数值模拟空调柔性风管弯曲工况下的压力损失

采用数值模拟方法,对圆形横截面的空调柔性风管90°弯曲段进行数值模拟,研究结果显示,管径恒定时,入口风速对柔性风管90°弯曲段压力损失影响较大,速度场和压力场的整体变化趋势相同,管径变化时,在模拟边界条件的变化范围内,压力损失趋于稳定值。     

柔性风管在通风空调工程中的应用

简介柔性风管的特．入，并提出柔性风管的安装工艺、注意事项及改进建议。     

净化装置压力损失测试计算

本文分析了表示净化装置性能之一的压力损失测试计算中存在的问题,提出了较全面的计算公式,对各净化装置的压力损失提出了可比计算方法并辅以实例加以说明。     

利用VC++开发空调风管系统的计算机辅助调试技术

空调风管系统中的空气流动遵循流体力学的一般规律，在这一基础上，利用VC ，开发一种用于工程的空调风管系统的计算机辅助调试技术，从而能够预测风管系统中风阀的开度，减轻施工现场的人工调试劳动，提高工作效率和施工质量。     

气力垃圾输送系统压力损失分析计算

结合无锡中瑞生态城气力垃圾传输系统概况,通过对水平及垂直管道压力损失、物料起动压力损失、弯头阻力损失、投放口压力损失及系统设备压力损失的分析和计算,得到整套系统压力损失总和,并根据工程实际情况提出减小压力损失的措施和建议。气力输送系统分析计算既为该项目的稳定运行提供了理论依据,也为后续相关垃圾气力输送项目提供了参考。     

空调风管系统计算与绘图一体化软件的开发

介绍了空调通风工程风管系统计算与绘一体化软件的开发方法,包括计算与绘图的连接,数据的结构与传递,计算公式与系数的确定,水力计算与自动成图的流程。     

风管系统静压箱局部阻力分析与计算

静压箱是通风空调系统中常用的风管配件。在设计阶段,它的阻力计算,是风机选型静压计算中必不可缺的一环。笔者近期查阅相关资料,发现关于静压箱局部阻力计算方面的资料很少且缺乏一个统一的标准。于是根据自身在空调行业的工作经验并参照国内外相关技术资料,就静压箱的阻力计算提出自己采用的计算方法。并结合工程项目实例,检讨此计算方法的可行性。     

喷射渗透式布袋风管送风系统送风特性分析

根据能量守恒及质量守恒方程构建了喷射渗透式布袋风管送风系统内部压力分布的数学模型,利用该模型分析了不同结构及不同送风量下布袋风管内部压力及送风特性的变化情况.结果表明,沿着气流方向,风管内部全压、动压呈下降趋势,静压逐渐增加;各送风参数中布袋风管的管径及送风量对喷射和渗透出风都有较大影响,布袋渗透率对喷射送风影响较大.     

管道输送混凝土的压力损失计算

本文运用流动液体的能量方程式——伯努利方程式以及有关宾厄姆流体理论知识,推导出混凝土在直管、锥管以及弯管中流动时的压力损失计算公式。     

冷热水管道系统的压力损失（2）

1平衡流量 平衡流量指系统的压头（扬程）改变后随之改变的新流量。它可以通过以下公式计算：     

空调通风风道系统的自动设计

介绍了风道系统自动设计的过程各实现自动设计的技术要点,包括管段编号和风量统计,流速配和尺寸计算,水力计算和平衡计算,输出计算结果并经系统平面施工图和轴测国科等等。     

通风空调系统风机风压的选择

通过对三种风道系统的压力进行分析,认为应根据风机全压等于风管系统阻力损失来选择风机.     

单风道变风量空调系统负荷计算

指出单风道变风量空调系统的负荷计算方法和步骤有其自身的特点。叙述了一个单风道变风量空调系统仅为建筑内区服务,仅为建筑外区服务,以及既为建筑内区又为建筑外区服务时的负荷计算方法和步骤。给出了一个计算实例。     

空调风系统计算机辅助调试系统的开发

为提高现场调试效率，开发了该系统。介绍了该系统的结构和功能，并通过风系统调试实例说明了其应用过程。     

《通风管道沿程阻力计算选用表》编制及设计应用

采用理论计算与试验测试相结合的方法编制图集,图集增加了非金属复合风管、螺旋风管等种类,便于设计选用.简述了图集的主要内容、试验测试的基本方法及尚未解决的问题.     

空调风系统的清洗对室内可吸入颗粒物和微生物的影响

调查了上海市10幢建筑空调风系统的污染状况。分别研究了风管积尘和盘管积尘对室内可吸入颗粒物浓度、微生物浓度以及通风系统性能的影响。分析了通风系统清洗前后这些参数的变化情况。     

户式蓄冷空调系统的实验研究与经济性分析

提出将现有普通家用空调器改造为直接蒸发式内融冰蓄冷空调系统的方案.对户式蓄冷空调进行了实验研究,分析了其经济性.提出了开发蓄冷空调的几点建议.     

A least-squares support vector machine approach to predict temperature drop accompanying a given pressure drop for the natural gas production and processing systems

Precise estimation of temperature variations throughout gas production systems can enhance designing the production amenities. Routine methods for determining the temperature profiles in gas production systems are based on the gas composition and flash calculations. However, if the gas compositions are not available, the gas production system can be modelled by employing a black-oil approach, which is also a method for calculating the oil/gas resources and for modelling the gas reservoir operation. Accordingly, for black-oil models and when the natural gas compositions are not accessible, applying robust predictive tools in this research is of high interest in natural production systems. The current study places emphasis on applying the predictive model based on the least- squares support vector machine (LSSVM) to estimate precisely the proper temperature drop associated with a given pressure drop throughout the natural gas production systems based on the black-oil approach to acquire an accurate result for the temperature drop of natural gas streams. Genetic algorithm was used to optimise hyper-parameters (γ and σ²) which are embedded in the LSSVM model. Using this method is simple and it accurately determines the temperature drop through the natural gas stream with minimum uncertainty.