一、基于模型的制冷空调装置智能仿真（论文文献综述）
陈时羽[1]（2021）在《基于群智能的航站楼空调冷却水系统节能控制策略研究》文中研究表明航站楼作为高耗能的大型公共建筑,其中央空调系统的运行能耗约占总能耗的50%～60%,而空调冷却水系统的运行参数控制和设备控制对于中央空调系统整体节能效果起决定性作用。因此,对中央空调冷却水系统节能控制的研究显得至关重要。论文以西北地区某航站楼制冷站为研究对象,提出一种基于群智能的空调冷却水系统节能控制策略,以解决暖通领域长期存在的组网配置复杂、系统改造困难等问题,从而实现航站楼中央空调系统的节能运行。具体内容如下:（1）搭建航站楼空调冷却水系统的群智能仿真实验平台,建立空调冷却水系统节能优化模型。首先,建立群智能架构下冷机、冷却塔、冷却泵各类机电设备的标准信息集及其控制器节点的网络拓扑结构;其次,建立各类机电设备的能耗模型,以设备间的能量守恒和设备的物理特性为约束条件,以空调冷却水系统最小能耗为目标建立节能优化模型。（2）空调冷却水系统运行参数节能优化研究。针对冷却水系统中设备模块间的运行参数节能优化问题,首先,选取冷却水进水温度、冷却水流量、冷却塔风量作为优化参数;其次,根据算子分裂法,将冷却水系统节能优化问题分解为冷机、冷却泵、冷却塔三个模块的局部优化问题;最后,提出采用分布式交替方向乘子法,对局部优化问题的运行参数进行分布式优化,利用典型算例将所提算法与实际运行方法和罚函数法对比验证,结果表明可以分别提高约12.2%和3.56%的节能率。（3）空调冷却水系统设备节能控制研究。针对冷却水系统中设备模块内的分配优化问题,建立了冷却水泵和冷却塔风机的优化运行模型,提出了一种采用高斯罚函数改进的带高斯回代的交替方向乘子法,即ADMM-GPF-GBS（Alternating Direction Method of Multipliers based on the Gaussian Penalty Function with Gaussian Back Step）双层分布式计算框架,分别用于冷却水泵和冷却塔风机的节能控制研究。基于并联水泵的四个工况的典型算例进行验证,所提算法相比其他分布式算法最快可提高92.4%的收敛速度,相比集中式算法最大节能率可达22.5%。（4）基于群智能的空调冷却水系统节能控制策略研究。以建筑群智能仿真实验平台为依托,结合所提运行参数优化算法与设备节能控制算法,进行空调冷却水系统的分布式节能控制。仿真实验结果显示,在一个典型日内,与集中式控制方法和通用分布式控制方法相比,所提优化策略在高工况下节能率分别可以提高8.11%,4.02%;在低工况下节能率分别可以提高11.69%,5.33%。证实了所提策略相比通用分布式算法收敛性更好;相比集中式控制模式能获得更合理的各类设备能耗分配比例,能快速有效地达到最佳节能效果。综上,论文所研究的基于群智能的航站楼空调冷却水系统节能控制策略,能实现冷却水系统的高效、节能优化运行,对未来航站楼中央空调冷却水系统的节能管理提供了参考价值。
王启天[2]（2020）在《基于EES的冷库制冷系统仿真及优化》文中指出2017年中冷联盟发布的《中国冷库产业发展现状及趋势报告》表明我国冷库每年耗电量约为150亿k W·h,冷库能耗普遍偏高。同时冷库总量在逐年上升,耗电量也逐年上升,使冷库制冷系统更节能变得尤为重要,对冷库制冷系统进行优化就是实现节能的方法之一。使制冷系统运行在最佳的工况下以及配置更高效的制冷设备都可以达到优化制冷系统的目的。但是要找到最佳的工况并不容易,因为影响制冷系统性能的因素太多,这就造成了从理论上分析比较困难,而通过实验确定成本太高。开发高效制冷设备的常规方法也需要经过大量的实验。通过仿真技术恰恰可以模拟得到多因素变化的影响结果,并且也可以对制冷设备和制冷系统的性能进行预测。本研究的目的是期望通过仿真技术建立冷库制冷系统的模型,并利用该模型对冷库制冷系统进行优化。首先,建立了活塞压缩机、卧式水冷冷凝器以及热力膨胀阀等制冷设备的数学模型。为了使模型更接近实际,通过实验得到以上制冷设备的运行数据,并对它们的部分数学模型进行了拟合。其次基于EES（工程方程求解器Engineering Equation Solver）软件编程开发了制冷设备和制冷系统的仿真算法。并以此对制冷设备和制冷系统的性能进行了研究,得到了吸气压力和排气压力对压缩机的等熵效率和制冷剂质量流量的影响规律,以及水的参数和制冷剂的参数对卧式水冷冷凝器换热性能影响的规律。最后基于仿真的方法从卧式水冷冷凝器结构和系统运行工况两个方面对制冷系统进行了优化研究。研究结论为:方案1的冷凝器结构最佳;在蒸发压力不变,冷却水进口温度不变的情况下,如果需要增大制冷量,可增大水流速并适当降低吸气温度。虽然建立的模型只适用于有限的范围内,但是仿真的算法和研究的方法可以为冷库制冷系统的性能研究、优化以及校核试验提供一定的帮助。
郭潮[3]（2019）在《一种高速列车空调机组性能研究》文中指出在高速列车行驶过程中,工作人员和乘客需要舒适的内部环境。高速列车用空调系统来调节动车内的温度和空气质量以提供舒适的乘坐环境。随着列车运行速度的不断提高,整个列车内外空气动力性能发生了改变,气流组织相应发生变化,从而对其空调系统的各项主要参数也产生了影响。在研发和设计的时候,很有必要考虑空调系统相关设备的可靠性及其经济性。在维护过程中,维护空调系统是高速列车日常工作的主要内容之一,通过对空调机组性能的研究,特别是对空调机组性能匹配的研究,结合目前存在的问题,对该原理的深入研究有助于系统的优化设计和维护方便,使其性能和经济性同时得到优化。因此,对动车组空调系统的研究对于高速铁路运输的发展具有重要意义。本文主要研究两部分内容:（1）编写了一套动车组空调系统性能计算程序,主要预测高速列车空调系统的性能;（2）通过数值模拟得到空调系统不同运行参数变化时对空调机组的性能影响。论文得到以下主要结论:（1）对于额定工况,随着车外机冷凝器的KFc值的增大,能效比EER是先缓慢增大后又趋于稳定。因此单纯地增大冷凝器KFc值,不一定提高能效比,反而浪费人力物力。（2）对于额定工况,随着车内机蒸发器KFe的增大,能效比EER的趋势是先缓慢增大后又渐渐减小。因此单纯地增大蒸发器KFe值,不一定提高能效比,反而更加耗费能源。（3）对于额定工况,随着电子膨胀阀流通面积的增大,系统的能效比EER也逐渐增加后又缓慢减小。因此,在一定范围之内调整电子膨胀阀的流通面积,可以增加能效比,使得空调系统性能在一定程度上能够得到优化,达到节约能源的目的。（4）对于额定工况,随着制冷量的增加,系统的能效比先逐渐增大后又逐渐减小。因此,单纯地增加制冷量不一定对系统性能有利,而是空调的制冷量要与系统其他组件相匹配,才能发挥最大的作用。（5）对于额定工况,随着车厢内温度的增加,空调系统的能效比先增加后又逐渐减小,减小的幅度较小。因此,单纯地升高车内温度,系统的能效比不一定增加。（6）对于额定工况,随着动车组车外温度的增大,使空调系统的能效比缓慢地在减小,减小的速度先快后慢。（7）对于额定工况,如果单纯增大压缩机的转速n,并不能达到提高其能效比从而节约能源的目的。（8）对于额定工况,增大冷凝风机的风量,空调能效比先增大后趋于稳定,因此单纯增大冷凝风机风量并不能达到节约能源目的。（9）对于额定工况,单纯增大室内风机的风量,能效比先增大后再下降,反而更加耗费能源。
段胜利[4]（2016）在《并联式双蒸发器客车制冷系统的建模仿真与实验》文中研究表明并联式客车空调制冷系统用在11米低地板、12米、13.7米公交及旅游大巴上,在大型客车空调中较为常见。本文以并联式客车空调制冷系统为研究对象,通过理论分析、建模仿真、数值计算以及实验研究相结合的方法,分析了大型客车空调制冷系统的稳态特性及调节规律,并给出了两类适用于并联式制冷系统的控制方案,具体分述如下:首先,本文建立了并联式制冷系统各个部件的数学模型,并进一步根据各个部件的输入输出关系,在EES上搭建了系统的数值计算模型。对模型进行求解得到系统的仿真性能参数。仿真结果用于分析系统中压缩机频率的变化以及单个电子膨胀阀开度的变化对系统其他参数的影响规律。仿真结果可为研究双蒸系统的控制规律以及控制方案奠定基础,并为后续的实验研究提供指导。其次,本文论述了制冷循环工质的研究及应用现状,并采用压焓图的分析了理论制冷循环、实际制冷循环、双蒸并联式制冷循环的循环流程,为后续的仿真及试验数据分析提供了支持。进一步从实验数据出发,分析了车内外温度的变化、压缩机的频率变化对系统循环的影响规律。稳态特性分析可为后续控制方案的选择提供方向性指导,分析结果也可作为制订实验方案的依据。再次,根据研究需要本文设计了并联式客车空调的功能样机。在样机各部件的设计及选型过程中,分别对其进行了设计优化和选型优化,进一步组织了功能样机的焓差测试法性能实验,通过整理、拟合实验数据,得到了稳态运行过程中调节压缩机的转速、蒸发器出口过热度、室内的温度时,系统相应的调节规律。实验测试一方面检验了仿真结果的正确性,另一方面也研究了并联式系统的调节规律。最后,本文进一步分析了双蒸发器系统与单元式空调制冷系统运行控制的差异,提出了两种控制方案,为解决两个蒸发器的负荷率不同所带来的流量控制问题提供了思路。
孙丽颖,李铁磊[5]（2013）在《制冷剂自然循环能量回收装置的智能仿真》文中进行了进一步梳理为分析制冷剂自然循环能量回收装置的运行特性,建立了装置中冷凝器、蒸发器等部件的数学模型.为了提高仿真精度,将神经网络模型中的多层前传网模型引入到部件模型中,用神经网络产生的修正系数进一步校正部件的分布参数模型.在部件模型的基础上建立装置的系统仿真模型,通过对模型的求解,分析室内外温差等因素对能量回收装置运行特性的影响规律.将理论计算结果与实验数据进行对比,验证了能量回收装置仿真数学模型的可靠性,同时说明人工神经网络模型与分布参数模型的结合为提高装置性能预测的精度提供了有效途径.
梁才航[6]（2013）在《制冷空调装置的仿真技术进展》文中指出制冷空调装置仿真技术已经成为制冷空调装置研究和优化的最有效方法和强有力工具。文中概述计算机仿真技术的特点,总结压缩机、节流装置、蒸发器和冷凝器等部件模型,以及系统模型和系统算法,介绍人工智能技术在制冷空调仿真中的应用,指出目前存在的一些问题及对其应用前景进行展望。
何治斌[7]（2011）在《船舶空调系统的建模与仿真》文中研究说明船舶空调系统是船舶的重要辅助设备,是设备正常运行的保障,能够有效改善人们生活和工作环境,以及卫生条件。建立能准确反映船舶空调系统的数学模型对系统的运行控制、仿真和性能分析,以及实验室的建设都有重要意义。制冷系统的稳态仿真技术已趋于成熟,但螺杆冷水机组制冷系统动态模型的研究还在发展、完善中。而且近年来国内外发生的许多船舶机损和船损事故大多是由人为失误和错误造成的,这迫切需要通过积极的询问和评价、连续不断对情境进行分析和监控、必要时采取果断行动等方法,来提高情景意识。基于此,本文以“育鲲”教学实习船的船舶空调系统为参考对象,通过用分布参数模型建立蒸发器和冷凝器数学模型、用集中参数模型建立压缩机和膨胀阀数学模型的方法,建立了冷水机组的数学模型,然后又基于热力学和传热学定律,通过建立PID三通电磁阀控制的冷却水与空气的热量传递关系,以及船舶供冷负荷关系,建立了夏季制冷除湿工况的空气处理系统模型,又通过建立PID三通电磁阀控制的蒸汽与空气的热量传递关系,以及船舶供热负荷关系,建立了冬季加温加湿工况时的空气处理系统模型,最后联立建立了船舶空调系统总模型的矩阵方程式。求解模型方程时,通过引入冷凝器进口制冷剂焓值hci为未知量,将密度的求导转换为对hci和冷凝温度的求导,避免了hci和密度求导时对多个变量求导的情况,简化了求导过程,再通过采用冷剂温度、压力、比容和比焓的拟合关系求取矩阵系数,以及用多变量函数的Taylor幂级数展开式代替原函数方程的方法,降阶线性优化方程,简化了模型状态方程系数求导过程。然后以Matlab为仿真工具,进行了仿真计算,与实船测试数据进行了对比分析,验证计算精度和仿真实时性有很大提高。本文详细分析了“育鲲”轮空调系统3套冷水机组、6台压缩机、3套冷媒水泵、6只膨胀阀等设备的启动控制,风机、冷却水泵与压缩机的连锁启动控制,压缩机的滑油低压、冷却水高温、冷却水低压报警,以及空气调节系统通风、制冷和制热控制的PLC程序和操作流程,并以此逻辑关系和条件为基础,基于VS.net通过建立龙格库塔解微分算法,调用船舶空调系统的数学模型,开发控件的方法,研发了船舶空调模拟器仿真软件。该软件功能完善,可以手动和自动操作系统设备,能依据空调室温度和设定温度的偏差来控制冷却水三通阀或蒸汽加温阀的开度,依据空调室湿度和设定湿度的偏差来控制蒸汽加湿阀的开度,可自动和手动调节冷却水三通电磁阀、加温电磁阀和加湿电磁阀的PID参数,并且能设置故障和更改系统变量,模拟故障发生后的压力、温度等参数变化情况；而且界面友好,可实时显示后台模型计算出的空气处理系统的新风、回风和供风的温度、湿度,以及冷水机组的的蒸发压力、冷凝压力等重要参数。基于3ds Max和Virtools三维仿真软件实现了压缩机、换热器、风机等设备和管系的三维建模,以及船舶空调室和冷水机组舱室三维视景的实时漫游,并通过C语言套接字的方法实现了三维场景和二维仿真软件之间的通讯和交互,可以在二维和三维场景中实现对空调设备的操作,并同时显示设备运行情况、按钮、旋钮指示灯等状态。最后依据某高校空调实验室的建筑结构特点,根据热力学和传热学定律,计算出房间夏季供冷负荷的制冷量和冬季供热负荷工况的制热量,并依此确定了匹配的压缩机型号、冷却水箱容积、冷却水泵排量和加热器功率,设计和编写了包括连锁保护和报警功能的逻辑控制程序,现场组织施工完成了空调实验室的建设。
郝华杰,申晓亮[8]（2010）在《基于MATLAB的空调用压缩机的建模与仿真》文中研究表明介绍了空调用压缩机的建模方法,选用合适的性能参数并采用MATLAB软件进行建模仿真,获得了良好的效果,为空调用压缩机的进一步仿真优化与结构设计提供参考价值。
赵灵晓[9]（2010）在《基于部件神经网络模型的制冷系统混合仿真方法及应用》文中研究表明制冷空调装置仿真技术已经有了相当的发展,为制冷空调装置的设计节能优化等研究做出了巨大的贡献。基于部件物理模型的系统仿真方法具有很好的通用性和趋势控制能力,是常见的制冷装置仿真方法。在不同的阶段和不同的情况下,仿真技术需要满足不同的需求。随着时代的进步,人们对仿真的要求不断提高,除了准确性之外,计算速度和求解稳定性成为了新的明确的需求。为了进一步提高制冷系统装置仿真技术的计算速度和求解稳定性,本文在“面向部件”的制冷系统仿真研究的基础上,引入神经网络模型提出了基于部件神经网络模型的制冷系统混合仿真方法。“面向部件”的系统仿真和神经网络模型各有其显着的优缺点,需要在两者之间寻找一个契合点以扬长避短。混合仿真方法是仿真需求不断提升的产物,是基于部件物理模型的制冷系统模型之外的一个延伸和扩展。本文的主要研究内容包括:1.本文明确提出了基于部件神经网络模型的混合仿真方法。详细阐述了混合仿真方法的必要性和实现过程。在系统层面,混合仿真方法保持了“面向部件”的系统仿真结构的的灵活性,部件模型可以重复利用,而且可以方便地增减或修改部分辅助部件;在部件层面,部件神经网络模型有助于降低部件模型的复杂程度,提高计算速度。基于部件神经网络模型的混合仿真方法既考虑了制冷系统的灵活性,又兼顾了计算速度和稳定性。为制冷系统仿真提供了新的可供选择的方向。2.深入分析神经网络建模的五个基本步骤,针对各个步骤可能存在的风险和问题展开了神经网络方法的改进研究,从而尽可能地降低神经网络模型的过拟合风险、提高模型在大范围工况内的精度、改善模型的趋势等。本文所提出的改进方法主要包括:a)对数据样本进行恰当合理的处理以改善模型的训练精度和趋势合理性,比如增加理论点、保持数据样本随输出参数的分布均匀性等。b)采用和物理模型相结合的方式对神经网络模型的输入输出参数进行分析选择,避免了参数的冗余和不足。c)自定义多项式传递函数,从理论上证明了多项式神经网络模型和多项式函数的等价性,有效避免了神经网络模型的过拟合的风险。d)根据研究对象的特性,优化神经网络的结构,既显着提高了神经网络模型的灵活性,又提高了模型的训练效率。作者应用这些改进方法建立了若干相关部件性能的神经网络模型,包括容积式压缩机、螺杆压缩机的多项式神经网络模型、毛细管和短管流量特性的通用神经网络模型、翅片管冷凝器性能的神经网络模型和翅片管蒸发器性能的神经网络模型。这些模型在部件层面进行了充分的精度和趋势验证,可以满足系统仿真的需求。3.混合仿真方法的实例验证。在部件模型的基础上实现了制冷系统的混合仿真,并进行了实验验证和分析:a)模拟了带经济器的水冷冷水机组的性能预测。由于采用了高精度而且连续的螺杆压缩机的神经网络模型,水冷冷水机组的模型实现了从满负荷到卸载负荷的连续仿真,显着改善了水冷冷水机组的部分负荷下的预测精度,96%的点误差在±5%以内。作者基于此高精度的冷水机组模型展开了经济器开关最优切换点的研究。b)模拟了轻型商用空调的性能预测。由于部件神经网络模型避免了迭代,随着部件物理模型不断被神经网络模型替代,在保证系统模型精度的前提下混合仿真方法不断提高了系统模型的计算速度。最终,与基于部件物理模型的系统模型相比,基于四部件神经网络模型的混合仿真方法的计算速度提高了12倍左右。最后,作者简要阐述了本文工作存在的不足和进一步的研究设想。
李增强[10]（2009）在《多功能水源热泵空调系统理论分析及仿真模拟研究》文中研究指明多功能水源热泵空调系统是一种将制冷,采暖,热水系统有机结合在一起高效节能的系统,被认为是未来颇具发展潜力的节能方案之一。本文分别对多功能水源热泵空调系统的涡旋压缩机,冷凝器,蒸发器,膨胀阀,制冷剂参数,水参数建立了仿真数学模型,在各部件模型的基础上,利用能量守恒、质量守恒定律,将其有机地集合起来,构成了整个多功能热泵空调系统的仿真数学模型。利用matlab/simulink仿真软件,本文搭建了夏季制冷兼热回收模式下的多功能热泵空调系统仿真模型。进而对该仿真模型在加热水阶段进行稳态仿真。分析了在加热水阶段系统性能参数的变化情况,最后根据上述仿真结果,通过改变水源侧进水水温的改变,分析了系统性能参数的变化规律。所采用的方法和得到的结果可给多功能热泵研究和设计时参考,而且可为系统优化设计和设备开发提供理论基础。
二、基于模型的制冷空调装置智能仿真（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、基于模型的制冷空调装置智能仿真（论文提纲范文）
（1）基于群智能的航站楼空调冷却水系统节能控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 主要符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于群智能的分布式算法及其应用研究 |
| 1.2.2 中央空调冷却水系统节能控制研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 基于群智能的航站楼空调冷却水控制系统 |
| 2.1 群智能建筑自动控制系统 |
| 2.1.1 群智能系统的能量流 |
| 2.1.2 群智能系统的信息流 |
| 2.1.3 群智能系统的优势 |
| 2.2 群智能仿真实验平台与工程案例 |
| 2.2.1 仿真实验平台 |
| 2.2.2 工程案例 |
| 2.3 小结 |
| 3 航站楼空调冷却水系统节能优化模型的建立 |
| 3.1 机电设备能耗模型的建立方法 |
| 3.2 冷水机组设备能耗模型的建立 |
| 3.3 冷却塔设备能耗模型的建立 |
| 3.3.1 冷却塔风机能耗模型 |
| 3.3.2 冷却塔排热量简化模型 |
| 3.4 冷却水泵设备能耗模型的建立 |
| 3.5 中央空调冷却水系统节能优化模型的建立 |
| 3.5.1 目标函数 |
| 3.5.2 关联约束条件 |
| 3.5.3 边界约束条件 |
| 3.5.4 节能优化模型建立 |
| 3.6 中央空调冷却水系统两类优化问题的分析 |
| 3.7 小结 |
| 4 基于群智能的冷却水系统运行参数节能优化算法研究 |
| 4.1 冷却水系统运行优化参数的选取 |
| 4.2 冷却水系统扩散优化问题描述 |
| 4.2.1 扩散优化问题 |
| 4.2.2 基于算子分裂的局部优化问题 |
| 4.3 群智能运行参数节能优化算法设计 |
| 4.3.1 分布式交替方向乘子法 |
| 4.3.2 分布式优化算法设计 |
| 4.4 案例研究与结果分析 |
| 4.4.1 算例背景 |
| 4.4.2 参数测试 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于群智能的冷却水系统设备节能控制算法研究 |
| 5.1 冷却水系统分配优化问题描述 |
| 5.1.1 分配优化问题 |
| 5.1.2 并联冷却水泵的优化运行控制问题 |
| 5.1.3 并联冷却塔风机频率优化控制问题 |
| 5.2 分布式算法设计 |
| 5.2.1 ADMM-GBS算法 |
| 5.2.2 高斯罚函数改进ADMM-GBS算法 |
| 5.3 基于ADMGG的并联水泵节能优化控制算法 |
| 5.3.1 算法初始化 |
| 5.3.2 ADMGG正向预测 |
| 5.3.3 ADMGG反向矫正 |
| 5.3.4 迭代停止条件 |
| 5.4 并联水泵优化控制算法仿真验证 |
| 5.4.1 算例背景 |
| 5.4.2 参数测试 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.5 基于ADMGG的并联冷却塔风机频率优化控制算法 |
| 5.6 小结 |
| 6 基于群智能的冷却水系统仿真实验及能效分析 |
| 6.1 群智能系统控制方案设计 |
| 6.1.1 实验路线 |
| 6.1.2 实验对比方案 |
| 6.1.3 仿真实验输入参数 |
| 6.2 结果分析与算法对比 |
| 6.3 小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文及成果 |
| 附录 |
| 致谢 |
（2）基于EES的冷库制冷系统仿真及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 压缩机模型研究现状 |
| 1.1.1 往复式压缩机模型 |
| 1.1.2 其它压缩机模型 |
| 1.2 换热器模型研究现状 |
| 1.2.1 传热系数 |
| 1.2.2 冷凝器与蒸发器模型 |
| 1.3 研究目的与意义 |
| 第二章 研究内容及方法 |
| 2.1 研究内容及方法 |
| 2.2 实验装置 |
| 第三章 数学模型 |
| 3.1 活塞压缩机模型 |
| 3.2 卧式水冷冷凝器模型 |
| 3.2.1 管内表面传热系数 |
| 3.2.2 管外表面传热系数 |
| 3.2.3 传热过程 |
| 3.3 膨胀阀模型 |
| 3.4 制冷系数 |
| 3.5 毛细管模型 |
| 3.5.1 过冷液体区 |
| 3.5.2 亚稳态液体区 |
| 3.5.3 两相区 |
| 3.5.4 壅塞流判定 |
| 3.5.5 平均参数与动力粘度 |
| 第四章 数学模型的拟合 |
| 4.1 压缩机数学模型的拟合 |
| 4.2 卧式水冷冷凝器数学模型的拟合 |
| 4.2.1 管外表面传热系数的验证 |
| 4.2.2 管外表面传热系数的修正 |
| 4.3 热力膨胀阀模型的拟合 |
| 第五章 仿真计算 |
| 5.1 水冷冷凝器仿真 |
| 5.1.1 水冷冷凝器仿真计算流程 |
| 5.1.2 水冷冷凝器仿真算法的验证 |
| 5.2 制冷系统仿真 |
| 5.3 毛细管仿真 |
| 5.3.1 毛细管管长计算流程 |
| 5.3.2 毛细管长度计算算法的验证 |
| 5.3.3 亚稳态液体区模型的改进 |
| 5.3.4 改进模型的验证 |
| 第六章 制冷设备的性能研究 |
| 6.1 活塞压缩机的性能研究 |
| 6.1.1 活塞压缩机的等熵效率 |
| 6.1.2 活塞压缩机的质量流量 |
| 6.2 卧式水冷冷凝器性能研究 |
| 6.2.1 水的参数对换热性能的影响 |
| 6.2.2 制冷剂的参数对换热性能的影响 |
| 6.2.3 制冷剂和水的参数对换热性能的综合影响 |
| 第七章 制冷系统的优化 |
| 7.1 卧式水冷冷凝器的优化设计 |
| 7.2 制冷系统的优化 |
| 研究总结 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）一种高速列车空调机组性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 国际上高铁的发展概述 |
| 1.1.2 国内高铁发展概况 |
| 1.2 高速列车的空调系统研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 动车组空调系统 |
| 2.1 动车组空调系统的介绍 |
| 2.1.1 动车组空调系统的分类 |
| 2.1.2 国内各动车组空调系统的介绍 |
| 2.1.3 动车组空调系统各部分介绍 |
| 2.2 动车组空调系统的关键技术 |
| 2.2.1 高速运行 |
| 2.2.2 控制模式 |
| 2.3 动车组空调系统冷负荷计算 |
| 2.3.1 计算条件 |
| 2.3.2 冷负荷计算过程 |
| 3 动车组空调机组的数值模型 |
| 3.1 提出计算模型 |
| 3.1.1 数值模型的关键的物理变量 |
| 3.1.2 建立此热力模型的基本假设 |
| 3.1.3 函数关系 |
| 3.1.4 提出空调热力计算模型的基本假设和函数方程 |
| 3.2 数值计算方法选择 |
| 3.3 程序计算模型校核 |
| 3.3.1 计算案例 |
| 3.4 新老模型的对比 |
| 3.4.1 通过程序获得的模型的额定处数值 |
| 3.4.2 跟现有模型对比 |
| 4 计算结果 |
| 4.1 额定处时冷凝器KF值对动车组空调性能的影响 |
| 4.2 额定处时蒸发器KF值对动车组空调性能的影响 |
| 4.3 额定处时膨胀阀流通面积对动车组空调性能的影响 |
| 4.4 制冷量对动车组空调性能的影响 |
| 4.5 车内温度对动车组空调性能的影响 |
| 4.6 车外环温对动车组空调性能的影响 |
| 4.7 压缩机转速对动车组空调性能的影响 |
| 4.8 冷凝器风量对动车组空调性能的影响 |
| 4.9 蒸发器风量对动车组空调性能的影响 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 主要符号表 |
| 附录2 R134A物性参数计算模型 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）并联式双蒸发器客车制冷系统的建模仿真与实验（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.3.1 本文研究所针对的问题 |
| 1.3.2 本文的内容框架 |
| 第二章 制冷循环压焓图及制冷系统的稳态特性分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 循环工质及其性能对比分析 |
| 2.3 制冷系统的压焓图 |
| 2.3.1 蒸气压缩式制冷循环的原理 |
| 2.3.2 采用压焓图分析制冷循环 |
| 2.4 制冷系统的稳态调节性能分析 |
| 2.4.1 调节进风温度对室内机运行状态的影响 |
| 2.4.2 调节室外温度对制冷系统的影响规律 |
| 2.4.3 调节压缩机的转速随制冷系统的影响规律 |
| 2.5 系统的稳态调节特性总结 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 双蒸发器制冷系统的建模及仿真分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 制冷系统仿真概述 |
| 3.3 变频压缩机模型的建立 |
| 3.4 冷凝换热器的模型 |
| 3.5 蒸发换热器的模型 |
| 3.6 电子膨胀阀的模型 |
| 3.7 压缩机的仿真模型校核 |
| 3.8 制冷系统模型的建立 |
| 3.8.1 制冷系统的网络节点模型搭建 |
| 3.8.2 双蒸发器并联的压降模型 |
| 3.9 单元式制冷系统及并联式系统的仿真算法 |
| 3.10 利用EES工具对系统进行数值计算 |
| 3.11 汽车空调双蒸发器系统的仿真结果分析 |
| 3.12 本章小结 |
| 第四章 双蒸发器并联制冷系统的实验研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 工程样机的设计及系统的匹配 |
| 4.2.1 压缩机的选择与匹配 |
| 4.2.2 换热器的选择与匹配 |
| 4.2.3 电子膨胀阀的选择与匹配 |
| 4.3 实验测试台的搭建 |
| 4.4 实验测试内容及测试结果及分析 |
| 4.5 实验与仿真结果的对比 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 并联式系统蒸发器的流量控制优化 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 控制方案分析 |
| 5.3 双蒸发器控制系统与单元式空调控制的差异 |
| 5.3.1 蒸发器出口增加蒸发压力调节阀 |
| 5.3.2 调节蒸发器出口过热度的控制方案 |
| 5.3.3 EEV 开度控制的极端状况判定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究内容总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文及专利 |
| 致谢 |
（5）制冷剂自然循环能量回收装置的智能仿真（论文提纲范文）
| 1 RNC能量回收装置形式与工作原理 |
| 2 RNC能量回收装置数学模型的建立 |
| 2.1 冷凝器模型 |
| 2.1.1 冷凝器的分布参数模型 |
| 2.1.2 冷凝器的多层前传网模型 |
| 2.2 蒸发器模型 |
| 2.2.1 蒸发器的分布参数模型 |
| 2.2.2 蒸发器的多层前传网模型 |
| 2.3 系统模型的建立 |
| 3 RNC能量回收装置系统仿真程序的验证 |
| 4 结束语 |
（6）制冷空调装置的仿真技术进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 制冷空调装置的主要部件模型 |
| 1.1 压缩机模型 |
| 1.2 节流装置 |
| 1.2.1 经验关联模型 |
| 1.2.2 分布参数模型 |
| 1.2.3 近似积分模型 |
| 1.3 蒸发器和冷凝器模型 |
| 1.3.1 集中参数模型 |
| 1.3.2 分区模型 |
| 1.3.3 管-管模型 |
| 1.3.4 分布参数模型 |
| 2 系统算法研究 |
| 2.1 连续替代法 |
| 2.2 顺序模块法 |
| 2.3 联立求解方程法 |
| 3 人工智能仿真技术在制冷空调装置仿真中的应用 |
| 3.1 人工神经网络理论 |
| 3.2 专家系统 |
| 4 结束语 |
（7）船舶空调系统的建模与仿真（论文提纲范文）
| 创新点摘要 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外的研究现状 |
| 1.3 本文的研究目标和内容 |
| 1.4 研究方法、技术路线 |
| 1.5 本文的章节安排 |
| 第2章 研究对象和建模方法 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 船舶空调系统的特点和过程 |
| 2.1.2 船用空调的运行要求和环境 |
| 2.2 建模方法 |
| 2.2.1 仿真技术及工具 |
| 2.2.2 建模方法 |
| 2.3 数值算法设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 螺杆冷水机组建模 |
| 3.1 压缩机数学模型 |
| 3.1.1 螺杆式压缩机的结构和工作原理 |
| 3.1.2 螺杆式压缩机的数学模型 |
| 3.2 电子膨胀阀的数学模型 |
| 3.2.1 电子膨胀阀的结构 |
| 3.2.2 流量模型 |
| 3.2.3 能量模型 |
| 3.3 冷水机组换热器的数学模型 |
| 3.3.1 移动相界面的蒸发器模型的矩阵形式 |
| 3.3.2 移动相界面的冷凝器模型的矩阵形式 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 船舶空调空气处理系统建模 |
| 4.1 船用空调设计 |
| 4.2 空气热湿调节模型的建立 |
| 4.2.1 制冷除湿工况 |
| 4.2.2 加温加湿工况 |
| 4.2.3 换热器冷媒水和蒸汽进口PID控制 |
| 4.3 房间负荷模型的建立 |
| 4.4 船舶空调空气处理系统总的模型 |
| 4.4.1 夏季温湿度求解模型 |
| 4.4.2 冬季温湿度求解模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 船舶空调系统数学模型的仿真与验证 |
| 5.1 空调系统总的数学模型 |
| 5.2 动态仿真和结果分析 |
| 5.2.1 边界条件的选取 |
| 5.2.2 数学模型的求解 |
| 5.2.3 数学模型的验证 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 船舶空调模拟器的实现 |
| 6.1 船舶空调模拟器简介 |
| 6.2 空调系统逻辑控制程序 |
| 6.2.1 冷水机组PLC控制逻辑 |
| 6.2.2 空气处理系统PLC控制逻辑 |
| 6.3 模拟器仿真软件的设计与实现 |
| 6.3.1 开发工具 |
| 6.3.2 仿真软件设计 |
| 6.3.3 仿真软件实现 |
| 6.4 模型与仿真软件 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 船舶空调系统虚拟现实的实现 |
| 7.1 物体建模和虚拟场景漫游 |
| 7.1.1 三维建模 |
| 7.1.2 虚拟场景建模和漫游 |
| 7.2 交互的实现 |
| 7.2.1 委托Delegate |
| 7.2.2 套接字Socket |
| 7.2.3 运动物体的驱动 |
| 7.3 虚拟漫游和交互的展示 |
| 7.3.1 虚拟场景和漫游 |
| 7.3.2 系统交互 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 船舶空调实验室的实现 |
| 8.1 实验室夏季冷负荷工况的设计 |
| 8.1.1 压缩机组制冷量的选型 |
| 8.1.2 冷却水水箱体积的选型 |
| 8.1.3 冷却水泵排量的选型 |
| 8.2 实验室冬季供热负荷工况的设计 |
| 8.3 空调逻辑关系的设计 |
| 8.4 本章小结 |
| 第9章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 研究中使用的有关设计参数 |
| 附录B 攻读学位期间参加导师主持的科研项目 |
| 攻读学位期间公开发表论文 |
| 致谢 |
（8）基于MATLAB的空调用压缩机的建模与仿真（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 建立模型 |
| 2.1 建模方法选择 |
| 2.2 性能参数的选取 |
| 2.3 仿真软件选用 |
| 2.4 压缩机热力过程数学模型与Simulink仿真模型的建立 |
| 3 仿真结果与分析 |
| 4 结论 |
（9）基于部件神经网络模型的制冷系统混合仿真方法及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 相关研究的现状及评述 |
| 1.2.1 制冷系统的稳态仿真研究现状 |
| 1.2.2 相关部件的研究现状 |
| 1.3 本文研究的目标和主要工作 |
| 2 制冷系统的混合仿真方法 |
| 2.1 制冷系统混合仿真方法的提出 |
| 2.1.1 混合仿真方法的必要性 |
| 2.1.2 混合仿真方法的关键技术问题 |
| 2.2 制冷系统混合仿真方法的实现 |
| 2.2.1 系统模型的结构 |
| 2.2.2 部件模型的选择和实现 |
| 2.2.3 系统模型的求解 |
| 2.3 小结 |
| 3 神经网络建模方法研究 |
| 3.1 神经网络基本原理 |
| 3.2 神经网络模型建模的步骤和分析 |
| 3.2.1 数据样本 |
| 3.2.2 输入输出参数 |
| 3.2.3 传递函数 |
| 3.2.4 网络结构 |
| 3.2.5 训练算法 |
| 3.3 神经网络建模方法的改进研究 |
| 3.3.1 数据样本 |
| 3.3.2 输入输出参数 |
| 3.3.3 传递函数 |
| 3.3.4 网络结构 |
| 3.3.5 训练算法 |
| 3.4 小结 |
| 4 制冷系统的部件神经网络模型 |
| 4.1 容积式压缩机性能的三次多项式神经网络模型 |
| 4.1.1 定频压缩机性能的神经网络模型 |
| 4.1.2 带经济器的螺杆压缩机性能的神经网络模型 |
| 4.2 毛细管和短管流量特性的通用神经网络模型 |
| 4.2.1 数据样本 |
| 4.2.2 输入输出参数 |
| 4.2.3 神经网络模型结果和分析 |
| 4.3 翅片管冷凝器性能的神经网络模型 |
| 4.3.1 数据样本 |
| 4.3.2 输入输出参数 |
| 4.3.3 神经网络模型结果和分析 |
| 4.4 翅片管蒸发器性能的神经网络模型 |
| 4.4.1 数据样本 |
| 4.4.2 蒸发器性能分析 |
| 4.4.3 输入输出参数 |
| 4.4.4 神经网络模型结果和分析 |
| 4.5 小结 |
| 5 制冷系统混合仿真方法在水冷冷水机组性能模拟中的应用 |
| 5.1 水冷冷水机组简介 |
| 5.2 水冷冷水机组的混合仿真模型 |
| 5.2.1 带经济器的螺杆压缩机神经网络模型 |
| 5.2.2 满液式蒸发器和满液式冷凝器模型 |
| 5.2.3 板式换热器模型（经济器） |
| 5.2.4 绝热电子膨胀阀模型 |
| 5.2.5 系统的控制方程 |
| 5.3 系统模型的实验验证和分析 |
| 5.4 小结 |
| 6 制冷系统混合仿真方法在轻型商用空调性能模拟中的应用 |
| 6.1 基于部件物理模型的系统模型以及验证 |
| 6.2 轻型商用空调的混合仿真模型结果和分析 |
| 6.2.1 采用压缩机神经网络模型替代ARI 模型 |
| 6.2.2 采用短管神经网络模型替代分布参数模型 |
| 6.2.3 采用翅片管冷凝器神经网络模型替代分布参数模型 |
| 6.2.4 采用翅片管蒸发器神经网络模型替代分布参数模型 |
| 6.3 小结 |
| 7 总结和展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 本文研究的创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 |
（10）多功能水源热泵空调系统理论分析及仿真模拟研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的背景和意义 |
| 1.2 国内外多功能热泵空调系统研究现状 |
| 1.2.1 国外多功能热泵空调发展状况 |
| 1.2.2 国内多功能热泵空调发展状况 |
| 2 国内外制冷仿真技术的研究状况 |
| 2.1 国外制冷仿真技术研究状况 |
| 2.2 国内制冷仿真技术研究状况 |
| 2.3 本文的研究内容及研究方法 |
| 3 多功能热泵空调系统设计计算 |
| 3.1 压缩机的设计 |
| 3.1.1 输气系数 |
| 3.1.2 压缩机的功率和电效率 |
| 3.1.3 压缩机出口参数 |
| 3.2 换热器的设计计算 |
| 3.2.1 制冷剂侧的计算 |
| 3.2.2 水侧的计算 |
| 4 多功能热泵空调系统原理 |
| 4.1 系统组成以及原理 |
| 4.1.1 系统组成 |
| 4.1.2 热泵空调侧装置原理 |
| 4.1.3 水侧装置原理 |
| 5 多功能热泵空调系统数学模型建立 |
| 5.1 部件模型建立 |
| 5.1.1 涡旋压缩机模型 |
| 5.1.2 冷凝器模型 |
| 5.1.3 蒸发器模型 |
| 5.1.4 热力膨胀阀模型 |
| 5.1.5 制冷剂充注量 |
| 5.1.6 物性参数模型 |
| 6 多功能热泵空调稳态仿真模型建立 |
| 6.1 系统仿真模型建立 |
| 6.1.1 蒸发器子模型 |
| 6.1.2 热水冷凝器子模型 |
| 6.1.3 热源侧冷凝器子模型 |
| 6.1.4 压缩机子模型 |
| 6.1.5 夏季仿真主程序模型 |
| 6.2 系统稳态仿真 |
| 6.2.1 系统假设 |
| 6.2.2 设置初始参数 |
| 6.2.3 仿真运行分析 |
| 7 结论和建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 对后续研究的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
四、基于模型的制冷空调装置智能仿真（论文参考文献）
- [1]基于群智能的航站楼空调冷却水系统节能控制策略研究[D]. 陈时羽. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]基于EES的冷库制冷系统仿真及优化[D]. 王启天. 上海海洋大学, 2020(03)
- [3]一种高速列车空调机组性能研究[D]. 郭潮. 兰州交通大学, 2019(04)
- [4]并联式双蒸发器客车制冷系统的建模仿真与实验[D]. 段胜利. 上海交通大学, 2016(03)
- [5]制冷剂自然循环能量回收装置的智能仿真[J]. 孙丽颖,李铁磊. 哈尔滨工程大学学报, 2013(08)
- [6]制冷空调装置的仿真技术进展[J]. 梁才航. 应用能源技术, 2013(04)
- [7]船舶空调系统的建模与仿真[D]. 何治斌. 大连海事大学, 2011(09)
- [8]基于MATLAB的空调用压缩机的建模与仿真[J]. 郝华杰,申晓亮. 低温与超导, 2010(05)
- [9]基于部件神经网络模型的制冷系统混合仿真方法及应用[D]. 赵灵晓. 上海交通大学, 2010(10)
- [10]多功能水源热泵空调系统理论分析及仿真模拟研究[D]. 李增强. 西安建筑科技大学, 2009(03)