基于人工神经网络的换热器模型通用自校正方法

摘要

该文在前人的研究基础上,提出了通用的、形式国家的换热器模型自校正方法.以换热量的实验值与分布参数模型的计算值之比为模型修正因子.对冷凝器,借鉴换热器设计计算的对数平均温差法的做法,提取制冷剂和空气的进口温度和分布参数模型计算得到的出口温度的两个无量纳组合为修正因子的决定因素.对蒸发器,为考虑空气侧析湿的影响,在修正因子的决定因素中,除温度的两个无量组合外,还加入了空气入口相对湿度.实例计算表明了该文的换热器模型自校正方法的优越性.该文又针对前人提出的对分布参数模型的简化方法操作性较差的缺点,提出了以结合人工神经网络的积分近似模型作为分布参数模型的高精度快速简化替代的思路,此外,该文还对分布参数模型中的一些数值问题进行了研究.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1研究背景和意义

1.2研究现状和文献综述

1.3本文的主要内容

第二章冷凝器模型及其通用自校正方法

2.1冷凝器分布参数模型

2.2基于神经网络的冷凝器模型自校正方法

2.3实验装置

2.4实例计算

2.5本章小结

第三章蒸发器模型及其通用自校正方法

3.1蒸发器分布参数模型

3.2基于神经网络的蒸发器模型自校正方法

3.3实验装置

3.4实例计算

3.5本章小结

第四章结合神经网络的换热器积分近似模型

4.1引言

4.2控制方程组

4.3积分近似模型的建立

4.4算例研究

4.5收敛性问题

4.6模型的适用范围问题

4.7本章小结

第五章总结与展望

5.1本文总结

5.2研究展望

参考文献

附录一制冷剂两相区能量方程的推导

附录二换热系数

附录三空气侧换热倍率

致谢

作者在攻读学位期间的论文发表情况