大型结冰风洞制冷系统蒸发压力预测与降温过程优化研究_张平涛.pdf

2023 年第 1 期总第 251 期低温工程CRYOGENICSNo.1 2023SumNo.251大型结冰风洞制冷系统蒸发压力预测与降温过程优化研究张平涛1王文瑄2郭向东1吕宏宇2陈良2侯予2(1中国空气动力研究与发展中心结冰与防除冰重点实验室绵阳 621000)(2西安交通大学能源与动力工程学院西安 710049)摘要:构建了液氨蒸发器热力学仿真模型,进行了蒸发压力以及风洞降温的预测与验证。采用BP 神经网络算法对试验数据和仿真数据进行训练,建立了氨制冷系统蒸发压力快速预测模型,分析了试验高度和试验风速对风洞降温速度的影响,提出了变风速降温控制方式,对比分析了不同降温控制过程的降温时间及系统能耗。结果表明:对于高空环境试验,先进行风洞减压再降温,可以有效缩短降温时间、减小系统能耗;试验风速 75 m/s 时风洞系统降温速度最快,高于 75 m/s 时可以通过降温过程变风速控制方法降低系统能耗。关键词:结冰风洞 制冷系统 降温过程 蒸发器中图分类号:TB651,TB663文献标识码:A文章编号:1000-6516(2023)01-0072-07收稿日期:2022-08-06;修订日期:2023-02-11基金项目:国家科技重大专项(HT-J2019-III-0010-0054)。作者简介:张平涛,男,38 岁,硕士,工程师。通信作者:陈良,男,38 岁,博士,教授。Study on evaporation pressure prediction and cooling-down method ofrefrigeration system in a large icing wind tunnelZhang Pingtao1Wang Wenxuan2Guo Xiangdong1Lv Honggu2Chen Liang2Hou Yu2(1Key Laboratory of Icing and Anti/De-Icing,China Aerodynamics Research and Development Center,Mianyang 621000,China)(2School of Energy and Power Engineering,Xian Jiaotong University,Xian 710049,China)Abstract:A thermodynamic simulation model of liquid ammonia evaporator is established,and the evaporation pressure and wind tunnel cooling are predicted and validated against experi-mental data.BP neural network algorithm is used to train the test and simulation data,and a fastprediction model of circulation tank pressure of the ammonia refrigeration system is developed.The influence of the test altitude and wind speed on the cooling rate of the wind tunnel is ana-lyzed,and a variable-wind-speed cooling control method is proposed.The cooling time and energyconsumption of different cooling control processes are compared and analyzed.The results showthat the fastest cooling and relatively lower energy consumption can be achieved when the windspeed of 75 m/s is selected as the wind speed condition of the test section during the coolingprocess.Key words:icing wind tunnel;refrigeration system;cooling process;evaporator第 1 期大型结冰风洞制冷系统蒸发压力预测与降温过程优化研究1引言作为飞行器结冰与防除冰试验研究的基础设施平台,大型结冰风洞是中国航空工业发展的重要保障。制冷系统是结冰风洞的重要组成部分,通过热交换器冷却气流为试验提供低温环境。中国已建成的大型结冰风洞用液氨直接蒸发制冷,风洞气流场温度主要取决于液氨蒸发压力和流量1。液氨由多台定频泵从低压循环桶供给至风洞蒸发器,液氨流量通过氨泵启停实现分级调节,液氨蒸发压力的控制是风洞气流场温度及制冷系统负荷调节的关键,与低压循环桶压力相关。为了满足飞行器不同试验工况要求,需要在试验过程中对制冷系统蒸发压力进行快速预测,实现风洞气流场温度快速准确调节和系统能耗降低。目前,大型制冷系统控制参数预测方法已在大型空调系统等应用领域得到了充分研究。Kusiak 等人2通过动态神经网络算法建立了空调系统的能耗预测模型,优化供气温度和压力设定值,与传统的控制策略相比,所提出的模型节省了高达 30%的能耗。王炳文3以夏热冬暖地区某商场中央空调冷源系统为研究对象,以大量冷源系统实际运行数据为驱动,提出了冷源系统运行参数优化的数据挖掘方法。周璇4提出基于支持向量回归机的空调逐时负荷滚动预测算法,解决空调系统节能优化控制的问题。WeiXiupeng5等提出一种数据驱动的方法,用于优 化HVAC 系统的总能耗。Zeng Yaohui6等建立了典型气象年气象参数条件下某办公建筑的逐时冷负荷的支持向量机和 BP 神经网络预测模型,比较了两种模型的预测精度。上述研究表明人工智能算法建立制冷系统运行预测模型是进行制冷系统运行优化的有效手段,现有研究主要针对大型空调系统开展,而大型结冰风洞制冷系统制冷温度跨度更大、负荷变化更加剧烈,需要针对风洞试验工况要求,进一步结合热力学仿真开展主要控制参数快速预测方法研究。本研究建立了制冷系统蒸发压力热力学预测模型,结合BP 神经网络方法实现了不同蒸发器出口气流温度、试验模拟高度、试验风速等试验参数下的低压循环桶蒸发压力快速预测。2制冷系统蒸发压力热力学预测模型2.1蒸发器模型控制方程本研究的大型结冰风洞系统流程图如图 1 所示。针对热交换器部分,建立一维流动换热模型,连续方程、能量方程和压降计算方程分别为7-8:t+(u)x=0(1)(h)t+(uh)x=(2)dpdx+f(u2)2d(3)式中:为换热流体密度,kg/m3;u 为流体平均速度,m/s;为单位换热量,W/m3;h 为焓值,J/kg。换热流体与管壁间的热流密度以及压降使用传热关联式进行计算。图 1大型结冰风洞系统流程图Fig.1Schematic of an icing wind tunnel system换热器低温管路两相流动传热计算包括压降特性与换热特性6,9。在压降计算部分,由于本研究在风洞试验温度范围内氨气液粘度比值均小于 35。根据 Whalley10所提出的 当 L/G 1 000 时,使 用Friedel 关联式所提出的分相模型11,研究中首先计算单相流体的压降,然后通过液相系数 2LO修正因子计算两相压降。Pf=22LOLfLOG2/diL(4)2LO=A1+3.24A2A3Fr0.045We0.035(5)A1=(1-x)2+x2LfGOGfLO()(6)A2=(1-x)0.224x0.78(7)A3=LG()0.91GL()0.191-GL()0.7(8)式中:pf为压降,kPa;L 为流过的管道长度,m;2LO为液相系数;A1、A2和 A3为两相影响因子;x 为干度;为动力粘度,Pas;下标 L 为液相,G 为液相质量流量,(kg/m2s)。37低温工程2023 年采用 Blasius 公式计算换热器管内氨液紊流流动对应的单相摩擦因子。采用叠加法(Chen s mod-el12)进行管内两相流动传热系数计算。在管内流动沸腾的情况下,核态沸腾部分的传热系数(S)被抑制,而对流蒸发的传热系数(E)被加强。E=2.35/(1/Xtt+0.213)0.736(9)S=1/(1+2.53 10-6 Re1.17)(10)Xtt=1-xx()0.087 5LG()0.125GL()0.5(11)h=FhL+ShNB(12)式中:hL由 Dittus-Boelter 公式计算,hNB由 Cop-per 方程式计算。大型换热器的高度落差造成各模块入口氨液过冷度不同,高度落差越大过冷度越大。在这种情况下,需要考虑管内液体单相流动换热的情况,单相流动摩擦因子和换热系数与上述叠加法中的单相部分计算方法一致,即分别由 Blasius 公式和 Dittus-Boelter公式计算。2.2传热器空气侧流动传热计算关联式空气侧为强制对流换热,可按照翅片管式换热器空气侧流动公式进行计算13,其中摩擦压降的计算公式为:P=2LfG2/dc(13)f=0.026 7ReF1dcPtPl()F2FPdc()F3(14)式中:Fp为翅片间距,m;Pt为翅片横向间距,m;Pl为翅片纵向间距,m;dc为空气侧水力直径,m;Redc为空气侧雷诺数。传热系数计算方面还需要考虑翅片对换热的强化作用14。hs=oho=oj (VCp)/Pr2/3(15)j=0.086ReP3dcNP4FPdc()P5FPDh()P6FPPt()-0.93(16)式中:o为强化因子,j 为换热因子,Dh为空气侧水力直径,m;N 为管排数。强化因子计算详见文献14。2.3模型验证图 2a 中针对 10 组试验工况,利用制冷系统蒸发压力热力学模型进行低压循环桶压力预测,使用试验数据进行模型验证。结果表明低压循环桶压力预测值与试验数据均方根偏差为 0.08 105Pa,最大偏差为 0.13 105Pa。将 3 组工况的仿真模型结果与降温试验数据进行对比,模拟降温趋势与试验降温趋势符合,对比结果如图 2b 所示。图 2计算模型验证Fig.2Validation of calculation model3基于 BP 神经网络模型的蒸发压力预测BP(back propagation)神 经 网 络 是 1986 年 由Rumelhart 和 McClelland 为首的科学家提出的概念,是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络,是目前广泛应用的神经网络模型。BP 神经网络算法以误差平方为目标函数、采用梯度下降法计算目标函数的误差最小值,其计算流程主要包括了两部分:正向结果计算和反向误差传递。BP 神经网络的隐含层节点数对 BP 神经网络预测精度有较大影响:当节点数太少时,网络不能很好的学习,需要增加训练次数,训练的精度也受影响;当节点数太多时,训练时间增加,网络容易过拟合。最佳隐含层节点数选择参考如式(17),并在范围内取训练最优值:l(m+n)+a(17)式中:l 为隐含层节点数;m 为输出层节点数;n为输入层节点数;a 为 010 之间的常数。47第 1 期大型结冰风洞制冷系统蒸发压力预测与降温过程优化研究通过制冷系统蒸发压力热力学预测模型获得了数据样本,结合试验数据搭建 BP 神经网络算法模型。数据样本来源包括 50 组试验数据和 50 组模型预测数据,以正交设计的 25 组模型预测数据作为测试集。模型训练及预测均在 LabVIEW 平台实现,可在软件中补充试验数据,对模型进行重新训练。本研究选用均方误差(MSE)作为 BP 神经网络模型训练的评价标准。在训练次数相同的条件下,进行不同隐藏层神经元个数对训练结果