Utilizando el método de optimización de tolerancia variable, el valor COP del coeficiente de rendimiento del sistema de refrigeración se toma como función objetivo, y los principales parámetros estructurales del evaporador, condensador, capilar y el volumen de llenado de refrigerante se toman como variables de optimización. El cálculo de combinación óptima se lleva a cabo para varios componentes principales del sistema de aire acondicionado de la habitación, de modo que el índice de eficiencia energética mejora significativamente y se logra el objetivo de ahorro de energía.
1. En los últimos años, aunque la comprensión de los fenómenos básicos en los equipos de refrigeración ha sido relativamente clara, los fabricantes actuales de aire acondicionado básicamente adoptan el método de diseño de analogía tradicional, enfatizando la coherencia con las condiciones del equipo de la empresa y la experiencia en diseño, para lograr un cierto grado de coincidencia del sistema.
El propósito de este artículo es optimizar la combinación de un sistema de refrigeración de aire acondicionado split montado en la pared. Tomando el valor COP del sistema de refrigeración como función objetivo y tomando los principales parámetros estructurales del evaporador, condensador, capilar y carga de refrigerante como variables de optimización, se lleva a cabo el cálculo óptimo de coincidencia de varios componentes principales del sistema de aire acondicionado. Los resultados del cálculo muestran que el valor COP después de la optimización es un 8,07% mayor que el valor original, la capacidad de refrigeración aumenta un 3,77% y el consumo de energía se reduce un 3,79%. Se consigue el objetivo de ahorro energético.
2. Simulación del proceso de trabajo del sistema de refrigeración.
El propósito de la simulación del proceso de trabajo del sistema de frío es lograr la mejor combinación del sistema y la automatización del control del proceso de trabajo, por lo que el modelo de simulación debe ser preciso y confiable. Generalmente, el método de parámetros concentrados en estado estacionario es aproximado y no se puede utilizar para comprender las características de cada parte del sistema. En este artículo se utiliza el método de parámetros distribuidos en estado estacionario.
2.1 Simulación de evaporador y condensador.
El flujo de refrigerante en el evaporador y el condensador está saturado, sobrecalentado, saturado y subenfriado, respectivamente. Generalmente, la fórmula de transferencia de calor promedio se adopta para cada estado en su conjunto en el cálculo de la transferencia de calor de dos evaporadores. Aunque se considera la diferencia en la transferencia de calor entre fluidos monofásicos y bifásicos, el coeficiente de transferencia de calor y la temperatura del refrigerante en realidad son diferentes en cada área dividida. En este artículo se adopta el método de cálculo por pasos. Bajo el supuesto de los parámetros de salida, las ecuaciones de conservación de masa, conservación de momento y conservación de energía se utilizan para calcular iterativamente, y se obtienen los cambios de temperatura, presión y sequedad del refrigerante.
2.2 Simulación capilar
Aunque la estructura del tubo capilar es simple, el flujo de refrigerante en el tubo es relativamente complejo, que es un proceso de "evaporación repentina" del flujo monofásico del líquido, y existe un fenómeno de equilibrio no termodinámico de retraso de la vaporización, que Tiene un gran impacto en el flujo de refrigerante en el tubo capilar y en los parámetros de salida. En este artículo, basándose en los datos experimentales de R22 en muchas literaturas, se modificó el modelo de Wennan, que refleja satisfactoriamente la relación entre el retraso del punto de inflamación de R22 y el diámetro del capilar, el subenfriamiento de entrada, etc. Los parámetros de entrada y salida del capilar todavía se resuelven mediante el método del parámetro escalonado con la ayuda de la iteración simultánea de tres ecuaciones de conservación.
2.3 Simulación de compresor
En este artículo se utiliza el compresor de rotor rodante en el sistema de refrigeración del aire acondicionado. La simulación transitoria de su proceso de trabajo todavía se basa en tres ecuaciones de conservación, que consideran de manera integral los efectos del intercambio de calor entre el cilindro y el mundo exterior, las fugas de gas, la ley de movimiento de la válvula de gas, la fricción de las piezas móviles y otros factores. en el rendimiento de trabajo del compresor, acercándolo al proceso de trabajo real del compresor. La literatura [2] ofrece una descripción detallada.
2.4 Simulación del sistema de refrigeración.
El diagrama de bloques del cálculo de simulación del sistema de refrigeración toma el caudal másico y el volumen de llenado del sistema como criterio de convergencia del cálculo. En comparación con la referencia [3], tiene la ventaja de que el valor inicial seleccionado tiene menos influencia en la velocidad de convergencia y la precisión del cálculo, y se tiene en cuenta la influencia del volumen de llenado.
3. Mejor combinación del sistema de refrigeración
Sobre la base de la verificación experimental de que los resultados de la simulación del sistema de refrigeración concuerdan con los resultados experimentales, el autor ha establecido el modelo de optimización de coincidencia óptima entre varios componentes principales del sistema de refrigeración, y el sistema de refrigeración optimizado ha logrado el objetivo de ahorro de energía.
3.1 Parámetros de optimización
(1) Función objetivo y variable de diseño
La función objetivo en este trabajo es:
Tipo de cambio=1/COP
El valor COP es el índice de eficiencia energética.
Las variables de diseño son las siguientes: carga de refrigerante M
Ec entre aletas de condensador; Diámetro exterior de la tubería doc; Longitud de tubo único lc; Velocidad del viento de cara uc;
Espaciado de aletas del evaporador ee; Diámetro exterior del tubo; Longitud de tubo único; Velocidad del viento de cara ue;
Longitud capilar L tapa.
La optimización del compresor no se considera aquí temporalmente y el diámetro interior del tubo capilar se toma como un valor fijo.
(2) Restricciones
Las restricciones explícitas son las siguientes:
1,5 mm≤ec≤3,0 mm, 1,5 mm≤ee≤3,0 mm,
6,0 mm≤doc≤12,0 mm, 6,0 mm≤doe≤12,0 mm,
0,5 m≤lc≤1,2 m, 0,5≤LE≤0,75 m,
1,0 m/s≤uc≤3,0 m/s, 0,5/s≤ue≤3,0 m/s,
tapa de 0,6 m≤L≤1,8 m,
500g≤M≤1000g。
Para facilitar el cálculo, las restricciones anteriores no tienen dimensiones.
Además, limite el consumo de material y los indicadores de ruido. El peso del condensador y del evaporador después de la optimización no debe ser mayor que el peso del prototipo. El control del ruido se logra limitando la resistencia al flujo de aire que fluye a través del evaporador.
3.2 Método de optimización
Debido a la gran cantidad de cálculos de simulación del proceso de trabajo del sistema de refrigeración de aire acondicionado y la compleja relación lineal o no lineal o no lineal entre la función objetivo, las restricciones y las variables de diseño, este documento utiliza el método de optimización de tolerancia variable. La ocupación especial de este método es que no es necesario que el vértice del poliedro inicial sea un punto factible y no es necesario calcular el gradiente, por lo que la operación es simple. En comparación con los métodos de optimización que requieren una viabilidad estricta, el tiempo de cálculo se ahorra considerablemente. Además, el número de criterios de tolerancia también se puede utilizar como criterio para finalizar la búsqueda.
Cabe señalar que en el cálculo de optimización del sistema de refrigeración del aire acondicionado de la habitación, debido a que la función objetivo, las condiciones de restricción y las variables de diseño son relaciones no lineales implícitas complejas, los resultados de la optimización son soluciones óptimas locales, que están relacionadas con la posición del punto inicial. . Además, el valor óptimo de la variable de diseño es consistente con la serie de valores estándar especificados por el estado, y el valor óptimo debe redondearse o estandarizarse. Por lo tanto, es necesario utilizar el método de "optimización subespacial" para redondear o estandarizar algunos parámetros de diseño. Luego, el diseño óptimo final se obtiene comparando múltiples soluciones óptimas locales.
