基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)優(yōu)化研究

汪麗珍

（江西索普信實(shí)業(yè)有限公司，江西 上饒 335500）

隨著社會發(fā)展和科技進(jìn)步，室內(nèi)照明設(shè)計(jì)在人們的日常生活和工作中扮演著越來越重要的角色。優(yōu)良的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)不僅能提升照明效率，還可以增強(qiáng)人們的視覺舒適度，進(jìn)而提高工作效率。傳統(tǒng)的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)方法往往基于經(jīng)驗(yàn)不斷試錯(cuò)，效率低下且難以滿足不同的設(shè)計(jì)目標(biāo)。在這樣的背景下，基于輻射分布的照明設(shè)計(jì)策略逐漸受到人們的重視。這種設(shè)計(jì)策略主要通過光源的光譜分布優(yōu)化，減少眩光，提高光照均勻性，實(shí)現(xiàn)提高照明質(zhì)量和視覺舒適度的目標(biāo)。

結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)和多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)，優(yōu)化基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)。首先，通過光學(xué)仿真軟件對室內(nèi)空間的光照情況進(jìn)行模擬，以獲取詳盡的光照數(shù)據(jù)。然后，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過訓(xùn)練模型準(zhǔn)確預(yù)測不同照明參數(shù)和目標(biāo)之間的關(guān)系。最后，運(yùn)用多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)，如遺傳算法，對照明設(shè)計(jì)進(jìn)行優(yōu)化，以獲得最佳的照明方案。將輻射分布優(yōu)化與機(jī)器學(xué)習(xí)和多目標(biāo)優(yōu)化相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)高效、舒適、節(jié)能的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)智能化室內(nèi)照明設(shè)計(jì)提供可行的方法和技術(shù)支持。

1 室內(nèi)照明設(shè)計(jì)基礎(chǔ)

1.1 照明設(shè)計(jì)因素

現(xiàn)有照明設(shè)計(jì)方案在滿足人們對照明的需求方面發(fā)揮著重要作用。這些方案從多個(gè)角度出發(fā)，旨在創(chuàng)造舒適、高效、環(huán)保且富有藝術(shù)感的照明環(huán)境。首先，光照強(qiáng)度與分布是照明設(shè)計(jì)的核心要素[1]。設(shè)計(jì)方案通常會針對不同的空間和功能需求，采用不同的光照強(qiáng)度和分布方式，以避免眩光和照明死角，同時(shí)確保足夠的照度。其次，色溫與顯色指數(shù)也是照明設(shè)計(jì)中需要考慮的重要因素。不同的色溫能創(chuàng)造或溫暖或清新的照明氛圍，而顯色指數(shù)則影響物體顏色的再現(xiàn)程度[2]。另外，布局與空間利用也是照明設(shè)計(jì)的重要方面。合理的布局能提高空間利用率，同時(shí)營造舒適的空間氛圍。能耗與環(huán)保也是照明設(shè)計(jì)中需要考慮的因素[3]?，F(xiàn)代照明設(shè)計(jì)越來越注重高效節(jié)能和環(huán)保，包括選擇高效節(jié)能的照明設(shè)備、合理控制照明的使用時(shí)間和強(qiáng)度、采用環(huán)保材料等。

1.2 基于輻射分布的照明設(shè)計(jì)

室內(nèi)照明的輻射分布指的是照明光源的光線在室內(nèi)空間和表面的分布情況，也可以理解為照明光源向四周發(fā)射的光線在空間中形成的投射范圍和強(qiáng)度分布[4]。在輻射分布與照明設(shè)計(jì)關(guān)系方面，光譜分布是影響照明質(zhì)量和視覺舒適度的關(guān)鍵因素之一。不同的光譜分布可以產(chǎn)生不同的照明效果，從而影響人的視覺效果和感受。此外，空間分布和時(shí)間分布也是影響照明質(zhì)量的重要因素。不合理的空間分布導(dǎo)致照明不均勻，而過亮或過暗的區(qū)域都會影響人的視覺舒適度。時(shí)間分布則與照明的動態(tài)調(diào)節(jié)有關(guān)，不同的時(shí)間分布可以產(chǎn)生不同的照明效果，從而影響人的視覺舒適度和工作效率。因此，基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)優(yōu)化是一個(gè)具有重要意義的研究方向。

2 基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)優(yōu)化方案

2.1 優(yōu)化目標(biāo)

研究目標(biāo)是提供一種基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)方法。在家庭室內(nèi)照明設(shè)計(jì)中，眩光值和均勻度是重要的目標(biāo)和約束條件，這是因?yàn)樗鼈冎苯佑绊懙骄幼≌叩氖孢m感和視覺體驗(yàn)。眩光值指的是視野中出現(xiàn)的過亮區(qū)域，會導(dǎo)致眼睛的不適和視覺疲勞。高強(qiáng)度、刺眼的光源可能造成眩光問題。在室內(nèi)房間中，避免眩光對于保護(hù)居住或工作者的視覺健康至關(guān)重要。均勻度指的是房間內(nèi)不同位置的照度分布是否均勻。在家庭房間中，良好的照度均勻度可以確保房間內(nèi)各個(gè)區(qū)域的照明水平相對一致。均勻的照明分布可以提供更加舒適和平衡的視覺體驗(yàn)，避免眼睛頻繁調(diào)整以適應(yīng)明暗變化。因此，建立多目標(biāo)優(yōu)化模型

約束條件為

式中：A1,A2 ...An代表n個(gè)待優(yōu)化的輻射相關(guān)照明因素，UGR(·)代表眩光值，F(xiàn)eu(·)代表光照分布均勻度，l0和u0分別代表約束條件中的臨界值。

2.2 照明設(shè)計(jì)優(yōu)化步驟

在設(shè)立好目標(biāo)優(yōu)化模型和約束條件后，結(jié)合正交表、機(jī)器學(xué)習(xí)和遺傳算法等技術(shù)，通過正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)，可以在有限的試驗(yàn)次數(shù)內(nèi)覆蓋多個(gè)因素和水平組合，從而減少試驗(yàn)次數(shù)并提高效率。在建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)可以用于選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)集[5]。在正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)中設(shè)置不同的因素水平，可以獲得均勻分布的樣本，以覆蓋輸入空間的不同領(lǐng)域，并提高模型的泛化能力。采用如下具體步驟進(jìn)行優(yōu)化：

1）建立光學(xué)仿真模型。根據(jù)室內(nèi)空間的設(shè)計(jì)和尺寸，使用建模軟件，如Catia，創(chuàng)建室內(nèi)空間的三維模型。在光學(xué)仿真軟件DiaLux中導(dǎo)入三維模型進(jìn)行光學(xué)仿真。在光學(xué)仿真軟件中設(shè)置光源、材質(zhì)和接收面等參數(shù)，以模擬實(shí)際的光照情況。

2）確定優(yōu)化參數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)。根據(jù)眩光和光照分布均勻性的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置臨界條件，設(shè)置輻射相關(guān)的優(yōu)化變量，如燈具光通量、燈具配光曲線和內(nèi)飾材料反射率等照明設(shè)計(jì)參數(shù)。

3）正交試驗(yàn)。使用所選的優(yōu)化變量和水平變量，根據(jù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，生成正交試驗(yàn)表。將設(shè)計(jì)好的優(yōu)化變量輸入光學(xué)仿真模型中進(jìn)行計(jì)算，得到優(yōu)化目標(biāo)值。

4）機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型?；谡辉囼?yàn)表的數(shù)據(jù)，建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型，選擇感知機(jī)學(xué)習(xí)算法。將優(yōu)化變量作為輸入?yún)?shù)，將優(yōu)化目標(biāo)和約束條件的參數(shù)值作為輸出參數(shù)，訓(xùn)練感知機(jī)。多層感知機(jī)由全連接層構(gòu)成，具有較好的非線性表達(dá)能力。選取Relu作為激活函。設(shè)輸入向量為x，第i層神經(jīng)元的權(quán)重向量為wi，偏置項(xiàng)為bi，激活函數(shù)為fi，第i層神經(jīng)元的輸出為yi。全連接層的計(jì)算公式

式中：Wi是權(quán)重矩陣，維度為（ni,ni-1），ni表示第i層神經(jīng)元的數(shù)量，ni-1表示第i-1層神經(jīng)元的數(shù)量。

5）遺傳算法求解目標(biāo)。根據(jù)設(shè)定的優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，構(gòu)建多目標(biāo)優(yōu)化模型。應(yīng)用遺傳算法對多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，逐步完善多目標(biāo)優(yōu)化模型，得到最優(yōu)解集[6]。最后，設(shè)計(jì)師根據(jù)用戶想要的風(fēng)格，確定照明方案。

3 基于輻射分布的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)場景設(shè)置

采取某家庭房間為研究對象，以下是具體的信息、參數(shù)和約束條件的設(shè)置。房間長寬均為4m、高2.8 m，是一個(gè)正方形客廳。假設(shè)房間的四面墻壁反射率為0.8，在房間中放置一張2 m長的沙發(fā)和一張1.2 m長的茶幾。在房間的天花板上安裝一個(gè)吊燈作為主要照明，同時(shí)在茶幾上放置一盞臺燈作為輔助照明。設(shè)定沙發(fā)區(qū)域的平均照度約束為300 lx，作為眩光約束臨界值。設(shè)定沙發(fā)鄰座區(qū)域內(nèi)的照度均勻度約束為不超過20%的變化，作為均勻性的臨界值。此外，設(shè)計(jì)頂燈光通量和光束角、臺燈光通量和光束角作為優(yōu)化變量。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

將設(shè)計(jì)好的優(yōu)化變量和水平變量根據(jù)正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，輸入光學(xué)仿真模型中計(jì)算，即可得到正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)表，用作機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型的訓(xùn)練樣本集。具體而言，給出的頂燈光通量控制水平數(shù)為8 lm，光束角為3°；臺燈光通量為4 lm，光束角為3°。根據(jù)優(yōu)化變量設(shè)置水平生成的正交試驗(yàn)數(shù)據(jù)表包含60個(gè)數(shù)據(jù)樣本，樣本包括變量取值和對應(yīng)的目標(biāo)值及條件參數(shù)。

在感知機(jī)模型訓(xùn)練中，輸入為優(yōu)化變量，輸出為優(yōu)化目標(biāo)和約束條件參數(shù)值，采用了Adam算法優(yōu)化均方差損失。預(yù)測模型建立完畢，可采用測試集的絕對誤差值來進(jìn)行模型精度驗(yàn)證，眩光值誤差小于1，均勻度誤差小于0.1%，說明預(yù)測模型的擬合精度較好，可滿足后續(xù)優(yōu)化的需要。在得到連續(xù)預(yù)測模型后，采用遺傳算法來求解上述兩個(gè)目標(biāo)優(yōu)化模型。通過迭代計(jì)算即可得到滿足約束條件的最優(yōu)解集，具體方案如表1所示。

表1 最優(yōu)方案策略集

3.3 實(shí)驗(yàn)分析

從最小化眩光值和最大化光分布值這兩個(gè)目標(biāo)出發(fā)，優(yōu)化得到的解均為非支配解。根據(jù)結(jié)果可得，當(dāng)眩光值最小時(shí)，時(shí)，眩光值為24.1，空間光分布為2.56；當(dāng)空間分布值最大時(shí)，，空間光分布為7.55，相應(yīng)的眩光值為27.6。方案1室內(nèi)環(huán)境較昏暗，但是眩光較輕微；方案2室內(nèi)整體明亮，光束角較大，但眩光較嚴(yán)重。在最終方案選擇時(shí)，設(shè)計(jì)師可充分考慮用戶的需求，亦可通過調(diào)查問卷的方式來選擇人們主觀舒適感更高、工作效率更高的方案。

此外，將最終的方案使用仿真軟件進(jìn)行測試，得到的誤差如表2所示。眩光值的誤差平均為0.8%，光分布的平均誤差約為2.6%。說明實(shí)驗(yàn)過程中，訓(xùn)練的多層感知機(jī)模型是有效的。

表2 模型預(yù)測與仿真值之間的誤差

4 結(jié)論

基于輻射優(yōu)化的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)方法，通過光學(xué)仿真模型和多目標(biāo)優(yōu)化算法，成功實(shí)現(xiàn)了高效、舒適、節(jié)能的室內(nèi)光照方案。通過正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測模型，能準(zhǔn)確預(yù)測照明設(shè)計(jì)參數(shù)與優(yōu)化目標(biāo)之間的關(guān)系，為優(yōu)化算法提供有效的輸入。利用遺傳算法對多目標(biāo)優(yōu)化模型進(jìn)行求解，得到一系列最優(yōu)解集，為設(shè)計(jì)人員提供了室內(nèi)照明設(shè)計(jì)的參考方案。這些方案不僅滿足了設(shè)計(jì)要求和標(biāo)準(zhǔn)，還考慮了舒適性和能源效率的平衡，為基于輻射優(yōu)化的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)提供了可行的方法和技術(shù)支持，對于推動室內(nèi)照明設(shè)計(jì)的科學(xué)化和智能化具有重要意義。未來的研究可以進(jìn)一步探索更復(fù)雜的優(yōu)化模型和算法，以滿足不同場景和需求的室內(nèi)照明設(shè)計(jì)挑戰(zhàn)。