R245fa传热特性的实验研究

对R245fa水平光滑管管内流动沸腾换热特性进行了实验研究,主要包括加热水质量流速、工质质量流速、蒸发温度以及干度对局部换热系数的影响,结果表明在相同蒸发温度及加热水质量流速下,随着工质质量流速增大,管内流动沸腾换热系数迅速升高;在相同工质质量流速及蒸发温度下,随着加热水质量流速的增大,管内流动沸腾换热系数升高;在相同工质质量流速及加热水质量流速下,随着蒸发温度的升高,管内流动沸腾换热系数降低。分别采用Chen公式、Liu-Winterton公式、Shah公式计算了与本实验相同工况下R245fa的管内流动沸腾换热系数,其结果表明:3个预测公式的计算结果与实验值之间的平均误差分别为31.6%、6.3%、37.4%。采用Liu-Winterton公式计算R245fa的流动沸腾换热系数满足工程实际的要求。     

R410A水平三维强化管蒸发换热实验

针对传热管内蒸发换热特性,开展了R410A在铜及不锈钢光管和涟漪纹管管内换热特性的实验研究,分析了部分流型对管内蒸发的换热机理。实验工况：饱和温度为6℃,制冷剂质量流速为100～200 kg·(m²·s)^-1,干度范围0.1～0.9。验证了光滑管内的流型,结果与Wojtan流型图的预测具有较好的一致性。实验结果表明：蒸发换热系数随质量流速增加而增加。换热系数与流型相关。压降主要取决于质量流速和干度。与光滑管相比较,传热强化率为1.27～1.96,沸腾压降增加了11%～36%。     

水平涟漪纹管及光管管内冷凝换热机理实验研究

实验研究了制冷剂R410A在两种管径(9.52 mm和12.7 mm)的光管和涟漪纹管(1EHT管)管内冷凝换热特性,并根据部分工况下的流型对管内冷凝的换热机理进行了分析。实验中控制冷凝饱和温度为45℃,制冷剂流速范围为100～450 kg·(m²·s)^-1,干度控制在0.1～0.9之间。通过光管实验结果与预测关联式预测的对比表明,使用的单相和冷凝关联式都可以在较小的误差范围内预测实验数据,Hajal流型图可以准确的预测光管的流态,证实了实验设施的可靠性。实验结果表明：随着实验中制冷剂质量流速和干度的增加,光管和涟漪纹管的换热系数都随之增加且涟漪纹管的换热系数是光管的1.15～2.05倍。较小的管径可以通过影响制冷剂的流动状态进而提升换热系数来提高传热效率。     

小管径光滑铜管内R290沸腾换热的数值模拟

对内径为4 mm的水平光滑铜管内R290的沸腾换热特性进行了数值模拟研究。建立了R290管内沸腾换热的数值模型,模拟研究了制冷剂流速、温度、气相体积分数沿管长的变化情况。分析比较不同工况下的沸腾换热系数的模拟值与实验值,得出数值模型的预测精度并总结了误差的产生原因。通过分析模拟结果,得出不同工况下的质流密度、热流密度、干度对沸腾换热的影响。     

压力对R134a流动换热特性的影响

实验研究了压力参数对R134a在螺旋管内流动换热特性的影响,结果表明在液态单相对流换热阶段,换热系数随压力升高而减小,在流动沸腾换热阶段,换热系数随压力的升高而增大。从压力对定压比热容、气泡行为特性影响的角度解释了原因。实验结果可为应用于空调器的螺旋管式蒸发器设计计算提供基础数据。     

替代工质HCFC123管外沸腾换热实验研究

对替代工质HCFC123在光管、机加工多孔表面强化管水平单管外池沸腾换热进行了实验研究,实验沸腾饱和温度分别为5℃、8℃和10℃。得出了强化管外沸腾换热系数随热流密度、沸腾压力的变化规律并整理成实验关联式,通过实验可得出强化管的强化换热效果良好,强化倍率在4.56～4.18之间。对CFC11也进行了同样实验,并把二者沸腾换热特性进行比较,强化管外HCFC123比CFC11沸腾换热系数要低8%左右。     

水平管内流动沸腾的热进口效应

通过实验结果讨论、文献数据分析及实验关联式同实验数据的比较，证实了在水平管内流动沸腾中存在热进口效应，研究表明，水平管内流动沸腾的热进口效应随ｑ、Ｘ、Ｇ的变化而改变，并且热进口段长度要比单相液体在管内流动换热时长，最后，推荐Ｄｅｍｂｉ关系式作为目前计算水平管内流动沸腾热进口段平均换热系数的关系式。     

纯质制冷剂水平管内沸腾换热计算方法的回顾和评价

对纯质水平管内局部沸腾换热系数的计算方法及计算公式进行了分析比较，筛选出了与实验数据吻合较好的计算公式，比较结果表明，陈民公式对预测纯质管内局部沸腾换热系数准确度较好。     

水平管道过冷沸腾换热的非稳态数值计算

为研究循环式冷却系中涉及的过冷沸腾流动传热特性,基于VOF多相流模型和Lee相变模型对一水平管道中的过冷流动沸腾过程进行非稳态数值计算。考虑到沸腾起始点的影响,在Lee模型的基础上引入Bergles提出的沸腾起始点关联式以对其进行修正。从热边界层发展和沸腾阶段的发展两方面分析水平管道过冷沸腾换热过程中的流动换热特性及其波动规律,总结了不同热流密度工况下相关参数的分布关系以及对流换热系数沿流动方向的分布规律。结果表明：热边界层的发展和沸腾不断加剧使得流场的不稳定性增加,加热区域后部对流换热系数的波动幅值是入口附近的2倍;热流密度的增加使得流动和换热参数沿流动方向的变化速度加快,热流密度为250 kW/m²工况下,热边界层发展所影响区域约为150 kW/m²工况下的60%;热边界层的发展使得加热段前部的对流换热系数呈现前高后低的特点。当受热区域热流密度较大时,换热设备可以通过减小换热通道长度的方式,在提升换热效率同时减小沸腾带来的换热系数波动的影响。     

水火弯板数值模拟中的水冷换热边界条件研究

在水火弯板过程数值模拟中,对流换热边界条件尤其是水冷对流换热边界条件对数值模拟的结果影响很大,其水冷对流换热系数的求解一直是水火弯板数值模拟中的一大难题.这里采用流动沸腾换热理论对水火弯板数值模拟中的水冷对流换热边界条件进行了研究,通过求得过冷水流动泡态沸腾起始点(ONB)和过冷水流动泡态沸腾临界点(CHF)的壁面过热度,比较水火弯板过程中钢板表面各处的温度和这2个壁面温度以确定冷却水的状态,根据冷却水的状态分别求其对应的过冷水单相流动对流换热系数和过冷水流动泡态沸腾换热系数.采用沸腾曲线对流换热边界条件和流动沸腾换热边界条件的数值模拟结果进行比较,结果表明流动沸腾换热边界条件的数值模拟结果精度明显提高,具有较高的研究价值.     

水平光滑管内R245fa轴向均匀沸腾传热特性实验研究

R245fa是有机朗肯循环系统（Organic Rankine Cycle,ORC）最常用的工质之一,研究其传热流动特性对于指导R245fa的ORC设计和运行有重要价值。搭建了有机工质单管传热流动测试台并开展了水平光滑管内R245fa在90℃下的沸腾传热实验研究。实验获得了平均干度、质量流率对平均流动沸腾传热系数和壁温沿管程分布的影响规律,并分析了原因。将实验结果与3个经典传热关联式预测结果进行了对比,结果显示平均偏差分别为38%、39%、20%。R245fa高温蒸发实验结果可为进一步修正传热关联式提供基础数据库,并用于指导热力循环工程实践。     

基于灰色RBF网络的我国能源消费预测

利用我国能源消费总量的历史数据,采用灰色预测法建立预测模型,再利用径向基（RBF）神经网络对灰色预测模型结果进行预测,以作为其最终的预测值．实验结果表明,灰色RBF网络模型在预测精度方面优于单一的灰色模型．该模型计算简便,有较高的拟合和预测精度,拓宽了灰色模型的应用范围．     

螺旋管内流动沸腾传热系数关联式拟合与误差分析

为了发展适于螺旋管内流动沸腾传热系数关联式,基于流动沸腾传热机理,引入参数D_n数来修正复杂管道对传热系数的影响,并经过回归计算确定D_n数的指数,从而发展了螺旋管内流动沸腾传热系数关联式。进一步分析了传热系数预测值与实验值的偏差随流量、干度的变化情况。利用以R134a为介质的螺旋管传热实验数据验证了该关联式的适用性,并采用平均相对误差(the mean relative error, MRE)和均方根误差(the root mean square error, RMSE)来衡量预测结果的准确性,计算出MRE在8.23%范围内,RMSE为0.532。该平均相对误差值和均方根误差值都比较小,表明回归计算结果符合要求。因此,复杂管道引入参数D_n数建立传热系数关联式是非常适用的,并值得推广应用。     

基于SVM的老年痴呆症智能诊断研究

为了验证支持向量机（SVM）更适用于基于血常规数据的老年痴呆症的预测诊断,通过仿真实验,将BP神经网络、RBF神经网络、SVM支持向量机分别应用于老年痴呆症的预测诊断,建立3种算法对应的诊断模型,并对3种模型的预测结果进行分析比较,仿真实验在Matlab软件平台上进行. 结果表明,与BP、RBF神经网络方法相比,SVM模型预测准确度高,建模时间短,整体性能好,更适用于基于血常规数据的老年痴呆症预测诊断,实际应用时可以此结论作为理论指导.     

基于人工神经网络的高炉渣黏度预报模型

针对宝钢不锈钢高炉高铝渣流动性较差,且黏度预报精确度较低的现状,采用旋转型黏度测定方法,测定1 500,1 475,1 450℃,Al2O3质量分数为15%-19%,MgO质量分数为7%-11%,碱度R2为1.1-1.3条件下的高铝渣系黏度,构建炉渣黏度与其成分的数据库,在此基础上,建立人工神经网络的炉渣黏度预报模型。应用结果表明,基于人工神经网络的炉渣黏度预报模型的预报误差基本在5%以内,命中率为90%以上。     

纳米Cu/R11池沸腾可视化实验

为研究纳米颗粒对制冷剂整体性能的影响,设计了一套可视化实验装置,对纯制冷剂（氟里昂R11）和纳米Cu/R11为工质的泡核沸腾现象进行了可视化对比研究.通过摄像技术观察了工质沸腾汽化过程,以及在泡核沸腾过程中的生长与跃升过程.实验结果表明,纳米Cu颗粒的添加强化了R11制冷剂的传热性能,纳米质量浓度（0.05%~1%）及冷-热源温差（15 ℃~30 ℃）越大,工质的传热性能越强,且验证了纳米Cu/R11在小温差下强化传热的特性更为显著,为今后热虹吸管蒸发段流动与传热机理研究提供参考.     

自适应BAS优化RBF神经网络的短时交通流预测

为提高短时交通流预测精度,针对传统径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络短时交通流预测模型中心值固定、易受漂移数据干扰问题,提出自适应天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)优化RBF神经网络的短时交通流预测模型。模型采用自适应步长提高BAS算法迭代速度和寻优能力,结合DBSCAN聚类确定RBF神经网络隐含层径向基函数网络中心,进而优化神经网络结构。通过路网真实交通流数据进行训练,选择常用于短时交通流预测的BP神经网络,RBF神经网络,广义RBF神经网络进行对比。结果表明：优化后的模型预测结果相较BP神经网络平均绝对误差降低了1.87%、平均绝对百分比误差降低了15.96%、均方根误差降低了3.24%,拟合度提高了3.96%;相较广义RBF神经网络平均绝对误差降低1.36%、平均绝对百分比误差降低了5.01%、均方根误差降低了2.19%,拟合度提高了2.5%。改进后的短时交通流预测模型能够为智能交通诱导提供可靠的预测值。     

基于RBF神经网络的金属应力状态系数模型

以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力.     

基于GA-RBF神经网络的电力系统短期负荷预测

针对短期负荷预测问题,提出了一种遗传算法-径向基函数(GA-RBF)神经网络负荷预测方法,解决传统径向基函数(RBF)神经网络预测中难以确定最佳隐藏层数问题,以提高预测的准确性。首先分析了GA算法模型和RBF神经网络模型;然后利用GA算法与RBF模型结合得到GA-RBF负荷预测模型;最后利用仿真工具对所建模型进行训练和预测。结果表明,与传统方法相比,其平均绝对百分误差值降低了4. 7%,证明了该方法的精确性和有效性。