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邹吉平照明行业

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遗传算法在道路照明工程设计中的应用

1 引言

 

随着各种新颖的人工智能算法的出现(如神经网络、遗传算法、模拟退火、免疫算法、蚁群算法等),计算机技术在各个工程设计领域的应用有了更广阔的发展空间,设计者们不仅仅期待计算机能直接模拟工程设计中的各个设计参数的计算结果,而且希望借助更科学的智能算法,通过改变一些数学模型中的参数,优化工程设计中的某些关键技术指标。在道路照明工程设计的过程中,一般的照明工程软件都能够按照设计者输入的应用场景进行模拟分析计算,方便得出各个照明参数(照度、亮度、眩光、均匀性等指标),但这样的设计方法容易出现某些技术不达标的情况,需要设计者采用“试错法”反复调整场景中的某些数据(如灯杆高度、仰角、布灯间距、功率大小等)。这种试错法需要设计者具有道路照明行业里的设计经验,否则,其设计过程比较繁琐而费时。采用人工智能算法后,就有可能把这个试错的过程由计算机完成,以提高工作效率,本文初步讨论了遗传算法在照明工程设计中的应用。

 

2 遗传算法在照明工程中的应用现状与发展前景

 

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法,是Holland及其学生于1975年创建。由于它具有求解复杂优化问题的巨大潜力以及在工业设计、经济管理、交通运输、工程领域的成功应用,这种算法已经受到国内外学者的广泛关注[1~3],并开始应用到照明工程设计领域内。2009年,Sergio等人把遗传算法应用到道路隧道照明工程中,以隧道照明中的亮度值为目标函数进行了优化设计的尝试,但在亮度计算的过程中,把路面材质的反射当做均匀漫反射处理[4]。这种处理方法使得采用遗传算法优化照明参数的计算量简化,但与实际的道路隧道照明有一定的差距,道路照明行业内通常采用路面的简化亮度系数表来计算各种路面的亮度。欧美各国对不同路面的反射性能进行了大量的测试,CIE144-2001文件中规定了C1C2R1R2R3R414种路面的简化亮度系数表[5]Pachamanov等人认为道路及隧道照明的质量以及节能效果取决于灯具的配光性能,并于2008年建立了优化道路及隧道照明灯具配光的线性规划模型[6]。他在其论文中采用了CIE文件中的简化亮度系数来计算路面亮度值,但并未给出求解该模型的具体算法。笔者认为Pachamanov的数学模型可采用遗传算法求解。M Corcione等人研究了遗传算法在体育场馆照明中的应用,于2003年采用遗传算法最优化设计了户外网球场和足球场照明工程[7]An-Seop Choi等对室内吊顶灯具的棱镜配光优化模型做了初步研究,并于2007年尝试了遗传算法对其数学模型求解[8]。我国台湾的陈文恭研究了三层分级的遗传算法,并于2007年把该算法应用在不规则菲尼尔透镜多光源阅读灯的配光优化设计中[9]

从大量文献中可看出遗传算法的巨大潜力,但目前在照明工程设计中的应用并不多,我国在照明工程优化方面所发表的文献就更少。而事实上,在能源匮乏的今天,照明行业耗电量巨大,需要优化的地方很多。例如道路照明领域,国家规范CJJ45-2006推荐的功率密度(LPD)1.05W/m2,而光源的实际光通量110~140lm/W,按照灯具效率75%、维护系数70%、电源损耗10%计算,耗电1.05瓦仍然可以产生60lm的光通量,这就是说,能产生的地面照度可以达到60lx左右,而规范中规定的每平方米1.05瓦对应的路面照度是30lx[10]。很显然,国家规范中规定的功率密度值的一半被浪费了,有50%的光被照射到不需要照明的地方去了,如果对目前道路照明工程设计进行优化,其节约电能潜力相当可观。

 

3 道路照明工程设计优化的实际案例分析

3.1 根据应用场景优化灯具配光

根据前一节分析,大量的光通量从道路灯具出射后,并不一定照射到道路路面上,这部分光可能照射到居民区,导致光侵入;也可能照射到驾驶员的眼睛里产生眩光,导致光污染,还可能照射到空中,影响天文台观测夜空等。目前的道路照明行业里,平均水平是50%的光被浪费掉了,如没有国标CJJ45-2006的限制,可能造成更多的能源浪费。究其原因,既有照明设计者选灯不慎,例如可能把原本适合广场照明的灯具应用在较窄的道路场景中,也有照明设计者布灯不合理的等因素,但其主要原因之一是灯具厂商生产灯具的控光能力不够强,造成很多光线飘逸到马路外面或空中。为解决灯具本身的配光性能问题,本文提出根据具体的应用场景进行灯具优化配光设计。为优化过程建立数学模型,然后采用遗传算法求解。本节以灯杆高度8米、路宽7米、布灯间距30米为例,采用CIE规定的R3沥青路面简化亮度系数表计算路面亮度(如图1所示)。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


1 道路照明路面亮度计算示意图

3.2 数学模型建立

如图1所示,计算点P的亮度由公式(1~2)计算,照度均匀性由公式(3~5)计算。

;                                                                             (1)

 

,                                              (2)

;                 (3)

;                                                          (4)

;                                                                   (5)

式中, —— 计算点处的亮度值,包括所有考虑的灯具产生的亮度之和

      —— 单个灯具k在点处产生的亮度值

       —— 灯具k在点处的简化亮度系数,查表或插值法计算得出

       —— 灯具k在点处产生的光强值,查厂家的配光数据得出

       —— 计算区域内的亮度总体均匀度

       —— 计算区域内的纵向均匀度

 

3.3 适应度函数建立

为满足道路照明的均匀型要求,确保照明质量,本文采用总体均匀度和纵向均匀度指标作为优化对象,如公式(6)所示、在适应度函数中引入自适应参数,当总体均匀性和纵向均匀性都满足CIE标准时,参数取值为1,当其均匀性指标不能满足CIE标准时,其对应的自适应参数取值为100,使得公式(6)的负数部分的取值放大100倍,从而在运行遗传算法选择程序时,迅速淘汰较差含有基因的个体,提高收敛速度。

                          (6)

         式中F —— 适应度函数值

               = 1, 当 时; = 100, 当 

               = 1, 当 时; = 100, 当 

 

3.4 优化计算过程

本文意在优化灯具的配光性能,即:公式(2)中的数值,该数值反映灯具在空间各个方向上的光强大小,其空间的方向性由来描述(CIE34-1997),如图(2)所示。坐标的中心位于灯具的光学中心,整个坐标系统由垂直轴线和一系列的绕轴线旋转的半平面~组成,其垂直轴线为灯具的光学中心到道路地面的垂线。平行于道路轴线方向的两个半平面定义为平面,垂直于道路轴线的两个半平面定义为平面,面向道路方向的半平面为平面,通常称为街边,背离道路方向的半平面为平面,通常称为屋边。在每个半平面内,沿垂直线向下定义为度,沿垂直线向上定义为。在每个方向上的光强值由该方向上的光通量与空间立体角的比值确定。为简化起见,本文假设灯具的配光沿道路纵向绝对对称,屋边的光强对街道侧的路面不提供亮度,其数字可假设为0。根据布灯的几何参数确定的最大角以外的光强值也为0,这样简化后,如图3所示,灯具的光强数据可以采用17点来表征,共形成36个特征值,每个特征值可以采用3位二进制表示,把363位二进制数连接起来,形成1个具有108个基因的染色体(个体),如公式(7)所示。

  (7)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


2 道路灯具配光曲线中采用的 坐标系统

 

3二进制编码采用的特征点与特征值

如计算过程框图所示(见图3),在初始化群体后,采用遗传算法的选择、交叉、变异因子产生新一代群体,每一代群体经过适应度函数评价其适应性,确定每个个体遗传到下一代的概率。在程序经过若干代迭代运行后,其算法中的后代群体逐步得到优化,并逐渐收敛到最优化的个体,直到满足程序停止条件为止。

 

4优化过程框图

3.5 优化结果

根据遗传算法优化后的配光曲线,其照明效果非常理想,各项技术指标均超出CIE规定的参数,图5为配光曲线意图,图6为照明软件的仿真结果。

       

5 优化后的理想配光曲线

 

         

6 优化配光曲线的照明仿真计算结果

 

4 结束语

遗传算法在许多工程设计中已得到成功应用,在照明工程设计中引入遗传算法,同样具有广阔的发展空间。如把本文中的目标函数稍作修改,以亮度值最高作为适应度函数,均匀性以满足标准即可的原则来建立目标函数,其结果将得出最节能的配光曲线;也可以把亮度简化系数表换成其他路面的简化亮度表,很方便的得出一系列优化配光结果;还可以根据现有的配光曲线来确定最优化的灯具布置方式,确定杆高、布灯间距等参数,以便得出最节能的照明方案,由此可见其意义深远。

 

 

 

参考文献

 

[1] Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial System. Ann Arbor: University of Michigan Press, 1995.

[2] []玄光男, 程润传. 遗传算法与工程设计. 北京: 科学出版社,2000

[3] 吉根林.遗传算法研究综述.计算机应用于软件.2004, 21(2): 69~73

[4] Sergio Leitao, E.J. Soteiro Pires, P.B.de Moura Oliveira. Road Tunnels Lighting Using Genetic Algorithms. Proceeding of 2009 15th International Conference on Intelligent System Applications to Power Systems (2009): 1~6

[5] CIE (International Commission on Illumination). Road surface and road marking reflection characteristics, CIE Publication 144, 2001

[6] Pachamanov, Angel and Pachamanova, Dessislava. Optimization of the light distribution of luminaries for tunnel and street lighting. Engineering Optimization, 40(1): 47~65.

[7] M Corcione, L Frontana.  Optimal design of outdoor lighting systems by genetic algorithms. Lighting Res. Technology, 35,3(2003): 261~280.

[8] An-Seop Choi, Cheol-Han Kim, Byoung-Chul Park. Preliminary study on luminous intensity distribution modeling of the dome pendent prismatic luminaire and application of optimization techniques. Building and Environment, 42(2007): 1173~1182.

[9] Wen-Gong Chen, Chii-Maw Uang, Chen-Hai Jou. Optics Express, 2007, 15(16): 9918~9935

[10] 中华人民共和国行业标准. CJJ45-2006 城市道路照明设计标准. 中华人民共和国建设部,2006

[11] 邹吉平.道路照明灯具配光性能的重要性.电气应用,2008, 27(7): 22~26

 

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