变风量空调系统的控制及应用

讨论了变风量空调系统(VAV)的概念、发展及其优点,变风量系统的几种控制方法,新风量的控制,末端装置的选择和变风量系统适用范围等问题,其中重点讨论了新风量的控制方法.     

对变风量空调系统的探讨

变风量空调系统具有节约能耗、空调品质高、运行维护简单等突出优点,已获得了越来越广泛的应用。空气处理机组是变风量空调系统中的关键空调设备,对它的运行控制直接影响到变风量空调系统的成败和节能的效果。在系统设计过程中,空气处理机组控制方案与控制参数的确定,应引起空调设计师与自控设计师的高度重视。变风量空调系统中空气处理机组的控制功能,除应具备常规定风量空气处理机组中的各类保护与报警功能外,还必须具备送风温度控制功能、送风量控制功能、排风量控制功能、新风量控制功能等。为充分发挥变风量空调系统的优势,自控运行方案还应分冬季、夏季、过渡季三个运行工况设定。本文论述变风量空调系统中空气处理机组的送风温度、送风量、新风量等参数的控制方式和设定值的选择,提出了完整的变风量空调系统中空气处理机组的控制方案,并讨论变风量空调系统过渡季运行方案。     

变风量空调系统的新风问题探讨

结合工程实例，提出了变风量空调系统在设计工况下新风量分配不均匀性问题，并介绍了几种解决方法。其中以合理布置回风口的方法为最佳，它能在不增加新风能耗的条件下使各区中二氧化碳浓度符合卫生要求。     

沙特某大学教学楼变风量空调系统设计

沙特阿拉伯某城市新建大学城,以其中的某一栋教学楼空调系统设计为例对变风量系统设计进行阐述。应业主要求,风系统设计为变风量空调系统。针对项目的要求及建筑的自身条件,冷热源为集中供冷/热,在每栋楼半地下室设置热交换装置将冷冻水供给空调机组,空调机房设置在半地下室,处理过后的空气通过竖井送至各层,各层的回风通过竖井接至空调机组。     

变风量风口空调系统设计探讨

介绍了两种正在我国推广和使用的变风量风口的基本结构与工作原理；总结了变风量风口空调系统的特点；详细探讨了变风量风口空调系统的设计方法。     

浅析变风量空调系统设计及新风问题

讨论了变风量空调系统的优缺点及变风量空调系统中的变风量比、新风量分配、末端装置的选择以及系统控制方法等问题.     

变风量空调系统的优势探讨

通过比较变风量空调系统与定风量空调系统的控制分析，探讨变风量空调系统较之所具备的优势所在，以及变风量空调系统未来的发展前景。     

变风量空调系统的特点和发展前景

本文主要介绍了变风量空调系统的优缺点,并根据其特点展望了变风量空调系统在自动化楼宇系统中的发展前景.     

变风量空调系统的特点和发展前景

本文主要介绍了变风量空调系统的优缺点,并根据其特点展望了变风量空调系统在自动化楼宇系统中的发展前景.     

变风量空调系统的设计

本文对变风量空调系统概念、特点和设计中应着重关注的问题作了阐述。特别说明这种系统在空调节能方面的效果。这在当前我国大力倡导节约能源的形势下，是十分重要的。文章对一项改造工程所采取的技术措施作了全面介绍。     

基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制在VAV空调系统中的应用

针对空调温度控制的大惯性、大滞后、非线性等特点,提出采用基于小波神经网络辨识器的模糊神经自适应控制的中央空调房间温度控制器的设计方案。由于小波神经网络的非线性映射能力比一般神经网络要强,所以基于小波神经网络的辨识器可以获得很高的辨识精度。而且,模糊神经自适应控制器随着系统动态特性的改变可以在线改变其控制规则,从而进行客观准确的控制。与普通模糊控制方法相比较,仿真试验说明系统设计的有效性。     

基于人工神经网络的电动汽车前大灯意象造型设计研究

目的 针对电动汽车造型设计中的前大灯意象造型问题,分析设计要素与用户情感之间的关系.方法 分析现有电动汽车前大灯样本,提出一种新的前大灯造型描述方法,形成设计要素.结合用户意象调研分析方法获得关键意象,建立语义量表;由设计要素与语义量表构成训练样本,建立神经网络模型;基于神经网络的泛化能力,结合了枚举算法与控制变量思想,分析设计要素与用户情感的关联性.结论 分析获得目标意象下的电动汽车前大灯设计要素最优组合形式,以及设计要素与目标意象的相关性;结合实验数据提出造型综合评价模型,将用户对前大灯造型美观程度的感知解释为对其造型的综合评价,以设计要素为线索,造型综合评价与目标意象评价呈源与流的关系;基于造型综合评价模型中设计要素、综合评价、目标意象评价之间的联系,通过分析设计要素与目标意象评价的相关性,间接获得设计要素与造型综合评价的相关性,作为设计活动中保证预期造型综合评价和各目标意象评价的参考.     

VAV空调系统末端装置仿真

本文先简单介绍了变风量空调系统控制原理以及计算机仿真的一般步骤,然后通过建立VAV空调系统压力无关型末端设备的数学模型,借助MATlab仿真软件绘制出bode图,从图中分析得出该末端装置的稳定性能,在此实例中也体现了计算机仿真技术的应用价值和前景.     

基于神经网络的复杂系统杂交建模研究

利用先验知识和神经网络黑箱建模相结合,对一类复杂滞后非线性系统进行了杂交建模研究.先验知识建模确定滞后系统模型的形式及主体部分,神经网络估计滞后系统恢复力的未确定部分,所建模型不仅能够进行系统响应预测分析,而且能够获得系统的主体结构特征,对结构设计修改具有指导作用.     

基于神经网络的有源噪声控制实验研究

FxLMS算法以其结构简单,性能稳定的特点在有源噪声控制领域得到广泛应用,但当通道非线性时控制效果不佳。人工神经网络用作非线性控制器时存在计算量较大的局限性,严重时会影响系统的实时响应能力。为此采用了一种结构简单的基于人工神经网络的有源噪声控制系统。实验结果表明该系统具有较理想的降噪效果和实时响应能力。     

矿渣微晶玻璃材料设计神经网络模型

研究了人工神经网络在矿渣微晶玻璃材料设计中的应用。采用基于变尺度法的新学习算法建立了三层前馈型神经网络,发现当网络结构为M-2M-1,取一定范围内的学习误差时,网络具有很好的学习效果。研究证明,建立的人工神经网络模型学习速度快,收敛稳定,强壮性好,能根据较少的实验样本有效抽取矿渣微晶玻璃组成、工艺和性能之间的内在规律,是进行微晶玻璃材料设计的有力工具。     

一种人工神经网络在测试中的应用

本文给出一种人工神经网络及其在传感器信号处理中的应用．由计算机仿真实验结果表明该神经网络结构简单，应用方法效果良好，     

大学生学习水平测评的人工神经网络方法

本文在对目前学分制高校大学生学习水平测评方法进行分析的基础上，运用人工神经网络（ANN）理论中应用最为广泛的BP网络技术，构建了对大学生学习水平进行评价的非线性评价模型。实际模拟运算结果与现行的测评方法的结果基本近似，且有其独特的特点。与传统的统计分析模型相比具有更好的容错性、鲁棒性和自适应性。避免了人工确定各指标或各层次权重带来的主观性，使得不同科目的成绩具有一定的可比性。可为高校大学生各类学习标兵、奖学金、三好学生等的评比提供客观、可靠的依据。     

步行器精密测力系统中的人工神经网络标定新技术

设计了一种可用于步行器精密测力系统标定的3层反向传播人工神经网络模型,以测力系统12导联应变片电桥输出电压作为网络输入向量,6个负载分量力作为网络输出向量,并通过目标误差下的绝对误差和对比确定出模型隐含层的最优神经元数.有关误差校验结果表明,使用该神经网络技术标定后的系统最大单向力精度误差为7.78%,最大交叉干扰为7.49%,与传统的线性标定方法相比,能够有效提高步行器受载力的测量精度并大大降低干扰误差,未来有望为步行器助行康复训练效果的准确监控和评估提供帮助.     

人工神经网络在材料研究中的应用

简略介绍了人工神经网络的基本思想及特点,综述了人工神经网络在材料性能预测、工艺参数优化、相变规律的研究、微观组织模拟等领域的应用情况.对人工神经网络研究中存在的问题进行了分析,展望了其应用前景.