该文针对两相流动特点,在换热器两相流入口分配结构设计、实验数据采集及分析、理论模型建立及神经网络模式识别等几方面,做出了有新意的探索,解决了研究工作中的几个关键问题,取得了重要经验和结论.该文研究的重点是从试验角度研究换热器内分配特性,论文的工作既偏重实用性,又融合了最新发展的理论和方法.该文完成了板翅式换热器的两相流数采集系统的设计,实现了对气液相信号的数字化采集和测量过程的程序化控制,达到了对采集信号进行分析、处理的目的.总结了两相流进口干度、打孔管式封头孔径、换热器入口分配结构型式等各种情况下气液两相的分配特性,分析了形成该种特性的原因.运用神经网络理论对流场进行模式识别,网络输出收敛,有一定的准确度,便于在线监控.神经网络在动力系统的模式识别及专家系统中将有广泛的应用前景.运用经典流体力学对导流片内流场进行模拟计算.在数值计算中采用最速下降法,对模型解有较好的收敛性.应用替代法计算由于热流及冷流体分配不均导致的叉流换热器效率的降低,计算结果表明,在某些典型的应用场合,降低量不容忽视.