用于控制分析的多蒸发器变制冷剂流量空调系统的通用仿真模型解读.docx
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用于控制分析的多蒸发器变制冷剂流量空调系统的通用仿真模型解读
用于控制分析的多蒸发器变制冷剂流量空调系统的通用仿真模型
朱YonghuaZhu,XinqiaoJin*,ZhiminDu,BoFan,SijieFu
永华,金新桥,杜智敏,范博,付思杰
上海交通大学机械工程学院,上海,200240,中国
文章信息:
文章历史:
2013年一月24收到
2013年四月27收到修订版
2013年四月28接受
2013年五月18在线提供
关键词:
制冷系统变制冷剂流量模拟通用算法控制分析
摘要:
指出变制冷剂流量(VRF)系统的AGM-I和AGM-II性能和控制分析的通用仿真模型被开发。
首先,从零部件到整个VRF系统的仿真模型得到解决。
然后仿真模型采用报道的公开文献的实验数据验证。
平均误差百分比来预测系统的制冷量,能源消耗和COP分别是4.69%,4.64%,1.19%。
最后,进行测试。
结果表明,建立的模型进行快速计算和蒸发器的数量无关。
从点的计算速度,AGM-Ii更适合于多蒸发器VRF系统,而AGM-II更适合一个蒸发器的VRF系统。
测试结果表明系统模型对变化条件很好的反应能力,包括蒸发器入口空气温度,室外空气温度,压缩机转速的电子膨胀阀的开度,这都是非常重要的变量控制分析。
1.简介
节能降耗的目的和空调系统在同一栋楼的独立单位拥有不同的服务区域的需求,鼓励多蒸发器变制冷剂流量(VRF)系统的普及,如商业建筑,如写字楼,商场,旅馆等。
多蒸发器的VRF系统,也称为多联机VRF系统,采用变制冷剂流量的技术,是一种制冷系统包括一个室外机和多个室内机,室外机的变频压缩机和位于每个室内机电子膨胀阀调节制冷剂流量(EEVs)来匹配空间冷/热负荷以维持设定点的空气温度(aynur等人。
,2009)。
所称的多蒸发器的VRF系统将以下面的VRF系统简称。
据称,由于良好的部分负荷性能,并热传递直接从制冷剂到空气,VRF系统具有更好的节能潜力比传统的HVAC(加热,通风和空调)系统,如中央空调系统,FPFA(风机盘管加新风)系统等(Zhou等,2007;Aynur等人,2008年a,2008年b;李等人,2009年;刘和洪,2010)。
虽然多联机VRF系统被广泛应用,但只有有限数量的VRF系统的研究可以在公开的文献中被发现。
在VRF系统中,由于各室内机的操作条件的差异,一个室内机的操作参数会影响其它室内机(陈等人。
,2005)。
这是VRF系统和单蒸发器系统之间的主要区别。
此外,性能如冷却/加热能力和现场测试获得的能效,有时与他们的期望大大不同(夏等人。
,2004)。
因此,它能够精确地识别动态特性和发展为VRF系统仿真模型是比较困难的。
许多努力都渐渐花在VRF系统的稳态仿真系统的设计与控制(基本和优化)。
崔和基姆(2003)研究能力的调制方法,通过实验和数值模拟。
石等。
(2003)开发了一种流体网络模型来模拟具有两个室内单元的三管VRF系统的性能。
陈等人。
(2005)采用黑盒方法相对简单的模型研究了三蒸发器系统控制性能,该方法被优先发展。
Zhou等人。
(2007)开发了用于VRF系统中的EnergyPlus的模块,以试图预测和评价的多联式空调系统的能源的使用水平,来与其他的暖通空调系统比较。
该模型通过拟合曲线与利用厂家提供的数据的各种校正因子。
类似的研究可以在Li等人(2009)对于于月和季节冷却能耗和水冷VRF系统的总功率消耗的研究中发现。
Aynur等。
(2008A,2008B)评估VRF系统的性能,通过实验和仿真方法。
然而,大多数这些模型要么只对一个特定的空调机,要么只针对子系统的细节,或者仅仅用于分析整个系统图的性能。
此外,仿真模型的VRF系统调控的目的不是经常参与。
直到最近,他和浅田(2003)提出了一种新的VRF系统先进控制反馈线性化方法。
仿真结果表明,在蒸发温度和过热度控制性能好。
Shah等。
(2004)使用平均空隙率和移动边界的方法来开发用于设计先进的闭环控制器的VRF系统模型。
林和叶(2007年)讨论了反馈控制设计,三重蒸发器空调(TEAC)通过系统识别。
识别程序产生一个低阶的线性模型,适用于控制器的设计。
此外,少数研究了模糊逻辑控制的概念(邱等人。
,2009)。
应当指出,上述大部分的研究主要集中在单独的蒸汽压缩循环。
室内温度经常被视为常数参数,而非动态变量。
鉴于所有这些,没有公知的模拟软件可普遍用于VRF系统的性能以及控制分析。
然而,对于VRF系统,控制是非常重要的,因为VRF系统是复杂的且其运行性能完全取决于控制。
根据上述考虑,本文旨在开发一个VRF系统的仿真模型,方便的表现进一步调查,以及基本的和最优控制分析。
其中一个目标是开发一个通用的模型,即蒸发器数独立的仿真模型。
对于用于控制分析蒸发器众多独立仿真模型,它是计算速度应加快的一个关键问题。
在这项研究中,建立了多分裂的VRF系统组件模型,它将包含热,液压,机械特性和能量特性。
VRF系统模型,即仿真算法,被开发了。
VRF系统仿真的各种试验验证已经完成。
调查的其余部分安排如下。
第2节给出基本组件模型的数学描述。
系统仿真模型的开发和讨论在第3节。
仿真模型的验证是在第4节中进行的,而试验和案例研究的调查在第5部分。
第6节概述了本项研究。
2.元件的数学模型
一个常见的多联机VRF系统具有多个室内机和室外机。
位于每个区域的室内机并联连接到室外机的制冷剂管道。
所有来着所有室内单元(蒸发器)的制冷剂混合,然后流到压缩机进行吸气。
室机元由一个或多个压缩机构成,其中一个一般是速度可变的。
变频压缩机允许宽范围容量调节当为高部分负荷效率的多联机VRF系统(goetzler,2007)。
通过控制压缩机的转速,室外机的调节能力通过改变排出的制冷剂质量流量,为了满足所有区域所需的总的冷却或加热负载。
室内机一般由一个热交换器,一个电子膨胀阀,温度传感器和一个风扇构成。
一种多联机VRF系统的概念模型如图1所示。
该系统的仿真模型是在多联机VRF系统的各个部分的组件模型上建立的。
系统仿真开始后构件模型之间会发生大量和频繁的耦合计算,太复杂的组件模型,将导致计算量大,或无法计算时间,甚至不稳定的收敛性。
从而简单但仿真精度不低的组件模型是优选,特别是当仿真模型被用于控制分析。
从这一点来看,组件模型,在下面的小节将采取一些简化方法考虑。
为了清楚起见,仅主要部件包括旋转式压缩机(变速),空气冷却翅片管式换热器(冷凝器和蒸发器),电子膨胀阀(EEV)被精心建模。
其他配件都视为一个单一的成分,其中只有制冷剂和周围环境之间的热传递被认为或给定值来表示。
从其它制冷剂管路的制冷系统内的热增益或损失要么被忽视,由于良好的热绝缘,要么被给定固定值由于需要简洁的缘故。
解释的相关性(Monte,2002)和空气状态的相关建议被ASHRAE(2009)分别用来描述各种热力学和热物理特性的制冷剂R410A和空气。
图.1-多联机VRF系统的示意图。
2.1变频压缩机
一般来说,一个多变压缩可用于压缩机的假定,和压缩过程建模为一个稳态过程,由于压缩机的瞬态特性通常可以忽略不计,相比于蒸发器或冷凝器(杜普雷等人。
,2007)。
压缩机转速被考虑在模型不同的容量控制。
建模时,压缩机的转速被认为瞬间达到指定的速度。
旋转式压缩机,它在VRF系统中经常用到,在本文中被模拟。
、
来自压缩机的质量流量方程:
其中n是转速,Vcom,th和hcom分别是位移量和压缩机容积效率,gr1是压缩机的吸气制冷剂比容(下标“r1”代表制冷剂在点1如图1所示,下同)。
压缩机的排量体积流量的计算方法是:
(2)
其中,r是转子的半径,L为圆柱的行程,ε是转子的偏心度。
可变速度压缩机的容积效率,制冷剂进入压缩机的实际体积与压缩机的几何位移的比率(Navarro等,2007),是压缩机的非常重要的性能指标。
它主要受吸入阀和排出阀,气缸的余隙容积,气相过程中吸入过程的温升,和蒸气泄漏的流动阻力影响(田等人,2009)。
它被定义为四个系数的乘积:
这里
是间隙系数,这是节流系数,
是预热系数,和
是密封系数。
显然,容积效率随这四个系数的增加而增加。
可以分析出这四个系数对容积效率的内部和外部参数的影响。
一旦结构固定,压缩机的容积效率主要是由外部参数包括压缩比,压缩机的转速等影响。
保持其他参数不变,间隙系数,节流系数随压缩率的密封系数降低。
另一方面,制冷剂吸气温度可能会减少,由于压缩比的增加。
因此,压缩机的容积效率随压缩比增加而降低。
当压缩机的转速是改变,四个系数以不同的方式变化。
制冷剂蒸汽流量的上升会导致压力损失增加,节流系数相对于压缩机的旋转速度的增量减少(田等人,2009)。
然而,吸入蒸汽的温度升高和泄漏率降低,预热系数和密封系数增加。
因此,容积效率的变化是由这些系数的联合作用决定。
压缩机的输入功率的计算:
式中,k表示多变指数。
表示所指示的效率,这是通过从曲线拟合所述压缩机的相关性能数据而得到的多项式的相关性进行评价。
制冷剂蒸气离开压缩机的焓是基于能量守恒原理计算:
其中wloss表示周围环境中的热损失,通过压缩机本体外壳,这是制冷剂的温度和周围的空气温度和速度的的函数
。
2.2电子膨胀阀(EEV)
电子膨胀阀通常是由步进电机驱动程序控制。
被视为瞬时电子控制信号的传输。
因此,电子膨胀阀的动态应该主要是步进电机的动作,这需要一定的时间来达到所需的阀值(陈、邓,2006)。
在一个固定的过程中可以将EEV看作是一个等焓节流。
通过电子膨胀阀的制冷剂流代表一个方程的解,其质量流率计算由
是流通面积,假定为线性的阀开,
是入口和出口之间的压力差,
是入口制冷剂的密度,CV是流量系数。
Vr4是制冷剂离开电子膨胀阀的比容。
2.3蒸发器
假设蒸发器是对流翅片管式。
一般来说,从蒸发器蒸发的制冷剂是设计用来防止压缩机过热。
因此,建模时,蒸发器的制冷剂侧被分为两个区域:
过热区和二阶段区。
到目前为止,仿真蒸发器的模型可以分为三类:
集中参数模型和分布参数模型和多区模型。
集总参数模型过于简单,反映在不同的阶段具有不同的传热过程,所以误差很大。
然而,分布参数模型的收敛性差,这将花费太多的时间来求解模型(Ding等人。
,2004)。
有精度,收敛性,和计算速度都需要考虑,多区模型是最好的选择。
二阶段区进一步划分为几个控制量,集中方法用传热和每控制单位的压降建模。
最终的控制量的输出是下一个的输入。
为了简化数学模型做以下几点假设:
在管内制冷剂的流动是一维的;
在所有交叉区域,制冷剂和空气的热力学属性是相同的;
制冷剂液体和蒸气相在热力学满足动态平衡;
制冷剂和空气的重力忽略不计。
2.3.1制冷剂侧
对于每个控制单元,质量和能量的平衡可以用以下方程表示:
在方程(8)和方程(9)中,m代表制冷剂质量流动率,h代表制冷剂焓,F代表内部热交换区域。
在单过程制冷情况下,方程(9)的对流热传导系数用
代替,由Dittus-Boelter系数计算。
至于没有阶段转换的单阶段区域,假设压强损耗只由制冷剂的摩擦力引起,摩擦力系数经验公式为:
f是摩擦力系数,其经验公式由Geary(1975)总结。
对于二阶段制冷剂,方程(9)中的对流热传导系数用alpha r,sp替换,可由单阶段对流热传导系数乘以一个引子获得。
Xtt是Martinelli常数,由公司(15)给出:
在方程(10)-(15)中,Re是制冷剂的Reynolds常数,Pr是制冷剂的Prandtl常数,v是制冷剂的热传导性,u是制冷剂的粘黏度,m是制冷剂所控制值的质量流率,x是制冷剂的蒸汽质量比,由经验公式(16)得到。
h’和h”是在相同温度下制冷剂液态焓和气态焓的比值。
在二阶段区域中,制冷剂对单位控制值的压强损耗由摩擦力和加速度引起,其经验公式由Pierre(1964)总结
其中,DZ为单位的轴向距离,X1,X2,Xm分别为入口,出口和平均制冷剂蒸气质量分数,Vm是制冷剂的平均比容。
图.2-AGM-I算法的流程图。
2.3.2空气侧
建蒸发器的空气侧的模时,两者的热容量和大容量存储的空气被认为是可以忽略不计,因此,空气与翅片管之间的热湿传递被认为是稳定状态。
当在单相或两相区空气与制冷剂换热,湿冷却时会发生翅片管表面温度低于露点空气的温度,进入各自的区域;否则,空气干燥冷却会发生。
然而,质量和能量平衡方程可以用相同的公式为下面的方程来描述,但某些变量是由不同的相关性来确定:
其中,Tam是空气的平均温度,ε是肋效应系数。
对于单相区,空气侧对流换热系数的实际是:
其中,ath是空气侧理论对流换热系数,这是由下公式计算:
其中,s1是翅片间距,drt为翅片和管的根部直径,N为管的行数,S2是横向管节距,并且sa是空气干燥的热传导率是在管片的表面系数,其计算由所述施密特等式:
其中
和
分别是金属和管的热导率。
湿冷却时,在除湿过程中,空气侧实际对流热传递系数可表示为
图.3-AGM-II算法的流程图
图.4-空气温度(a)户外条件和(b)室内条件
这里,
是管片的表面系数,
是空气侧理论对流换热系数,这应该等于显对流换热系数乘以一个除湿扩大率。
除湿增强因子,
,由下以公式计算
管翅的表面系数
,也由上述的施密特方程,但方程中的Eq(24)被替换为
2.3.3管壁
当模拟管壁,所述蒸发器的入口条件被假定是相同的,与管壁温度由以下公式来估计
这里
是翅片管的比热容,且Ra,Rr分别是空气和制冷剂侧的热电阻。
它们用以下公式计算:
这里,Atot和Atb分别是空气侧总传热面积和内管的传热面积。
在单相区,在方程的对流传热系数。
(31)和(32)分别取代
和
,,而在两相区,他们分别取代
和
。
图.5-周的数据和模拟总制冷量的比较。
图.6-周的数据和能量消耗仿真的比较
2.4冷凝器
冷凝器类似蒸发器,除了在空气侧没有除湿,同一类型的多段集总模型被选择以及类似的假设被用来开发冷凝器模型。
图.7-周的数据和仿真COP的比较。
为了提高系统的性能系数(COP),制冷剂离开冷凝器通常过冷,因此,建模时,冷凝器的制冷剂侧被分成三个区域:
两相区,过热蒸气区域与过冷液体区域。
后两个区域属于单相区。
用于制冷剂侧时,表示该制冷剂的冷凝器的压降可忽略不计,由于加速和摩擦压降的反向冲击(Gabrielii和Vamling,1997)。
在另一方面,相比于高的冷凝压力压力降很小,因此制冷剂的热力特性会稍有影响,压降忽略。
其结果是,在两相区的制冷剂侧的模型可以使用在(8)和(9)方程和(14)-(16)方程陈述的类似的公式来开发。
空气侧在冷凝器的两相区的热传递是不同于在蒸发器。
在冷凝器中,空气在两相区不会被除湿。
因此,对于空气中的三个地区被表述为类似方程(18)-(25)公式都开发。
最后,该管壁模型与在方程(30)-(32)中所示的蒸发器类似。
3.VRF系统模型-仿真算法
要建立一个VRF系统仿真,一个VRF系统的模式应该被建立,连接上述组件模型来描述的性能和系统的瞬变。
VRF的系统模型应该包括两个部分,一个是质量,能量和压力的平衡,而另一个是算法求解模型的方程式。
为了平衡(33)-(35)公式的一部分描绘的质量,能量和压力平衡方程。
方程(33)意味着进入参考点质量流量等于离开它质量流量。
式(34)表明,进入参考点的焓流等于离开它的焓流。
它们实际上分别是在参考点的连续性和能量方程。
式(35)表示在相同的参考点处的压力是单独的。
对于算法的一部分,它包括两个步骤。
第一步是选择用于迭代合适的变量,并且第二步骤是根据迭代变量设置选择求解过程。
在制冷循环的热力学过程的所有变量中,蒸发温度,冷凝温度,压缩机的吸入温度和冷凝器的出口温度被确定为可能在系统算法中独立使用的变量。
对于那4个迭代变量,直接的方法是设计一种具有4个迭代循环的算法。
然而,还有许多可预见的时间将被花,如果使用具有4个迭代循环的算法,由于可能的大量迭代次数。
长的计算时间是实时控制分析不可接受的。
越少的迭代循环将会有更快的运算速度。
从这个观点来看,加快计算的最佳方法是降低迭代循环之外其他的最优解的搜索的方法。
鉴于该冷凝器通常被设计来确保制冷剂过冷到一定程度,一个迭代循环可以通过指定的过冷度来消除当用户的输入参数。
据说,它不会施加显著影响对系统模拟的准确性,但显著提高计算速度(帕里塞,1986;Chen等,2005)。
算法的迭代循环的数量不能被进一步消除,因为变量与已知值的数目来解决一个系统(或组件)模型是最少3个。
最后,一个系统的算法称为AGM-I提出了如图2连接的组件模型,基于质量,动量和能量平衡。
迭代循环的功能和操作(称为圈I,II和III在从内环到外环的序列)为:
●回路1是一个用于冷凝温度的迭代计算(Tc)。
由于假设蒸发温度Te和吸入过热温度(DTsh),环路1的目的是获得冷凝温度(Tc)根据空气侧和制冷剂侧之间的热平衡。
冷凝器的出口焓h3,被选择为收敛的指数。
Tc由两分法调整,直到h3满足衔接的要求。
●回路2和回路3是蒸发温度(Te)和过热度(DTsh)的迭代计算。
当冷凝温度由环1环2获得,环3设计的目的是为了获得蒸发温度(Te)和过热程度(DTsh),根据两个平衡,即压缩机与EEVs之间的流量平衡和空气侧与制冷剂侧之间的热平衡。
制冷剂的质量流量
被选择作为环2收敛的指数。
Te是根据压缩机和EEVs之间的流量平衡直到
满足收敛要求。
压缩机吸气的过热蒸气制冷剂的焓,h1,为环3的收敛指数。
DTsh是根据空气侧和制冷剂侧之间的热平衡进行调整,直到h1满足收敛的要求。
图.8-这三个系统的平均模拟时间
理论上,迭代变量的序列(即,冷凝温度,蒸发温度和过热度)可由于它们之间的相互作用互换。
以回路为例,它可以用于调节蒸发温度或过热度,以及因为压缩机的质量流量影响较大,从而影响冷凝器中的传热。
然而,考虑到冷凝器的出口受到冷凝温度比其他变量更直接和更明显的影响,有一个更好的选择为使用回路1调整冷凝温度。
如果蒸发温度和过热程度互换,另一种算法(记为AGM-II)得到如图3所示。
在回路2中AGM-II,DTsh,代替Te,是根据压缩机和EEVs之间的质量流量平衡进行调整,直到
满足收敛的要求。
在回路3中的AGM-II,Te,而不是DTsh,是根据空气侧和制冷剂侧之间的热平衡进行调整,直到h1满足衔接的要求。
图.9-AGM-I和AGM-II的时间成本的对比
4.模拟的能量性能验证
仿真是基于TRNSYS程序(克莱因,2009),然后验证数据报中周等。
(2008)。
额定冷却VRF系统的室外和室内机的容量分别为22.4千瓦和11.2千瓦(2套)。
两个房间的条件被视为是相同的。
所有的空间增益应该在10:
00〜17:
00发生。
天气条件从上海气象局(SWB)得到。
图4显示了每小时室内外温度分布在试验日试验室。
试验结果还表明,使用AGM-I和AGM-II仿真结果是相同的除了计算速度。
因此,对AGM-Ii结果报告在该部分代表的仿真验证。
图5-7。
表示了周的数据和模拟结果之间比较,包括了冷却能力,能耗,和COP。
它可以从图5-7看出模拟结果,包括制冷量,能源消耗和COP也有类似的趋势,以周的数据。
与模拟和冷却能力措施之间的平均和最大偏差分别为4.69%和9.03%。
能量消耗的平均值和最大偏差分别为4.64%和9.05%。
COP的平均和最大偏差分别为1.44%和2.36%。
因为模拟和周的数据之间的偏差小于10%,因此,可以用仿真来评估所说的多联机VRF系统的能量性能。
图.10-系统响应于蒸发器的入口空气温度
5.不同的条件下模型的计算速度和响应
在这一部分中,测试关于计算速度和响应在不同条件下的模型进行了有更全面的认识。
5.1计算速度
几个案例关于三个VRF系统的不同数量的蒸发器进行测试,调查的仿真模型的运算速度。
室内机(蒸发器)的规格是相同的,而室外机(冷凝器和压缩机)是不同的。
VRF的系统的结构参数和操作条件设置列于表1中。
在表1中,1Vn表示VRF系统1室外机对应n个室内机。
比如,1V3意味着1室外机和3个室内机。
每个系统中,不同的开度的电子膨胀阀(多个)是在不同的测试条件下设定,并且表2示出了多分裂VRF系统中使用的AGM-I不同的情况下的模拟结果。
所有的测试都在配备奔腾(R)双核CPUE55002.8GHz的计算机中执行。
从表2可以看出,仿真模拟不同数量的蒸发器的VRF系统的可行性和有效性。
换句话说,在本次调查中提出的系统模型的通用性进行了验证。
它也可以从表2看出,小的时间(所有小于0.5s)是一个模拟案例的成本。
对于每一个模拟,考虑初始假设为状态变量的值通常没有必然多迭代最终收敛值,这样一个小的时间成本是令人满意的。
如图8所示,表明没有明显的时间增加随着蒸发器数量显着增加。
结果表明,所开发的系统模型是蒸发器的数目无关,可用于一拖多VRF系统的控制分析,由于大多数仿真研究制冷系统的实时控制是通过长时间的计算来限制。
因此,结果表明,本文开发的系统模型具有很大的应用潜力作进一步的性能分析与控制。
使用AGM-II仿真结果与使用AGM-I几乎相同,除了运算速度。
图9示出的AGM-I和AGM-Ⅱ在同一仿真步骤西(1,10,100和1000的步骤分别对每个)的计算时间的比较。
系统是由长的运算时间限制的。
如图9所示,使用AGM-I与使用AGM-II的时间比例急剧下降,从超过7到少于1,当模拟的步骤增加为1v1体系的1000个步骤,而对于1v3和1v6系统比值均大于2在多步模拟中。
这表明,所述的AGM-II是更适合1V1系统,尤其是对于1V1系统具有超过1000的模拟步骤。
与此相反,在AGM-I是更适合的系统1Vn当n大于2。
图11-系统的室外空气的温度响应
5.2不同条件下系统响应
系统是否具有合理和良好的反应在不同的变量确定用于控制分析模拟的可行性和效率。
因此,在各种条件下的系统响应被测试,包括蒸发器的入口空气温度,室外空气温度,EEVs的开度和压缩机速度。
一个1V2系统用于模拟测试。
对于每个测试,只有一个变量改变时,其他条件都没有改变,保持它们的值如表3所示。
5.2.1系统响应到入口的蒸发器的空气温度
图10示出了系统响应对于蒸发器的入口空气温度的变化。
如图。
10a中,入口空气温度从27℃线性增加至30℃为室内机1和28℃到302℃为室内机2,在40分钟。
10bef分别表示冷凝温度,制冷剂的质量流量,蒸发温度,筒壁温度和吸入的蒸气的过热度的变化。
如图10b-f,所有的曲线是平滑的。
据验证,该仿真是稳定的,并具有良好的收敛。
冷凝温度及蒸发温度逐渐升高随着入口空气温度。
蒸发温度的变化比冷凝温度更显著。
这是事实,室内环境对室内机的影响超过室外机。
制冷剂的质量流量下降当电子膨胀阀的端部的压力差减小。
管壁温度急剧下降开始,然后逐渐热容量被覆盖。
对压缩机吸入蒸气的过热度,它随入口空气温度而上升,由于制冷剂和空气之间的温度差。
所有这些反应都是正确的。
5.2.2系统对室外空气的温度响应
图11示出了系统响应对室外空气温度的变化。
图。
11a为在室外气温的测试轮廓。
图。
11b-f分别描绘冷凝温度,制冷剂的质量流量,蒸发温度,筒壁温度和吸入的蒸气的过热度的变化。
如图11b-f,所有的曲线都是平滑的,除了在某些情况下非常微小的波动。
据验证,该仿真是稳定的,并具有良好的收敛。
冷凝温度及蒸发温度逐渐增加或减小随着室外空气温度,导致制冷剂的质量流率的一个类似的变化趋势.同样
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