Research on finite element-based heat transfer optimization design method in air conditioner heat exchanger performance analysis
Notice bibliographique
Résumé
People's performance requirements for air conditioning along with people's requirements for indoor air quality also continue to improve, air conditioning heat exchanger as an important part of the refrigeration system in the air-conditioning products in the largest proportion of space.Therefore, this paper is based on inite element analysis of air conditioning heat exchanger optimization design, oriented to the needs of air conditioning heat exchanger, heat transfer to the mechanism of depth analysis.The inite element analysis is used to study the heat transfer simulation theory of air conditioning heat exchanger, and the heat transfer optimization design method is proposed, and the heat transfer model based on inite element analysis is constructed.Through the physical model and its numerical simulation method for veri ication, the numerical simulation value and experimental value of the pressure drop and convective heat transfer coef icient error of 6.50W/m and 12.7Pa, respectively, which veri ies the model of this paper and the feasibility of numerical simulation method for.Comparing the performance of the optimized air conditioning heat exchanger, the optimized heat exchanger in this paper improves the cooling capacity by 0.04~0.50kWand the total pressure drop by 11.19~50.84kPacompared with the comparative models, which proves that the optimized heat exchanger in this paper has better performance and can meet the performance and reliability index requirements of engineering applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».