一、基于Matlab语言的电子膨胀阀模糊控制系统仿真（论文文献综述）
刘江涛[1]（2021）在《基于模糊控制的100KW级风热机组运行控制策略研究》文中指出
刘青青[2]（2020）在《空气源热泵过冷热交替除霜性能研究》文中提出近年来在中国经济的稳健发展、政府持续加强推行节能减排、发展低碳经济和改造热源等相关政策背景下,空气源热泵市场得到迅速发展。但空气源热泵低温环境制热运行的结霜与高效除霜是其应用中亟待解决的关键问题,对空气源热泵机组适时除霜是机组可靠与高效运行的保障。针对现有的除霜技术能耗高、稳定性差、综合性能低等问题,提出了一种改进的利用液体冷媒过冷热的双蒸发器交替除霜的空气源热泵系统,其基本原理是两组蒸发器按顺序运行并结霜,利用冷凝器出口高温高压制冷剂液体或（和）旁通的压缩机排气混合后的热量对处于除霜状态的蒸发器进行除霜,以保证蒸发器在除霜的同时系统维持稳定供热运行。首先,对双蒸发器液体冷媒交替除霜空气源热泵系统的热力过程进行计算分析,计算结果初步说明在该系统中,采用过冷热交替除霜的方法能有效迅速地出去蒸发器表面霜层,实现系统高效稳定运行。其次,根据空气源热泵冷热水机组的相关设计要求对设计工况下的热泵热水系统各个部件进行设计选型。分别采用分区集中参数、分布参数等建模方法对系统中压缩机、换热器、节流阀建立仿真数学模型;通过质量守恒、动量守恒和能量守恒将各部件模型耦合,建立了双蒸发器空气源热泵热水系统结霜、除霜的系统仿真动态模型,在MATLAB语言环境中编制了仿真计算程序语言,同时利用相关实验数据验证了所建模型的准确性。最后,利用所建的系统仿真数学模型,模拟了系统在制热结霜、除霜运行模式下,系统冷凝压力、蒸发压力、制热量、功耗和COP等性能参数的变化情况。并利用该仿真模型计算了不同进风参数条件下系统综合性能的变化情况,结果表明:当进风温度为-5℃～5℃,进风相对湿度为70%～90%,进风量为2000 m3/h～4000m3/h之间时,该系统在制热运行结霜阶段的制热量降幅在12.8%～15.3%之间,COP的降幅在7.9%～8.9%之间;在除霜运行阶段的制热量降幅在4.37%～5%之间,COP的降幅在2.87%～4.1%之间;比较于制热运行模式,除霜运行模式机组制热量的降幅在46.16%～46.52%之间,系统在除霜的过程中仍能保证一定的供热量,且COP降幅较小,系统运行稳定性得到良好保障。同时也利用仿真模型计算了双蒸发器不同的启动时间间隔下机组制热量在一个完整的运行周期内的变化情况,得出在本文给定的计算工况下两组蒸发器启动时间间隔控制在10min左右是比较合理的选择这一结论。
布皓冉[3]（2021）在《某型纯电动乘用车整车热管理系统制冷控制策略研究》文中认为随着纯电动汽车技术的发展,整车热管理系统与汽车核心部件的性能表现密不可分,逐渐成为制约整车性能的关键核心。整车热管理系统一方面满足乘员舱制冷、制热等舒适性需求,另一方面使得动力电池、驱动电机工作在适宜温度范围内,保证安全性和使用寿命。然而,在高温工况下整车热管理系统工作能耗较高,极大制约了纯电动汽车续航能力。因此,如何在保证良好温控效果的同时,降低整车热管理系统能耗,提升汽车高温续驶里程成为当前的研究热点。本文以课题组某型纯电动乘用车热管理系统优化项目为依托,以提升高温下整车热管理系统性能,减小系统能耗,增加汽车续驶里程为目标,开展制冷控制策略研究。首先,对车载锂离子电池热机理进行分析,研究其生热机理和传热机理,通过混合脉冲功率特性阶跃法（HPPC）获取电池直流内阻及开路电压在不同温度、SOC下的温度变化曲线,为后续电池模型搭建提供试验依据;设计电池热物性参数试验,用试验测量的方式获取电池比热容、导热系数等参数,为后续电池模型搭建提供参数依据。其次,确定整车热管理系统冷却回路的架构,将其分为电机冷却回路,空调回路和电池冷却回路,并在此基础上划分整车热管理系统制冷工作模式;通过计算电池组和乘员舱在夏季极限工况下的热负荷,确定空调制冷负荷,在此基础上对空调回路的压缩机、换热器、膨胀阀、风扇等部件的关键参数进行匹配,为后续空调回路模型搭建提供参数依据。然后,基于GT-SUITE仿真软件搭建一维仿真模型,包含整车动力系统、电机冷却回路、电池冷却回路、空调回路、乘员舱冷却、前端散热共7个子模型,根据各模型间的热传递关系耦合7个子模型,完成整车热管理系统仿真模型搭建;基于Simulink搭建整车热管理系统制冷控制策略模型,包括系统各工作模式及部件的控制策略,并与GT-SUITE进行联合仿真;进行EV-TEST高温行驶试验,对比试验与仿真结果,从乘员舱温度、电池平均温度、电机出口水温及整车能量流表征等方面验证仿真模型的准确性与可靠性。最后,为提升整车热管理系统制冷性能,本文提出分别使用模糊控制和模型预测控制的两种不同空调压缩机控制方案,并基于整车热管理系统仿真模型,进行高温工况下的联合仿真,分析两种方案相比传统PID控制对整车热管理系统制冷性能的影响。仿真结果表明,相比PID控制,使用模糊控制及模型预测控制均可以缩短乘员舱温度及电池进口水温到达目标温度的时间,并且温度波动范围更小,超调量小,具有更良好的控制效果。此外,使用模型预测控制方案的整车热管理系统能耗更低,其压缩机耗电量相比PID控制减小10.7%,使汽车续驶里程增加1.3%。
高福旺[4]（2021）在《基于热泵技术的纯电动汽车集成热管理系统研究》文中研究说明新能源汽车由于国家相关政策的颁布得到了快速的发展,其中纯电动汽车（EV）因其零排放、低噪声、节能的优势成为了新能源汽车中的宠儿,但其发展受到电池容量及其高/低温状态下特性的影响。在所有的附件中,空调系统是耗电量最大的,由于取消了发动机纯电动汽车在低温制热时通常采用PTC加热器。相关分析表明:在使用PTC进行制热时会损耗30%～40%的总能量,因此该制热方式已经对纯电动车的续航能力造成巨大影响,因此开出一款集成式、适用于纯电动汽车的高效热管理系统就显得尤为重要。本文以纯电动车为研究对象,分析热管理系统功能并确定其最佳温度区间,在对传统车、纯电动车热管理方案对比分析的基础上,建立集成化的整车热管理系统并确定其工作模式及回路;分析空调系统循环原理,针对车内环境建立冷/热负荷模型,基于电池工作原理研究其生/散热特性,探究温度对电机的影响;在AMESim中搭建整车及热管理系统模型,基于Matlab/Simulink环境开发热管理系统关键部件的控制策略,建立不同温度场景,分析系统在高温下的制冷性能、低温下采用不同制热方式时的差异性,验证所建立热管理系统及其控制策略的有效性。首先针对纯电动车各子系统明确其功能需求与最佳工作温度区间,分析、总结传统车、当前同类型纯电动车整车热管理构型,针对车辆低温制热时存在的整车能耗高、热管理系统效率低的问题,提出“热泵系统+PTC”的混合制热方案,同时制定“电机/电控系统余热回收”方案以实现能量的二次回收;针对集成化整车热管理方案划分其功能模式、确定其工作回路,建立系统工作优先级规则;建立车内环境不同温度场景下的热负荷模型,并以此作为后续压缩机控制的目标基准量;研究电池的传/散热能力,探讨温度对电机的影响;建立基于趋近律的温度滑模外环控制策略与采用前馈-反馈的内环压缩机转速复合控制策略;参考部件实际测试结果,搭建关联压缩机转速的电子膨胀阀模糊控制策略;建立基于被控系统温差的PTC分层控制算法,并基于Matlab/Simulink环境开发;建立AMESim软件下的纯电动整车及热管理系统模型,设置不同温度场景,仿真验证以热泵系统为基础的整车热管理系统及所开发控制策略的可行性。
杨磊[5]（2020）在《基于模糊神经网络的冷库过热度控制方法研究》文中指出近年来,国内冷库需求量增加迅猛,稳定而节能的制冷控制系统对保证食品质量、降低运行成本、节能降耗等具有重要意义。蒸发器出口过热度控制作为制冷控制系统的一个重要环节,其控制的好坏不仅影响冷库制冷效率,而且还与冷库的安全运行密切相关。因此,过热度控制的研究具有十分重要的理论和实际意义。首先,以搭建的小型冷库为实验平台,依据过热度测量方式与控制方法,设计了由电子膨胀阀控制器驱动电子膨胀阀来控制过热度的方案。采用RS485通信方式搭建了数据采集系统硬件平台,对数据采集系统软件进行了模块化设计,实现了人机交互、运行工况数据实时采集、本地数据库、异常报警、远程数据无线传输等功能模块,完成了冷库运行状态工作变量如温度、压力、流量等的实时采集、动态曲线显示、存储、历史数据查询、异常报警、远程监测等功能设计。然后,以过热度偏差、过热度偏差变化率为输入量,电子膨胀阀的开度为输出量,在设计模糊控制器的基础上,基于Mamdani结构模型设计了模糊神经网络控制器。结合模糊控制器下冷库工作特点与温度序列对过热度、电子膨胀阀的开度进行了分析、处理,制作了训练样本,采用BP学习算法对模糊控制中的隶属度中心值、宽度以及控制规则进行学习、调整,训练了模糊神经网络模型。最后,进行了过热度控制仿真与试验。过热度控制仿真结果表明,相较于模糊控制器,模糊神经网络控制器下的过热度抗干扰能力更强、鲁棒性更强。过热度控制试验表明,模糊神经网络控制器能更快速地、更稳定地跟踪过热度设定值,能更好地满足变负荷需求,COP平均提高了9.3%。
代云[6]（2020）在《中高温工质用于水源热泵机组的性能研究》文中指出中高温热泵的研究可以带来巨大的节能与环保效益,而随着环境问题的日益加剧,传统工质因其对环境的破坏性而面临着淘汰,从而限制了中高温热泵技术的发展。本文以寻找ODP为0,GWP值较低,同时热工性能良好的新型工质为研究目标,对所选取的工质进行了理论分析,实验以及仿真模拟研究。本文首先通过筛选,提出了3种新型工质,分别为XP140、R417A以及NC004（R134a:R1234ze（E）:R32=40%:30%:30%）,并在环境友好性、热物性、安全性等替代原则下对三种工质进行了分析。三种工质ODP均为0,其中NC004的GWP值较低,对环境的危害更小。后通过理论计算对R417A与NC004进行了初步分析,结果表明NC004在中高温区域综合性能表现良好,系统COP与制热量均高于R417A。其次,在水源热泵实验台上对三种工质进行了热工性能参数的实验,实验结果表明,三种工质在中高温工况下均表现出一定的应用潜力,其中XP140在排气压力方面优势明显,但COP以及制热量等参数与另外两工质有较大的差距。NC004在中高温区域性能表现较为稳定,而R417A则略有下降。同时实验还发现可以适当减小工质的过热度以及提高压缩机频率对系统性能有所提升等规律。最后建立了热泵系统仿真模型,通过实验验证发现模型仿真精度较好。并通过仿真模型对R417A与NC004进行了高温工况下的模拟研究,仿真结果显示,在高温区域,工质NC004相较于R417A有着更好的制热能力,然而其较高的排气压力会阻碍其在高温工况下的发展,因此若需要制取较高温度的热水时,需要对系统压缩机的承压能力进行改造升级。通过三种方法的综合分析表明,NC004在中高温区域性能表现良好,且环境友好,具有应用于中高温热泵的潜力。
李国迪[7]（2020）在《基于机器学习的电动汽车热泵空调系统控制策略研究》文中指出本文以电动汽车热泵空调系统为研究背景,对系统控制策略进行研究。电动汽车热泵空调系统是一个大滞后、非线性、变工况的复杂系统,常规的控制方法难以精确满足乘员舱舒适度需求。受限于电池能量密度,电动汽车应尽量减小子系统功率,特别是热管理系统的功率。因此,本文以热泵空调系统及部件换热机理、机器学习中相关算法与目前流行的控制方式结合为着手点,从乘员舱温度和空调系统功率两个方面对热泵空调系统控制策略进行研究。基于MATLAB/SIMULINK开发环境建立热泵空调系统仿真平台模型。通过实验数据,结合BP神经网络,建立压缩机机器学习模型,以精确预测压缩机运行状态。基于热力学原理对热泵空调系统其余部件进行建模,并将各部件耦合建立热泵空调系统仿真平台。选取实验设备,搭建热泵空调系统实验台架,根据制热/制冷测试工况,对热泵空调系统仿真平台进行验证。在压缩机控制策略方面,本文提出模糊神经网络控制策略,弥补了模糊控制严重依赖专家经验的不足。以乘员舱当前温度与设定温度差值及差值变化率作为控制器的输入量,控制压缩机转速的直流电机的驱动电压PWM（Pulse Width Modulation）占空比作为输出量,构建二维压缩机模糊神经网络控制器。基于训练好的神经网络模型,对输入量对应的隶属度函数进行调整,并分别在制热/制冷工况,对模糊神经网络、模糊、PID三种控制下乘员舱温度变化对比分析,三者响应速度均满足乘员舱需要,但模糊神经网络的控制精度优于其他两种控制策略。选用模糊神经网络控制器作为本文压缩机控制策略。结合电动汽车热泵空调系统及乘员舱模型,对影响热泵空调系统性能的因素进行分析。根据车外换热器迎风速度220m/s、车内换热器风量150550 m3/h、车外环境温度-5、0、5℃、车外环境温度30、35、42℃工况进行仿真,针对系统质量流量、压缩机功率、系统制热/冷量、系统COP/EER性能参数变化以及不同工况下模糊神经网络控制下的乘员舱温度变化进行研究,为系统控制策略提供了优化方向。选取系统功率作为优化目标,将驱动压缩机、车外换热器风扇、车内换热器风扇的电机的PWM占空比作为控制变量。根据保证乘员舱舒适度以及压缩机、车外换热器风扇、车内换热器风扇自身特性,给出约束条件。采用改进型粒子群算法作为优化算法,对系统控制策略优化。在测试工况下,优化后最佳节能效果与额定状态相比,降低了41.31%,达到了热泵空调系统在满足乘员舱舒适度的同时节能的目的。
姬晓娃[8]（2020）在《压缩式制冷机组变频控制策略的研究》文中研究表明近年来随着智能控制理论以及计算机和变频技术的飞速发展,众多学者对压缩式制冷系统展开深入研究。传统的压缩式制冷机组通常在固定的额定频率下运行,其制冷量是根据标准工况设计的,虽然可满足最大制冷量的需求,但不具备随工况和热负荷的变化动态调节制冷量的特性。对压缩式制冷机组采取随工况和热负荷变化而实时变频控制的策略,不仅能够节省能源而且能够大大的提高室内环境的舒适度。然而,压缩式制冷系统的特性较为复杂,建立精确的制冷系统模型更加困难,进而制约了大量依赖于模型的控制策略在压缩式制冷系统的广泛应用。为此,本文从压缩式制冷系统简单、高效的建模方法着手研究,进而探索压缩式制冷机组高效、稳定的变频控制策略。本文主要研究内容如下:首先,本文提出了一种压缩式制冷系统的双输入双输出的鲁棒建模方法。该方法以压缩机的频率和电子膨胀阀的开度为系统模型的输入量,以蒸发器的蒸发温度和蒸发器出口制冷剂的过热度为系统模型的输出量,基于单变量间一阶加纯滞后关系的假设前提,利用最小二乘法从实验数据中辨识模型未知参数,从而建立具有鲁棒性的双输入双输出的系统模型。辨识模型的实验数据来源于实验室中已搭建的压缩式制冷机组实验平台。系统模型仿真与实验的比较验证结果表明,所建立的模型能够精确地跟踪系统的动态响应,具有较强的鲁棒性。然后,基于所建立的双输入双输出的系统模型,本文提出了一种参数在线调整的自适应模糊PID控制策略。基于本文所建立的系统模型参数,利用Ziegler-Nihcols参数整定方法,获得PID三个参数初始值,采用模糊理论的方法对系统的实时运行数据进行学习,不断更新模糊规则,进而根据系统工况变化实时修正PID控制器三个参数值,有效地解决了固定PID参数控制器对强非线性系统控制效果差的问题。最后,采用实验的方法测试并且验证控制器的控制性能。通过给定值跟踪实验和变负荷实验,对所建立的自适应模糊PID控制器进行测试。结果表明,控制器在系统工况变化时具有良好的动态特性,控制效果良好。
陈涛[9]（2020）在《电动汽车热管理系统关键部件建模及集成仿真》文中提出传统内燃机汽车的高燃油消耗和废气排放,加剧了全球能源危机和环境污染,使得运输行业面临严峻的能源、环境问题。开发节能环保、能量利用率高的新能源汽车成为有效的解决途径。电动汽车以高效率、零排放和相对成熟的技术在新能源汽车中迅速崛起。然而热管理技术制约着电动汽车的发展,尤其是动力电池的引入和车舱采暖方式的改变,使得热管理的研究工作具有重要价值。本文着重于热管理系统集成后,对高压部件、动力电池的热管控能力和热泵空调性能的分析及整车热管理控制策略开发。首先,通过分析电动汽车热力系统结构,结合当前电动汽车热管理系统研究现状,提出了带电机余热回收的热泵热管理方案。根据热管理系统各关键部件工作原理和在系统中的作用,以实验数据和部件特性数据为支撑,建立了相应数学模型。根据热源传热机理,忽略次要因素影响,建立了高压部件、动力电池导热模型。考虑太阳辐射、车内外温差和车内热源建立了车内环境负荷模型。以热管理系统关键部件模型为基础,搭建了高压冷却系统、电池冷却系统、车内空气循环系统和空调系统仿真平台。通过仿真平台,分别分析了高压系统散热性能,水泵和风扇工作状态对散热的影响;电池主动式和被动式液体冷却下冷却回路中温度分布情况;车内不同环境下的冷热负荷需求;空调不同环境下的制冷量/制热量和性能系数。接着,对行驶中的电动汽车进行受力分析,建立了车辆行驶状态与电机功率输出的关系,搭建了电动汽车动力性仿真模型。综合分析电子水泵、冷却风扇对冷却系统散热的影响,采用逻辑门限值法设计了冷却风扇控制策略,结合逻辑门限值和比例控制法设计了电子水泵控制策略。采用模糊自适应PID算法设计空调系统关键控制部件压缩机和电子膨胀阀的控制器,根据控制件在系统中的作用及相互影响关系,开发热管理系统中其他控制件的控制策略。最后,通过电动汽车动力性模型模拟车辆行驶工况,计算出高压部件、动力电池产热速率;由控制器根据热管理系统运行状态输出控制量;热管理仿真平台接收动力性模型产热速率和控制系统控制量进行仿真,并实时反馈系统状态量给动力性模型和控制系统。通过动力性模型、控制系统与热管理系统的集成仿真,结果表明高压部件温度和车内温度具有较好的控制效果,采用电机余热回收和电池主被动冷却结合的方式更有利于电池节能。
秦健[10]（2020）在《基于数值模拟的过热度优化控制研究》文中研究表明制冷系统保障了人类生活以及工作空间的舒适性,是一种必不可少的工业及生活系统。在整个系统中,担任着主要流量控制元器件的电子膨胀阀（Electronic Expansion Valv e）以及与外界换热的管壳式换热器对系统的运行影响巨大。在目前所应用的制冷系统中,电子膨胀阀的控制一般来自于PID控制器。由PID控制的电子膨胀阀作为整个系统的流量控制器,影响着空调舒适性以及整个系统工作的经济性,如何在不降低整个系统舒适性的前提下,通过获取最优控制参数以获得最优流量最终达到提高整个系统经济性显得尤为重要;另一方面常规管壳式换热器的弓形折流板设计使得换热性能差且壳程压损较大,换热性能难以充分发挥,这些缺点对整个系统的节能性造成了很大的影响。本文基于空调系统的经济性以及舒适性开展了以下几项工作:首先,针对电子膨胀阀开度与流体流量之间的特性关系、控制特性进行了仿真实验,通过仿真实验的方式得到电子膨胀阀开度与流体流量之间的特性关系曲线、控制特性响应曲线,得到了电子膨胀阀的控制的线性关系。其次,提出采用模糊推理实现PID参数的自整理修订以及利用粒子群算法对控制器PI D参数进行整定,并与常规PID算法控制器的控制性能两者进行比较,通过Simulink编写控制图进行阶跃响应模拟,可以得出经过模糊自整定的PID控制器具有更快的响应速度、良好的动态性能以及能够较好地抵抗外部干扰,具有较强的自动调整的能力,一定程度上改善了常用PID控制器的控制性能,使在系统正常工作中获取最优的控制参数,进而获得实际工况下的最优流量,而粒子群算法优化后的PID控制器相较于模糊PID的控制性能又有了很大的提高;再次,针对电子膨胀阀控制的单一优化存在和实际情况差别较大的地方,采用电子膨胀控制优化与恒温空调房间优化串级控制的方法,利用仿真程序,进一步对系统的工作状态、工作参数进行优化。利用算法优化后的PID控制参数,确定最优开度下的制冷剂流量。最后,针对常规内置弓装扰流板的管壳式换热器的缺点,提出在折流板上开孔以达到增强换热能力以及降低流动阻力。并采用CFD软件Fluent对四块上下布置的弓形开孔折流板管壳式换热器进行数值模拟。针对模拟结果的对比分析,我们发现,开孔折流板温度场以及压力场分布较为均匀,利于增强换热;借助上述获得的最优制冷剂流量,分别在最优流量下和常规流量下进行数值模拟。利用CFD软件Fluent在不同流量下进行弓形开孔折流板管壳式换热器进行数值模拟,进一步验证优化流量下的能提高换热性能
二、基于Matlab语言的电子膨胀阀模糊控制系统仿真（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于Matlab语言的电子膨胀阀模糊控制系统仿真（论文提纲范文）
（2）空气源热泵过冷热交替除霜性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 换热器表面处理抑霜 |
| 1.2.2 热力除霜 |
| 1.2.3 外加场作用除霜 |
| 1.2.4 无霜型空气源热泵 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 2 双蒸发器液体冷媒交替除霜过程的热力分析 |
| 2.1 双蒸发器液体冷媒交替除霜空气源热泵系统 |
| 2.1.1 双蒸发器交替除霜空气源热泵系统 |
| 2.1.2 双蒸发器交替除霜空气源热泵系统工作原理 |
| 2.2 液体冷媒交替除霜过程热力分析 |
| 2.2.1 制热名义工况热力计算 |
| 2.2.2 液体冷媒除霜过程热工计算及分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 双蒸发器过冷热交替除霜空气源热泵系统设计 |
| 3.1 设计工况确定 |
| 3.2 压缩机选型 |
| 3.3 蒸发器结构设计 |
| 3.4 冷凝器结构设计 |
| 3.5 节流装置 |
| 3.6 管路设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 双蒸发器过冷热交替除霜空气源热泵系统仿真模型及验证 |
| 4.1 制冷剂和载冷剂的物性计算 |
| 4.1.1 制冷剂和水的物性计算 |
| 4.1.2 湿空气的物性计算 |
| 4.2 压缩机仿真模型 |
| 4.3 冷凝器仿真模型 |
| 4.4 蒸发器仿真模型 |
| 4.4.1 蒸发器结霜模型 |
| 4.4.2 蒸发器除霜模型 |
| 4.5 电子膨胀阀仿真模型 |
| 4.6 系统仿真模型 |
| 4.6.1 结霜运行模式仿真模型求解 |
| 4.6.2 除霜运行模式仿真模型求解 |
| 4.7 仿真模型验证 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 双蒸发器过冷热交替除霜空气源热泵系统运行特性 |
| 5.1 结霜/除霜过程的性能分析 |
| 5.1.1 机组结霜过程性能分析 |
| 5.1.2 机组除霜过程性能分析 |
| 5.2 进风参数对机组运行性能的影响 |
| 5.2.1 进风温度对机组性能影响 |
| 5.2.2 进风相对湿度对机组性能影响 |
| 5.2.3 风量对机组性能的影响 |
| 5.3 延启时间对系统除霜性能的影响 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论及展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和出版着作情况 |
（3）某型纯电动乘用车整车热管理系统制冷控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电池热管理技术 |
| 1.2.2 整车热管理技术 |
| 1.2.3 热管理控制策略现状 |
| 1.3 本文研究对象和内容 |
| 1.3.1 课题研究对象 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 锂离子电池热机理分析及参数试验 |
| 2.1 锂离子电池结构和工作原理 |
| 2.1.1 锂离子电池结构 |
| 2.1.2 锂离子电池工作原理 |
| 2.2 锂离子电池生热机理和传热机理 |
| 2.2.1 锂离子电池生热机理 |
| 2.2.2 锂离子电池传热机理 |
| 2.3 锂离子电池温度特性试验 |
| 2.4 锂离子电池热物性参数试验 |
| 2.4.1 比热容测量试验 |
| 2.4.2 导热系数测量试验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 整车热管理系统方案设计及空调参数匹配 |
| 3.1 热管理系统方案设计 |
| 3.1.1 热管理系统架构设计 |
| 3.1.2 热管理系统工作模式 |
| 3.2 电池组和乘员舱热负荷分析 |
| 3.2.1 电池组热负荷计算 |
| 3.2.2 乘员舱热负荷计算 |
| 3.3 空调参数匹配 |
| 3.3.1 运行工况设计 |
| 3.3.2 压缩机参数匹配 |
| 3.3.3 换热器参数匹配 |
| 3.3.4 节流装置参数匹配 |
| 3.3.5 风扇送风量匹配 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 仿真模型搭建及制冷控制策略制定 |
| 4.1 基于GT-SUITE的仿真模型搭建 |
| 4.1.1 整车动力系统建模 |
| 4.1.2 电机冷却回路建模 |
| 4.1.3 电池冷却回路建模 |
| 4.1.4 空调回路建模 |
| 4.1.5 乘员舱冷却模型搭建 |
| 4.1.6 前端散热模型搭建 |
| 4.2 制冷控制策略模型搭建 |
| 4.2.1 各工作模式控制策略 |
| 4.2.2 各部件控制策略 |
| 4.3 仿真模型可靠性验证 |
| 4.3.1 实车试验 |
| 4.3.2 试验与仿真对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 制冷性能提升控制策略研究 |
| 5.1 模糊控制方案 |
| 5.1.1 模糊控制基本原理 |
| 5.1.2 压缩机模糊控制器设计 |
| 5.2 模型预测控制方案 |
| 5.2.1 模型预测控制基本原理 |
| 5.2.2 空调系统状态空间建模 |
| 5.2.3 目标函数及约束条件 |
| 5.3 仿真对比 |
| 5.3.1 模糊控制与PID控制对比 |
| 5.3.2 MPC与 PID控制对比 |
| 5.3.3 模糊控制与MPC控制对比 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于热泵技术的纯电动汽车集成热管理系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 纯电动车热管理系统集成形式发展概况 |
| 1.2.2 热泵空调系统研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第2章 整车热管理系统方案设计与热泵系统研究 |
| 2.1 整车热管理系统功能分析 |
| 2.1.1 乘员舱热管理系统 |
| 2.1.2 电池热管理系统 |
| 2.1.3 电机/电控热管理系统 |
| 2.2 整车热管理集成方案确定 |
| 2.2.1 整车热管理系统架构 |
| 2.2.2 整车热管理系统工作模式 |
| 2.2.3 热管理模式优先级确定 |
| 2.3 热力学循环 |
| 2.3.1 制冷循环 |
| 2.3.2 制热循环 |
| 2.4 热泵空调系统 |
| 2.4.1 热泵系统组成及工作原理 |
| 2.4.2 热泵系统与PTC加热特性对比分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 纯电动热管理系统负荷研究及部件建模 |
| 3.1 车内热负荷分析 |
| 3.1.1 车内制冷负荷分析 |
| 3.1.2 车内制热负荷分析 |
| 3.2 电池温度特性研究 |
| 3.2.1 生热特性 |
| 3.2.2 传热特性 |
| 3.3 温度对电机影响 |
| 3.4 热管理部件机理模型 |
| 3.4.1 压缩机 |
| 3.4.2 冷凝器 |
| 3.4.3 蒸发器 |
| 3.4.4 电子膨胀阀 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 整车集成式热管理系统控制策略开发 |
| 4.1 整车热管理系统顶层架构 |
| 4.2 热管理系统状态机 |
| 4.3 压缩机转速控制策略 |
| 4.3.1 外温度环滑模控制 |
| 4.3.2 前馈-反馈的复合转速控制 |
| 4.4 电子膨胀阀EXV开度控制 |
| 4.5 PTC需求功率(档位)控制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 纯电动整车热管理系统仿真分析 |
| 5.1 纯电动整车及热管理系统集成 |
| 5.2 制冷仿真测试 |
| 5.3 制热仿真测试 |
| 5.3.1 热泵系统制热测试 |
| 5.3.2 PTC制热测试 |
| 5.3.3 余热回收制热测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 全文总结与研究展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（5）基于模糊神经网络的冷库过热度控制方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源、研究背景与意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷库控制系统国内外研究现状 |
| 1.2.2 过热度控制方法国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容、技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 冷库控制系统方案设计 |
| 2.1 实验冷库平台搭建 |
| 2.2 基于过热度的冷库控制方案设计 |
| 2.2.1 被控参数选择与测量 |
| 2.2.2 过热度控制方法 |
| 2.2.3 过热度控制方案 |
| 2.3 数据采集系统硬件平台搭建 |
| 2.3.1 数据采集系统硬件平台总成 |
| 2.3.2 主要采集设备选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于Lab VIEW的冷库数据采集系统软件设计 |
| 3.1 数据采集系统软件设计方案 |
| 3.1.1 软件设计框架 |
| 3.1.2 软件设计流程 |
| 3.2 数据采集软件开发 |
| 3.2.1 人机交互 |
| 3.2.2 工况数据采集 |
| 3.2.3 本地数据库 |
| 3.2.4 异常报警 |
| 3.2.5 远程数据传输 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 模糊神经网络控制器设计 |
| 4.1 模糊控制器设计 |
| 4.1.1 模糊化 |
| 4.1.2 模糊控制规则与推理 |
| 4.1.3 清晰化 |
| 4.2 模糊神经网络控制器设计 |
| 4.3 模型训练 |
| 4.3.1 训练样本制作 |
| 4.3.2 模型训练 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 过热度控制仿真与试验 |
| 5.1 过热度控制仿真 |
| 5.1.1 过热度控制模型 |
| 5.1.2 过热度控制仿真 |
| 5.2 过热度控制试验 |
| 5.2.1 跟踪性能试验 |
| 5.2.2 变负荷性能试验 |
| 5.2.3 降温性能试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 1.攻读硕士研究生期间发表的学术论文 |
| 2.硕士论文研究期间参与的项目 |
（6）中高温工质用于水源热泵机组的性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 热泵技术的发展 |
| 1.2 中高温热泵工质分类 |
| 1.2.1 CFCs、HCFCs、HFCs和 HCs工质 |
| 1.2.2 自然工质 |
| 1.2.3 混合工质 |
| 1.3 中高温热泵工质的研究现状 |
| 1.4 中高温热泵工质研究小结 |
| 1.5 仿真研究发展现状 |
| 1.5.1 热泵部件的模拟研究现状 |
| 1.5.2 系统的模拟研究方法 |
| 1.6 本文主要内容 |
| 第二章 中高温热泵工质理论循环性能分析 |
| 2.1 中高温热泵工质的筛选原则 |
| 2.1.1 环境友好性 |
| 2.1.2 热物性 |
| 2.1.3 温度滑移特性 |
| 2.1.4 安全性 |
| 2.1.5 互溶性 |
| 2.1.6 经济性 |
| 2.2 循环特性分析 |
| 2.2.1 软件介绍 |
| 2.2.2 循环计算工况及公式 |
| 2.3 理论循环计算结果 |
| 2.3.1 COP与耗功量 |
| 2.3.2 制热量 |
| 2.3.3 排气压力、排气温度与压缩比 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 中高温热泵工质实验研究 |
| 3.1 实验准备 |
| 3.1.1 实验内容和目的 |
| 3.1.2 实验原理 |
| 3.1.3 实验台主要设备 |
| 3.1.4 实验前期准备 |
| 3.1.5 工质充灌量的确定 |
| 3.1.6 润滑油的确定 |
| 3.1.7 实验工况 |
| 3.1.8 实验操作步骤 |
| 3.2 实验结果 |
| 3.2.1 中高温工况下工质循环性能对比实验 |
| 3.2.2 变过热度的实验对比研究 |
| 3.2.3 变压缩机频率实验研究 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 中高温热泵工质仿真模拟研究 |
| 4.1 仿真方法的选取 |
| 4.2 压缩机模型 |
| 4.2.1 压缩机模型的建立 |
| 4.2.2 模型验证 |
| 4.3 换热器模型 |
| 4.3.1 板式换热器模型的介绍 |
| 4.3.2 换热器模型假设 |
| 4.3.3 换热器模型基本方程 |
| 4.3.4 换热器单相换热模型 |
| 4.3.5 换热器两相换热模型 |
| 4.3.6 模型验证 |
| 4.4 电子膨胀阀模型 |
| 4.5 水源热泵系统模型 |
| 4.5.1 系统模型的求解 |
| 4.5.2 模型验证 |
| 4.6 高温工况仿真研究 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于机器学习的电动汽车热泵空调系统控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 电动汽车空调系统研究现状 |
| 1.2.2 自动空调系统控制策略研究现状 |
| 1.2.3 机器学习在空调领域的应用现状 |
| 1.3 本文研究内容及研究意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 第2章 电动汽车热泵空调系统建模及仿真 |
| 2.1 电动汽车热泵空调系统热力学分析 |
| 2.1.1 电动汽车热泵空调系统循环原理 |
| 2.1.2 热泵空调系统热力学分析 |
| 2.2 热泵空调系统及各部件模型 |
| 2.2.1 制冷剂物性参数计算 |
| 2.2.2 涡旋式压缩机机器学习模型 |
| 2.2.3 冷凝器和蒸发器模型 |
| 2.2.4 电子膨胀阀模型 |
| 2.2.5 系统模型 |
| 2.3 电动汽车热泵空调实验系统 |
| 2.3.1 实验系统平台 |
| 2.3.2 实验测试工况 |
| 2.4 电动汽车热泵空调系统仿真平台及工况验证 |
| 2.4.1 系统仿真 |
| 2.4.2 仿真平台验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电动汽车热泵空调压缩机控制系统研究 |
| 3.1 变频压缩机PID控制 |
| 3.2 变频压缩机模糊控制 |
| 3.2.1 模糊控制器基本原理及结构 |
| 3.2.2 变频压缩机模糊控制器设计 |
| 3.3 变频压缩机模糊神经网络控制策略 |
| 3.4 模糊神经网络控制与其他控制仿真效果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电动汽车热泵空调系统性能影响因素分析 |
| 4.1 车外换热器迎风速度对热泵空调系统的影响 |
| 4.1.1 制热工况 |
| 4.1.2 制冷工况 |
| 4.2 车内换热器风量对热泵空调系统的影响 |
| 4.2.1 制热工况 |
| 4.2.2 制冷工况 |
| 4.3 环境温度对热泵空调系统的影响 |
| 4.3.1 制热工况 |
| 4.3.2 制冷工况 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 电动汽车热泵空调系统功率控制策略优化 |
| 5.1 热泵空调系统优化目标 |
| 5.2 基于改进多目标粒子群算法空调控制系统优化 |
| 5.2.1 改进多目标粒子群算法 |
| 5.2.2 热泵空调系统优化流程 |
| 5.2.3 系统优化结果 |
| 5.3 热泵空调系统优化后控制策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 本文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及科研成果 |
| 致谢 |
（8）压缩式制冷机组变频控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 压缩式制冷系统建模及控制方法发展现状 |
| 1.2.1 压缩式制冷系统建模发展现状 |
| 1.2.2 压缩式制冷系统控制方法发展现状 |
| 1.2.3 压缩式制冷系统模糊控制发展现状 |
| 1.3 课题的主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 压缩式制冷系统分析 |
| 2.1 压缩式制冷系统原理分析 |
| 2.2 压缩式制冷系统特性分析 |
| 2.2.1 制冷系统温度参数对制冷循环的影响 |
| 2.2.2 压缩式制冷系统耦合特性 |
| 2.2.3 压缩式制冷系统滞后特性 |
| 2.3 压缩式制冷系统控制问题分析 |
| 2.4 压缩式制冷系统控制结构 |
| 2.5 实验平台的搭建 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 压缩式制冷系统建模 |
| 3.1 模型参数辨识方法 |
| 3.2 基于实验数据的系统参数辨识 |
| 3.3 辨识结果验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 压缩式制冷系统控制策略 |
| 4.1 PID控制策略概述 |
| 4.2 模糊控制策略概述 |
| 4.2.1 模糊控制基本概念 |
| 4.2.2 模糊控制系统 |
| 4.3 自适应模糊PID控制策略 |
| 4.3.1 系统控制原理 |
| 4.3.2 PID控制器设计 |
| 4.3.3 自适应模糊控制器设计 |
| 4.4 自适应模糊PID控制器性能测试 |
| 4.4.1 给定值跟踪实验 |
| 4.4.2 变负荷实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 后记 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
（9）电动汽车热管理系统关键部件建模及集成仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车内环境热管理研究现状 |
| 1.2.2 动力电池热管理研究现状 |
| 1.2.3 高压部件热管理研究现状 |
| 1.2.4 热管理系统仿真研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第2章 电动汽车热管理系统关键部件建模 |
| 2.1 电动汽车热管理系统方案 |
| 2.1.1 典型电动汽车热力系统 |
| 2.1.2 热管理系统方案设计 |
| 2.2 电动汽车空调系统关键部件 |
| 2.2.1 电动压缩机 |
| 2.2.2 电子膨胀阀 |
| 2.2.3 空调换热器 |
| 2.3 电动汽车冷却系统关键部件 |
| 2.3.1 电子水泵 |
| 2.3.2 电子水阀 |
| 2.3.3 前端散热器 |
| 2.4 电动汽车气流系统关键部件 |
| 2.4.1 进气格栅 |
| 2.4.2 风机 |
| 2.4.3 风门 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 电动汽车热管理系统建模及性能分析 |
| 3.1 高压部件冷却系统性能分析 |
| 3.1.1 高压部件导热模型 |
| 3.1.2 高压部件散热分析 |
| 3.2 电池热管理系统性能分析 |
| 3.2.1 动力锂电池导热模型 |
| 3.2.2 动力电池散热分析 |
| 3.3 车内环境的冷热分析 |
| 3.3.1 车内环境热负荷分析 |
| 3.3.2 车内环境热负荷计算 |
| 3.3.3 车内冷热负荷需求 |
| 3.4 热泵空调性能分析 |
| 3.4.1 空调系统收敛计算 |
| 3.4.2 空调系统性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 电动汽车热管理系统集成仿真 |
| 4.1 电动汽车动力性分析 |
| 4.1.1 车辆行驶过程中的力学分析 |
| 4.1.2 车辆的力矩、速度传递过程 |
| 4.1.3 电动系统热负荷及功率输出 |
| 4.2 动力电池建模及特性测试 |
| 4.2.1 电池热负荷及功率输出 |
| 4.2.2 电池开路电压和内阻测试 |
| 4.3 电动汽车关键部件控制策略 |
| 4.3.1 电子水泵控制策略 |
| 4.3.2 冷却风扇控制策略 |
| 4.3.3 电动压缩机控制策略 |
| 4.3.4 电子膨胀阀控制策略 |
| 4.3.5 空调出风口总成控制 |
| 4.4 热管理系统集成仿真 |
| 4.4.1 热管理系统集成仿真方法 |
| 4.4.2 热管理控制系统软件架构 |
| 4.4.3 热管理系统集成仿真分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（10）基于数值模拟的过热度优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题开展的前景和价值 |
| 1.2 国内外研究成果现状 |
| 1.2.1 电子膨胀阀的研究现状 |
| 1.2.2 PID控制器的研究现状 |
| 1.2.3 管壳式换热器的研究现状 |
| 1.3 本文的主要工作 |
| 2 电子膨胀阀流量及控制特性仿真分析 |
| 2.1 电子膨胀阀组成及原理 |
| 2.1.1 电子膨胀阀的结构 |
| 2.1.2 电子膨胀阀的工作原理 |
| 2.2 电子膨胀阀仿真系统 |
| 2.2.1 数学模型的建立 |
| 2.2.2 电子膨胀阀控制特性分析 |
| 2.3 计算机仿真实验 |
| 2.3.1 传递函数的确定 |
| 2.3.2 电子膨胀阀流量特性分析 |
| 2.3.3 计算机仿真结果及分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 制冷系统过热度模糊PID控制器的设计与仿真 |
| 3.1 电子膨胀阀控制系统 |
| 3.1.1 电子膨胀阀控制系统工作原理 |
| 3.1.2 PID控制算法 |
| 3.2 模糊自整定控制器的设计 |
| 3.2.1 模糊自整定控制系统结构 |
| 3.2.2 模糊控制器输入与输出变量的设计 |
| 3.3 模糊控制表的建立 |
| 3.4 模糊自整定控制系统的仿真 |
| 3.4.1 模糊自整定控制器的搭建 |
| 3.4.2 仿真结果及分析 |
| 3.5 模糊控制PID控制器对过热度的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于粒子群算法的PID控制器参数整定 |
| 4.1 标准PSO算法的简介 |
| 4.1.1 最初PSO算法的来源 |
| 4.1.2 标准PSO算法的求解原理 |
| 4.1.3 PSO算法寻优流程及参数选取 |
| 4.2 基于PSO算法的PID参数整定 |
| 4.2.1 PID参数初值的确定、适应度函数的选择及算法实现 |
| 4.3 优化结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统在串级控制下的过热度 |
| 5.1 最优控制 |
| 5.2 房间温度数学模型的构建 |
| 5.3 电子膨胀阀与蒸发器整体化数学模型的建立 |
| 5.4 基于PID控制恒温房仿真控制系统 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 管壳式换热器的优化及最佳COP下的数值模拟 |
| 6.1 模型的建立 |
| 6.1.1 数学模型 |
| 6.1.2 几何模型 |
| 6.2 计算方法与边界条件 |
| 6.2.1 计算模型的选择 |
| 6.2.2 边界条件 |
| 6.2.3 网格无关性验证 |
| 6.3 计算结果与分析 |
| 6.3.1 压力场分析 |
| 6.3.2 温度场分析 |
| 6.3.3 速度场分析 |
| 6.4 最佳COP下制冷剂流量 |
| 6.5 不同制冷剂流速下的管壳式换热器数值模拟 |
| 6.5.1 两种入口流速下的速度场分析 |
| 6.5.2 两种入口流速下的压力场分析 |
| 6.5.3 两种入口流速下的温度场分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文主要工作总结 |
| 7.2 对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
| 致谢 |
四、基于Matlab语言的电子膨胀阀模糊控制系统仿真（论文参考文献）
- [1]基于模糊控制的100KW级风热机组运行控制策略研究[D]. 刘江涛. 华北理工大学, 2021
- [2]空气源热泵过冷热交替除霜性能研究[D]. 刘青青. 南京理工大学, 2020(01)
- [3]某型纯电动乘用车整车热管理系统制冷控制策略研究[D]. 布皓冉. 吉林大学, 2021(01)
- [4]基于热泵技术的纯电动汽车集成热管理系统研究[D]. 高福旺. 吉林大学, 2021(01)
- [5]基于模糊神经网络的冷库过热度控制方法研究[D]. 杨磊. 湖北工业大学, 2020(03)
- [6]中高温工质用于水源热泵机组的性能研究[D]. 代云. 北方工业大学, 2020(02)
- [7]基于机器学习的电动汽车热泵空调系统控制策略研究[D]. 李国迪. 吉林大学, 2020(08)
- [8]压缩式制冷机组变频控制策略的研究[D]. 姬晓娃. 山东建筑大学, 2020(09)
- [9]电动汽车热管理系统关键部件建模及集成仿真[D]. 陈涛. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [10]基于数值模拟的过热度优化控制研究[D]. 秦健. 西华大学, 2020(01)