【摘 要】
:
多联机系统因其特有的优点近年来迅速发展,已经占据中央空调系统的近一半市场,即便是在2020年市场受到新冠疫情的影响下,多联机市场也具有良好的表现。对于风冷式多联机空调系统,室外机不当的安装方式以及恶劣的运行环境导致室外机进风温度升高,直接造成运行效率降低以及产生不必要的能源损耗,在提倡建筑节能减排的当下,这样的浪费是不被允许的。因此,研究机组合理的布置具有重要意义。本文以室外机进风温度作为评价指标
论文部分内容阅读
多联机系统因其特有的优点近年来迅速发展,已经占据中央空调系统的近一半市场,即便是在2020年市场受到新冠疫情的影响下,多联机市场也具有良好的表现。对于风冷式多联机空调系统,室外机不当的安装方式以及恶劣的运行环境导致室外机进风温度升高,直接造成运行效率降低以及产生不必要的能源损耗,在提倡建筑节能减排的当下,这样的浪费是不被允许的。因此,研究机组合理的布置具有重要意义。本文以室外机进风温度作为评价指标,主要通过数值模拟的方式,分析不同室外环境因素对室外机运行条件的影响,对室外机设置提出建议,并对集中布置的不同室外机提出安装间距要求。首先通过正交试验分析室外环境因素对单台机组进风温度的影响,得出对进风温度产生影响的因素主次为室外环境温度>风速>风向,进风温度随室外温度的升高几乎呈线性变化,并且发现在常见室外风条件下,若室外风从正面吹向室外机,则风速增大时进风温度降低,对机组运行是有利的。用多层室外机对结果进行验证,结果仍表明室外机布置在建筑迎风面是一种较优的布置方式。集中布置是多联机室外机布置时常采用的另一种方式,多台机组放在一起时,其散热引起周围热环境变化对运行状况的影响无法估计,机组间应保持一定距离来降低相互之间的影响,文章以此为出发点,对不同室外机的间距提出要求。为了提高结果的可信性,本次研究选择了体积和散热量不同的八种机组,改变机组间距,对放置在各不同位置的机组进风温度做了对比分析。随后分析了最不利位置处的室外机进风温度变化,给出了不同种类机组的安装间距要求。为了对其他没有被纳入本次研究的室外机安装间距做出预测,采用多元非线性回归的方式建立了关于进风温度和机组体积、散热量、间距之间的拟合式,将间距0.3m以下的数据剔除,得到的关系式具有较高的拟合度,可用于对其他种类室外机的安装间距做出预判。
其他文献
全球水文变化对全球生态系统有着非常重大的影响,水文的模拟与估计是水文变化研究的一项重要内容。其中关于水位、流量等水文要素的精确估计,在水文水资源资料整编、水库调度与运行、预防洪水以及工程设计与施工中占有非常重要的地位。本文采用大渡河流域2007年-2010年的实测水位流量数据作为研究对象,对河流水位流量的内在联系进行探索,建立最小二乘流量估计模型、BP神经网络流量估计模型、RBF神经网络流量估计模
为了观察空间目标的运行状态,通常会用到空间目标成像技术。但在实际过程中,由于大气湍流的遮挡、随机噪声的干扰以及成像设备观测能力的局限性,多数情况下只能获得退化的空间目标图像。退化的空间目标图像中包含的信息非常有限,而通过清晰的空间目标图像可以清楚地观察到空间目标的位置、轨迹、姿态等信息。这些信息在后期对空间目标进行检测、跟踪、调节等操作中起着关键性作用。此外,从清晰的空间目标图像中还可以快速地发现
在线笔迹签名在PC端、移动端等各领域广泛应用,虽然目前的在线鉴别方法很多,但还没有一种达到实际应用的高精度方法。因此,充分挖掘原始在线笔迹数据的价值,提出精度更高的在线笔迹鉴别方法,是一个值得深入研究的问题。本文深入研究了在线笔迹鉴别的方法,介绍了笔迹鉴别的各种方法,发现即使是同一人的两个在线笔迹信息(比如压力等动态信息),也会因为前后时间、环境等因素而产生差异,有时候这种差异甚至是巨大的,这对在
深度学习在人工智能的研究应用中表现出极其强大的自主学习能力,这是因为深度神经网络是由多层非线性的结构构成,因此它能够学习各种复杂的高维特征以及拟合各种各样复杂的样本空间,这些特点使得它拥有非常强大的表达能力,因此在许多领域都获得了巨大的成功。但是在深度学习给人们带来巨大便利的同时,其背后也留下了许多的安全隐患问题,比如,它的算法缺陷、训练模型的鲁棒性以及用于模型训练的数据完整性等,其中对抗样本攻击
平等和公正是社会主义核心价值观的重要组成部分,防范和杜绝考试作弊行为则是维护教育、就业公平的重要举措。近年来,通过完善考场管理制度,提高监考队伍业务能力,增加考场视频监控覆盖等措施,与考试相关的教育和就业公平得到改善。但是在诸如全国研究生统一入学考试中,监考员需在近4个小时内保持注意力高度集中,既要防止考生作弊,又要时刻关注考生的生理和心理状态,监考员工作负荷大、心理压力高,并且考试结束后还需组织
随着各种各样的数据采集和处理设备的广泛应用,大数据时代早已经悄悄到来,而如何从海量数据中提取得到更多人们最感兴趣的部分就成了当今重要研究领域,图像分割技术作为一种提取图像中有用数据的手段也就随之成为一个重要的研究方向。但是仅靠电脑无法准确可靠地理解图像中的内容,所以增加了人为干预的交互式图像分割方法得以被深入研究并广泛应用于众多领域。交互式图像分割方法添加了一些简捷而有效的人为标注,这些标注附带了
蛋白质是生命活动的主要承担者,确定蛋白质的亚细胞位置对于了解蛋白质功能以及药物设计具有重要意义。在后基因时代,蛋白质序列数量呈现爆发式增长,而传统实验手段无法满足对海量蛋白质进行亚细胞定位的需求,利用计算机高效的计算与存储能力将蛋白质亚细胞定位问题引入到机器学习领域可有效解决该难题。传统的蛋白质亚细胞定位预测主要是针对单位点蛋白质的,实际上大量蛋白质同时存在于两个或者多个亚细胞位置中,多位点蛋白质
边缘计算通过在终端设备和云之间引入边缘设备,将云服务扩展到网络边缘。对于交通领域来说,雾霾天气下,户外交通成像设备采集的图像严重降质,并且随着设备的增多,数据量也急剧上升,亟需引入“边缘设备”来处理数据以减轻网络负担和减少存储空间。在此基础上,本文以雾霾天气下的交通图像为目标,基于SOPC开发平台,将滤波去噪、图像去雾、边缘检测及形态学运算有效整合集成到一个IP核中,实现雾天交通图像边缘的实时检测
从2014年至今,住建部、国务院及国家发展改革委接连发布了推动工程总承包发展的一系列指导文件、办法和规定,如《建设项目工程总承包管理规范》、《“十三五”装配式建筑行动方案》、《房屋建筑和市政基础设施项目工程总承包管理办法》等,随着我国深化改革战略的部署,以及EPC项目规模扩张和科学技术的进步,工程建设组织模式开始加速由传统承包模式转变为工程总承包模式,并且国内工程总承包的市场需求不断,工程总承包的
随着社交媒体和在线社交网络的广泛普及,形成和共享意见的过程发生了根本变化。在线社交网络平台使用户能够相互交流。通过这些在线社交平台,用户可以轻松表达自己的观点并结识其他人。由于爱好、社会关系和地理位置等共享属性的不同,形成了各种社区。随着社交媒体对观点的塑造日益增多,出现了许多社会问题。积极的意见将对社会发展产生重大影响,而消极的意见将在没有控制和指导的情况下对社会稳定产生严重影响。理解情绪在社交