基于占用和照度信息的室内照明调光策略研究

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基于占用和照度信息的室内照明调光策略研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-17页
  1.1 研究背景第9-10页
  1.2 研究意义第10页
  1.3 研究现状第10-15页
    1.3.1 室内光环境评价研究现状第10-11页
    1.3.2 室内智能照明及优化策略研究现状第11-13页
    1.3.3 室内照明标准现状第13-15页
  1.4 本文的主要内容第15-17页
第二章 照明质量与视觉环境评价第17-24页
  2.1 室内光环境理论分析第17-21页
    2.1.1 室内照明质量衡量指标第17-19页
    2.1.2 室内自然采光衡量指标第19-20页
    2.1.3 用户行为模式分析第20-21页
  2.2 绿色照明标准分析第21-22页
  2.3 室内场景设计与照明质量第22-23页
  2.4 小结第23-24页
第三章 占用与照度传感器设计第24-34页
  3.1 占用传感器设计第24-26页
    3.1.1 工作原理第24页
    3.1.2 内部原理框图与工作模式第24-26页
    3.1.3 热释电红外开关电路设计第26页
  3.2 能量采集技术基础第26-29页
    3.2.1 太阳能电池工作原理第26-28页
    3.2.2 太阳能能量采集技术第28-29页
  3.3 无线无源照度传感器设计第29-33页
    3.3.1 系统框图第29页
    3.3.2 电源电路第29-30页
    3.3.3 光感电路第30-31页
    3.3.4 外设电路第31-32页
    3.3.5 通信电路第32-33页
    3.3.6 显示电路第33页
  3.4 小结第33-34页
第四章 智能照明系统室内调光建模第34-46页
  4.1 室内照明调光系统架构第34-36页
    4.1.1 智能照明系统第34-35页
    4.1.2 室内照明调光系统架构第35-36页
  4.2 室内照明调光模型理论背景第36-37页
    4.2.1 方法概述第36页
    4.2.2 理论背景第36-37页
  4.3 室内照明调光模型第37-41页
    4.3.1 照度均匀度调光数学模型第37-40页
    4.3.2 统一眩光值调光数学模型第40-41页
  4.4 多目标遗传算法第41-45页
    4.4.1 NSGA-Ⅱ算法原理第41-43页
    4.4.2 算法流程第43-44页
    4.4.3 帕累托最优解第44-45页
  4.5 小结第45-46页
第五章 基于多目标遗传算法的室内照明环境优化第46-65页
  5.1 室内照明布局与参数说明第46-48页
    5.1.1 测试对象选取第46-47页
    5.1.2 模拟条件设定第47-48页
  5.2 室内照明无约束优化第48-53页
    5.2.1 全局占用场景照度与照度均匀度第48-49页
    5.2.2 局部占用场景照度与照度均匀度第49-51页
    5.2.3 全局占用场景统一眩光值第51页
    5.2.4 局部占用场景统一眩光值第51-53页
  5.3 多目标优化模型调光实现第53-60页
    5.3.1 基于相同权重的照度与照度均匀度优化第53-56页
    5.3.2 基于最小化照度均方根误差变异系数优化第56-58页
    5.3.3 基于标准化统一眩光值优化第58-60页
  5.4 基于时间序列的亮度分布实验第60-64页
  5.5 小结第64-65页
第六章 结论与展望第65-67页
  6.1 研究总结第65-66页
  6.2 展望第66-67页
参考文献第67-71页
发表论文和科研情况说明第71-72页
致谢第72页

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