空调器制冷系统的最佳匹配计算

　　摘要本文采用可变容差优化方法，将制冷系统性能系数COP值作为目标函数，以蒸发器、冷凝器、毛细管的主要结构参数及制冷剂充港灌量为优化变量，对房间空调器系统的几大部件进行了最佳匹配计算，使之能效比显著提高，达到了节能目的。

　　1.前言

　　近年来，尽管对制冷设备中的基本现象的认识已比较清楚，但目前空调器生产厂家基本上还是采用传统的类比设计方法，着重强调与企业的设备条件和设计经验的一致，达到在一定程度上的系统匹配。然而，面对现今能源及资源的紧张状况，类比设计方法起来越暴露其不适应性，特别是制冷剂替代所引起的制冷系统的性能变化，若通过试验来解决，不但要消耗大量人力、物力和财力，还可能受到试验条件的限制而达不到满意的结果，但运用制冷系统的模拟的优化思想改进其设计方法，即可减少试验的盲目性，更可提高系统部件间的匹配特性，达到事半功们的效果。目前，对制冷系统四大部件中的每个部件的优化研究工作已有大量文献报道，但最优化设计的部件组合成系统后不一定能实现整机性能最优。本文的目的是对一个分体壁挂式空调器制冷系统进行最优匹配。首先建立各部件的工作过程模拟计算模型，再通过各关件间的能量和质量的耦合关系建立系统的数学模型，在验证模拟计算正确的基础上，采用可变任人唯亲左优化方法，将制冷系统性能系数COP值作为目标函数，以蒸发器、冷凝器、毛细管的主要结构参数及制冷剂充灌量为优化变量，对空调器系统的几大部件进行了最佳匹配计算，计算结果表明优化后的COP值较原始值提高8.07%，制冷量提高了3.77%，功率消耗降低了3.79%，实现了节能目标。

　　2.制冷系统工作过程模拟

　　冷系统工作过程模拟的目的是为实现系统的最佳匹配和工作过程控制自动化，故模拟模型应准确、可靠。通常用用稳态集中参数法比较粗糙，且不抻于了解系统各部特征。本文则采用稳态分布参数法。

　　2.1蒸发器和冷凝器的模拟

　　制冷剂在蒸发器和冷凝器中的流动分别是饱和态及过热态、饱和态及过冷态，通常在两器的换热计算在均将每一状态作为整体采用平均换热公式，虽然考虑了单相和两相流体在传热上的差异，但实际上在所划分的每一区域内传热系数和制冷剂温度是不相同的。本文则采用分步计算法，在假设出口参数的条件下，应用质量守恒、动量守恒和能量守恒方程进迭代计算，得出制冷剂的温度、压力和干度的变化情。

　　2.2毛细管的模拟

　　毛细管的结构虽然简单，但管中制冷剂的流动比较复杂，是一个从液体单相流的“闪蒸”过程，且存在汽化滞后的非热力学平衡现象，该现象对毛细管内制冷剂流量和出口参数等都有较大影响。本文根据诸多文献中R22的实验数据对文南非[1]的模型作了修正，比较满意地反映出R22闪点延迟与毛细管内径、入口过冷度等的关系。毛细管进出口参数仍采用分步参数法，借助三大守恒方程联立迭代求解。

　　2.3压缩机的模拟

　　本文的空调器制冷系统中采用滚动转子压缩机，对其工作过程的瞬态模拟仍借助三大守恒方程，综合考虑了气缸与外界的热交换、气体的泄漏、气阀的运动规律、运动部件的摩摩等诸因素对压缩机工作性能的影响，使其更接近压缩机的实际工作过程。文献[2]给予详细的叙述。

　　2.4制冷系统的模拟

　　制冷系统模拟计算框图，是以质量流量及系统充灌量作为计算收敛的判据，与文献[3]比较，其优点是选取的初值对收敛速度及计算精度的影响较小，并且顾及了充灌量的影响。

　　3.制冷系统最佳匹配

　　作者在实验验证了制冷系统模拟计算与实验结果吻合较好的基础上，建立了制冷系统几大部件间的最佳匹配优化模型，经过优化后的制冷系统实现了节能目的。3.1优化参数

　　（1）目标函数及设计变量

　　本文的目标函数取：

　　Fx=1/COP

　　COP值为能效比。

　　设计变量如下：制冷剂充灌量M

　　冷凝器的翅片间ec；管外径doc；单根管长lc；迎面风速uc；

　　蒸发器的翅片间距ee；管外径doe；单根管长le；迎面风速ue；

　　毛细管长Lcap。

　　这里暂且没考虑压缩机的优化，并取毛细管内径为定值。

　　（2）约束条件

　　显性约束如下：

　　1.5mm≤ec≤3.0mm,1.5mm≤ee≤3.0mm,

　　6.0mm≤doc≤12.0mm,6.0mm≤doe≤12.0mm,

　　0.5m≤lc≤1.2m,0.5≤le≤0.75m,

　　1.0m/s≤uc≤3.0m/s,0.5/s≤ue≤3.0m/s,

　　0.6m≤Lcap≤1.8m,

　　500g≤M≤1000g。

　　为了计算的方便，将上述约束作无量纲处理。

　　另外对材料消耗及噪声指标提出限制，冷凝器和蒸发器优化后的重量应不大于样机重量，噪声的控制是通过限制空气流过蒸发器时流动阻力来实现的[4]。

　　3.2优化方法

　　因为空调器制冷系统工作过程的模拟计算量很大，目标函数、约束条件和设计变量间存在着复杂的线性或非线性或非线性关系，故本文采用可变容差优化方法。该方法的特占领是初始多面体的顶点不要求为可行点，无需计算梯度，因而运行简便。搜索开始阶段只需松散满足约束。随着搜索的进行，约束违背程度逐渐减小，只有接近最优解时，才能求满足全部约束。因此，搜索不仅能在可cq9电子中进行，而且能在近似可cq9电子中进行。同那些要求严格满足可行性的优化方法比较，大大节省计算时间，另外，还可以利用公差准则数作为搜索结束的准则。

　　3.3优化结果

　　图2示出房间空调器系统优化过种中目标函数和优化变量的变化趋势。从图中可以看出目标函数（曲线8）的优化过程。初始阶段迭代收敛很快，目标函数值cq9电子下降，在可行解编号超过50之后，目标函数值已与降得极小，各优化变量也基本上稳定在一个固定值。表1给出系统初始方案及优化结果优化后房间空调器制冷量为2340W时，耗功为760W。能效比为3.08，较之优化前提高了8.07%。制冷量较优化前提高了3.77%。功耗降低3.79%。优化后的蒸发器和冷凝器的传热成积略有增大，而毛细管长度及冲灌量均减小。该结果对实际工程设计具有指导意义。

　　需要指出的是，在房间空调器制冷系统的优化计算中，由于目标函数、约束条件和设计变量之间是较为复杂的隐含非线性关系，故所行优化结果是局部最优解，是与初始点位置有关的。另外，表1中设计变量的最优值与A规定的系列标准值并有相符，需对优化值进行圆整或标准化。为此，需要利用“子空间优化”方法，对某些设计娈量圆整或标准化。然后再通过比较多个局部最优解，得出最终的优化设计。

　　4.结论

　　（1）将能效比作为目标函数，对制冷系统进行的优化设计，可使各部件间达到最佳匹配，其能效比显著提高。

　　（2）所用的优化计算程序具有较强的通用性，可用于采用滚动转子压缩机的各种制冷系统，实现有同设计变量和约束条件的优化设计。