一种基于神经网络的下送风数据中心CFD仿真校验方法
基本信息
| 申请号 | CN202010533104.4 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111814388A | 公开（公告）日 | 2020-10-23 |
| 申请公布号 | CN111814388A | 申请公布日 | 2020-10-23 |
| 分类号 | G06F30/27(2020.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 郑贤清;周兴东;任群;张士蒙 | 申请（专利权）人 | 菲尼克斯（上海）环境控制技术有限公司 |
| 代理机构 | 上海汇齐专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 朱明福 |
| 地址 | 200000上海市崇明区长兴镇江南大道1333弄1号楼1332室（上海长兴海洋装备产业基地） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及人工智能技术领域，具体为一种基于神经网络的下送风数据中心CFD仿真校验方法，所述方法包括以下步骤：步骤1：选取机房的初始数据建立所述机房的CFD仿真模型，并通过CFD软件计算得出仿真结果；步骤2：按一定的采样周期采集机柜的实际进风温度和空调的实际功率作为神经网络的训练样本；步骤3：建立神经网络模型；步骤4：将训练样本输入到神经网络中预测得出空调的预测功率，得出所述机柜受冷状况与各台空调的实际功率的影响程度；步骤5：通过神经网络预测得到的机房地板下流场结果与仿真结果进行比较，调整后的初始数据调整机房内机柜的位置，优化机房的气流布局。该方法使得机柜的降温效果更加显著，便于使用。 |
