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基于智能方法的蒸发型空调系统性能实验与优选研究

孙洲阳

  本文在分析和总结前人在蒸发型空调技术研究成果的基础上首次提出了新的研究理论和方法以实验为基础从研究理论和方法的对比选择和实验论证入手进行了深入的理论与实验研究得出了几个有意义的结论和创新点为所提出的新研究理论和方法的实际应用奠定初步基础主要结论如下1采用均匀实验可以明显地减少实验次数和实验误差节约实验费用和时间2对于均匀试验所获得的大量离散型非线性实验数据可以运用主成分分析法和模糊聚类分析法对其进行整理和排序并取得预期的目的3BP神经网络完全可以应用于预测蒸发型空调系统输出性能预测相对误差在4%之内完全能够满足一般工程需要4应用BP神经网络综合评价模型可以避免评价过程中的人为失效且具有很强的容错能力5采用模糊综合评估的方法进行填料性能比较与优选可以从中选取令人满意的方案主要创新点如下1首次在蒸发型空调系统性能实验研究中提出并运用均匀实验方法2首次在离散型非线性实验数据处理和分析中提出并运用主成分分析和模糊聚类分析的新方法3首次提出把神经网络运用于蒸发型空调系统性能预测中且效果良好4首次提出应用神经网络对蒸发型空调系统性能进行综合评价的模型5首次提出并应用模糊综合评估的方法进行蒸发型空调系统方案比较与填料优选……   
[关键词]:蒸发型空调系统实验研究;性能预测;评价与优选;智能方法
[文献类型]:博士论文
[文献出处]:天津大学2003年