가변 공차 최적화 방법을 사용하여 냉동 시스템 성능 계수의 COP 값을 목적 함수로 사용하고 증발기, 응축기, 모세관 및 냉매 충전량의 주요 구조 매개 변수를 최적화 변수로 사용합니다. 실내 에어컨 시스템의 여러 주요 구성 요소에 대해 최적 매칭 계산이 수행되어 에너지 효율이 크게 향상되고 에너지 절약 목적이 달성됩니다.
1. 최근 몇 년 동안 냉동 장비의 기본 현상에 대한 이해가 비교적 명확했지만 현재 에어컨 제조업체는 기본적으로 기업의 장비 조건 및 설계 경험과의 일관성을 강조하는 전통적인 유추 설계 방법을 채택하여 어느 정도의 시스템 매칭을 달성합니다.
본 논문의 목적은 분할벽 장착형 에어컨 냉동 시스템의 매칭을 최적화하는 것입니다. 냉동 시스템의 COP 값을 목적 함수로 취하고 증발기, 응축기, 모세관 및 냉매 충진재의 주요 구조 매개 변수를 최적화 변수로 사용하여 에어컨 시스템의 여러 주요 구성 요소에 대한 최적 매칭 계산이 수행됩니다. 계산 결과, 최적화 후 COP 값은 원래 값보다 8.07% 증가하고, 냉동 용량은 3.77% 증가하며, 소비 전력은 3.79% 감소하는 것으로 나타났습니다. 에너지 절약 목표가 달성되었습니다.
2. 냉동 시스템 작동 프로세스 시뮬레이션
콜드 시스템 작업 프로세스 시뮬레이션의 목적은 시스템의 최적 매칭과 작업 프로세스 제어의 자동화를 실현하는 것이므로 시뮬레이션 모델은 정확하고 신뢰할 수 있어야 합니다. 일반적으로 정상상태 집중모수법은 거칠기 때문에 시스템의 각 부분의 특성을 이해하는 데 사용할 수 없습니다. 본 논문에서는 정상상태 분포모수법을 사용한다.
2.1 증발기와 응축기의 시뮬레이션
증발기와 응축기의 냉매 흐름은 각각 포화, 과열, 포화 및 과냉각입니다. 일반적으로 두 증발기의 열전달 계산에는 각 상태 전체에 대한 평균 열전달 공식이 채택됩니다. 단상유체와 이상유체의 열전달 차이를 고려하더라도 실제로는 각 영역을 나누어 열전달계수와 냉매온도가 서로 다르다. 본 논문에서는 단계별 계산방법을 채택하였다. 출구 매개변수를 가정하고 질량보존식, 운동량 보존식, 에너지 보존식을 이용하여 반복적으로 계산하고, 냉매의 온도, 압력, 건조도 변화를 구한다.
2.2 모세관 시뮬레이션
모세관의 구조는 간단하지만 관 내 냉매의 흐름은 상대적으로 복잡합니다. 이는 액체 단상 흐름에서 발생하는 "플래시 증발" 과정이며, 기화 지연이라는 비열역학적 평형 현상이 있습니다. 모세관의 냉매 흐름과 출구 매개변수에 큰 영향을 미칩니다. 본 논문에서는 많은 문헌의 R22 실험 데이터를 기반으로 Wennan 모델을 수정했는데, 이는 R22의 인화점 지연과 모세관 직경, 입구 과냉각 등 사이의 관계를 만족스럽게 반영합니다. 모세관 입구 및 출구 매개변수 은 여전히 세 가지 보존 방정식의 동시 반복을 통해 단계 매개변수 방법으로 해결됩니다.
2.3 압축기 시뮬레이션
롤링 로터 압축기는 본 논문에서 에어컨의 냉동 시스템에 사용됩니다. 작업 프로세스의 과도 시뮬레이션은 실린더와 외부 세계 사이의 열 교환 효과, 가스 누출, 가스 밸브의 운동 법칙, 움직이는 부품의 마찰 및 기타 요인을 종합적으로 고려하는 세 가지 보존 방정식을 기반으로 합니다. 압축기의 작동 성능에 대해 압축기의 실제 작동 과정에 더 가깝게 만듭니다. 문헌[2]에 자세한 설명이 나와 있습니다.
2.4 냉동 시스템 시뮬레이션
냉동 시스템 시뮬레이션 계산의 블록 다이어그램은 계산 수렴의 기준으로 질량 유량과 시스템 충전량을 사용합니다. 참고문헌 [3]과 비교하면 선택된 초기값이 수렴 속도와 계산 정확도에 미치는 영향이 적고 충전량의 영향을 고려한다는 장점이 있다.
3. 냉동 시스템의 베스트 매칭
냉동시스템의 시뮬레이션 결과가 실험결과와 잘 일치한다는 실험적 검증을 바탕으로 저자는 냉동시스템의 여러 주요 구성요소들 간의 최적 매칭 최적화 모델을 확립하였고, 최적화된 냉동시스템은 에너지 절약의 목표.
3.1 최적화 매개변수
(1) 목적함수와 설계변수
이 문서의 목적 함수는 다음과 같습니다.
Fx=1/COP
COP 값은 에너지 효율 비율입니다.
설계변수는 다음과 같습니다. 냉매충전량 M
콘덴서 핀 사이의 Ec; 파이프 외경 문서; 단일 튜브 길이 lc; 풍속 uc;
증발기의 핀 간격 ee; 튜브 외경 doe; 단일 튜브 길이 le; 풍속 ue;
모세관 길이 L 캡.
여기서 압축기의 최적화는 일시적으로 고려되지 않으며 모세관의 내경은 고정된 값으로 간주됩니다.
(2) 제약
명시적인 제약 조건은 다음과 같습니다.
1.5mm≤ec<3.0mm,1.5mm 6.0mm="doc="12.0mm,6.0mm="doe="12.0mm, 0.5m≤lc<1.2m,0.5 1.0m/s 0.6m≤L 캡≤1.8m, 500g≤M≤1000g。 계산의 편의를 위해 위의 제약조건은 차원이 없습니다. 또한 재료 소비 및 소음 표시기를 제한하십시오. 최적화 후 응축기와 증발기의 무게는 프로토타입의 무게보다 커서는 안 됩니다. 소음 제어는 증발기를 통과하는 공기의 흐름 저항을 제한하여 달성됩니다. 3.2 최적화 방법 공조 냉동 시스템의 작동 프로세스에 대한 많은 양의 시뮬레이션 계산과 목적 함수, 제약 조건 및 설계 변수 간의 복잡한 선형 또는 비선형 또는 비선형 관계로 인해 본 논문에서는 가변 공차 최적화 방법을 사용합니다. 이 방법의 특별한 점은 초기 다면체의 꼭지점이 반드시 실현가능점일 필요가 없고 기울기를 계산할 필요가 없어 연산이 간단하다는 점이다. 엄격한 타당성을 요구하는 최적화 방법에 비해 계산 시간이 크게 절약됩니다. 또한, 허용 기준의 개수는 검색 종료 기준으로 사용될 수도 있습니다. 실내 에어컨 냉동 시스템의 최적화 계산에서는 목적 함수, 제약 조건 및 설계 변수가 복잡한 암시적 비선형 관계이기 때문에 최적화 결과는 초기 점 위치와 관련된 국소 최적 솔루션이라는 점에 유의해야 합니다. . 또한, 설계변수의 최적값은 국가가 지정한 일련의 표준값과 일치하므로, 최적값을 반올림하거나 표준화할 필요가 있다. 따라서 일부 설계 매개변수를 반올림하거나 표준화하려면 "부분 공간 최적화" 방법을 사용해야 합니다. 그런 다음 여러 로컬 최적 솔루션을 비교하여 최종 최적 설계를 얻습니다.
