双级压缩制冷系统的仿真模拟研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 制冷系统仿真研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 稳态仿真技术 | 第11-12页 |
| 1.2.2 动态仿真技术 | 第12-13页 |
| 1.2.3 制冷系统智能仿真技术 | 第13-14页 |
| 1.3 双级压缩制冷循环 | 第14-20页 |
| 1.3.1 双级压缩制冷循环的分类 | 第14-16页 |
| 1.3.2 双级压缩制冷循环的模拟研究现状 | 第16-20页 |
| 1.4 本文的研究目的和主要内容 | 第20-22页 |
| 2 双级压缩制冷系统的数学模型 | 第22-40页 |
| 2.1 压缩机模型 | 第22-24页 |
| 2.1.1 制冷剂的质量流量的确定 | 第23-24页 |
| 2.1.2 压缩机输入功率的确定 | 第24页 |
| 2.1.3 压缩机排气温度的确定 | 第24页 |
| 2.2 冷凝器模型 | 第24-28页 |
| 2.3 量热器（蒸发器）模型 | 第28-32页 |
| 2.4 热力膨胀阀模型 | 第32-33页 |
| 2.5 充注量模型 | 第33-35页 |
| 2.5.1 空泡系数模型 | 第34页 |
| 2.5.2 单相区制冷剂充注量的计算 | 第34页 |
| 2.5.3 两相区制冷剂充注量的计算 | 第34-35页 |
| 2.5.4 系统制冷剂充注量的计算 | 第35页 |
| 2.6 中间冷却器模型 | 第35-37页 |
| 2.7 制冷剂物性参数的计算 | 第37-38页 |
| 2.7.1 制冷剂的选用 | 第37页 |
| 2.7.2 制冷剂的热力学性质计算 | 第37-38页 |
| 2.8 本章小结 | 第38-40页 |
| 3 双级压缩制冷系统实验平台 | 第40-44页 |
| 3.1 系统试验平台简介 | 第40-41页 |
| 3.2 系统性能测试方法与系统特点 | 第41-43页 |
| 3.2.1 系统性能测试方法 | 第41-42页 |
| 3.2.2 系统特点 | 第42-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 双级压缩制冷系统仿真平台 | 第44-63页 |
| 4.1 仿真模拟软件简介 | 第44-46页 |
| 4.1.1 Matlab介绍 | 第44-45页 |
| 4.1.2 Simulink介绍 | 第45-46页 |
| 4.2 系统仿真模型数据流程 | 第46-48页 |
| 4.3 压缩机仿真模块的建立 | 第48-53页 |
| 4.4 冷凝器仿真模块的建立 | 第53-56页 |
| 4.5 热力膨胀阀模块的建立 | 第56-57页 |
| 4.6 量热器仿真模块的建立 | 第57-59页 |
| 4.7 中间冷却器仿真模块的建立 | 第59-60页 |
| 4.8 系统仿真模型数据结构的建立 | 第60-62页 |
| 4.9 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 双级压缩制冷系统仿真平台的验证与分析 | 第63-76页 |
| 5.1 双级压缩制冷系统仿真平台的验证 | 第63-64页 |
| 5.2 仿真结果与实验结果对比 | 第64-67页 |
| 5.3 结果分析 | 第67-68页 |
| 5.4 系统仿真平台的优化 | 第68-75页 |
| 5.4.1 BP神经网络理论 | 第68-69页 |
| 5.4.2 BP神经网络学习方式及算法 | 第69-70页 |
| 5.4.3 双级压缩机制冷仿真系统的优化 | 第70-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 6 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76页 |
| 6.2 不足与展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
