为提高换热器性能的计算精度和速度,建立了整体式翅片管式换热器的精度自校正模型.该模型中带了两个神经网络,一个用于补偿简化模型与分布参数模型的差异,另一个则用于自适应地学习试验结果,提高模型的精度.用该模型计算整体式翅片管冷凝器和蒸发器性能,并与试验结果相对照.对于冷凝器,换热量误差的平均值和最大值分别为0.63%和1.72%,过冷度误差的平均值和最大值则为0.9 ℃和3.2 ℃.对于蒸发器,换热量误差的平均值和最大值分别为1.56%和11.0%,过热度误差的平均值和最大值则为1.5 ℃和9.8 ℃.对于冷凝器和蒸发器,计算速度较分布参数模型均提高两个数量级.
换热器 模型 人工神经网络