螺杆式冷水机组稳态仿真模型的开发与应用

为预测螺杆式冷水机组在结构参数大范围变化时的运行性能,提出机组带经济器和不带经济器的稳态仿真模型。模型由压缩机、壳管式冷凝器、膨胀阀以及满液式蒸发器等一系列部件模型组成。结合顺序模块方法和连续替代方法实现了系统仿真。与4 台不带经济器和3台带经济器的冷水机组的实验数据相比,模型的预测结果误差在±10%以内。利用验证后的模型对机组中的经济器系统进行了参数敏感性分析,结果发现,机组带经济器运行后制冷量可明显提高,但只有当压缩机一级内压缩容积比大于某定值时,机组的COP才能明显提高。     

整体式翅片管换热器的精度自校正模型

为提高换热器性能的计算精度和速度,建立了整体式翅片管式换热器的精度自校正模型。该模型中带了两个神经网络,一个用于补偿简化模型与分布参数模型的差异,另一个则用于自适应地学习试验结果,提高模型的精度。用该模型计算整体式翅片管冷凝器和蒸发器性能,并与试验结果相对照。对于冷凝器,换热量误差的平均值和最大值分别为0.63％和1.72％,过冷度误差的平均值和最大值则为0.9℃和3.2℃。对于蒸发器,换热量误差的平均值和最大值分别为1.56％和11.0％,过热度误差的平均值和最大值则为1.5℃和9.8℃。对于冷凝器和蒸发器,计算速度较分布参数模型均提高两个数量级。     

毛细管内两相流的通用积分模型

<正>毛细管是制冷空调装置中常用的节流元件之一.毛细管的流动特性对装置的系统性能影响显著,因此,建立一个好的毛细管模型对于装置的设计和优化都是必要的.尤其是近年来,CFCs环保问题的影响,推动了毛细管研究从理论和实验两方面向着工质替代的方向发展.从文献中的毛细管模型来看,早期的模型受计算工具等条件的限制,大都比较简单,精度也不高;近年来,这些限制不再存在,研究者趋向于采用分布参数模型以提高预测精度.但是,分布参数模型在计算速度和计算的健壮性方面尚有欠缺,不适用于实用型的系统仿真和优化.因此,建立简单、准确、通用的毛细管模型,具有重要的理论和应用价值.     

基于模型的二氧化碳微通道气体冷却器性能分析

建立了跨临界二氧化碳制冷装置中对整个系统性能有很大影响的重要部件微通道气体冷却器的分布参数模型 ,用于指导优化设计 ,模型中考虑了二氧化碳和空气的分布特性 .通过比较仿真结果和试验数据验证了模型的正确性 .基于该模型对气体冷却器结构参数进行了敏感性分析 ,指出了气体冷却器结构参数的合理变化范围 .     

应用混合工质的地热热泵系统仿真

对应用混合工质的地热热泵系统建立起仿真模型,系统仿真精度在±12%以内。该系统模型能够初步预测其系统性能,并可指导系统的优化设计。     

混合工质水平管内流动凝结换热研究进展

从实验和模型两个方面,综述了国外对混合工质在水平光管和强化管内流动凝结换热的研究。对多种公开发表的混合工质凝结换热关联式的适用性和准确性进行了讨论。同时,指出了现有研究方法和研究内容的不足,以及应进一步深入研究之处。     

神经网络在空调器仿真中的应用研究

制冷空调装置特性不仅受热力学基本定律的支配,而且与装置结构、生产工艺等实际因素密切相关,因此仿真精度在目前的通用仿真软件中难以保证。本文提出用基于模型的神经网络方法来解决这一问题。以房间空调器为例,在传统数学模型的基础上,通过定量参数的神经网络辨识,显著地改善了空调器稳态特性和开机动态特性的仿真效果。神经网络的自学习功能保证了该方法在实际应用中具有很强的通用性。本文研究表明智能仿真方法用于制冷系统仿真可以取得优于传统数值仿真方法的效果。     

制冷空调装置智能仿真方法研究初探

简要论述了制冷空调装置数值仿真的发展特点及其在实际应用中的局限性,在此基础上提出将现代人工智能技术引入到制冷空调装置仿真研究中。通过概述并分析人工智能技术在制冷空调行业的应用现状,提出基于模型的制冷空调装置智能仿真方法。最后通过压缩机热力性能神经计算的实例演示智能仿真方法的效果。     

梯级吸排气循环理论及应用

为了提升蒸气压缩式制冷/热泵装置的能效,提出了一种新循环——梯级吸排气循环.通过设置数个具有一定梯度的吸排气压力,实现制冷剂对换热流体温度的梯形逼近,有效减小蒸发器与冷凝器的传热不可逆损失,同时降低循环压比.梯级吸排气循环的实际节能效果受多种因素影响,研究表明:换热流体温度变化幅度以及蒸发器与冷凝器传热能力强弱对其节能...     

壅塞流动下绝热毛细管长度的近似解析解

为适应毛细管的工程设计要求，在绝热毛细管积分近似模型的基础上，提出壅塞流动下绝热毛细管长度的近似解析解。对流动壅塞的情况，为解决积分近似模型中长度计算需要迭代的问题，通过长度与压力的变化关系，提出了一种直接判别与计算流动壅塞的方法。实例计算表明近似解满足工程精度要求。基于近似解，对绝热毛细管壅塞流动特性进行了理论分析。