制冷系統(tǒng)核心模型定性重構(gòu)及其簡化模型.pdf

1、本文在進行廣泛文獻閱讀基礎(chǔ)上，首先對制冷系統(tǒng)核心模型進行了定性重構(gòu)，建立了適合系統(tǒng)用的各部件模型。對于毛細管采用了近似積分方法，建立了新的算法流程，重建了冷凝器和蒸發(fā)器的一維逆流分布參數(shù)模型，分析并建立了小型蒸氣壓縮式制冷系統(tǒng)的整體一般算法和特殊已知條件的算法。作者仔細剖析了以往模型中隱藏的數(shù)值問題，糾正了以往模型中不易覺察的定性錯誤，并且分別提出了相應(yīng)的解決方案。 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了分布參數(shù)模型對應(yīng)的簡化模型。詳細分析并優(yōu)化

2、了各部件模型中兩相區(qū)各參數(shù)的辨析關(guān)系，建立了基于分布參數(shù)模型的簡化模型，取得了良好的近似效果可顯著提高了仿真速度，建立了實用化的系統(tǒng)仿真用的部件模型基礎(chǔ)。在保證了良好的近似效果的情況下，將計算速度提高了約2～3個數(shù)量級，對于系統(tǒng)仿真的實用化進程提供了一個好的研究方向。 需要指出的是，各部件簡化和作為樣本的分布參數(shù)模型相比較，本文的毛細管簡化模型近似度較高，換熱器簡化模型作為單個部件而言，最大絕對誤差也在合理的范圍內(nèi)。但是由于分布