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J-GLOBAL ID：201802232454459227   整理番号：18A2004247

遺伝的アルゴリズムを用いたスクロール膨張機半経験的モデルのパラメータ同定【JST・京大機械翻訳】

Parameters identification for scroll expander semi-empirical model by using genetic algorithm

著者 (4件)： Fanelli E. (ENEA - Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development - S.S. Jonica 106 km 419+500, 75026 Rotondella, MT, Italy) ,  Pinto G. (ENEA - Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development - S.S. Jonica 106 km 419+500, 75026 Rotondella, MT, Italy) ,  Cornacchia G. (ENEA - Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development - S.S. Jonica 106 km 419+500, 75026 Rotondella, MT, Italy) ,  Braccio G. (ENEA - Italian National Agency for New Technologies, Energy and Sustainable Economic Development - S.S. Jonica 106 km 419+500, 75026 Rotondella, MT, Italy)
資料名： Energy Procedia  (Energy Procedia)
巻： 148  ページ： 736-743  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3520A  ISSN： 1876-6102  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,小さな有機Rankineサイクル(ORC)プラントを,作動流体として冷媒(R245fa)を使用することにより,異なる運転条件下で試験した。特に,予測半経験的モデルに使用する実験パラメータを同定するために,発電所のスクロール膨張機に注意を払った。膨張器入口部(すなわち,温度,圧力,質量流量)および凝縮部での異なる温度で異なる運転条件を課して得られた実験結果を用いて,数学モデルを検証した。流体特性の正確な評価のために,CoolPropライブラリを用いた自家コード(MatLab/Scilabベース)を,モデフロンティアソフトウェアに実装された遺伝的アルゴリズムを用いて最適化した。したがって,検証したモデルを予測モードで用いて,機械性能を評価した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  予測 ,  *パラメータ ,  質量流量 ,  発電所 ,  数学モデル ,  凝縮 ,  冷媒 ,  プラント ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 運転条件 ,  作動流体 ,  ORC【熱機関】 ,  *膨張機 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ORC ,  低品位熱回収 ,  スクロール膨張機 ,  冷媒 ,  遺伝的アルゴリズム

分類 (1件)： その他の熱機関  (PB03000N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝的アルゴリズム ,  スクロール ,  膨張機 ,  経験的モデル ,  パラメータ同定