对遗传算法下高温作业服装传热的探讨

2021-09-29岳荣华

轻纺工业与技术 2021年9期

岳荣华

（衡水学院，河北衡水 053000）

0 引言

高温作业属于特殊工种，在自动化、智能化系统的支撑下，极大减轻工作人员负担，但部分作业仍需要工作人员进行手工作业，才可满足实际施工需求。从具体施工环境来看，高温施工场所产生的温度影响、辐射影响等，将对工作人员身体造成严重损害。工人身穿高温作业服装在实际应用过程中可起到一定的隔热效果，在温度范畴内，实现对人体的全过程防护，其运行原理主要是通过服装材料所具备的隔热、断热性能和阻隔热量传递，提高服装防护的针对性。为此，针对高温作业服装进行设计，必须充分考虑到服装作业过程中的热传递系数，利用相关算法实现对服装传热防护结构的精准分析，进而提高服装的实际隔热效果。如下试对遗传算法下高温作业服装传热进行探讨。

1 遗传算法的相关概述

遗传算法是以生物进化规律为雏形所建设的，在自然选择、遗传学机理的支撑下，结合数据信息所得出的计算模型，其在实际应用过程中所达到的模拟效果，可以形成更为便捷的求算方法，对问题进行逐层简化。与其他类别的优化算法相比较，遗传算法是对信息特征进行分析，结合信息在固有数据系统中呈现出的变化趋势设定问题串集，以群体替代单体，这样可有效提高数据搜索面积，通过全局择优，规避个体求解中的单一搜索问题。同时，遗传算法可针对串集中的个体进行分别评估，解决了局部最优解的算法问题，强化运算并行效果。此外，遗传算法所具备的不确定性，可令其立足于数据模型之上，结合概率变迁实现对信息搜索方向的自主优化，提高实际运算效果[1]。

2 高温作业服装传热模型

高温作业具有一定的危险性，若整体工作环境持续性高温，将令工作人员产生中暑的现象，特别是对相对封闭的工作环境来讲，局部高温现象将降低实际工作质量，甚至可能使工作人员产生热射病、热痉挛或热衰竭的现象。在设计高温作业服装时，应充分考虑到高温环境对人体所造成的影响，以及人们在高温环境中所呈现出的心理变化、生理变化等，确定实际影响范畴，进一步将管控措施落实到各项承受指标中。高温作业服装在进行设计时，大多是以指标衡量为主，保证人体承受值与服装本体的热传导值可达到热系数一致，此类基于主观与客观相结合的服装设计体系并未能真实地反映出热量在服装上传递所具备的数据特征。本研究以遗传算法为基础，建设高温服装在受热过程中的热量传递模式，并构筑数据模型，映射出服装传热、隔热应当具备的相关参数，为高温作业服装设计提供详细参数[2]。

2.1 基于非稳态的数据导热模型假设

非稳态导热主要是指在时间变动下，温度与时间呈现出一定的线性关系，此过程可以看成是物体的导热过程。通常情况下，在同一个物体表面上，热量传递是按照实际位置来划分的，且每一个空间点所呈现出的热量具有唯一性，不同位置热量传递差则可以表明稳态传热所具备的差值特征。以此为基础，可以分析出非稳态导热效果下的动态模式。遗传算法在对问题集进行处理时，是针对整个问题面来分析传热效果的，此过程中将热传导、热对流作为问题假设体，将服装内部人员的温度值设为固定。假设热量在实际传导过程中不会产生耗损现象，且外部环境所产生的对流热属于自然状态，不会受到工作环境的干扰。

2.2 导热问题分析

通常情况下，高温作业服装结构分为三层，此类材料本身所产生的隔热效果是按照不同材料层所具有的保温隔热性能来决定的。本研究的热量传递效果是垂直于人体皮肤面的，这样一来便可在外界温度环境、人体皮肤系统之间构筑一个维度系统，从而确定出温度值、热传递、材料层距离之间的所属关系。从实验数据中可以看出，人们表体温度值将随着传热时间的增长而增加，但受限于人体自身的承热极限值，当达到一定温度时则呈现出一个水平点。此时，可以将与温度相关联的各类参数设定到一个二维函数中，然后以人体温度极限值为稳定指数，进一步创建基于非稳态的数据导热模型[3]。

从热量传导形式可以看出，热量传导、热源辐射和对流等是热量产生及传播的关键点，其中热源辐射条件要求温度值高于85℃。为此，在实际数据监测中，只需对对流、传导两种模式下产生的热量传播模式进行分析便可。从服装材料本身呈现出属性来看，不同材料层之间所产生的热传导模式是界限于材料之间的，但是在与人体表层接触的第三层材料则存在区别于材料之间的换热模式。

2.3 导热模型建设

在建设非稳态导热模型中，应针对热量传播形式设定出相对应的一维、二维传播模型。通常情况下，一维传热是指物体问题随着坐标方向呈现出的变热趋势，二维传热则是在二维表面上呈现出的变热趋势。本研究的传热模式是垂直于表体的，即为单一坐标方向的热量传播，模型建设时则是以一维非稳态传热为主。依据导热定律可以确定热量在材料层之间的传导率、比热容和密度值，此过程则可以忽略材料边缘传热所产生的相冲问题，将对流换热模式界定为相对稳定的传热效果。

为此，在设计传导模型时，可先将高温作业服装的外层作为坐标基准点，然后设定服装垂直传热为正坐标轴，建设一维坐标系。其中x0为外层与高温环境的交点坐标，x1、x2、x3分别代表服装不同材料层的交汇坐标，而x4则代表作业人员身体表层与高温环境的交汇处。为此，可设定方程式如式（1）和式（2）。

其中t 为时间，T 为传热时间，∂为传热系数。

进而确定出服装材料在实际传热过程中的能量传递函数式（3）：

3 高温作业服装的遗传算法解析

这里所设定的遗传算法解析模式，应先对数据模型进行离散处理，保证数据模型在处理过程中呈现出收敛特征，进一步确定出不同微元空间中，时间步长与温度变化值所产生的关系。这对于整个数据函数体系来看，则可分析出边缘界定区域下，热量传导、对流换热在某一个操控方向下呈现出的差分数值。这样可分析出单一热传递系数在实际应用过程中的求解属性。在利用遗传算法对传热模型进行解析时，其问题产生点是以上述提出的假设条件为基础的，排除温度值高于85℃的热辐射条件，确定数据值的集群规模，然后采取基因交叉指标作为空间、时间节点下的突变指标，这样一来，可得出固有模型支撑下的温度值变化情况，并将其作为时间节点下的函数关系，分析出与之相对应的阈值[4]，如式（4）。

其中T1'2为数据模型的最终时间节点，l 代表在当前T 时间节点下的温度值。

利用遗传算法进行运算时，由于高温作业服装本身是三层材料结构，外界温度与第一层材料交汇处产生的换热系数为4.832，而第四层（人体皮肤与服装贴近于人体的第三层为第四换热层）产生的换热系数为0.390，此类数值呈现出的数据变动范畴与实验数据相符合。

通过数据参数对比，实际计算结果与实验数据仍存在一定的差异性，其具体体现为不同传热时间下，温度值上升趋势及稳定时间具有偏差。产生此类问题的主要原因是由于实验假设状态过于理想，而在实际操作过程中，高温作业服装的材料层之间在温度传递过程中呈现出一定的损耗特点，特别是在不同区域下，温度不连续变化属性，更是增加实际温度调控的梯度值。同时，人体表层温度、实验数据等也存在不可规避的误差，造成数据离散分析时精度不足的问题产生。