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J-GLOBAL ID：202202269759917859   整理番号：22A0472868

多重ケースジョイント解析に基づく熱交換器における流体比熱容量と熱伝達係数分布の積分同定【JST・京大機械翻訳】

Integral identification of fluid specific heat capacity and heat transfer coefficient distribution in heat exchangers based on multiple-case joint analysis

著者 (6件)： Zhao Tian (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Ai Wei (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Ma Huan (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Liang Zheng (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Chen Qun (Key Laboratory for Thermal Science and Power Engineering of Ministry of Education, Department of Engineering Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084, China) ,  Chen Qun (State Key Laboratory of Control and Simulation of Power Systems and Generation Equipment, Department of Electrical Engineering, Tsinghua University, Beijing, 100084, China)
資料名： International Journal of Heat and Mass Transfer  (International Journal of Heat and Mass Transfer)
巻： 185  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0390A  ISSN： 0017-9310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 詳細な熱伝達特性の推定は,熱システムの解析と最適化にとって極めて重要である。しかし,主にセンサ配置の障害のため,熱交換器における局所パラメータを同定する正確な方法がまだ不足している。本研究では,流体と入口および出口温度の質量流量のみを含む複数の作動事例から成る集中データセットからの熱交換器における流体比熱容量および熱伝達係数分布を同定する方法を提案した。データセット内の流体温度範囲を分割し,全ての事例のエネルギー保存方程式を結合することは,行列方程式を与える。最小自乗法でそれを解けると,比熱容量分布が得られる。この方法と強化学習の組合せは,熱伝達係数分布を同定するための2段階戦略を提供する。第1段階は分布の近似を与え,第2段階は半径方向特性変化のような二次効果を考慮することにより近似を精密化する。超臨界二酸化炭素(sCO_2)と水の間の熱伝達プロセスを用いて,この方法を検証した。結果は,sCO_2比熱容量と熱伝達係数分布の相対的同定誤差が,それぞれ3.1%と6.3%以内であることを示した。満足な精度は,提案した方法の有効性を証明した。Copyright 2022 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： 最小二乗法 ,  最適化 ,  *熱伝達 ,  *熱交換器 ,  *熱伝達率 ,  *多重化 ,  *比熱 ,  逆問題 ,  精密化 ,  強化学習 ,  質量流量 ,  超臨界二酸化炭素
準シソーラス用語： 行列方程式 ,  熱伝達特性 ,  出口温度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 熱伝達逆問題 ,  局所パラメータ同定 ,  強化学習 ,  超臨界二酸化炭素 ,  熱電流モデル

分類 (1件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G)

タイトルに関連する用語 (10件)： 多重 ,  ジョイント ,  解析 ,  熱交換器 ,  流体 ,  比熱容量 ,  熱伝達係数 ,  分布 ,  積分 ,  同定