基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型.pdf

第卷第期青岛大学学报自然科学版．．年月．文章编号：———：．／．．—．．．基于遗传算法的神经网络的制冷剂管理参数计算模型邵世芬崔玉青岛海尔开利冷冻设备有限公司青岛摘要：针对—优化算法易使神经网络陷入局部最小点的缺陷建立了基于遗传算法的神经网络模型在相同的输入条件下取得了更快的网络收敛速度和更高的精度较好地克服了现有的制冷空调装置仿真系统中制冷剂热物性模型的主要缺点。应用所建立的基于遗传算法的神经网络模型对制冷剂的热力状态参数进行了仿真计算与分析验证了该模型的效率和可靠性。关键词：制冷空调装置仿真；制冷剂；遗传算法；神经网络中图分类号：文献标志码：随着科技的发展对制冷系统的优化设计和控制优化成为制冷空调装置仿真技术的核心得到了迅速的发展。而制冷空调装置仿真的基础性工作则是建立制冷剂热物理性模型随着研究的不断深入其参数模型也由静态到动态转变基于动态分布参数模型的制冷空调装置仿真系统已经取得了显著的进步Ⅲ。而在这种仿真系统模型中制冷剂热物理性模型对整个仿真系统性能的影响也会更大。经典的计算制冷剂热物性参数的方法很多如试验法、状态方程法、经验关联式法、隐式多项式拟合法嘲等但这些方法在仿真的过程中均具有一定的局限性。赵海波等计算出这些方法影响制冷空调装置仿真系统的运算速度和仿真的实时性并指出以上方法在制冷装置仿真系统中的应用限制。本文针对现有的用于制冷空调装置仿真系统的制冷剂热物性模型存在的主要不足建立了基于遗传算法的神经网络的制冷剂状态参数模型并根据具体的实例验证了其可行性和可靠性。改进的神经网络模型结构