关键词：机械加工厂房;油雾颗粒;数值模拟;呼吸区;影响因素;机器学习;浓度预测
摘 要：按需通风策略能够有效地降低以切削工艺为主的机械加工厂房中机床所在工作单元内呼吸区的总体油雾浓度，并且通风量与呼吸区的油雾浓度分布密切相关。然而，油雾浓度难以被长时间稳定测量。因此本文旨在通过机械学习结合降维思想的方法对呼吸区油雾浓度分布进行预测。首先，通过数值模拟对机械加工厂房某一单元进行简化建模，分析了呼吸区油雾分布的主要影响因素，明确了多源散发的大空间内呼吸区油雾分布主要受排风量、散发源的强度和位置的影响，通过对不同工况模拟发现，油雾分布会随着排风量改变，局部区域浓度变化与整体变化弱相关。之后基于模拟结果建立了数据库，以此为基础训练多种预测模型，考虑R²,选择GBDT（梯度提升树）方法进行了预测，最终能保证预测的准确性大于80%,该方法为后续优化通风控制方法奠定了基础。
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