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《上海交通大学》 2012年
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基于仿真的制冷系统稳健设计方法研究

杨亮  
【摘要】:制冷系统仿真模拟技术已经有了相当的发展,在制冷系统匹配设计、控制设计以及以楼宇为代表的区域制冷空调系统的设计与控制上都有广泛的应用。仿真模拟技术的出发点是为设计提供一个虚拟实验室,但并不是有了实验室就可以设计出好产品,关于产品设计还有一套先进的方法学。稳健设计又称鲁棒设计,是一种基于不确定因素来优化产品质量的重要方法,它不仅可以优化产品性能,还可以优化产品性能波动。发达国家非常重视稳健设计,并已取得了巨大的经济效益。传统的稳健设计方法是基于试验的,很难在制冷系统的优化设计中发挥作用。事实上基于准确、可靠的工程模型,各类产品设计方法都可以获得更为全面深入地研究和应用。但是,在制冷空调领域,将产品设计方法学与仿真模拟技术相结合的研究还寥寥无几。 本文提出了基于仿真的制冷系统稳健设计方法,并探讨其在制冷空调装置设计中的应用。本文的工作开创了仿真理论与产品质量设计相结合的新型设计模式,有助于全面理解与改进产品质量设计的过程。本文的主要研究内容包括: 1.本文提出了基于仿真的制冷系统稳健设计方法。该方法是田口方法体系的拓展,既保留了田口方法通用性强、便于逐步校验与分析的优点,又将工程模型引入稳健优化设计,克服了传统方法无法预测产品质量及其波动的弱点。本文应用MATLAB优化和统计学工具箱,实现了稳健设计方法与制冷系统仿真模拟技术的结合,在MATLAB上开发了结合稳健设计理论的制冷空调装置质量优化设计综合仿真平台。 2.本文探讨了稳健设计对制冷系统仿真模型提出的要求,在此基础上建立制冷系统和部件的仿真模型,并进行了实验验证。 a)建立了风冷翅片管换热器仿真模型,采用考虑制冷剂支路实际连接方式的三维模型,能够反映换热器内制冷剂和空气不均匀流动对换热器性能的影响。实验验证结果表明,该模型对换热量的预测误差在±5%之间; b)提出了一种新的压缩机“灰箱”模型:基于效率损失的压缩机神经网络模型。确定了最优的神经网络结构、输入参数组合和传递函数类型。建立的模型不仅在回归范围内有相当高的精度,在回归范围外也有非常好的外推性,且适用于多种容积式压缩机; c)提出了一种精简的毛细管和短管流量特性的无量纲关联式,将无量纲参数的定义从亚临界拓展到跨临界,同时保证了参数的连续性,显著提高了神经网络模型的通用性,模型对多种亚临界工质和超临界CO2均适用; d)建立了制冷系统的仿真平台,包含设计计算和校核计算两种求解模式。实验验证结果表明,对制冷量和功率的预测误差均在±5%之间。 3.完成了基于仿真的稳健设计方法在翅片管蒸发器优化设计上的实例应用。在不确定因素干扰下,完成了风冷翅片管蒸发器结构参数的稳健优化设计;并利用蒙特卡洛模拟计算换热器质量特性值的分布(均值、标准差)和质量指标(设计能力指数Cpk),最后分别从改变设计参数均值和减小设计参数容差两个角度讨论了提高换热器质量等级的方案。 4.完成了基于仿真的稳健设计方法在轻型商用空调器设计上的实例应用。首先通过对系统匹配参数进行稳健参数设计与优化,确定了在部件噪声矩阵干扰下,节流元件和制冷剂充注量的最佳匹配结果;其次利用蒙特卡洛模拟计算系统制冷量和功耗的均值、标准差和Cpk;最后利用中心复合试验设计回归了Cpk随部件容差变化的响应曲面,并结合成本模型和质量损失函数Cpk的响应曲面对制冷装置的各部件容差进行了优化。 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。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TB657

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【引证文献】
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【同被引文献】
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