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机舱环境中瞬态通风优化策略的研究

马尔科夫链；计算流体力学（CFD）；机器学习；非稳态通风；生物气溶胶传播

为降低航空机舱等封闭空间内病原体气溶胶传播风险，本文提出一种融合马尔科夫链建模、计算流体力学（CFD）模拟与机器学习优化的瞬态通风优化方法。首先，研究采用马尔科夫链与CFD模拟建立机舱空气流动及颗粒物传播数据库，涵盖通风量、通风方向及污染源位置等关键因素；随后，运用机器学习算法确定不同咳嗽源位置的最佳通风方案，以最小化乘客对病原体颗粒的吸入量；最后通过实验验证方法的有效性。结果表明，该方法显著提高颗粒物去除效率，降低污染物在乘客呼吸区域的积聚与二次传播风险，并有效增强通风系统的响应性与能效。本研究为高动态、高密度封闭空间通风系统设计提供理论支持与实践指导。