本技术提供了一种车辆5T设备轨边箱式智能机房的设计方法及系统,涉及铁路安全监控技术领域,包括:获取第一信息、第二信息和第三信息;根据第一信息进行参数优化处理并进行性能模拟处理得到第四信息,第四信息为当前设计需求下的性能特征;基于预设的卷积神经网络数学模型对第四信息和第二信息进行深度学习处理得到第五信息;根据第五信息和第三信息进行多目标优化处理得到第六信息;根据第六信息进行图形转换处理得到第八信息,第八信息为包含了散热系统结构、控制策略和组件关系的抽象图;根据第八信息进行自适应设计处理输出设计结果。本发明能够优化散热效果和湿度控制,确保机房在各种环境条件下均能保持最佳运行状态。
背景技术
随着我国铁路事业的迅速发展,5T系统在铁路车辆安全监控中发挥着至关重要的作用,该系统利用智能化、网络化和信息化技术,对铁路车辆进行动态检测、联网运行、远程监控和信息共享,以提升铁路车辆运行安全防范能力。在当前车辆5T设备轨边箱式智能机房设计领域,现有技术主要依赖于基础的设计需求和经验法则,这些法则无法全面考虑散热效果和湿度控制的性能目标,导致设计结果缺乏系统性和优化性。传统的设计方法往往采用手动调整参数的方式,缺乏科学性和效率,而且容易受限于经验不足的设计者,导致设计效果的不确定性和浪费资源。此外,当前技术在处理复杂的智能机房布置和控制策略优化方面存在局限,无法有效地适应多目标性能优化的需求。
基于现有技术的缺点,现亟需一种车辆5T设备轨边箱式智能机房的设计方法及系统。
实现思路