为给直升机机载制冷循环系统制冷剂的选择提供借鉴,首先以某直升机现有空调系统为例,依据其系统及部件参数,在VapCyc软件中建立制冷系统模型。然后选用不同制冷剂,改变冷凝器侧入口空气温度、冷凝器/蒸发器侧风量及压缩机转速,得到系统...为给直升机机载制冷循环系统制冷剂的选择提供借鉴,首先以某直升机现有空调系统为例,依据其系统及部件参数,在VapCyc软件中建立制冷系统模型。然后选用不同制冷剂,改变冷凝器侧入口空气温度、冷凝器/蒸发器侧风量及压缩机转速,得到系统制冷系数(Coefficient of performance,COP)及制冷量。分析得到相同工况下,R134a与R1234yf的COP值相差不大且最高,R407C次之,R32与R410A结果相近且COP值最低;制冷量从高到低依次为R32,R410A,R407C,R134a和R1234yf。在机载制冷系统研究初期,应先满足系统制冷量的要求,故认为在选择机载空调制冷剂时,优先考虑R410A及R407C。另外,冷凝器侧风量、蒸发器侧风量及压缩机转速等参数对系统制冷量及COP均有较大影响,设计制冷系统时应慎重确定。展开更多
文摘为给直升机机载制冷循环系统制冷剂的选择提供借鉴,首先以某直升机现有空调系统为例,依据其系统及部件参数,在VapCyc软件中建立制冷系统模型。然后选用不同制冷剂,改变冷凝器侧入口空气温度、冷凝器/蒸发器侧风量及压缩机转速,得到系统制冷系数(Coefficient of performance,COP)及制冷量。分析得到相同工况下,R134a与R1234yf的COP值相差不大且最高,R407C次之,R32与R410A结果相近且COP值最低;制冷量从高到低依次为R32,R410A,R407C,R134a和R1234yf。在机载制冷系统研究初期,应先满足系统制冷量的要求,故认为在选择机载空调制冷剂时,优先考虑R410A及R407C。另外,冷凝器侧风量、蒸发器侧风量及压缩机转速等参数对系统制冷量及COP均有较大影响,设计制冷系统时应慎重确定。
文摘微重力条件下管内流动冷凝换热系数是空间热交换器设计的基础依据,但其实验数据稀缺,故有必要建立精确的预测模型。文中提出了一种基于人工神经网络的微重力下管内流动冷凝换热预测模型。选取误差反向传播(Back propagation,BP)和径向基函数(Radial basis function RBF)两种神经网络,以水力直径、饱和温度、质流密度、干度及与工质热物性有关的参数作为网络输入,冷凝换热系数作为网络输出。结果显示,BP神经网络预测的均方根误差为237、平均绝对百分误差为4.32%;RBF神经网络预测的均方根误差为165、平均绝对百分误差为2.35%。相对于BP神经网络,RBF神经网络精度更高。基于RBF神经网络的微重力下管内流动冷凝换热模型预测值与94%的实验值和数值模拟结果的相对误差在±10%以内。
