bin气象数据。2.使用到的数据在本文中，为了研究逐时环境温度的变化以及建立和评价该模型，研究过程中用到了南京2002年一年内的逐时环境温度记录。这些数据取自南京路口风机场气象站，该气象站位于中国东南部，（北纬32.0℃，东经118.8℃，海拔9m）。另外，为了在南京创建b

6、in气象数据，典型气象年的数据是必需的。以中国气象局字1961到1989年间长期的气象数据为依据，在我们先前的研究中，我们用典型气象年方法研究了中国大部分城市的典型气象年数据。南京典型气象年如表1所示。因为在中国只有每日的气象参数被记录和可用，故典型气象年包涵的数据也是每日的值。只这次研究中，用到了南京典型气象年中的最高和最低日环境温度。3.随机模型计算bin数据传统上，bin气象数据的产生需要长期的逐时环境温度记录。然而，在产生过程中，时间信息即某个温度发生的准确时间被忽略了。仅仅用到了气温的数值，每日的气温分布区间可以用概率论进行分析。3.1

7、标准逐时温度概率区间既然，最高和最低日气温和气温分布范围每天都在变化，故标准逐时环境温度的概念就应该被提出来，它可以将每天的逐时温度化到一个统一的标准形式。这个新变量，标准逐时环境温度定义为式中为标准逐时环境温度，和分别是最高和最低日气温，是逐时环境温度。很明显，标准逐时环境温度的随机变化区间在[0，1]内，为了分析该分布状态，可以用柱状图方法将区间[0，1]划分为若干个相等的子区间，可以用下式计算各个子区间中的概率分布密度。表一南京典型气象年式中是第i个子区间的概率密度；n是子区间的数目；是落在第个子区间的频率。当周期是一整天时，可以有下式计算

8、：式中是标准气温落在第i个子区间的数目；D是计算日期的天数。另外，在计算bin气象数据的时间，一天内其他时段（比如：08：00——20：