简介:介绍采用BP,RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11,R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象,分别建立三种制冷剂的BP,RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值,通过与REFPROP软件计算结果进行对比,证明BP,RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度,可以用于物性参数的计算,是一种新的物性计算方法。
简介:本文从6个方面对空调用HCFCs、HFCs、HFOs类制冷剂进行对比分析,得到多种制冷剂的特性差异,并根据该差异提出中大型空调压缩机的发展预测。分析表明,现用中大型空调压缩机并不适合低GWP的HFOs类制冷剂应用,需要根据低GWP的HFOs类制冷剂的特性开发专用中大型空调压缩机。
简介:本文介绍了一种压力预测模糊控制一拖多空调器的能力调节的方法.实验结果表明该控制方法能够根据室内温度的变化而作出能力调节.但由于压缩机能力输出的特点,决定了能力在调节过程会对系统造成一定的波动.
简介:王远鸿安徽霍邱人,中国人民大学经济学博士、研究员,国家信息中心经济预测部财政金融处处长。主要从事宏观经济、财政金融形势分析、经济景气监测预警和宏观经济政策研究工作。获国家科技攻关重大成果奖一次,国家发改委优秀研究成果奖一次,
简介:2013年度第二次南亚、东南亚及太平洋地区致力于保护臭氧层的官员网络联席会议于2013年9月9—11日在中国宁夏举行,来自联合国臭氧秘书处、多边基金执委会秘书处、联合国开发计划署(UNDP)、联合国环境规划署(UNEP)、联合国工业发展组织(UNIDO)、世界银行(WB)和德国国际合作机构等国际执行机构代表,南亚、东南亚及太平洋地区国家的臭氧官员,美国、欧盟等发达国家代表以及部分国家工业界的代表和专家共计70余人参加了会议。
神经网络模型在制冷剂物性参数计算中的应用
空调用制冷剂特性分析与压缩机发展预测
一拖多空调器基于压力预测的模糊控制
2010年中国经济展望——专访国家信息中心经济预测部财政金融处王远鸿处长
南亚、东南亚及太平洋地区致力于保护臭氧层的官员网络联席会议在宁夏召开