基于遗传算法的高温防护服最优厚度求解

吴铭泾

摘 要：高温环境专用服装的设计，以及服装的隔热效果是一个十分值得关注的问题， 较低成本且有效地解决专用服装的设计，对高温工作环境的行业有很大的意义。为实现专用服装最優化的设计，本文在已知模型的基础上求解特定层的最优厚度。利用遗传算法，结将所求材料的定值厚度转化自变量，将假人皮肤外侧温度转化为因变量，在满足特定要求的假人皮肤外侧温度条件下，对所要求的范围内织物材料厚度进行特定步长从小变大逐一求解，最终找出符合条件的最优化的织物材料厚度。

关键词：高温防护服; 最优化;遗传算法

引言

高温环境给工作人员带来了过量的热负荷，是身心健康和生命安全的严重威胁。专用服装作为高温防护的重要手段之一，在高温工作环境中的作用备受关注。因此，专用服装的设计对改善高温工作环境有着重大意义。

1. 遗传算法模型优化

本文利用遗传算法对已知模型进行优化，求出符合条件的情况下最优的材料厚度。

通过转化II层的定值为自变量，并添加目标函数的输出量。由于遗传算法要求输出变量的值为 0，因此将设置输出量为温度分布的最终结果与 47oC 相减的差值，并利用 MATLAB 中的 optimtool 工具箱进行遗传算法优化。

在满足假人皮肤外侧温度不超过 47oC 的条件下，优化时遗传算法将执行循环流程，程序会不断改变自变量，直至遗传算法检测至输出量足够接近 0，此时遗传算法则可以得到，满足假人皮肤外侧温度不超过 47oC 的条件下，II 层材料的最优厚度。

针对另外一个假人皮肤外侧温度条件下，即超过 44oC 的时间不超过 5 分钟，由于模型考虑服装内的温度不会下降，因此可以将目标函数内的时间参数值从 60 分钟改为 55 分钟，并且要求 55 分钟时的温度不超过 45 度，即不会超过 45 度的时间不超过 5 分钟。

模型求解时，将第二层厚度作为自变量，算法输出值为 55分钟时皮肤位置的温度与题目要求温度（44 度）的温度差以及 60 分钟时皮肤温度的差值。如果两者均不超过 0，意味着超过 44度的时间不超过 5分钟并且整个一小时内皮肤温度均未超过 47 度。

将改进的算法作为目标函数，将自变量从最低厚度作为开始值，选取足够小的步长，不断输出结果并进行判断，第一个符合条件的值便是满足要求的材料最小厚度。最终计算结果为24.8mm。

2 .多变量最优化

通过已知确定输出量为后，不断改变自变量，即不断改变输入量的值，最终试错成功，达到所需要求解的定值。本小节求解与上节的不同之处在于，上节所设定的输入变量为单一变量， 而本小节所设定的输入变量则为二维变量，MATLAB 的遗传算法工具箱可以提供解决多为输入量的情况，因此只需要确认输出量为确定值为 0 的情况下， 输入值的值则为所要求确定的答案。

边值条件的选取与上节相同，对最优解的求解过程也类似，但由于有两个自变量，所以算法中有两个循环结构，根据两个循环先后的不同，会分别得到两个结果：在第二层厚度尽量小的情况下的最优解与在第四层厚度尽量小的最优解。在第二层材料厚度尽量小的前提下，最终的计算结果分别为 18.3mm和6.2mm。在第四层材料厚度尽量小的前提下，最终计算结果分别为18.7mm 和 0.8mm。

结论：

本文中考虑了 3 层专用服装及空气层的非稳态传导过程，运用数值解法得出了温度的分布情况，运用最优化模型求得了最优化解， 但在整个模型中，还有一些可以推广的部分。本次模型中，只考虑了热的传导过程，忽略了对流传热、热辐射能传热形式及环境湿度、风速等多方面的影响， 可将模型进行推广，将上述影响都考虑在内，使模型结果更加精确。

参考文献：

[1]李红彦;孙成勋;朱宝余;苏 云.夏季高温环境户外作业服的热功能设计方法[J].2016.

[2]卢琳珍;徐定华;徐映红.应用三层热防护服热传递改进模型的皮肤烧伤度预测[J].2018.