一、结合人工神经网络的翅片管式冷凝器快速仿真模型（论文文献综述）
耿洪健,姜伟[1]（2021）在《基于PSO-RBF算法的冷凝器运行特性分析》文中指出针对舰艇装备使用时间增长,运行状态发生变化后,单纯的机理模型不足以满足精度要求的问题,以某型舰用冷凝器为例,提出了基于机理和历史运行数据的两阶段建模方法。在冷凝器机理模型的基础上,利用历史运行数据及提出的PSO-RBF改进算法进行模型参数优化,建立能反映冷凝器输入输出特性的RBF神经网络模型,研究了冷凝器各参数在冷却水流量及汽轮机转速阶跃情况下的动态响应。结果表明:模型具有与实装一致的动态响应,具有较高的精度和实时性,能够反映系统的动态工作特性。
罗晴[2]（2021）在《R410A多功能热泵换热器传热强化及其对系统性能影响机理研究》文中研究指明换热器是影响热泵系统能效的核心部件之一,由于现有的热泵热水系统热水-冷凝换热器主要有串接在压缩机排气口和联接在冷凝器与蒸发器之间两种方式,但在运行过程中都难以保证和解决换热器的传热性能以及制冷剂的不平衡问题,从而导致换热器传热效率低下。因此,研究热泵热水系统换热器的传热特性,强化其传热性能,并针对换热器传热对系统性能影响进行研究,解决换热器传热的不稳定性,这将对提高换热器传热能力以及提升系统的整体性能具有极其重要的意义。本文研究的多功能热泵系统换热器主要由翅片管式换热器和板式换热器组成,翅片管式换热器作为蒸发器和冷凝器其主要作用是空调的制冷与制热,板式换热器作为热水-冷凝器功能则是制取热水。对R410A制冷剂翅片管式换热器不同结构以及空气侧和管内侧的传热特性进行分析和研究,得到增强换热器传热性能的最优结构型式;并通过建立板式换热器三维模型,利用FLUENT软件进行数值模拟,研究R410A-水在板式换热器人字形板片中的传热特性,获得人字形板片传热性能最佳结构参数。针对6HP多功能热泵系统在不同工况模式下换热器传热对系统性能影响机理进行研究,揭示翅片管式换热器以及板式换热器传热性能与系统能效之间的关系,并通过优化系统结构以及控制策略,从而进一步提高和改善系统的整体性能。本文主要研究内容和结论如下:（1）对翅片管式换热器结构的流程排布、流向、分流均匀性、过冷段以及翅片型式等对换热器传热特性的影响进行了研究和分析,结果表明:流程排布为10路分流且作为冷凝器时设计为逆流的换热器在标准制热工况下,140型换热器传热能力可提高近23%,160型换热器能力可提高16.5%;并且,经过调整毛细管分流均匀后的160型换热器比没有经过调整时的传热性能提高了9.15%,换热器能效比提高了近18.7%;过冷段的设计对于冷凝器提高其性能的作用不大,但对于蒸发器除霜周期无过冷段比有过冷段时增加了88min,且除霜时间延长了390s。通过对三种不同翅片型式的换热器进行实验对比分析可知:使用波纹开缝翅片（STEPFIN）型式的换热器传热性能最佳,140型换热器的标准制冷和制热能力分别达到17722W和13933W,能效比则分别达到2.85和3.19;160型换热器的标准制冷和制热能力分别可达18956W和15149W,能效比分别达到了2.51和3.06。（2）针对波纹开缝翅片管式换热器空气侧以及R410A-润滑油混合物在内螺纹管内的传热特性进行实验研究,结果表明:（1）当翅片间距从1.2mm增大到1.9mm时,空气侧传热能力也随之增大,而换热器能效比却呈现出先增大后减小的变化规律,制冷和制热能效比最大均出现在间距为1.7mm时,分别达到了2.6和2.85,此时制冷和制热能力分别为13746W和15793W。（2）润滑油对R410A制冷剂在内螺纹管内会产生高干度时增强传热和低干度时削弱传热的两面性影响,并且随着制冷剂质流密度的增大,润滑油对制冷剂传热的影响越小。（3）建立R410A-水板式换热器三维模型,利用FLUENT软件进行数值模拟,改变板式换热器人字形板片结构参数,分别对R410A制冷剂和水在板式换热器内的传热特性进行研究,得到:波纹倾角?为60o、波纹节距?为14mm、波纹高度h为2mm的板片,其制冷剂侧和水侧的传热整体性能因子j/f最佳,分别达到0.44和0.06、0.49和0.07、0.97和0.08。（4）多功能热泵系统在制热水模式下:通过对低温工况下系统制热水性能低下的问题进行了实验研究和分析,创建了制冷剂回收到系统后再截断的新循环系统,解决了因制冷剂不平衡所导致的板式换热器内制冷剂缺乏而引起传热能力低下的问题,优化系统结构后的板式换热器制热能力较之前提高了近150%,系统能效比提高了133.3%。（5）多功能热泵系统在制冷+制热水模式下:（1）当水模块进水流量在0.55m3/h～2.0m3/h时,板式换热器制热能力和翅管换热器制冷能力均有所上升,且系统总能效比与之均呈正比关系,此时存在最佳进水流量为2.0m3/h,制热能力和废热回收比率分别可达10650W和71%,系统总能效比可达5.37。（2）当进水温度从10℃上升到53℃时,翅管换热器制冷能力和板式换热器制热能力分别下降23.7%和99%,系统总能效比下降高达80%,说明系统总能效比与换热器传热性能呈现出线性关系。此时,调节室外机电子膨胀阀EVO开度在10%～40%之间,可平衡翅管换热器与板式换热器之间的传热,最大能提升翅管换热器20%的制冷能力以及板式换热器16%的制热能力,系统总能效比最大可提升22%。（3）当室外温度从10℃上升到40℃时,翅管换热器制冷能力仅上升12.1%,但板式换热器制热能力和废热回收比率上升趋势尤为明显,制热能力提升达670%,废热回收比率提升达到589%,系统总能效比在15℃以后几乎呈线性关系增加,提升幅度达84.8%。（4）室内机运行容量变化时,将室外机电子膨胀阀EVO开度在10%～20%之间进行调节,可使翅管换热器制冷能力和板式换热器制热能力分别提升10%和8%,系统总能效比提升15%。说明调节EVO开度可在一定程度上平衡分配翅管换热器和板式换热器之间的制冷剂流量,从而保证换热器之间传热性能的稳定性,提高系统的总能效比。（6）多功能热泵系统在制热+制热水模式下:（1）当水模块进水温度从20℃上升到40℃时,翅管换热器制热能力上升15.5%,而板式换热器制热能力却下降13.1%,说明翅管换热器和板式换热器传热能力成反比,而随着进水温度变化系统总能效比呈现出非线性关系。通过调节EVM的开度在30%～60%可平衡和稳定翅管换热器制热和板式换热器传热能力,使总制热量提升20%,系统总能效比提高16.3%。（2）在室外温度为-15℃的低温时,翅管换热器和板式换热器的制热能力均十分低下,分别为9833W和139W;当室外温度从-5℃上升到20℃时,翅管换热器制热能力上升31%,而板式换热器制热能力上升达130.8%,且系统总能效比从1.7增加到3.0,增幅达76.5%,说明系统总能效比与换热器传热能力均呈正比关系。（3）室内机运行容量越大,翅管换热器制热能力也越大,而板式换热器制热能力却不断减小,可知翅管换热器与板式换热器之间的传热能力成反比;此时将进水温度控制在35?5℃的范围内进行调节,可平衡和稳定翅管换热器和板式换热器之间的传热,最大可影响80%的总制热量,系统总能效比提升可达15.7%。
李晓静,臧润清,张晨旭[3]（2020）在《翅片管换热器仿真模型的研究》文中研究表明翅片管换热器模拟研究中仿真模型的建立会对模拟的计算精度产生影响。总结了对翅片管换热器流动换热性能研究的集中参数模型、分区模型、分布参数模型和分区集中参数模型这四种传统模型,且重点介绍了基于响应面法的多元非线性回归模型和基于人工神经网络的预测模型,并对这六种模型的优缺点与适用场合进行了详细分析。
柴俊霖[4]（2020）在《车用柴油机-有机朗肯循环系统性能仿真与协同控制研究》文中研究表明目前,以石油为燃料的车辆仍占据汽车保有量的主体,而且其热效率偏低,通过排气损失的能量占燃料燃烧总能量的较大比重。有机朗肯循环技术作为回收车辆发动机排气余热能的一种手段,可以有效提高能源利用率,实现节能减排的目的。但是车辆在道路的瞬变工况下运行,发动机-有机朗肯循环系统如何实现协同工作,最大限度的发挥节能潜力是该领域研究的热点。本文利用理论分析、试验研究和仿真模拟相结合的方法,建立了整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型,以道路循环工况系统节能优化为目的开展了协同控制策略及其控制的研究,为发动机排气余热回收有机朗肯循环系统工程应用提供一定的参考。基于发动机试验测试研究了全工况范围内的柴油机排气特性,建立了更接近实际的柴油机仿真模型。研究表明,柴油机排气余热能量可观,尤其在柴油机高转速区排气余热能大于柴油机输出功率,排气余热回收潜力大;排气温度达到中高温范围的占比超过了90%,能量品质高;柴油机的排气温度、排气质量流量、排气余热能量和最大可用排气能量变化范围大,呈现显着的梯级特性,这也决定了在真实道路工况,排气余热能量的动态特性。采用GT-POWER建立的柴油机仿真模型,更接近于实际且通过误差分析可知模型精度较高。以有机朗肯循环系统安全、稳定、高效、经济地回收排气余热能量为优化目标研究确定了系统结构型式、部件类型、有机工质和参数匹配。研究表明,从有机朗肯循环系统热力学性能和经济性能综合考虑,简单有机朗肯循环系统比带回热器有机朗肯循环系统更具优势。根据柴油机排气特性同时考虑结构紧凑性选配了多级离心泵、翅片管式蒸发器、单螺杆膨胀机、板式冷凝器等系统部件。通过有机工质的筛选、对比,对11种有机工质的系统热力学性能进行了研究,结果表明,R420A的系统净输出功率、质量流量、系统?损率均优于其它工质。结合系统的部件工作特性、结构简化与热力学性能最优,确定了系统参数匹配范围。根据有机朗肯循环系统部件结构与试验数据,构建了有机朗肯循环系统仿真模型,继而建立了柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型,基于试验测试与仿真模拟研究确定了以降低有效燃油消耗率为目标的调控参数及参数调控范围。通过多方式的校准分析可知,仿真模型能够满足仿真计算分析的精度要求。对柴油机四个参数的试验测试和仿真分析表明,选择共轨压力为调控参数,在柴油机全工况范围内,存在最佳共轨压力,使柴油机功率、扭矩与燃油消耗率基本保持不变,而最大限度提高排气温度。对有机朗肯循环系统工质泵转速和膨胀机转速的实验设计DOE分析可知,工质泵在允许转速范围内变化,膨胀机转速在900 r/min时可最大限度满足柴油机-有机朗肯循环系统净输出功率和参数匹配既定要求。根据柴油车技术参数,搭建了整车NEDC道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型,基于仿真分析确定有机朗肯循环系统工作模式,提出系统协同控制策略。整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统仿真结果表明,在城市运转循环,柴油机-有机朗肯循环系统各参数呈现较规律的周期变化,在城郊运转循环,当车速达到最高值或最高值附近时,柴油机-有机朗肯循环系统各参数达到最大值;在城市运转循环,蒸发器出口排气温度均未达到排气酸露点安全温度条件,同时只有在约40%的时间段内有机朗肯循环系统净输出功率大于零。根据整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统动态特性和稳定运行条件,将有机朗肯循环系统工作划分为停工、启动、空转和做功4种模式,进而提出了系统协同控制策略。设计GT-SUITE/SIMULINK联合仿真平台和协同控制方法,建立了整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统协同控制模型,对比分析整车道路循环工况内协同控制下的柴油机-有机朗肯循环系统与原柴油机性能,提出有机朗肯循环技术在车辆上应用的条件。系统协同控制模型仿真结果表明,在整个道路循环工况范围内,有机朗肯循环系统平均净输出功率为0.135 k W;柴油机-有机朗肯循环系统最大净提升功率、平均净提升功率分别为0.552 k W和0.133 k W;柴油机-有机朗肯循环系统平均有效燃油消耗率改善度为9.01%。
孙哲[5]（2020）在《热泵系统亚健康及其智能在线诊断方法研究》文中指出伴随着社会的发展,能源问题逐渐突显,全球范围内出现能源紧缺。为缓解能源压力,则必须同时从开源和节流两方面着手。热泵系统作为建筑用能的主体,占社会总能耗15%-20%,其节能工作意义巨大。随着热泵系统的长期使用,大量出现性能下降、能耗增加的现象,造成巨大的资源浪费。及时诊断热泵系统的性能下降现象,保持系统长期高效运行,是实现热泵节能的关键途径。本文针对热泵系统性能衰退的现象,提出热泵系统亚健康概念,并提出基于深度学习的智能诊断方法,将热泵系统的运行维护与大数据、机器学习、云监控等新兴技术融合,旨在实现热泵系统健康状态的在线智能监控,进一步促进热泵领域的信息化、智能化。文章主要研究内容以及取得主要贡献如下:（1）为明确热泵系统健康和故障的中间状态,量化该状态的能效变化情况,提出热泵系统亚健康概念,定义尚能完成既定工作任务但能耗增加的这一系统状态,并利用ASHRAE RP-1043数据集和自测数据集对不同亚健康的能耗、制冷量、COP的变化情况进行量化分析。实验分别验证了大中型水冷系统和小型风冷系统亚健康的能效变化,结果表明,热泵系统亚健康会造成2%-12%的能耗增加,及时诊断并合理维护对于系统的节能高效运行具有重要意义。（2）为解决热泵系统这类大滞后、非稳态系统建模困难、建模精度低的问题,构建了一种融合卷积神经网络、编-解码器、循环神经网络的深度学习模型,该模型可以直接处理多维时序数据,为亚健康诊断方法提供基准信息。研究并优化了基准模型的超参数,并与其他四种基准模型进行对比,结果表明,本文提出的模型可以很好的实现系统滞后特性的拟合,极大提高非稳态系统的建模精度,效果远优于其他模型。（3）为解决热泵系统工况迁移频繁、高度复杂、亚健康种类繁多、并发亚健康诊断困难等问题,充分利用深度学习模型的特征提取能力,建立了一种基于卷积神经网络的热泵系统亚健康在线诊断算法。算法结合基准模型在工况及环境动态变化等非稳态条件下仍可完成诊断,区别于稳态的实验室级别诊断,实现在线诊断。该方法降低了对热泵系统先验知识的依赖,利用数据驱动实现热泵系统亚健康的智能诊断,不需要设置判定阈值,且可以准确地诊断并发亚健康问题。利用搭建的在线实验平台实现在线诊断验证,各类亚健康诊断准确率均超过90%,响应时间少于6分钟,证明该诊断方法在工况、环境均存在较大波动的条件下仍能准确诊断,满足在线诊断算法的要求。（4）为解决真实在线系统标记数据不足、标记样本不均衡的问题,研究了一种基于生成对抗网络的数据集扩充方法。利用少量标记样本驱动两个神经网络的对抗训练,以自我博弈的方法不断提高数据生成的质量,最终实现高质量仿真数据的生成。为降低数据生成的难度,提出直接生成亚健康残差数据代替生成原始运行数据,极大提高了数据生成质量。在卷积特征空间中利用MMD指标和1-NN指标对生成数据的质量进行验证,分析生成分布与真实分布的差异,证明生成数据与真实数据分布接近。利用诊断方法验证引入生成数据对最终诊断精度的影响,证明在真实数据有限的条件下,基于生成对抗网络的数据扩充方法可以有效的提高亚健康诊断精度。本文着眼于在线诊断存在的关键问题,重点解决大滞后、非稳态系统诊断精度低、并发亚健康诊断困难、标记数据不足及不均衡等难题。经在线实验系统验证,本文提出的方法可以很好地适应于热泵系统亚健康的在线诊断,准确率和实时性均可满足要求,是一种应用前景广阔的诊断方法和技术。
李强林[6]（2020）在《基于神经网络的热泵系统性能分析与变工况实验研究》文中研究指明随着国家节能减排战略的深入,热泵技术正受到愈发广泛的关注,仿真技术作为空气调节领域一种重要研究手段,其研究也显得愈发重要。对热泵系统的仿真计算主要有数学物理模型仿真计算方法和神经网络方法。本文以热泵系统为研究对象,建立了基于部件神经网络模型和系统工作原理的系统仿真算法,主要包括以下几部分工作:一、以热泵系统中各主要部件的工作原理与特性为基础,针对热泵系统中常用的翅片管换热器,采用神经网络建模方法,分析了神经网络模型在多种结构翅片管换热器在制冷工况和制热工况情形下变工况性能预测的准确性,结果显示采用神经网络方法建立的性能预测模型预测精度较高,达到±1%左右。二、针对热泵系统四大部件分别建立了各部件的神经网络模型以预测部件性能,并使用实验数据进行验证。涡旋压缩机模型预测精度达±5‰左右,翅片管蒸发器和翅片管冷凝器在制冷工况和热泵工况下的模型预测精度达±1%左右,电子膨胀阀模型预测精度达±0.5‰左右,各部件神经网络模型预测精度均维持在较高水准。三、基于各部件神经网络仿真计算模型,采用二分法设计了系统仿真计算算法,通过调用各部件计算模块,可以完成系统仿真计算。该系统仿真模型具有部件模块独立、可扩展、可移植、计算精度高等优点。四、设计并搭建了热泵系统实验台,在设计工况条件下进行了变工况系统性能试验。通过热泵系统性能实验验证系统仿真模型的准确性。研究结果表明模型输出参数平均相对误差均保持在±5%左右,各参数最大偏差也均在合理范围内。五、采用系统仿真模型在实验工况下的计算结果,对热泵系统进行了变工况分析,研究热泵系统在制冷工况和制热工况下的性能分别随风量、室内干球温度、室内相对湿度、室外干球温度、室外相对湿度等参数的变化趋势并给出了相应的分析结论。
李荀[7]（2019）在《热泵烘干机双蒸发器联合运行仿真》文中指出热泵烘干方式已经广泛运用于工业制造、农业生产、商业、以及日常生活等各大领域。在热泵装置中,蒸发器起着至关重要的作用。闭式并联双蒸发器烘干机由于采用两个蒸发器。一个蒸发器用于取热,一个用于除湿。两个蒸发器并联布置使得烘干机的运行调节模式可多样化,能较好地适应不同物料的烘干要求。但由于运行工况时变性的原因,在实践过程中烘干机系统往往容易出现不稳定的流态,导致各种故障报警停机,制约了该项技术的推广。本文选择数值仿真技术方法开展双蒸发器并联的实际运行过程动态模拟。首先提出了一种新的单蒸发器仿真算法,假设蒸发器入口参数,通过分布分区模型算法最终得到蒸发器出口参数,克服了以往蒸发器模拟算法中假设出口参数为基础的算法的缺点,并在Visual Studio C++环境下将其开发成单蒸发器仿真程序。同时将开发出的单蒸发器仿真程序与参考文献中的实验数据进行对比,结果表明本文提出的单蒸发器仿真算法是可靠的。然后提出了并联双蒸发器流量修正算法,通过该算法对双蒸发器中的制冷剂流量进行校正分配,最终让两个蒸发器中压降始终保持相等,得出并联蒸发器中两个蒸发器的实际流量,并在Visual Studio C++环境下开发出并联双蒸发器联合运行仿真程序,同时进一步将程序编制出实用的仿真软件。再进一步对并联蒸发器性能进行了研究,保持置于室外环境中的蒸发器所处环境温度不变,发现随着另一蒸发器所处温度不断升高,其制冷剂流量呈上升趋势,同时压降呈下降趋势。通过本文的研究,给闭式并联双蒸发器烘干机的控制方案提供了技术手段,对解决实际工程问题具有很好的工程应用和学术价值。
向鹏程[8]（2019）在《基于智能算法的自动化霜控制研究》文中研究表明冷库运行过程中库门频繁开关使得大量外界热湿空气得以进入库内。入库货物在降温和保存过程中也存在着大量热湿交换。湿空气携带的水汽在经过风机和翅片管表面时会凝结成霜。随着霜层的积累,换热器的换热性能逐渐下降,这意味着达到相同温度,系统需要运行更长时间,消耗更多能源。为了防止这种运行现象的出现,最常采用的办法是定时融霜。对于运营管理水平较先进的冷库,在一些情况下本不需要融霜,却因为这种定时执行的机制而停机融霜,这变相增加了冷库的能耗。因此,为了实现“按需除霜”,对除霜起始点和除霜持续时长的研究就显得尤为重要。本文针对翅片管换热器除霜的控制策略问题进行实验和建模研究。由于实验时间较短时难以通过称取融霜水的重量来准确测量结霜量问题的存在,决定采用析湿量累加的方法来近似计算结霜量。首先,利用“微元法”的思想,将结霜过程转化为以分钟为单位时间的、湿空气析出水分过程的叠加。当累计析湿量达到预设值时,系统可发出化霜信号,执行一次化霜操作。接着,利用能量守恒定律和质量守恒定律建立了翅片管换热器结霜过程的集中参数模型,包括换热模型和霜层生长模型两部分。在特定工况下,通过对数平均温差法和二分法,计算了湿空气通过控制单元时换热量。根据进口空气参数,可进一步计算出湿空气在单位时间内的析湿量,并给出了在一段时间内析湿量累加的结果。同时,介绍了BP神经网络的基本原理与实现流程、数学表达及其在制冷系统领域的应用情况。针对本文涉及到的除霜起始点和化霜持续时长两个问题,分别建立结霜量预测模型和化霜时长预测模型,并以流程图的形式展示了模型的训练过程,提出了模型的评价指标及必要的优化措施。其次,介绍了低温风洞实验台的相关情况,包括温湿度控制系统、被试机系统、数据采集系统等,并对实验用的换热器进行了校核计算。随后,实验研究了在不同的空气温度、相对湿度和风速的情况下,在不同的制冷系统工况下,翅片管换热器的结霜过程。实验过程中主要采集了湿空气的温度、相对湿度、风量、进出口含湿量等参数,也记录了实验持续的时长和化霜持续的时长,为训练神经网络模型做准备。最后,利用清洗后的实验数据确定网络隐藏层节点数并分别训练、测试两个模型。通过训练过程性能曲线图、回归分析、数据统计、测试数据结果对比等手段分析了网络的性能,并给出了在最优解情况下,神经网络的权值矩阵。针对两个网络的特点,分别提出了优化方向。本文神经网络模型训练部分得到以下结论:（1）随着训练过程的进行,两个神经网络模型的性能曲线呈下降趋势,表明模型在逐渐收敛。结霜量预测模型在第25385次训练后收敛,此时的均方误差值为0.00070588,小于训练设定值0.01。该数据反归一化后为5.138,表示神经网络的计算值与实测值之间的均方误差值为5.138克。其标准差占实测平均析湿量的百分比约为11.21%。化霜时长预测模型在第139次训练后收敛,此时的均方误差值为0.0011469,小于训练设定值0.005。该数据反归一化后为3.992,表示神经网络的计算值与实测值之间的均方误差值为3.992分钟。（2）结霜量预测模型中,在训练数据集、验证数据集和测试数据集上,实测值与神经网络计算值之间的回归系数R分别为0.96125、0.97197、0.96443,均超过96%。在用于测试的1062组数据中,误差在10%以内的数据为758组,占71.37%;误差在20%以内的数据有979组,占比92.18%;所有测试数据的平均误差为10.1061%。化霜时长预测模型中,在训练数据集、验证数据集、测试数据集和全体数据上,实测值与神经网络计算值之间的回归系数R分别为0.99158、0.99783、0.98618、0.99077,均超过98%。用于测试的4组数据的误差值分别为0.0047%、-3.59%、-7%和-4.21%,均在可接受范围内。综合以上数据,可以得出结论:本文提出的两个神经网络模型的预测精度均在可接受范围内,可以用来预测结霜量和化霜时长。
缪梦华[9]（2019）在《屋顶式空调系统性能分析与优化》文中进行了进一步梳理由于屋顶式热泵空调近几年在国内广泛使用,但是缺乏对应的仿真设计模型和软件便于商家对屋顶式空调系统进行设计选型以及仿真计算,传统的手工设计计算方法效率低、精度差。屋顶式热泵空调对系统的制冷或者制热量的稳定性以及振动噪声等都有着较高要求。因此本文在基于普通蒸汽压缩制冷理论的基础上建立了一套设计与仿真系统,并且设计了相关的软件用于屋顶式空调的设计仿真。本文针对给定工况设计了一套屋顶式热泵空调系统并给出了各部件的结构及选型,并对所设计结果进行了仿真校核计算,最后对仿真结果进行实验对比,主要的研究成果如下所示:（1）通过对Refprop源数据的拟合建立了一套R410A热物性及传输特性计算模型,模型的相对误差保持在±10%以内,同时具有较高的精度和计算速度。（2）给定屋顶机的设计工况以及热负荷,对换热器的设计建立稳态模型,根据屋顶式空调的特点建立双蒸发器并联的热泵空调系统。对该蒸气压缩制冷系统的主要部件进行设计选型。（3）根据各部件运行的基本原理建立各主要部件的仿真模型并且将各部件模型整合得到系统的稳态仿真模型,对所设计的模型进行仿真校核计算,并且用仿真模型计算多个工况下系统的表现进行模型的变工况分析。（4）根据设计结果搭建了屋顶式空调系统的实验台架,选取了若干工况进行试验以校核设计的系统是否能达到设计要求,并且对仿真模型的准确性进行了检验。（5）基于以上设计与仿真内容开发了对应的屋顶式空调系统设计仿真分析软件。软件可以实现屋顶式空调的基本设计选型功能,并且可以对选型结果进行数字化输出,内部包含的仿真模块可以对设计结果进行系统仿真计算以校核设计。
王巍巍[10]（2016）在《基于空调系统状态空间模型的MPC控制研究》文中指出空调系统在民用建筑和工业建筑中的应用日益广泛。空调系统在为人们创造舒适的工作和生活环境的同时,也引发了巨大的能量消耗。空调系统仿真平台可以帮助人们更合理地进行空调系统设计,为空调系统的节能运行提供多种可参考的优化控制策略。本文在状态空间建模方法的基础上,搭建了空调系统各部件的动态模型。为了搭建空调系统的模型,讨论了由空调系统部件动态模型出发搭建空调系统稳态模型的方法。通过理论分析发现空调系统的整体模型实质就是把各部件之间的关联参数视作空调系统的状态参数,这样整体的空调系统模型可以从空调系统的部件模型中求解出来。从空调系统的整体出发,将空调系统的输入参数划分为可控参数和不可控参数。为了验证空调系统模型的正确性,设计了实验验证了部分可控参数变化对空调系统送风温度的影响。实验结果表明,建立的状态空间模型结果可信。在实验的基础上分析了不同工况下给可控参数施加扰量以后系统送风温度的响应。根据搭建好的仿真模型设计了模型预测控制器和比例积分控制器,比较了不同扰动情况下两种控制策略的控制性能。仿真结果表明,模型预测控制技术具有比较好的响应特性,能够有效的控制系统的送风温度。
二、结合人工神经网络的翅片管式冷凝器快速仿真模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、结合人工神经网络的翅片管式冷凝器快速仿真模型（论文提纲范文）
（1）基于PSO-RBF算法的冷凝器运行特性分析（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 冷凝器运行机理模型 |
| 2.1 冷凝器壳体建模 |
| 2.2 冷却水流动换热过程建模 |
| 3 PSO-RBF改进算法的冷凝器建模 |
| 3.1 冷凝器模型优化方法 |
| 3.1.1 RBF神经网络 |
| 3.1.2 PSO-RBF改进算法 |
| 3.2 预测模型的建立 |
| 1)冷凝器真空度预测模型 |
| 2)冷凝器凝水温度预测模型 |
| 3.3 结果分析 |
| 4 冷凝器运行特性分析 |
| 5 结论 |
（2）R410A多功能热泵换热器传热强化及其对系统性能影响机理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多功能热泵系统研究现状 |
| 1.2.2 翅片管式换热器研究现状 |
| 1.2.3 板式换热器研究现状 |
| 1.3 国内外研究现状总结及对本课题的启示 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 R410A制冷剂翅片管式换热器传热特性研究 |
| 2.1 翅片管式换热器结构 |
| 2.2 换热器传热实验装置 |
| 2.3 换热器结构型式对传热性能的影响 |
| 2.3.1 流程排布对换热器传热的影响 |
| 2.3.2 流向对换热器传热的影响 |
| 2.3.3 分流均匀性对换热器传热的影响 |
| 2.3.4 过冷段对换热器传热的影响 |
| 2.3.5 翅片型式对换热器传热的影响 |
| 2.4 R410A制冷剂翅片管式换热器空气侧传热特性实验研究 |
| 2.4.1 翅片管式换热器空气侧表面传热系数计算 |
| 2.4.2 实验测试数据处理 |
| 2.4.3 波纹开缝翅片管式换热器空气侧传热特性分析 |
| 2.4.4 波纹开缝翅片管式换热器空气侧传热系数关联式的建立 |
| 2.5 R401A-润滑油在内螺纹强化管内传热特性实验研究 |
| 2.5.1 换热器内螺纹管传热实验装置 |
| 2.5.2 内螺纹强化管结构参数 |
| 2.5.3 管内制冷剂沸腾传热系数计算 |
| 2.5.4 实验测试数据处理 |
| 2.5.5 实验结果分析 |
| 2.5.6 R410A-润滑油在内螺纹强化管内传热关联式的建立 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 R410A-水板式换热器传热特性研究 |
| 3.1 钎焊式板式换热器结构 |
| 3.2 板片物理模型 |
| 3.2.1 人字形板片结构参数 |
| 3.2.2 模型网格划分 |
| 3.3 板片数学模型 |
| 3.3.1 控制方程 |
| 3.3.2 模型设置 |
| 3.3.3 边界条件设置 |
| 3.3.4 初始条件设置 |
| 3.3.5 网络无关性和步长独立性验证 |
| 3.4 波纹倾角对传热特性的影响 |
| 3.4.1 流体流态分析 |
| 3.4.2 压力分布特性分析 |
| 3.4.3 温度分布特性分析 |
| 3.4.4 传热面热流分布特性分析 |
| 3.5 波纹节距对传热特性的影响 |
| 3.5.1 流体流态分析 |
| 3.5.2 压力分布特性分析 |
| 3.5.3 温度分布特性分析 |
| 3.5.4 传热面热流分布特性分析 |
| 3.6 波纹高度对传热特性的影响 |
| 3.6.1 流体流态分析 |
| 3.6.2 压力分布特性分析 |
| 3.6.3 温度分布特性分析 |
| 3.6.4 传热面热流分布特性分析 |
| 3.7 实验与模拟结果对比分析 |
| 3.7.1 板式换热器传热实验装置 |
| 3.7.2 变水流量实验与模拟对比分析 |
| 3.7.3 变制冷剂流量实验与模拟对比分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 不同工况模式下换热器传热对系统性能影响机理研究 |
| 4.1 多功能热泵系统循环原理 |
| 4.2 实验装置及测试系统 |
| 4.2.1 实验装置 |
| 4.2.2 实验机组 |
| 4.2.3 实验测试系统及工况条件 |
| 4.2.4 数据采集系统及控制系统 |
| 4.3 低温工况下板式换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.3.1 低温工况对板式换热器传热性能的影响 |
| 4.3.2 低温工况板式换热器传热性能改善研究 |
| 4.4 单独制冷模式下换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.4.1 不同制冷工况下换热器传热对系统性能的影响 |
| 4.4.2 制冷剂回收平衡后换热器传热对系统性能的影响 |
| 4.5 制冷+制热水模式下换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.5.1 水模块(WM)水流量变化对换热器传热的影响 |
| 4.5.2 水模块(WM)进水温度变化对换热器传热的影响 |
| 4.5.3 室外环境温度变化对换热器传热的影响 |
| 4.5.4 室内机运行容量变化对换热器传热的影响 |
| 4.6 单独制热模式下换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.6.1 不同制热工况下换热器传热对系统性能的影响 |
| 4.6.2 制冷剂回收平衡后换热器传热对系统性能的影响 |
| 4.7 制热+制热水模式下换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.7.1 水模块(WM)进水温度变化对换热器传热的影响 |
| 4.7.2 室外环境温度变化对换热器传热的影响 |
| 4.7.3 室内机运行容量变化对换热器传热的影响 |
| 4.8 单独制热水模式下换热器传热对系统性能影响研究 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（3）翅片管换热器仿真模型的研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 传统模型 |
| 2.1 集中参数模型 |
| 2.2 分区模型 |
| 2.3 分布参数模型 |
| 2.4 分区集中参数模型 |
| 3 新型预测模型 |
| 3.1 基于响应面法的多元非线性回归模型 |
| 3.2 基于人工神经网络的预测模型 |
| 4 结论 |
（4）车用柴油机-有机朗肯循环系统性能仿真与协同控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 发动机排气能量利用技术 |
| 1.3 发动机排气余热回收有机朗肯循环的节能潜力 |
| 1.4 有机朗肯循环系统节能优化研究的现状 |
| 1.4.1 有机朗肯循环系统的结构型式 |
| 1.4.2 有机朗肯循环系统的部件研究 |
| 1.4.3 有机朗肯循环系统的工质选择 |
| 1.4.4 有机朗肯循环系统的参数匹配 |
| 1.5 发动机-有机朗肯循环系统仿真研究现状 |
| 1.6 本文的研究内容 |
| 第二章 柴油机试验测试与仿真建模 |
| 2.1 柴油机试验测试 |
| 2.1.1 柴油机主要技术参数 |
| 2.1.2 柴油机试验测试系统 |
| 2.1.3 柴油机试验测试内容 |
| 2.2 柴油机排气余热特性 |
| 2.2.1 柴油机排气温度 |
| 2.2.2 柴油机排气质量流量 |
| 2.2.3 柴油机排气能量 |
| 2.3 柴油机仿真建模 |
| 2.3.1 建模软件介绍 |
| 2.3.2 建模基本步骤 |
| 2.3.3 柴油机建模技术参数 |
| 2.3.4 柴油机子系统建模分析 |
| 2.3.5 柴油机仿真模型 |
| 2.4 柴油机仿真模型的校准 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 柴油机余热回收有机朗肯循环系统优化分析 |
| 3.1 有机朗肯循环系统结构型式的选择 |
| 3.1.1 简单有机朗肯循环系统 |
| 3.1.2 带回热器有机朗肯循环系统 |
| 3.1.3 结构型式选择分析 |
| 3.2 有机朗肯循环系统部件的选型 |
| 3.2.1 工质泵的选型 |
| 3.2.2 蒸发器的选型 |
| 3.2.3 膨胀机的选型 |
| 3.2.4 冷凝器的选型 |
| 3.2.5 储液罐的选型 |
| 3.3 有机朗肯循环系统工质的选择 |
| 3.3.1 有机工质的初选条件 |
| 3.3.2 初选有机工质的确定 |
| 3.3.3 不同有机工质的系统热力学性能分析 |
| 3.4 有机朗肯循环系统部件参数的匹配 |
| 3.4.1 系统工作区域的确定 |
| 3.4.2 系统参数的匹配 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 柴油机-有机朗肯循环系统建模与调控参数分析 |
| 4.1 有机朗肯循环系统仿真建模 |
| 4.1.1 工质泵仿真建模 |
| 4.1.2 蒸发器仿真建模 |
| 4.1.3 膨胀机仿真建模 |
| 4.1.4 冷凝器仿真建模 |
| 4.1.5 有机朗肯循环系统仿真模型 |
| 4.2 有机朗肯循环系统仿真模型的校准 |
| 4.2.1 工质泵仿真模型校准 |
| 4.2.2 蒸发器仿真模型校准 |
| 4.2.3 膨胀机仿真模型校准 |
| 4.2.4 冷凝器仿真模型校准 |
| 4.3 柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型 |
| 4.4 柴油机-有机朗肯循环系统调控参数分析 |
| 4.4.1 柴油机调控参数分析 |
| 4.4.2 有机朗肯循环系统调控参数分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于整车道路循环工况仿真模型的系统协同控制策略 |
| 5.1 整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型 |
| 5.1.1 底盘系统模型 |
| 5.1.2 道路及环境模型 |
| 5.1.3 工况模型 |
| 5.1.4 驾驶员模型 |
| 5.1.5 控制模型 |
| 5.1.6 整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统仿真模型及校准 |
| 5.2 道路循环工况下柴油机-有机朗肯循环系统的动态特性 |
| 5.3 道路循环工况下有机朗肯循环系统的工作模式 |
| 5.4 整车道路循环工况柴油机-有机朗肯循环系统协同控制策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于协同控制的整车柴油机-有机朗肯循环系统性能分析 |
| 6.1 GT-SUITE/SIMULINK联合仿真平台简介 |
| 6.2 整车柴油机-有机朗肯循环系统模型联合仿真平台设计 |
| 6.3 建立联合仿真协同控制模型 |
| 6.4 协同控制下整车柴油机-有机朗肯循环系统性能分析 |
| 6.4.1 分析指标参数 |
| 6.4.2 性能分析 |
| 6.4.3 有机朗肯循环系统的应用分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 全文主要结论 |
| 创新点 |
| 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 |
| 发表论文 |
| 主持项目 |
| 个人简历 |
（5）热泵系统亚健康及其智能在线诊断方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 热泵系统性能优化与评价研究进展 |
| 1.2.2 热泵系统故障检测与诊断技术发展及未来方向 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 亚健康研究的必要性 |
| 1.5 亚健康诊断方法评价数据集与平台 |
| 1.5.1 ASHRAE RP-1043 数据集 |
| 1.5.2 小型热泵系统实验平台 |
| 1.5.3 智能算法运行平台 |
| 1.6 论文主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 热泵系统亚健康的定义及其能效分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 热泵系统亚健康概念的建立 |
| 2.3 基于ASHRAE RP-1043 数据集的能效分析 |
| 2.4 基于实验平台数据集的能效分析 |
| 2.4.1 固定膨胀阀开度实验数据集的能效分析 |
| 2.4.2 固定热负载实验数据集的能效分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 热泵系统基准模型建模方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 深度学习 |
| 3.2.1 深度学习发展 |
| 3.2.2 循环神经网络 |
| 3.2.3 卷积神经网络 |
| 3.2.4 深度学习优化方法 |
| 3.3 算法构建 |
| 3.3.1 算法功能目标 |
| 3.3.2 时序状态参数预测算法 |
| 3.3.3 特征提取算法 |
| 3.3.4 编码-解码结构 |
| 3.4 优化与实验 |
| 3.4.1 数据集预处理与输入输出参数选择 |
| 3.4.2 超参数优化实验研究 |
| 3.4.3 不同基准建模方法精度对比验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 热泵系统亚健康在线诊断方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法构建 |
| 4.2.1 算法功能目标及实现流程 |
| 4.2.2 基于CNN的分类算法 |
| 4.3 优化与实验 |
| 4.3.1 数据集预处理 |
| 4.3.2 超参数优化实验研究 |
| 4.3.3 不同诊断方法对比验证 |
| 4.3.4 不同精度基准模型下诊断效果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于生成对抗网络的热泵系统亚健康数据集扩充方法研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基本理论 |
| 5.2.1 生成对抗网络 |
| 5.2.2 深度卷积生成对抗网络 |
| 5.2.3 多类别生成对抗网络 |
| 5.2.4 损失函数的改进 |
| 5.3 算法构建 |
| 5.3.1 基本框架 |
| 5.3.2 模型优化 |
| 5.4 优化实验与生成模型质量评估 |
| 5.4.1 GAN的评估方法选择 |
| 5.4.2 数据预处理及实验设计 |
| 5.4.3 基于MMD指标的评估验证 |
| 5.4.4 基于1-NN指标的评估验证 |
| 5.4.5 基于诊断精度的评估验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 亚健康在线智能诊断系统应用研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 在线诊断系统总体架构及设计关键 |
| 6.2.1 在线诊断系统总体架构 |
| 6.2.2 在线诊断系统设计关键 |
| 6.3 标记数据充足条件下在线诊断实验研究 |
| 6.3.1 标记数据充足条件下在线诊断实验设计 |
| 6.3.2 标记数据充足条件下在线诊断精度分析 |
| 6.3.3 标记数据充足条件下在线诊断实时性分析 |
| 6.4 标记数据不充足条件下在线诊断实验研究 |
| 6.4.1 标记数据不充足条件下在线诊断实验设计 |
| 6.4.2 标记数据不充足条件下在线诊断精度分析 |
| 6.4.3 标记数据不充足条件下在线诊断实时性分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于神经网络的热泵系统性能分析与变工况实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 相关研究现状 |
| 1.2.1 热泵系统相关研究现状 |
| 1.2.2 各部件仿真研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 热泵系统神经网络适用性分析 |
| 2.1 热泵系统组成与工作特性 |
| 2.1.1 制冷剂热物性分析 |
| 2.1.2 压缩机 |
| 2.1.3 热交换设备 |
| 2.1.4 节流元件 |
| 2.1.5 其他部件 |
| 2.1.6 系统工作机制 |
| 2.2 神经网络建模分析方法 |
| 2.2.1 神经网络基本原理 |
| 2.2.2 神经网络建模的步骤和分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于神经网络的热泵系统部件建模与分析 |
| 3.1 涡旋压缩机神经网络模型 |
| 3.1.1 数据预处理 |
| 3.1.2 神经网络模型构建 |
| 3.1.3 神经网络模型结果分析 |
| 3.2 翅片管冷凝器神经网络模型 |
| 3.2.1 研究对象与数据样本 |
| 3.2.2 神经网络模型构建 |
| 3.2.3 神经网络模型结果分析 |
| 3.3 翅片管蒸发器神经网络模型 |
| 3.3.1 数据样本与预处理 |
| 3.3.2 神经网络模型构建 |
| 3.3.3 神经网络模型结果分析 |
| 3.4 电子膨胀阀神经网络模型 |
| 3.4.1 数据样本与预处理 |
| 3.4.2 神经网络模型构建 |
| 3.4.3 神经网络模型结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 热泵系统仿真及实验验证分析 |
| 4.1 仿真系统设计 |
| 4.2 热泵系统神经网络模型仿真算法设计 |
| 4.3 实验的目的与工况确定 |
| 4.3.1 实验目的 |
| 4.3.2 实验系统 |
| 4.3.3 实验工况 |
| 4.3.4 主要零部件 |
| 4.3.5 系统布点 |
| 4.3.6 实验结果 |
| 4.4 系统仿真验证与分析 |
| 4.5 系统变工况分析 |
| 4.5.1 制冷工况下热泵系统变工况分析 |
| 4.5.2 热泵工况下热泵系统变工况分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 主要贡献点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 |
（7）热泵烘干机双蒸发器联合运行仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 热泵仿真技术发展概述 |
| 1.2.2 热泵仿真技术的特点 |
| 1.2.3 蒸发器仿真技术 |
| 1.3 论文研究的内容 |
| 第二章 热泵烘干机 |
| 2.1 热泵烘干机制冷剂筛选 |
| 2.1.1 制冷剂法规限制 |
| 2.1.2 R22替代制冷剂研究现状 |
| 2.1.3 热泵工质选择 |
| 2.2 热泵烘干机的工作原理及结构 |
| 2.2.1 烘干机原理 |
| 2.2.2 闭式双蒸发器高温烘干机的结构 |
| 2.3 蒸发器的工作原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 单蒸发器仿真 |
| 3.1 制冷剂物性模型 |
| 3.1.1 制冷剂物性调用 |
| 3.1.2 REFPROP函数调用 |
| 3.2 单蒸发器仿真模型 |
| 3.2.1 蒸发器简化模型 |
| 3.2.2 蒸发器管路微元模型 |
| 3.2.3 蒸发器数学模型 |
| 3.2.4 仿真算法 |
| 3.3 算法验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 双蒸发器联合运行仿真 |
| 4.1 双蒸发器联合运行仿真模型 |
| 4.1.1 并联双蒸发器简化模型 |
| 4.1.2 并联双蒸发器流量修正算法 |
| 4.1.3 并联双蒸发器仿真程序算法 |
| 4.2 流量校正算法验证 |
| 4.3 并联双蒸发器性能研究 |
| 4.4 双蒸发器联合运行软件 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 攻读学位期间发表的论文与科研成果清单 |
| 致谢 |
（8）基于智能算法的自动化霜控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 霜层结构及模型的研究 |
| 1.2.2 影响霜层生长因素的研究 |
| 1.2.3 除霜方式及其控制的相关研究 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 结霜机理及BP神经网络理论 |
| 2.1 翅片管换热器的结霜机理 |
| 2.2 翅片管换热器结霜量模型的建立 |
| 2.2.1 换热模型 |
| 2.2.2 霜层生长模型 |
| 2.3 数值模拟及结果分析 |
| 2.3.1 数值模拟求解流程 |
| 2.3.2 数值模拟结果及分析 |
| 2.4 人工神经网络概述 |
| 2.5 BP神经网络基本过程及其数学表达 |
| 2.5.1 前馈传播过程 |
| 2.5.2 学习过程 |
| 2.5.3 反向传播过程 |
| 2.6 模型优化方法及评价指标 |
| 2.7 神经网络除霜控制模型 |
| 2.8 本章小结 |
| 第三章 翅片管换热器的结霜实验 |
| 3.1 实验装置 |
| 3.1.1 风洞及其控制系统 |
| 3.1.2 制冷系统 |
| 3.1.3 翅片管换热器传热计算 |
| 3.2 实验设计 |
| 3.3 实验步骤 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 神经网络建模及性能分析 |
| 4.1 神经网络模型的建立 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 隐藏层节点数的确定 |
| 4.1.3 其他参数 |
| 4.2 神经网络模型结果分析 |
| 4.2.1 结霜量预测模型的训练结果 |
| 4.2.2 化霜时长预测模型的训练结果 |
| 4.3 误差分析及优化方向 |
| 4.4 模型使用方法概述 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文及参加科研情况说明 |
| 附录一 翅片管换热器总装图 |
| 致谢 |
（9）屋顶式空调系统性能分析与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 屋顶式空调的研究现状 |
| 1.2.1 屋顶式空调的设置要求 |
| 1.2.2 屋顶式空调的基本型式 |
| 1.2.3 屋顶式空调设计相关规定 |
| 1.2.4 屋顶式空调的几种经典类型 |
| 1.2.5 关于屋顶式空调的最新研究 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 第二章 屋顶式空调的数字化设计和研发 |
| 2.1 屋顶式空调系统R410A制冷剂模型研究 |
| 2.1.1 R410A热物性计算模型 |
| 2.1.2 R410A传输特性计算模型 |
| 2.2 系统设计 |
| 2.3 换热器设计计算 |
| 2.3.1 翅片管换热器相关数学模型 |
| 2.3.2 蒸发器算法设计及设计结果 |
| 2.3.3 冷凝器算法设计及设计结果 |
| 2.4 主要零部件设计选型 |
| 2.5 机组结构与外形 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 屋顶式空调系统变工况性能模型分析 |
| 3.1 屋顶式空调系统部件仿真模型 |
| 3.1.1 涡旋压缩机仿真计算 |
| 3.1.2 翅片管冷凝器仿真模型 |
| 3.1.3 翅片管蒸发器仿真计算 |
| 3.1.4 管路仿真模型 |
| 3.1.5 制冷剂充注量仿真计算 |
| 3.2 系统仿真计算 |
| 3.3 屋顶式空调的变工况分析 |
| 3.3.1 变蒸发器迎面风速分析 |
| 3.3.2 变冷凝器迎面风速分析 |
| 3.3.3 变蒸发器进风温度分析 |
| 3.3.4 变冷凝器进风温度分析 |
| 3.3.5 变蒸发冷凝压力分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 研制机组的实验测试分析 |
| 4.1 试验目的与工况设定 |
| 4.1.1 试验目的 |
| 4.1.2 试验工况 |
| 4.2 屋顶式空调实验系统 |
| 4.2.1 屋顶式空调实验系统设计及主要零部件 |
| 4.2.2 实验测点及测试设备 |
| 4.3 屋顶式空调实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（10）基于空调系统状态空间模型的MPC控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号说明 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 空调系统部件状态空间模型 |
| 2.1 冷水机组模型 |
| 2.1.1 制冷机组数学模型 |
| 2.1.2 制冷机组数学模型的线性化 |
| 2.1.3 制冷机组的状态空间模型 |
| 2.2 表面式换热器模型 |
| 2.2.1 表面式换热器模型假设 |
| 2.2.2 表面式换热器的状态空间模型 |
| 2.3 空调房间状态空间模型 |
| 2.4 冷却塔状态空间模型 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 空调系统状态空间模型的集成 |
| 3.1 部件状态空间模型的系统集成 |
| 3.1.1 系统模型的集成原理 |
| 3.1.2 系统模型集成的MATLAB实现 |
| 3.2 空调系统状态空间模型的参数计算 |
| 3.2.1 系统初始状态确定 |
| 3.2.2 系统状态参数计算的流程 |
| 3.3 小结 |
| 第四章 空调系统状态空间模型实验验证及仿真 |
| 4.1 冷却塔的实验装置 |
| 4.1.1 实验装置结构与功能 |
| 4.1.2 冷却塔关键参数确定 |
| 4.2 制冷机组的实验装置 |
| 4.2.1 实验装置结构与功能 |
| 4.2.2 制冷机组关键参数确定 |
| 4.3 表面式换热器的实验装置 |
| 4.3.1 实验装置结构和功能 |
| 4.3.2 表面式换热器关键参数确定 |
| 4.4 空调房间的结构参数 |
| 4.5 状态空间系统模型的实验验证 |
| 4.5.1 实验方案介绍 |
| 4.5.2 实验系统的初始状态 |
| 4.5.3 实验结果和误差分析 |
| 4.6 状态空间系统模型的仿真计算 |
| 4.6.1 部分可控参数对送风温度的影响 |
| 4.6.2 冷冻水流量阶跃增加后系统的动态响应 |
| 4.6.3 制冷剂流量阶跃增加后送风温度的动态响应 |
| 4.6.4 送风量阶跃增加后送风温度的动态响应 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 空调系统状态空间模型的MPC控制仿真 |
| 5.1 MPC控制的基本原理 |
| 5.2 空调系统送风温度的控制仿真 |
| 5.2.1 案例一:改变制冷剂流量以控制送风温度 |
| 5.2.2 案例二:改变冷冻水流量 |
| 5.3 小结 |
| 总结与展望 |
| 1 本文总结 |
| 2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
四、结合人工神经网络的翅片管式冷凝器快速仿真模型（论文参考文献）
- [1]基于PSO-RBF算法的冷凝器运行特性分析[J]. 耿洪健,姜伟. 计算机仿真, 2021(10)
- [2]R410A多功能热泵换热器传热强化及其对系统性能影响机理研究[D]. 罗晴. 兰州理工大学, 2021
- [3]翅片管换热器仿真模型的研究[J]. 李晓静,臧润清,张晨旭. 低温与超导, 2020(07)
- [4]车用柴油机-有机朗肯循环系统性能仿真与协同控制研究[D]. 柴俊霖. 内蒙古工业大学, 2020(01)
- [5]热泵系统亚健康及其智能在线诊断方法研究[D]. 孙哲. 浙江工业大学, 2020(03)
- [6]基于神经网络的热泵系统性能分析与变工况实验研究[D]. 李强林. 上海交通大学, 2020(09)
- [7]热泵烘干机双蒸发器联合运行仿真[D]. 李荀. 湖南科技大学, 2019(05)
- [8]基于智能算法的自动化霜控制研究[D]. 向鹏程. 天津商业大学, 2019(07)
- [9]屋顶式空调系统性能分析与优化[D]. 缪梦华. 上海交通大学, 2019(06)
- [10]基于空调系统状态空间模型的MPC控制研究[D]. 王巍巍. 上海交通大学, 2016(03)