中央空调水系统的建模与优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 课题研究的意义及国内外研究状况 | 第11-18页 |
| 1．1 课题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1．3 本文研究的内容和方法 | 第16-18页 |
| 2 中央空调系统的构成与空调水系统运行工艺过程 | 第18-25页 |
| 2．1 中央空调系统的构成 | 第18-19页 |
| 2．2 空调水系统运行工艺过程 | 第19-23页 |
| 2．2．1 冷却塔散热过程 | 第19-22页 |
| 2．2．2 冷却水系统传热过程 | 第22-23页 |
| 2．3 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 中央空调系统的人工神经网络建模方法研究 | 第25-47页 |
| 3．1 人工神经网络的基础知识 | 第25-27页 |
| 3．1．1 生物神经元网络 | 第25-26页 |
| 3．1．2 人工神经元模型 | 第26页 |
| 3．1．3 人工神经网络 | 第26-27页 |
| 3．2 误差反传(BP)神经网络 | 第27-33页 |
| 3．2．1 BP神经网络 | 第27-28页 |
| 3．2．2 BP神经网络拓扑结构 | 第28-30页 |
| 3．2．3 BP神经网络算法 | 第30-32页 |
| 3．2．4 BP神经网络算法的改进 | 第32-33页 |
| 3．3 中央空调系统关键设备的建模研究 | 第33-37页 |
| 3．3．1 输入向量、输出向量的选取 | 第34-36页 |
| 3．3．2 网络拓扑结构设计 | 第36页 |
| 3．3．3 训练方法的选取 | 第36-37页 |
| 3．3．4 神经网络泛化能力的改善 | 第37页 |
| 3．4 建模方法的实际验证 | 第37-46页 |
| 3．5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 中央空调优化方法的研究 | 第47-62页 |
| 4．1 遗传算法基本原理 | 第47-54页 |
| 4．1．1 遗传算法的描述 | 第47-53页 |
| 4．1．2 遗传算法具体操作过程 | 第53-54页 |
| 4．1．3 遗传算法的特点 | 第54页 |
| 4．2 复合形法的描述 | 第54-56页 |
| 4．2．1 复合形法的基本原理 | 第54-55页 |
| 4．2．2 复合形法的迭代步骤 | 第55-56页 |
| 4．3 中央空调的混合遗传算法 | 第56-61页 |
| 4．3．1 混合遗传算法在中央空调系统优化的实现 | 第58-59页 |
| 4．3．2 混合遗传算法的性能分析 | 第59-61页 |
| 4．4 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 中央空调优化的仿真研究 | 第62-75页 |
| 5．1 中央空调系统的控制方法 | 第63页 |
| 5．2 三种控制方法的全工作范围的能耗对比 | 第63-72页 |
| 5．2．1 环境湿球温度和冷冻水供水温度一定 | 第64-70页 |
| 5．2．2 环境湿球温度一定、冷冻水供水温度可变 | 第70-71页 |
| 5．2．3 冷冻水供水温度一定、环境湿球温度可变 | 第71-72页 |
| 5．3 一个制冷周期的能耗比较 | 第72-74页 |
| 5．4 本章小结 | 第74-75页 |
| 6 结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
