通风情况下的日光温室湿度动态模型,输入参数有温室具体结构、位置、墙体导热系数、植物蒸腾参数、土壤温湿度、空气流动速度、降水量、大气辐射、水蒸气含量等等,输出湿度随时间变化曲线图。利用matlab 实现案例
时间: 2023-10-20 22:24:21 浏览: 183
基于逐步回归与BP神经网络的日光温室温湿度预测模型对比分析.pdf
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这是一个比较复杂的模型,需要考虑很多因素。下面是一个简单的示例代码,供参考:
```matlab
% 温室结构参数
L = 10; % 温室长度
W = 5; % 温室宽度
H = 3; % 温室高度
A = 2*(L*H + W*H) + L*W; % 温室表面积
% 温室墙体导热系数
U = 2.5; % W/m^2K
% 植物蒸腾参数
E = 0.05; % kg/m^2s
% 土壤温湿度
T_soil = 20; % 土壤温度,摄氏度
RH_soil = 50; % 土壤相对湿度,百分比
% 空气流动速度
v = 0.5; % m/s
% 大气辐射
Rn = 200; % W/m^2
% 水蒸气含量
q = 0.01; % kg/kg
% 初始条件
T0 = 25; % 初始温度,摄氏度
RH0 = 50; % 初始相对湿度,百分比
% 时间范围
tspan = [0 3600]; % 秒
% 初始状态
y0 = [T0; RH0];
% 求解微分方程
[t, y] = ode45(@(t,y) greenhouse_model(t,y,A,U,E,T_soil,RH_soil,v,Rn,q), tspan, y0);
% 绘制湿度随时间变化曲线图
figure;
plot(t, y(:,2));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Relative Humidity (%)');
title('Greenhouse Humidity Dynamics');
% 定义微分方程
function dydt = greenhouse_model(t, y, A, U, E, T_soil, RH_soil, v, Rn, q)
T = y(1);
RH = y(2);
% 计算温室内外传热量
Q_in = U*A*(T_soil - T);
Q_out = U*A*(T - T_amb(t));
% 计算水汽传输
delta = 2501 - 2.38*T; % 水汽潜热
gamma = 0.665e-3*P_amb(t); % 水汽扩散系数
M = 18.01528; % 水的分子量
C_pa = 1005; % 干空气比热容
C_pv = 1865; % 水汽比热容
rho_a = P_amb(t)/(287.05*(T+273.15)); % 干空气密度
rho_v = RH/100*P_amb(t)/(R*(T+273.15)); % 水汽密度
R_net = Rn - rho_a*C_pa*v*(T_amb(t) - T) - rho_v*C_pv*v*(q - RH/100); % 净辐射
E_0 = delta*gamma/R*(R_net/(delta + gamma)); % 潜在蒸发量
E_act = E*W*L; % 实际蒸腾量
E_diff = A*gamma*(q - RH/100); % 水汽扩散通量
E_trans = E_act + E_diff; % 总蒸腾量
% 计算温度和湿度变化率
dTdt = (Q_in - Q_out)/(W*L*H) + (E_0 - E_trans)/(W*L*H*C_pa*rho_a);
dRHdt = (E_act - E_diff)/(W*L*H*rho_v) - (RH - RH_soil)/3600;
dydt = [dTdt; dRHdt];
end
% 室外温度
function T = T_amb(t)
T = 25 + 5*sin(2*pi*t/86400);
end
% 大气压力
function P = P_amb(t)
P = 101325*(1 - 2.25577e-5*H)*exp(-5.25588e-3*H/(T_amb(t) + 273.15));
end
```
这个模型中,我们假设温室是一个长方体,包括四面墙和一个屋顶,墙体导热系数为常数,植物蒸腾参数为常数,土壤温湿度为常数,空气流动速度为常数,大气辐射为常数,水蒸气含量为常数。初始温度和相对湿度为常数。微分方程中包含了传热、传质和蒸腾等过程,以及室外温度和大气压力的变化。可以根据实际情况进行修改。
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