制冷系统通用仿真平台GREATLAB的构建

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制冷空调系统仿真那些事

制冷空调系统仿真那些事在写这篇文章以前，先简单谈谈我是谁？本人是一名仿真工程师，从事制冷空调系统仿真。

为什么要写这篇文章？主要是闲来无事，来论坛叨叨！说说仿真这些事。

下面以问题的形式谈谈自己的观点，感兴趣的同行可以一起拍砖！（1）什么是仿真，什么模拟那？搞计算的人可能听到这样的问题没什么奇怪的？计算机技术作为理论分析、试验技术的第三种研究手段，也不是什么新东西。

仿真简单理解就是仿造真实，如何去实现那？针对实际物理模型进行数学建模。

在仿真工程师眼中你在实验中使用的说有部件都是一个数学模型，数学模型简单理解就是描述部件物理特性的数学方程（组）。

本人以前读研究生的时候老师就问我，什么是仿真，什么是模拟？两者有什么区别？其实在实际中我们没有必要刻意去区分，应用中两者的英文都是sumulation。

比较起来，总的来说仿真的概念要大于模拟的范畴。

一般情况下，我们通常对CAE、CFD技术进行的数字化设计，称之为模拟；对数学建模过程称之为仿真设计。

（2）什么是系统仿真？系统仿真的过程就是系统部件数学建模的过程。

系统仿真中，个人觉得必须有这样的概念：对于系统中涉及的任意部件建模过程--部件模型=输入+模型+输出，可以这样说：输入是自变量，模型是描述部件物理特性的数学方程组，输出就是因变量。

系统级仿真其实就只将这些描述部件的数学方程组耦合在一起，通过一定的算法求解方式得出系统级的输入和输出的关系。

（3）部件模型仿真在这里面我们必须来说“模型”，针对一个物体描述它所有特性的数学方式有很多，我们可以从详细描述模型物理特性去建立数学模型，这就是我们说的参数化模型。

也可以从描述模型输入和输出参数关系特性的角度去建立一个集中参数模型。

总的来说，不管你选用什么形式的建模方式，你只要保证你的一个输入可以得出一个对应正确的输出就可以了。

至于中间模型采用什么样的数学建模方式，我们可以完全不去理会。

在这里我们必须谈下，通用性模型和专用模型。

换热器及制冷系统仿真培训教材(PPT 44页)

张春路（2006）至今
2、数据模型
2.1、压缩机性能曲线
压缩机性能曲线
输入：蒸发温度、冷凝温度、频率
输出：质量流量、电流、功率、制冷量
压缩机性能曲线
测试条件：冷媒R410A 、电压 220V、频率30Hz/60Hz/90Hz AHRI标准测试工况：过热度11.1℃ 、过冷度8.3℃
压缩机性能曲线拟合
通过标况的实验数据获得对应换热压降系数，结合系数获得其他非
标准工况下的性能数据
优点：
简单实用、快速计算
适合轻商非标准工况下数据的获取（客户需求）系统机型匹配、性能预测
缺点：
基础数据没有，需要测量多个压力点，工作量巨大不能做深入分析，不能用于系统优化（如流路优化）
部件理论模型
3
2
T2
5
P2 h2 QDloss 外风机功率压缩机功率功率修正系数外机功率
6
1 h
绿色背景色为实测数据，橙色背景色为逆运算要求解的关键参数。
仿真思路-正运算
黑箱子
节流装置冷凝器（例如：A型号）压缩机
蒸发器（例如：B型号）
黑箱子
其他任意工况，例如：35/22 27/15 输入参数 A冷凝器系数、压损 B蒸发器系数、压损排气管压损、热损吸气管压损、热损功率修正系数有效冷媒循化量
模型需能反映各部件对系统压降、换热等参数的影响；
3.2、算法设计
方程组成
（1）连续性方程（前一部件质量流量等于后一部件质量流量）
（2）能量守恒方程（前一部件出口焓值等于后一部件进口焓值）（3）动量守恒方程（前一部件出口压力等于后一部件进口压力）（4）系统充注量守恒（系统充注量=系统各部件充注量之和）

MATLAB的仿真工具箱Simulink模型的建立与仿真学习教程优秀PPT课件(基本库原件、搭建

•
Ignore limit and reset when linearizing：若勾选此选项，则表示当系统为线性化系统时，前
面的积分上下线限制和触发事件无效，默认缺省值为不勾选；
•
Enable zero-crossing detection：使系统通过零点检验，默认勾选。
• 搭建Integrator模块如图3-35所示。
•
Pulse Generator其模块属性如图3-19所示。
• 如图3-19所示Pulse Generator模块，对于其属性窗口：
• Amplitude：脉冲信号的振幅，指定为标量或矢量，默认值为1。
• Period(secs)：脉冲数字采样周期，默认值为10。
• Pulse width：脉冲宽度，输入为矢量或标量，默认值为5。
• External reset：设置信号的触发事件（rising, falling, either, level, level hold, none），默认设置为 none，保持系统原态。
• Initial condition source：参数输入的状态，分为外部输入external和内部输入internal，通常默认设置为internal。
3.3.3 Transfer Fcn模块
• Transfer Fcn其模块属性如图3-37所示。
• 如图3-37所示Transfer Fcn模块，对于其属性窗口：
• Numerator coefficients：传递函数分子系数，系统默认值为[1]；
• Denominator coefficients：传递函数分母系数，系统默认值为[1,1]；
• Derivative模块，表示微分环节，Derivative其模块属性如图3-31所示。 • 如图3-31所示Derivative模块，对于其属性窗口： • 搭建Derivative模块如图3-32所示。

冰箱制冷系统仿真方法

冰箱制冷系统仿真方法冰箱制冷系统仿真方法冰箱制冷系统是一种常见的家用电器，它利用压缩机、冷凝器、膨胀阀和蒸发器等组件来使冰箱内部保持低温状态。

为了确保制冷系统的效率和性能，进行仿真是一种重要的方法。

以下是基于冰箱制冷系统的仿真方法的一步一步思路：第一步：定义仿真目标与参数在开始仿真之前，我们需要明确仿真的目标和所需的参数。

例如，我们可以设定仿真目标为在各种环境温度下测试制冷系统的制冷性能。

同时，我们还需要确定仿真所需的参数，如压缩机功率、冷凝器和蒸发器的热传导系数、膨胀阀的流量系数等。

第二步：建立数学模型基于冰箱制冷系统的物理原理，我们可以建立数学模型来描述系统的行为。

例如，我们可以使用热力学方程来描述冷凝器和蒸发器中的热量传递过程，使用能量守恒方程来描述压缩机的功率消耗等。

根据具体情况，我们也可以考虑一些其他因素，例如制冷剂的物性参数。

第三步：选择仿真工具根据建立的数学模型，我们需要选择适合的仿真工具进行仿真计算。

常见的仿真工具包括MATLAB、Simulink等。

这些工具提供了丰富的数学建模和仿真功能，可以帮助我们快速、准确地进行仿真计算。

第四步：确定边界条件和初始状态在进行仿真计算之前，我们需要确定冰箱制冷系统的边界条件和初始状态。

边界条件包括环境温度、冷凝器和蒸发器的初始温度等；初始状态包括制冷剂的初始质量、压缩机的初始状态等。

这些参数和状态将直接影响仿真计算的结果。

第五步：进行仿真计算通过将数学模型输入选择的仿真工具，我们可以进行仿真计算。

在仿真过程中，我们可以调整不同的参数和边界条件，观察制冷系统的响应以及不同因素对系统性能的影响。

通过多次仿真计算，我们可以得到不同环境下制冷系统的性能曲线和相关参数。

第六步：分析和优化在得到仿真结果之后，我们可以对结果进行分析和优化。

通过比较不同环境温度下的制冷性能曲线，我们可以评估系统的稳定性和性能；通过调整不同参数和边界条件，我们可以找到最优的制冷系统配置以提高效率和节能性。

制冷循环稳态仿真的联立模块法

制冷循环稳态仿真的联立模块法1 制冷循环稳态仿真模型制冷循环稳态仿真模型是一种系统模型，用于描述复杂系统中控制元件和物理变量之间的动态关系。

该模型在制冷循环系统中具有特殊的重要性，能有效地预测制冷系统中物理变量和控制参数的响应。

模型的构建一般可以分为三个阶段：物理过程模型的构建，外部输入的模拟，以及计算机编程的设计。

物理过程模型涉及到制冷循环系统的控制参数，外部输入模拟则需要进行温度场和空气流量场的计算，如温度场、空气流量场、能量平衡方程等。

计算机编程部分，则是通过控制参数、物理和外部输入模拟的联合计算来构建仿真模型。

2 联立模块法联立模块法（LMM）是一种用于构建复杂系统仿真模型的方法。

简而言之，它通过将复杂的系统逻辑拆分成多个简单的子模块而实现模型粒度的控制和模型调试的简化。

每个子模块都是由对应的输入、物理变量和控制参数组成，这些都是模型构建过程中不可缺少的重要组件。

LMM用于构建制冷循环稳态仿真模型，主要包括以下几个步骤：（1）分析制冷循环系统的控制参数，、物理变量和外部输入模拟，提取出子模型；（2）确定子模型的输入、物理变量和控制参数，并建立包含子模块之间影响关系的联立模块模型；（3）将子模块联立起来，并使用计算机编程技术编写程序，构造仿真模型；（4）调试和优化模型参数，最终实现对模型的精确控制。

3 结论联立模块法是一种有效的构建制冷循环稳态仿真的方法，主要通过提取子模型、确定控制参数和物理变量、使用计算机编程设计、优化模型参数等步骤实现模型构建和调试。

联立模块法与其他方法相比，具有更强的通用性和分解性，能有效地提高制冷循环稳态仿真模型的构建速度和精准度，受到研究者的广泛关注。

基于LabVIEW和Matlab的数字孪生供热系统平台的设计与仿真

计算机测量与控制!"#"$!$%!%""!!"#$%&'()'*+%('#',&-!",&(".!!#%3$!#收稿日期 "#"$#3"4$!修回日期 "#"$#("$%基金项目国家自然科学基金!4%'3&%&%&4%$#(%"#"%作者简介许!亮!%'(#"&男&博士&教授&博士生导师%通讯作者杨峪峰!%''""&男&硕士&助理工程师%引用格式许!亮&杨峪峰&陈占国!基于G B K H7E a和/B=D B K的数字孪生供热系统平台的设计与仿真'2(!计算机测量与控制&"#"$&$% !%"")%3$%3'&"$#!文章编号 %43%5&'( "#"$ %"#%3$#3!!6)7 %#!%4&"4 8!9:;<!%%,534" =>!"#"$!%"!#"4!!中图分类号 ?0$'$!!文献标识码 +基于H*<U D E O和)*&.*<的数字孪生供热系统平台的设计与仿真许!亮% 杨峪峰" 陈占国%!%@天津理工大学电气工程与自动化学院天津市复杂系统控制理论与应用重点实验室&天津!$##$(5$"@中国汽车工业工程有限公司&天津!$##%%$"摘要数字孪生技术充分利用物理结构*传感器更新*设备运行历史等数据通过集成多领域*多物理量*多可能性的模拟过程&在虚拟空间中进行镜像&以此表达相对应的实物装置的整个生命周期过程$从智慧供热的发展历史来看&依托现代工业系统理念&提出了基于2数字孪生3的智能供热系统结构$首先介绍了数字孪生的基本结构&给出了数字孪生的构建方式基于虚拟仪器G B K V<X S的大数据采集*处理*归档*仿真$然后以采集的数据为基础&得到供热系统的孪生模型&叙述了数字孪生技术解决的关键问题$最后&通过G B K V<X S仿真平台调用/B=D B K中神经网络智能算法&得到基于大数据采集以及经过智能算法优化后的参数&同时系统将参数反馈给物理实体设备&从而完成孪生模型的仿真*优化*反馈过程$通过热网系统优化仿真案例验证了G B K V<X S和/B=D B K混合编程在建立的孪生供热平台上*应用的有效性%关键词供热模型$G B K V<X S$/B=D B K$数字孪生$智能算法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储9整个过程中的所有因素&利用大数据分析*人工智能*模型仿真等先进信息技术整合分析优化网络系统中的所有资源&并利用建模预测等先进控制技术&按需求精确网络系统中的各个功能层次*各个环节对象%从而形成自认识*自分析*自判断*自优化*自调整*自适应特征&能支持城市供热的政府监督*规划设计*产品经营*以结果为导向思考与决策的新一代智能化供暖管理系统3'"(%这一概念表明&智慧供热的技术方法是把物理系统与信息技术相互融合&2数字孪生!6?&[<Q <=B D =S <:"3是物理信号融合的主要途径%6?是指通过收集物理系统的信号与数据&在程序空间中形成物理系统的镜像数学模型&对物理系统的行为实现模拟优化与管理&从而提供对物理系统规划设计与运营管理的智能优化策略%传统的实时仿真技术只是注重于对物理控制系统内部行为的刻画与仿真&而2孪生模型3与物理控制系统之间具有信息相互作用&其中2孪生模型3则通过对物理控制系统内部真实数据与历史信息发生的迭代调整$另外&由于2孪生模型3形成的控制策略也可以作用于物理控制系统&从而提高了物理控制系统的运行性能'$&(%面对巨大的城市供暖体系&通过构建供暖系统2数字孪生3模型&能够实现基于模型的供暖系统自主优化管理和各种先进智能技术&以实现智能供暖%为促进智能优化技术在供暖体系中的实践运用&本文提出了基于2数字孪生3的智能供热体系的技术框架&即将海洋掠食者!/0+&P B Y <:X >Y X [B =C Y IB D QC Y <=U P "与神经网络!+N N *&B Y =<Z <9<BD :X J Y B D :X =S C Y ;I "相结合的优化策略&并同时采用G B K H 7E a 和/B =D B K 等软件结合&以最终开发一个供暖系统的优化仿真平台%使用G B K H 7E a 软件的可视化程序设计功能&对主页面和各种功能模块进行了综合设计&将采集的数据转换为数字模型&并将/B =D B K 等编程软件强大的数据计算能力进行了供热模拟训练和参数优化&构建出一套完整的数字孪生模拟仿真系统%利用联合编程进行高性能参数的优化应用'4'(%利用天津宝坻区内某供热设备的数据进行收集*验证&以测试/0+,+N N 模型的优化特性&从而评价联合编程的有效性和平台的各种功能%A !数字孪生优化平台整体架构A C A !H*<U D E O 与)*&.*<的数字孪生系统结构G B K H 7E a 是一个图形化编程语言的开发平台&它提供了多个可以在工业上广泛应用的数据处理功能模块以及完善的标准库函数&能够很简单地通过图形化编程语言来建立自己的虚拟仪器体系&在硬件系统不变的前提下&通过改变工作环境也能够完成不同的仪器仪表的功能&尤其是针对既能够即时地对所收集的大量信息进行存储&又能够对所保存信息做出不同的应用%虽然G B K H 7E a 在解决复杂的实际问题上比较难达到相应的技术需求&但/B =D B K 却拥有着较强计算能力*完善的标准工具箱和丰富的计算功能%利用/B =U *9Y <>=节点&可以直接从G B K H 7E a 中使用/B =,D B K 的功能程序&完成供热优化系统的设计%图%为2数字孪生3模型与物理系统的结构关'%#%$(%数字孪生的结构模型包括)实体物理设备*采集实时的设备数字数据*通过数学方法建立的孪生模型*处理实时数据与优化数据的操作系统等%数字孪生是仿真实验的更进一步&基于仿真实验的正确性&在此基础上将仿真实验方法应用到物理的数学模型上%依托于/B =D B K 编程软件较强的信息处理能力&以及G B K H 7E a 软件便捷的虚拟仪器开发功能&双方协同编程&从而达到优势互补&并将海洋捕食者优化!/0+"算法神经网络!+N N "&作为参数优化内核&建立了供热系统优化平台%热网数字优化系统是供热装置*通过供热装置收集的数据形成的孪生模型*在操作系统上存储实时数据*G B K H 7E a 对采集的实时数据进行归档存储等操作*/B =D B K 中利用神经网络和智能算法优化被控参数并将结果实时反馈到G B K H 7E a 主界面'%5%4(%图%!数据采集模型数据采集结构如图"所示%物理实体作为现场运行设备负责供热的稳定运行并将各种传感器的实时数据&温度*压力*流量*频率*热量等参数通过串口转化为工业以太网&实时上传给上位系统$系统将得到的实时数据用于两方面用途)%"G B K H 7E a 将实时数据通过队列方式存储归档*生成实验报告&同时将实时数据中的有效数据通过机理建模的方式转换为孪生模型$""G B K H 7E a 在仿真平台上调用P B =D B K I 9Y <>=&/B =D B K 中的将以神经网络为模型&优化孪生模型&通过智能优化算法进行参数优化&得到理想值%经过优化的参数通过P B =D B K I 9Y <>=反馈在G B K H 7E a 主面板上&可实时了解优化的参数&并将优化的被控参数通过操作系统作用于物理实体*供热设备%A C B !H *=的应用程序%如果是!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P第%"期许!亮&等)基于G B K H 7E a 和/B =D B K """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""的数字孪生供热系统平台的设计与仿真#%3&!#图"!数据采集结构桌面应用程序&则可弃用G B K H E a 中的/B =U *9Y <>=节点而改用/B =D B K*9Y <>=节点&或改用G B K H 7E a N R _和/B =D B K 专用接口%如果使用G B K H 7E a N R _&确保应用程序的其余部分也支持调用&并且硬件完全受支持%图$中列出了适用于G B K H 7E a A X B D ,?=节点%本仿真实验平台在a <:[C S I 桌面应用程序上&以/B =D B K*9Y <>=的形式调用/B =D B K 的主函数&子函数以/文件的形式被主函数调用并执行'%3%((%图$!G B K H 7E a 调用结构B !模型优化平台子系统B C A !H*<U D E O 数据处理"@%@%!GB K H 7E a 数据采集方式G B K H 7E a 以序列形式采集实时信息&序列是一个独特的表%队列的进入序列的动作叫做2入队3或者说2入队列3&移除元件的动作叫做2出队3或者说2出队列3%队列的所有元件中存储的都是地址的单位%而队列的特点为2先进先出3&并且队列的进队只容许队尾动作&队列的队尾增加一位%队列的队头不可以更改%而队列的出队则相反&只容许队头动作&队头增加一位&队尾不可以更改'%'(%当试验进行时&G B K H 7E a 采用了排队结构&首先得到数据的位置&随后再将所收集的信息一一进队&当数据正常进队后&G B K H 7E a 获取数据出队的位置&将信息通过存储转化为电脑上可以辨识的6/*二进制文本%G B K H 7E a 正是利用循环存取的方式将物理设备的实时数据循环的存取到计算机系统中&供计算机查阅&计算使用%"@%@"!GB K H 7E a 数据存储数据归档的过程如图5所示&首先在目标文件下建立6/*文件&正确的匹配文件夹后&在没有超出当前硬盘的存储范围下&创建新的路径*打开6/*文件将数据作为字符串以一定的规则循环进行连接存入%图5!数据存储"@%@$!GB K H 7E a 数据归档在6/*文件创建完成后&系统将实时参数以循环的方式存入创建的@=[P I 文件中&开始归档的同时&调用高速存储模块&将供热过程中的一次网和二次网的温度*压力*流量*频率*阀门开度等参数分别存入系统中*并实时循环更新数据&直至数据采集执行完成&具体运行流程见图&&主要包含了运行数据的收集&?6/*文件路径的创建&利用循环存储的方法进行高速存储%图&!数据归档"@%@5!GB K H 7E a 数据访问%"生成文件报告)在仿真平台主面板上&点击2生成报告3按钮&可将试验测试过程中的运行数据&以6/*文件转化生成06L 文件&方便数据的查看*记录*计算&如图4为文件存储的主要过程&主要包含了运行数据参数的汇总&生成文件格式*类型的选择&建立生成文件的路径等过程%""历史数据记录)如图3所示&在数据查看面板&得到运行全过程的历史数据&分别是供热过程中的一次网和二次网的温度*压力*流量*频率*阀门开度等参数$基于历史的数据可以利用有效的办法进行供热模型的建立&并将建立的供热模型转化成计算机可识别的数字孪生模型&!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#%34!#图4!生成报告结合神经网结构和优化算法&在仿真平台上进行仿真&得到系统的最佳控制效果%图3!数据查看B C B !供热模型数字孪生模型所需的数值来源于天津宝坻某热能有限公司&采样要求如下)供热站在一次管网的流速变化时&同时测定二次网进*回水气温*流速$二次网的流速变化时&检测二次网的进口*回水温度*流量%通过机理和实验建模方法的结合得到数字孪生热网模型%数字孪生模型以机理模型为基础&将建立的机理模型&离散化后得到便于计算机认识的数学模型%式!%""!&"是传递函数形式所表达的供热过程''(%,%,'(""D %%D %"D "%D '(""!S %S '("!%"D %%"%&@"3%@$"46%0+#@&"4!""D """%@45#@&"4"6"@3546%0+%@344+#@&&#@$(4"6'@$46%0+"#@%(4!$"D %""&@#%"@%546%0+%@544!5"D "%"+5@#"46#@%($(@('4"65@'(46%!&"!!由于以传递函数形式在GB K H 7E a 的仿真平台上调用/B =D B K*9Y <>=比较繁琐&没有以代码形式调用灵活*方便&因此将传递函数的形式转化为差分方程%数字孪生主通道模型为)5Y %-%!B ""#@#55/5%!B +%"+#@#3&"/5%!B +%"6#@&55$/S %!B +%"6#@"3#'/S %!B +3"6#@###%/S %!B +("6#@##4&/S %!B +4#"6##"#5/S %!B +4%"6#@###$/S %!B +4""5Y "-%!B ""#@($''/5"!B +%"6%@34$/S "!B +""6!%@54"/S "!B +$&'("!4"!!数字孪生辅通道模型为)5Y %-"!B ""+%@'"4&/5%!B +%"6#@'$/5%!B +""+#@#&$%/S "!B +%"6#@#&"5/S "!B +""5Y "-"!B ""#@($'3/5"!B +%"6%@34$/S "!B +""6%@54"/S "!B +$&'("!3"!!数字孪生数学模型为)5%!B ""5Y %-%!B "65Y %-"!B "5"!B ""5Y "-%!B "65Y "-"!B 4"!("!!对上述数字模型&运用神经网进行控制优化&并在神经网络的隐含层运用比例*积分*微分方法$同时利用优化算法进行参数值值寻优&并将优化后的参数值带入数字模型中进行迭代计算&最终得数字模型的最佳控制参数%B C F !神经网络系统结构"@$@%!整体结构数字孪生模型与物理系统的结构关系如图(和'所示%图(!神经网络系统结构图(由神经元网路和数字的孪生模型所构成&神经元网路拥有多个前向神经元网路&具有随机函数逼近*自学习*自适应等能力&结合热网数字孪生模型&可将充分发挥系统的控制性能%如图'所示&G %%*G "%分别为供热站二次网的温度*流速给定百分数&G %"*G ""分别为供热站二次网的温度*流速的实际反馈值$D $1*D 1B 为网络输入层到隐层*隐层到输出层之间的权值&最终需要优化的"5组参数是输入层到输出层*隐含层到输出层的权值参数&即网络为双重",$,"结构&"/"/$/"e "5$,%*,"为神经网络输出值&即数字孪生模型的输入值%!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P第%"期许!亮&等)基于G B K H 7E a 和/B =D B K """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""的数字孪生供热系统平台的设计与仿真#%33!#图'!神经元网络结构"@$@"!神经网络融合优化算法如图%#所示&为智能算法和神经网络结合优化孪生模型的流程&在网络结构确定后&初始化得到"5组网络权值&将得到的权值带入孪生模型和神经网络模型&得到了/0+算法优化的初始捕食者种群*猎物种群$捕食者与猎物种群经过/0+算法的$个过程后&得到新的捕食者种群*猎物种群&再次计算新的适应度值*新的猎物与捕食者之间的角色转换%最后孪生模型根据新的权值计算并判断优化效果%图%#!算法优化"@$@$!/0+优化算法实现步骤/0+优化神经网络参数的具体步骤如图%%所示%/0+优化包括$个主要阶段*一个次要阶段)%"在迭代的前期&猎物的运动速度比捕食者块&捕食者采取保持现状&猎物采取布朗运动&该原则下的数学模型为)A B =C A D =D W W W $"*:D%!/E %B =D W $+*D :%&F =G D W $"$"%&/&3&F =G D W $"&F =G D W $6J @*D%A B =C A D =D W W W $!'"!!其中)*:是一个矢量&包含基于正态分布的随机数&代表布朗运动%猎物对*:的增加模拟了猎物的运动&J e #@&图%%!/0+结构为一个常数&*是'#&%(中均匀随机数的向量%""在迭代的中期&当捕食者与动物以同样的速率运动时&此时模拟捕食者和猎物都在寻找猎物&群体的一半指定用于勘探&另一半指定用于开发%在这阶段的策略是&由猎物负责发现&采取莱维运动&而捕食者则负责勘探&采取布朗运动%猎物参照的数学模型为)A B =C A D =D W W W $"*D '%!/E %B =D W $+*D '%&F =G D W $"$"%&/&3"&F =G D W $"&F =G D W $6J @D W *%A B =C A D =D W W W $!%#"!!其中)*'一种基于莱维分布的随机数向量&表示方式为莱维运动&*'与猎物的乘积以莱维的方式模拟猎物的运动&在猎物的位置上加上步长模拟猎物的运动%由于大多数莱维运动的步长与小步相关联&这一点有助于开发%捕食者参照的数学模型为)A B =C A D =D W W W $"*D :%!*D :%/E %B =$D W W W +&F =G D W $"$"3"&/&3&C 05D W $"/E %B =D W $6J @(9%A B =C A D =D W W W $!%%"!!其中)(9"%+N *0C >=;1!"N*0C !"N *0C .>=;1N *0C"是控制捕食者移动步长的自适应参数&*:和/E %B =的乘法模拟了捕食者的布朗运动&而猎物根据捕食者的布朗运动更新自己的位置%$"在迭代的后期&捕食者比猎物移动的快时&猎物采取保持现状&捕食者采取莱维运动&这一阶段的数学模型为)A B =C A D =D W W W $"*D '%!*D '%/E %B =D W $+&F =G D W $"$"%&/&3&F =G D W $"/E %B =D W $6J @(9%A B =C A D =D W W W $!%""!!其中)*'和/E %B =的乘法在模拟捕食者的莱维运动&同时在/E %B =位置上增加步长来模拟捕食者额运动&以帮助更新猎物的位置'"#(%一个引发深海捕获者行为变化的点主要是环境因素&如由涡流所造成的鱼类聚集装置!L +6*"等效果%L +6*通常被看作是局部最优&作用是在搜索空间捕获这些点%在模拟设计中考虑这些较多的跳跃&有助于减少对局部最优计算的停滞%因此&关于L +6*效应的数学表达式如下)!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P!!计算机测量与控制!第$%""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""卷#%3(!#&F =G D W $"&F =G D W $6(9'!D W P <:6D W *%!!D W P B c +!D W P <:"(%D WH C >9@X 4&F =G D W $6'9@X 4!%+C "6C (!&F =G C D W %+&F =G C D W ""C =&'(9@X 4!%$"!!其中)9@X M e #@"为L +6*影响优化过程的概率%H 是在'#&%(中生成的一个随即向量&数组包括#和%%如果数组小于#@"&则将其改为#&如果数组大于#@"&则将其数组改为%%C 为'#&%(中的平均随机数&!P <:和!P B c 分别是各自为下界与上界的角度矢量%下标C %和C "分别表示猎物矩阵的随机指标%B C I !H*<U D E O 主面板图图%"中&左侧参数采集区为G B K H 7E a 通过以太网采集的现场%!供热站一次侧和二次侧的实时数据$左侧控制量设置为被控对象的目标值&中间测试曲线区域为仿真的曲线显示&可显示5种曲线图)控制曲线*控制率曲线*控制误差曲线*迭代曲线$测试曲线上面的指示灯分别为测试平台与当个供热站通讯状态*供热站与现场设备的通讯状态*供热现场的急停状态显示$二次网数据设定区域为供热现场的工作模式)本地自控.远程智能控制&二次网的设备控制参数$报告信息区域是将供热站编号*泵的频率参数*记录人员等信息通过二进制6/*文件格式存储&可在项目数据查看栏查看历史记录$右下侧为智能优化参数&包括网络参数)输入层*隐含层*输出层数目&优化算法的参数)迭代次数*种群数量*上下界*学习效率*权值阈值等参数$当实验条件满足后&点击实验开始&开始优化基于实时数据建立的数学模型%图%"!主面板B C J !数字孪生系统平台仿真调用G B K H 7E a 在与/B =D B K 混合程序设计时&运用G B K ,H 7E a 系统设计用户图形页面&完成大量数据的收集*输入*显示*存储与传输$而/B =D B K 则在后端给出精确的计算&提交给G B K H 7E a 进行调度%本文中采用了/B =D B K 的*9Y <>=节点进行/B =D B K 的调整%对/B =D B K*9Y <>=节点的应用&既可把已调试好的/文档注入节点中去&也即可通过从程序框图中进行注入编程$将G B K H 7E a 的可视化功能与/B =D B K 强大的计算能力结合起来&进行有效的计算*仿真$如图%$所示&左侧为算法的的基本参数)网络输入输出层数*算法和模型的迭代数目等&中间*9Y <>=节点框中为/B =D B K 的主程序&通过主程序调用/B =D B K 中的/文件并执行%图%$!仿真调用F !实验结果神经元网络采用的学习方法是梯度学习法&初始权值通过/0+算法优化神经元网络得到$/0+算法的参数设置为)最大*最小边界位置取值S U */U 分别为#@$*i #@$$搜索代理数即种群数量为"&$迭代次数为&#$鱼类聚集参数L +6*为#@"$将/0+算法优化得到的最优初始值带入神经元网络&最终得到优化的"5组参数&图(中网络结构的权值&即捕食者和猎物的最佳位置&由迭代得到的最优值的控制效果如图%5"%3所示%通过观察分析各个曲线图可知&利用/0+优化神经网络的被控对象&控制误差*达到目标值时间等参数性能良好&特别是适应度值可达到#@%数量级&但是目标值与实际值仍有误差&输出仍有波动%图%5!控制曲线仿真平台下的控制曲线如图%5所示&模拟的神经元网!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P第%"期许!亮&等)基于G B K H 7E a 和/B =D B K """"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""的数字孪生供热系统平台的设计与仿真#%3'!#络控制效果&基于/0+优化算法下的控制可较好的控制多输入多输出系统控制量较快的逼近控制目标&控制量最终值接近目标值$通过仔细观察观察控制曲线&发现在控制过程中控制量在一定范围内波动&可能与/0+算法的寻优特性有关$仿真平台下的控制率如图%&所示&神经元网络输出层的输出*数字孪生镜像模型输入的控制规律曲线&通过此曲线可侧面反映出在/0+算法优化过程中&控制量的控制效果&观察曲线发现的控制工程中&变量S %*S "会有波动现象%图%&!控制率曲线仿真平台下的误差曲线如图%4所示&随着时间的推移&实际值与目标值的差值&由图可知&在算法优化初期&误差较大&随着迭代优化&差值以几何倍数递减&最终实际值与目标值接近%图%4!控制误差曲线仿真平台下的迭代曲线如图%3所示&即/0+算法的进化过程&由图可知&当算法在&"$#代时&适应度值稳定在%@#'&可能是由于算法陷入局部最优&但是/0+具有2鱼类聚集效应3&可以跳出局部最优&因此在$#"&#代过程中继续优化$当算法进行到&#代以后&适应度值达到稳定&优化结束%图%3!迭代曲线I !结束语本文提出了构建数字孪生的数据采集模型&在此模型下&利用G B K H 7E a 与/B =D B K 的混合编程建立数字孪生模型优化平台&依据G B K H 7E a 采集到的数据计算得到的供热模型&利用/B =D B K 的计算能力&对建立的数字模型进行参数优化&从而完成系统从数据采集*存储*参数优化*结果反馈的完整优化仿真过程%%"在仿真平台上&基于G B K H 7E a 平台调用/B =D B K 程序&进行有效的反馈*仿真&得到优化的各类曲线&证明此平台设计的合理性*实用性$""利用/0+算法优化数字孪生热网模型&并取得了比较理想的效果&证明此算法在此模型上应用的合理性*正确性$$"在系统仿真优化过程中&控制曲线*控制率曲线有一定的波动&可能与数学模型和算法本身的特性有关系&导致距离控制目标还有一定差距&可能需要改进算法来弥补这一缺陷$5"利用模型采集的数据构建的模型*进行优化&不仅证明参数优化的正确性&而且证明了G B K H 7E a 与/B =D B K 数字孪生模型的可行性&但在供热领域的问题中&参数优化仅仅是沧海一粟&在此平台基础上还可以利用海量数据进行供热故障预测*供热能量预测等%参考文献'%(江!亿!我国供热行业发展状况'A (!"#"#年全国供热学术年会报告&"#"#@'"(中国城镇供热协会!中国供热蓝皮书"#%'---城镇智慧供热.'/(!北京)中国建筑工业出版社&"#%'!'$(沈!沉&贾孟硕&陈!颖&等!能源互联网数字孪生及其应用'2(!全球能源互联网&"#"#&$!%")%%$!!下转第"$#页"!投稿网址 S S S!8I 89D M;^!9C P。

GREATLAB仿真软件在风管送风式空调制冷系统中的设计应用

GREATLAB仿真软件在风管送风式空调制冷系统中的设计应用刘媛媛;王成;周涯宸【摘要】The GREATLAB simulation software is applied in designing the duct type air conditioner with 1. 5 HP capacity. An emulated design towards four main parts of the refrigeration system, i. e. compressor, condenser, e-vaporator and throttling capillary, is performed to have a simulating calculation. After getting and verifying the pa-rameters of cooling capacity, power, suction and discharge temperature and pressure etc. under nominal conditions, the deviation of cooling capacity between under nominal and simulated condition is found and should be within 5%. The result shows that the GREATLAB simulation software will contribute to the design of air conditioning unit, and also, it can be taken as an effective tool for developing and optimizing the commercial air conditioner.%用GREATLAB仿真软件对1. 5HP风管送风式空调制冷系统压缩机、冷凝器、蒸发器、节流毛细管四个主要部件进行仿真模拟设计, 代入到整个制冷系统的动态仿真模块进行仿真计算得出名义制冷工况下空调机组制冷量、功率、吸气温度、排气温度、吸气压力、排气压力等参数, 并进行实验验证, 得出名义工况下制冷量与仿真计算制冷量误差在5%以内. 结果表明: GREATLAB仿真软件能够用于指导商用一拖一空调系统的设计, 可作为开发和优化商用空调系统的有效工具.【期刊名称】《制冷》【年(卷),期】2015(034)003【总页数】6页(P59-64)【关键词】仿真;数学模型;制冷系统;风管送风式空调【作者】刘媛媛;王成;周涯宸【作者单位】珠海格力电器股份有限公司, 珠海519070;珠海格力电器股份有限公司, 珠海519070;珠海格力电器股份有限公司, 珠海519070【正文语种】中文【中图分类】TU831风管送风式空调机组具有效率高、安装方便、可引入部分新风、初投资少等优点，可应用于酒店、商场、工厂厂房和住宅等场合［1］。

小型制冷系统稳态运行时的仿真的开题报告

小型制冷系统稳态运行时的仿真的开题报告一、选题背景小型制冷系统广泛应用于各种冷却装置，如冰箱、空调、汽车空调等。

随着对制冷系统能效要求的提高，对其性能的仿真分析显得越来越重要。

目前，已经有不少研究者对小型制冷系统稳态运行过程进行了仿真分析，但是很多研究集中在特定制冷系统的运行过程中。

因此，需要对各种小型制冷系统进行仿真分析，以更好地理解其运行机理。

二、研究内容本文将研究包括制冷剂、压缩机、冷凝器、蒸发器和节流器等组成的小型制冷系统。

在此基础上，将建立小型制冷系统的数学模型，并使用ANSYS等仿真软件进行稳态仿真分析。

具体内容包括：1. 建立小型制冷系统的数学模型。

该模型应包含制冷剂流动、传热和物态变化等过程，并能考虑制冷剂在节流器处的气液相变。

2. 对制冷系统各组件进行构建和装配。

这个过程涉及到如何将数学模型转化为ANASYS中的实体、边界和参数等，并将它们装配成制冷系统。

3. 采用稳态方法进行仿真分析。

稳态仿真需要确定小型制冷系统的热力学参数和能量转化特性，如制冷剂压力、温度、流速、冷凝和蒸发时的传热系数和热流等。

通过仿真和分析，得到该制冷系统在稳态下的性能表现。

三、研究意义本文所研究的小型制冷系统仿真分析，在工业生产中具有重要的意义：1. 稳态仿真为制冷系统的设计和优化提供了重要的支持。

通过仿真得到稳态下的热力学参数和能量转化特性，可以评估不同结构、工况下的制冷系统性能，进行合理的优化设计。

2. 稳态仿真对制冷系统的故障诊断和维护具有指导意义。

可以通过仿真得到小型制冷系统在稳态下的性能表现，帮助工程师了解故障原因和处理措施。

3. 建立数学模型和采用仿真方法有助于理解小型制冷系统的运行机理。

通过仿真分析，可以了解制冷剂的流动和传热特性，探讨不同组件的性能特点，为小型制冷系统的改进和创新提供理论依据。

四、研究进展目前，已经有不少研究者对小型制冷系统进行了仿真分析。

比如，石青良等人研究了一种基于离心压缩机的制冷系统的性能，并进行了仿真分析。

matlab模拟中央空调pid遗传算法

一、引言中央空调系统在现代建筑中扮演着至关重要的角色，对空调系统的控制效率和性能要求也越来越高。

PID控制器作为一种经典的控制算法，被广泛应用于中央空调系统中。

而遗传算法作为一种全局搜索和优化的方法，具有一定的优势和应用前景。

MATLAB作为一个功能强大的模拟工具，提供了丰富的工具箱和函数，可以用于模拟和优化中央空调系统的PID控制器参数。

二、MATLAB模拟中央空调PID控制器1. 使用MATLAB进行中央空调系统建模在MATLAB环境中，可以利用Simulink工具箱进行中央空调系统的建模。

建立空调系统的传递函数模型，包括室内外温度传感器、风机、制冷剂循环等部件，以及控制器的输入输出。

这一步可以帮助工程师理解系统的动态特性，并为下一步的控制器设计做准备。

2. 设计PID控制器在MATLAB中，可以利用Control System Toolbox设计PID控制器。

根据已建立的系统模型，利用PID Tuner或者手动调节的方式，得到合适的比例、积分和微分系数，使得系统能够快速、稳定地响应温度变化。

3. 仿真系统响应利用Simulink工具箱对设计的PID控制器进行仿真，观察系统的响应特性。

可以通过改变温度变化输入信号，观察系统的温度响应、控制器输出等参数，并评估PID控制器性能的优劣。

三、遗传算法在PID参数优化中的应用1. 遗传算法原理及优化遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化方法，其基本思想是通过种群的选择、交叉和变异等操作，实现对问题的全局搜索和优化。

在PID参数优化中，可以利用遗传算法搜索合适的控制器参数，使得系统的性能指标达到最优。

2. MATLAB中的遗传算法工具MATLAB提供了遗传算法工具箱，可以方便地使用遗传算法对问题进行优化。

用户可以自定义适应度函数、遗传算子等参数，也可以选择内置的优化函数进行快速优化。

3. 将遗传算法与PID控制器相结合通过将遗传算法与PID控制器相结合，可以实现对PID参数的优化。

制冷系统通用仿真平台GREATLAB的构建

图2
GREATLAB 专业版软件界面
图 2 单级压缩风冷冷风系统模型(GREATLAB 标准版全界面)
图3
单级压缩水冷冷水系统模型
图4
带中间补气的风冷冷水系统模型
GREATLAB 中包含多种常见的换热器仿真软件。以翅片管换热器为例， GREATLAB 提供了 CoilLab 仿真软件，图 5 至图 8 是该软件的几个截图。CoilLab 具有以下主要特点： (1) 采用逐管(tube-by-tube)建模技术，每根换热管又可划分多个换热单元； (2) 可以进行灵活的管排布置，包括非矩形布置、前后排不同尺寸等； (3) 可以进行任意的合理的管路连接，包括分流、合流、空管等；
(4) 可以在任意制冷剂流路上设置毛细管，实现制冷剂在换热器内的合理分配； (5) 空气侧可以输入任意 2 维的速度分布，方便与 CFD 流场模拟结果对接； (6) 内置多种常用的换热管类型（包括椭圆管）、翅片类型、和制冷剂/载冷剂类型； (7) 提供不同输入输出参数组合的计算模型，计算快速、稳定； (8) 提供丰富的仿真结果，包括换热器整体性能、每一流路的信息、3D 云图； (9) 批量计算功能； (10) 输出计算结果到 MS Word/Excel 功能； (11) 提供与通用系统仿真平台 GREATLAB 的接口。
制冷系统通用仿真平台 GREATLAB 的构建
张春路
（同济大学机械与能源工程学院制冷与热工程研究所，上海 201804）摘要：为满足不同用途和节能减排的要求，制冷系统日趋多样化。为了实现不同制冷系统
的快速仿真设计，需要构建通用的制冷系统仿真平台。本文先探讨了制冷系统通用仿真平台的关键技术，然后介绍了制冷系统通用仿真平台 GREATLAB 的构建思路，最后探讨了制冷系统通用仿真技术进一步的发展方向。关键词：制冷系统仿真模型算法 GREATLAB

制冷系统仿真培训

压缩机性能曲线（厂家提供）
蒸发器、冷凝器模型
集中参数模型：模型简单、不能考虑流路分布、空气分布影响，适用于性能预测；分布参数模型：模型复杂、考虑流路分布、空气分布影响，适用于性能优化；
节流元件模型
节流元件流动机理复杂，如闪蒸、雍塞等ASHRAE标准推荐关联式模型；
输入：进口参数、内径、长度输出：质量流量
压缩机性能曲线推演
Q标准:已知蒸发温度、冷凝温度、频率，通过压机拟合公式计算出的能力值h2标准 :标准工况下压机出口焓值（实测进口压力对应饱和温度+过热度11.1℃ ，实测压降出口压力）h1标准 :标准工况下压机进口焓值（实测进口压力对应饱和温度+过热度11.1℃ ，实测压降进口压力）h2实际 :实际工况下压机出口焓值（压机进口熵值，实测压机出口压力）h1实际:实际工况下压机进口焓值（压机进口熵值，实测压机进口压力）
1.主循环预先计算：Preconditioners.m 循环计算：cycle_solve.m （主程序）2.部件调用（Componet_model）压缩机计算：Compressor_cal.m 冷凝器计算：Condenser.m 蒸发器计算：Evaprator.m 管路计算：LineSet.m, LineSet_Twophase.m 毛细管计算：Capillary_zhang.m3.翅片侧计算（Airside_cal）平片传热与压降计算：wang_plainfins.m 开窗翅片传热与压降计算： wang_louveredfins.m 桥片传热与压降计算：wang_slitdoublefins.m 波纹片传热与压降计算：wang_wavyfins.m 湿翅片传热与压降调整： DryWetSegment.m
部件理论模型发展历程

MATLAB控制系统仿真实验模板新

MATLAB控制系统仿真实验模板新
建立一个MATLAB控制系统仿真实验模板，可以按照以下步骤进行：
1. 定义系统模型：定义系统的数学模型，包括传递函数、状态空间方程或差分方程等。

2. 设计控制器：根据系统模型和控制要求，设计控制器，可以是PID控制器、模糊控制器、最优控制器等。

3. 选择仿真工具：选择MATLAB的Simulink仿真工具，可以通过拖拽元件和连接线的方式构建仿真模型。

4. 进行仿真实验：设置仿真参数，运行仿真实验，观察系统的动态响应和稳态性能。

5. 分析仿真结果：根据仿真结果，评价系统的控制效果，优化控制器设计或系统参数调整。

6. 输出实验报告：根据实验结果，输出实验报告，包括系统模型、控制器设计、仿真结果分析和结论等。

在创建模板时，可以使用MATLAB的模板功能，在文件-新建-模板选项中选择Simulink模板，然后选择控制系统仿真实验模板。

输入模板名称后保存即可。

使用模板时，可以根据具体实验要求修改系统模型、控制器、仿真参数等，以完成具体实验内容。

GREATLAB

［中图分类号］ＴＵ８３１
［文献标示码］Ａ
ｄｏｉ：１０．３６９６／Ｊ．ＩＳＳＮ．１００５—９１８０．２０１５．０３．０１１
ＧＲＥＡＴＬＡＢＳｉｍｕｌａｔｉｏｎＳｏｆｔｗａｒｅＡｐｐｌｉｅｄｉｎｔｈｅ
ｖａｐｏｒａｔｏｒａｎｄｔｈｒｏｔｔｌｉｎｇｃａｐｉｌｌａｒｙ，ｉｓｐｅｒｆｏｒｍｅｄｔｏｈａｖｅａｓｉｍｕｌａｔｉｎｇｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ａｔｆｅｒｇｅｔｔｉｎｇａｎｄｖｅｉｒ￣ｉｎｇｔｈｅｐａ・
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ；Ｎｕｍｅｉｃｒａｌｍｏｄｅｌ；Ｒｅｆｉｇｒｅｒａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ；Ｄｕｃｔｔｙｐｅａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
刘媛媛，王成，周涯宸
（珠海格力电器股份有限公司，珠海５１９０７０）
［摘要］用ＧＲＥＡＴＬＡＢ仿真软件对１．５ＨＰ风管送风式空调制冷系统压缩机、冷凝器、蒸发器、节流毛细管四个主要部件进行仿真模拟设计，代入到整个制冷系统的动态仿真模块进行仿真计算得出名义制冷工况
．
ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅＧＲＥＡＴＬＡＢｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｏｆｔｗａｒｅｗｉｌｌｃｏｎｔｉｂｕｒｔｅｔｏｔｈｅｄｅｓｉｇｎｏｆａｉｒｃｏｎｄｉｔｉｏｎｉｎｇｕｎｉｔ，ａｎｄ

制冷空调装置的计算机仿真技术

第 51 卷第 9 期
2006 年 5 月
评述
制冷空调装置的计算机仿真技术
丁国良
(上海交通大学制冷与低温工程研究所 , 上海 200030. E-mail: glding@)
摘要制冷空调装置的计算机仿真技术已广泛应用于产品的性能预测与优化设计. 本文概述了制冷空调装置计算机仿真技术的发展历史, 总结了蒸发器冷凝器压缩机毛细管围护结构等部件模型, 以及制冷剂物性的计算方法, 并介绍了基于模型的制冷空调装置智能仿真技术, 以及基于图论的制冷空调装置仿真技术, 最后指出了制冷空调装置仿真技术的发展方向.
型是预测毛细管性能的最主要手段 . 这类模型中以均相平衡流模型 (HEM) 为主 . 该类模型假设汽液两相充分混合, 没有相间速度滑移, 并且满足热力学平衡. 实际毛细管中由于流速很高 , 存在亚稳态现象 , 在此方面已有不少研究 [31,63~67]. 由于亚稳态极易受到运行参数扰动的影响 , 实验研究的难度很大 [33]. Chen 等人 [31]的关联式是描述亚稳态中较完整的经验关联式 , 但是仍有明显的误差 [33,34]. 有研究发现 , 由于亚稳态流动的影响 , 毛细管的流量不仅取决于工况参数 , 而且与到达该工况的途径有关 , 即同一工况下可能存在两个流量 , 这是一例典型的非平衡态下的分岔现象 [58,65]. 这一重要发现可以在一定程度上解释不同研究者提供的实验数据之间的差异 , 以及为何亚稳态关联式难以精确 .
关键词制冷空调仿真模型计算机
随着人们生活水平的提高 , 制冷空调装置的生产和应用得到了快速发展 . 中国也是制冷空调产品的生产与使用大国 , 单是空调器 , 年产量即达到全世界总产量的三分之二 , 其夏季使用的耗电量在很多城市超过总用电的 40%. 因此制冷空调装置的设计效率与产品性能的改进是摆在国际制冷空调界的一项重要课题 , 而采用计算机仿真技术是实现这一目标的重要手段 [1~3]. 传统的制冷空调装置设计中是先定下产品的性能目标 , 然后推断其工作状况 , 最后确定产品的结构 . 这一过程目标很明确 , 容易被广大工程技术人员理解 . 但由于没有一套完整描述整个系统特性的模型 , 计算过程与实际可能会有比较大的偏离 . 因此很多制冷产品设计中 , 往往需要制作大量的样机进行实验 , 即通过在这种最接近批量生产的实际产品的模型上进行物理仿真 , 弥补设计的不足 , 但需要花费相当多的时间与费用 . 而计算机仿真是定产品结构参数后检测性能的过程 . 通过仿真 , 可以知道多项性能 , 从而对所确定的结构参数是否合理作出较好的评价 . 为了寻求一组合理的结构参数 , 需要作不断的调整 , 不断的仿真 , 这是优化过程 , 可以通过配置优化程序完成 , 或者直接根据经验与要求 , 由操作者来完成 . 为了能较快地寻到一组较好的结果 , 希望初始的结构参数尽量要好 , 用常规设计的方法确定初始参数是一种比较好的方法 . 20 世纪 70 年代末 80 年代初 , 基于计算机平台的制冷空调装置仿真技术开始兴起 . 其中 , Dhar 和 Soedel[4], Chi 和 Didion[5]的仿真研究是公认的早期的代表性研究工作 . 20 世纪 80 年代的各类制冷学术会议与学术刊物中 , 发表了大量的制冷装置的建模仿真论文 [5~13]. 从 20 世纪 80 年代末 90 年代初以来本循环系统我们称之为制

MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南

MATLAB建模与仿真工具箱的使用指南绪论近年来，建模与仿真技术在各个领域的应用越来越广泛。

MATLAB作为一款强大的科学计算软件，拥有丰富的工具箱，其中建模与仿真工具箱是其中一项重要的功能。

本文将从初学者角度出发，指导读者如何使用MATLAB建模与仿真工具箱进行模型的构建和仿真。

一、建模与仿真简介1.1 建模的概念与意义建模是指利用已有的数据或者基础理论，通过建立数学或物理模型来描述和解决实际问题的过程。

建模能够对复杂的系统或现象进行抽象和简化，从而更好地理解和分析问题。

通过建模，我们可以预测系统的行为、优化系统性能、辅助决策等。

1.2 仿真的概念与应用仿真是指通过对建立的模型进行计算机模拟，以模拟实际系统或现象的行为。

仿真可以提供系统的动态演化信息，帮助我们理解系统行为，并且可以进行参数调整和优化。

仿真还可以用于产品开发、系统设计、风险评估等方面。

二、MATLAB建模与仿真工具箱简介2.1 工具箱的作用与组成MATLAB建模与仿真工具箱是为了方便用户进行系统建模与仿真而开发的一系列工具集合。

它包含了各种用于建模与仿真的函数、算法和工具，涵盖了多个领域的建模需求，如控制系统、信号处理、通信系统等。

2.2 常用工具箱的功能介绍2.2.1 SimulinkSimulink是MATLAB中最常用的建模与仿真工具，它提供了一个图形化的界面，可以通过将各种预定义的模块进行连接来构建系统模型。

Simulink支持多种类型的模型，如连续时间系统、离散时间系统、混合系统等。

Simulink还提供了丰富的仿真和分析工具，如参数扫描、优化、系统响应分析等。

2.2.2 Control System ToolboxControl System Toolbox是用于控制系统建模与仿真的工具箱，它提供了大量的函数和算法，用于设计和分析线性控制系统。

Control System Toolbox支持多种控制器设计方法，如PID控制器、先进的模型预测控制器等。

在Matlab中使用仿真工具箱进行系统建模

在Matlab中使用仿真工具箱进行系统建模导言在工程领域，系统建模是一项非常重要的任务。

通过建立系统模型，我们可以更好地理解系统的运作原理，预测系统的行为，并进行系统的设计和优化。

在过去，系统建模往往需要通过手工推算和实验验证的方式进行，费时费力。

然而，随着计算机技术的发展，现在我们可以利用Matlab中的仿真工具箱来进行系统建模，大大提高了效率和精确度。

本文将介绍在Matlab中使用仿真工具箱进行系统建模的基本原理和步骤。

一、系统建模的基本原理系统建模是将现实中的系统抽象为数学模型的过程。

通过建立数学模型，我们可以描述系统内部的相互关系和行为规律，从而对系统进行分析和预测。

在系统建模中，主要有两种建模方法：基于物理原理的建模和基于数据的建模。

基于物理原理的建模是通过对系统的物理特性进行建模，如质量、力、速度等。

这种建模方法通常需要深入研究系统的物理原理和运作机制，对系统的理解要求较高。

基于数据的建模则是通过分析系统的输入和输出数据，推断系统内部的关系和行为规律。

这种建模方法通常不需要对系统的具体原理进行了解，但是对数据的分析和处理要求较高。

在Matlab中，我们可以使用仿真工具箱来进行系统建模。

仿真工具箱提供了丰富的建模函数和工具，可以帮助我们快速搭建系统模型并进行模拟和分析。

下面将介绍在Matlab中使用仿真工具箱进行系统建模的具体步骤。

二、使用仿真工具箱进行系统建模的步骤1. 确定系统的输入和输出在进行系统建模之前，我们首先需要明确系统的输入和输出。

系统的输入是指影响系统行为的外部信号或变量，而系统的输出是指我们关心的系统响应或结果。

明确系统的输入和输出对于建模的准确性和有效性至关重要。

2. 收集和处理数据如果我们采用基于数据的建模方法，那么我们需要收集系统的输入和输出数据，并对数据进行处理。

数据的处理包括数据清洗、滤波、降噪等，以提高数据的质量和准确性。

Matlab提供了丰富的数据处理函数和工具，可以帮助我们进行数据处理。

《制冷仿真软件》课件

2 局限性和待提升的地方
指出了软件在某些方面的局限性，例如模拟精度和对复杂系统的处理能力，并提出了待提升的方向和目标。
3 未来的发展方向
展望了制冷仿真Biblioteka 件的未来发展方向，包括人工智能和大数据应用，以及与其他领域的融合。
应用案例
1
实际案例介绍
通过具体的制冷工程案例，展示了软件在解决实际问题中的应用和效果。
2
分析案例中的问题和解决方案
分析了案例中遇到的问题，并提供了相应的解决方案和优化策略。
3
成果展示和评价
展示了通过使用制冷仿真软件所取得的成果，并对其质量和效果进行评价和总结。
总结
通过本次演示，我们对制冷仿真软件的发展前景、对制冷行业的意义和贡献，以及其必要性和推广价值进行了深入探讨和总结。
参考文献
《制冷仿真软件》PPT课件
本演示文稿介绍了制冷仿真软件的重要性、功能概述、使用方法、优势和不足、应用案例，以及对制冷行业的意义和贡献，并展望了其未来发展前景。
背景介绍
制冷行业对现代社会至关重要，而制冷仿真软件在该行业的发展起到了重要的作用。本节将介绍其出现和发展，并解释该软件可以解决的问题。
软件功能概述
整体功能模块
该软件包含多个功能模块，涵盖了制冷过程中的各个方面，为用户提供全面的仿真和分析能力。
主要功能介绍
详细介绍了软件的核心功能，包括系统设计、性能分析、能源效率评估等，以及其在制冷工程中的应用。
实现方式和效果展示
介绍了软件的开发技术和算法，以及通过实际案例展示了软件的效果和准确性。
相关文献引用
列出了本演示文稿中提到的相关文献和研究成果，供读者进一步了解和学习。
可供参考的资料和信息来源

EASY5仿真软件在制冷系统仿真中的应用

EASY5仿真软件在制冷系统仿真中的应用
董素君;封正纲
【期刊名称】《低温工程》
【年(卷),期】2003(000)003
【摘要】以多相流库为例,介绍美国Boeing公司开发的EASY5仿真软件的理论基础及主要建模方法,并给出了一种风冷制冷系统仿真模型及仿真结果,供国内制冷系统仿真软件的开发工作参考.
【总页数】8页(P34-41)
【作者】董素君;封正纲
【作者单位】北京航空航天大学505教研室,北京,100083;北京航空航天大学505教研室,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TB6;TP39
【相关文献】
1.EASY5仿真软件在飞机舱门液压系统中的应用 [J], 于辉;童明波
2.仿真软件在电路仿真中的应用 [J], 张松兰
3.电子仿真软件在单片机电路仿真中的应用 [J], 李艳;谭轩涛
4.电子仿真软件在单片机电路仿真中的应用 [J], 陈昶
5.一种改进BP算法在制冷系统仿真中的应用 [J], 詹涛;张春路;丁国良
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