火灾工况下公路隧道通风智能控制模型研究

为研究公路隧道火灾工况下的智能通风控制方法，以某隧道右线为研究对象，进行如下研究：1)探索RBF神经网络模型的适用性、网络组成与训练过程，并结合工程实例通过经验公式得到火灾规模与临界风速的关系；2)计算获取51组随机工况下不同火灾发生规模、火灾发生位置、隧道交通量下的风机开启台数数据；3)利用径向基RBF(Radial Basis Function)神经网络算法进行模型训练，共设置30组训练数据与21组检验数据进行预测精度验证。工程实例预测结果表明：1) RBF神经网络算法训练组与检验组的相对误差分别为4.6%与8.7%,预测精度在预设阈值范围内；2)构建的火灾工况下，公路隧道风机智能控制模型有助于提升公路隧道营运期安全水平。