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面向室内温湿度同时控制的直膨式空调系统混合建模

致谢第5-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-11页
符号表第16-20页
第一章 绪论第20-26页
    1.1 温湿度控制方法第21-23页
        1.1.1 基于硬件解耦的温湿度控制第21-22页
        1.1.2 基于软解耦算法的温湿度控制第22-23页
    1.2 经验建模综述第23-24页
    1.3 本文的主要研究内容第24-26页
第二章 直膨式空调实验系统第26-34页
    2.1 实验装置第26-29页
        2.1.1 直膨式制冷装置第27-28页
        2.1.2 变风量空气分配子系统第28-29页
    2.2 仪表和数据采集系统第29-31页
        2.2.1 温度、压力和流量的传感器/测量装置第29-30页
        2.2.2 数据采集和计算系统第30-31页
    2.3 LabVIEW数据采集和监控程序第31页
    2.4 实验装置内的常规控制回路第31-32页
    2.5 实验条件与实验数据第32-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 直膨式空调系统物理建模第34-57页
    3.1 制冷剂与空气物性参数获取与计算第34-39页
        3.1.1 制冷剂物性参数的获取第34-35页
        3.1.2 干空气物性参数的获取第35页
        3.1.3 湿空气物性参数的计算第35-39页
    3.2 压缩机建模第39-41页
        3.2.1 压缩机建模综述第39页
        3.2.2 变转速压缩机建模第39-41页
    3.3 电子膨胀阀建模第41-42页
    3.4 冷凝器建模第42-47页
        3.4.1 冷凝器建模综述第42-44页
        3.4.2 肋片管式冷凝器建模第44-47页
    3.5 蒸发器建模第47-53页
        3.5.1 温差法与焓差法第47-49页
        3.5.2 焓差法下肋片效率的简化第49-50页
        3.5.3 肋片管式蒸发器建模第50-53页
    3.6 直膨式空调系统物理建模流程第53-56页
    3.7 本章小结第56-57页
第四章 人工神经网络建模第57-63页
    4.1 神经网络的设计第57-59页
    4.2 同一工况下ANN模型的训练与验证第59-61页
        4.2.1 用于预测Φ_s和Φ_1的ANN模型的训练第59-61页
        4.2.2 用于预测Φ_s和Φ_1的ANN模型的验证第61页
    4.3 工况改变时ANN模型的验证第61-62页
    4.4 本章小结第62-63页
第五章 直膨式空调混合建模第63-71页
    5.1 混合建模方法第64-65页
    5.2 用于预测qm,r和H_(r,e,in)的AN子模型的训练与验证第65-67页
    5.3 物理子模型求解过程第67-69页
    5.4 混合模型误差分析第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
第六章 结论与展望第71-72页
参考文献第72-79页
攻读硕士期间科研成果及所获奖励第79页

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