食用菌工厂菇房人工环境是影响菌菇产量和质量的关键因素,而菇房内温度的均匀性是一项重要的环境参数指标。传统的菇房环境控制是以菇房内某点的环境参数为指标来实现人工环境的调控,虽然实现简单、控制精度也在不断提高,但难以做到菇房内整个区域的环境参数几乎一致,影响菌菇品相和产量。本文以食用菌工厂单间菇房为研究对象,将CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟与神经网络相结合进行建模,通过遗传算法优化,获得使菇房内温度均匀性指标最佳的一组设计参数,为改善菇房温度均匀性提供改造控制设备、调整控制参数的参考方案。首先,在分析计算流体力学理论的基础上,确定菇房控制方程及其求解方法。提出温度均匀性指标,分析温度分布的影响因素,并确定设计变量为送风口与菇房顶部距离、送风温度、送风速度和送风角度。其次,建立菇房三维稳态CFD模型,采用标准k-?湍流模型和SIMPLEC算法实现菇房内温度场的数值模拟;基于ZigBee无线传输技术和Labview采集平台构建了温湿度监测系统,实现菇房多传感器节点的温湿度实时监测;通过与实验数据的对比验证仿真结果。再次,在分析单个设计变量对菇房温度均匀性影响趋势的基础上,采用正交试验的方法设计组合四个设计变量的不同模拟工况,通过CFD数值模拟获得所有工况下的菇房温度均匀性指标数据。利用其中72组工况及其对应的温度均匀性指标数据来建立GMDH(Group Method of Data Handling)型神经网络模型,以描述温度均匀性与设计变量之间的关系。利用遗传算法优化得到设计变量的最佳组合。对比分析表明:工况优化后的菇房温度均匀性指标提高了21.2%,温度场分布均匀性得到显著改善。