基于模型和神经网络的绝热毛细管快速仿真方法

为简化毛细管模型，采用分相集中参数方法，将平均比容的权重因子作为两相区简化的特征参数，用人工神经网络方法建立特征参数与其影响参数之间的非线性映射。神经网络的学习样本采用工质Ｒ１２，检验样本包括Ｒ１２、Ｒ２２、Ｒ１３４ａ和Ｒ６００ａ等多种工质。在常用制冷空调工况范围内，该简化模型与分布参数模型相比，平均偏差０３％，计算速度提高１个数量级。