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摘要
构建了液氨蒸发器热力学仿真模型,进行了蒸发压力以及风洞降温的预测与验证。采用BP神经网络算法对试验数据和仿真数据进行训练,建立了氨制冷系统蒸发压力快速预测模型,分析了试验高度和试验风速对风洞降温速度的影响,提出了变风速降温控制方式,对比分析了不同降温控制过程的降温时间及系统能耗。结果表明:对于高空环境试验,先进行风洞减压再降温,可以有效缩短降温时间、减小系统能耗;试验风速75 m/s时风洞系统降温速度最快,高于75 m/s时可以通过降温过程变风速控制方法降低系统能耗。
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构建了液氨蒸发器热力学仿真模型,进行了蒸发压力以及风洞降温的预测与验证。采用BP神经网络算法对试验数据和仿真数据进行训练,建立了氨制冷系统蒸发压力快速预测模型,分析了试验高度和试验风速对风洞降温速度的影响,提出了变风速降温控制方式,对比分析了不同降温控制过程的降温时间及系统能耗。结果表明:对于高空环境试验,先进行风洞减压再降温,可以有效缩短降温时间、减小系统能耗;试验风速75 m/s时风洞系统降温速度最快,高于75 m/s时可以通过降温过程变风速控制方法降低系统能耗。
