DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 摘要 本文运用ANSYS对医疗编织支架进行有限元模型的构建，模拟了支架受到压缩管作用产生径向压缩的过程。考虑到支架的编织特性以及在编织线丝交错位置存在大量的非线性接触，本文参考了经实验验证的编织支架的解析模型，对比分析支架模型在受到径向压缩时几何结构和力学性能的变化特征。结果表明，该有限元模型能够有效预测编织支架受到径向压缩时长度与直径的变化关系、等效应力与支架长度的变化关系、以及受到压缩产生应力集中的部位。为具有编制特性的医疗支架有限元模型构建提供了新的思路。
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user: 1. 引言 血管疾病是如今社会最常见的一种疾病，该疾病的防治工作在取得初步成效的同时，又面临新的严峻挑战。作为心血管介入手术中常用的医疗器械之一，血管医疗支架 [ 1 ] 通常被定义为一种应用于植入型外科手术的管状金属结构，该结构的主要功能是对阻塞的冠状动脉或病变的血管提供机械支持，恢复血液在管道内的正常流通。 近几年对编织结构支架的研究逐渐兴起，相较于传统连接筋式的医疗支架 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]，因其结构的稳定性和顺应性，具有很强的研究意义。计算机仿真技术 [ 5 ] 作为一种发展迅速的研究方法，能够有效模拟支架置于病变的血管组织并与血管内壁相互作用的过程。如今国内外学者对编织支架的有限元仿真研究较少，主要原因在于支架的编织特性 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]，采用传统的建模方式很难实现。另一方面模拟支架受到血管径向压缩的过程中，在编织交错位置处存在大量的非线性接触，这些接触导致ANSYS在运行仿真时计算量繁琐且不易得到收敛。 综上所述，本文的研究数据通过可视化软件Constent实现不同几何结构参数支架模型的输出。该输出文件包含了支架编织路径中心线上所有点的柱坐标，基于Python语言编写脚本在建模软件AnsysSpaceclaim中读取坐标值并自动生成编织支架的三维模型。对比解析模型，主要从两个方面对编织支架的有限元模型进行验证分析：几何结构方面，提取支架与血管内壁作用过程中直径与整体伸缩长度的变化关系。力学性能方面，分析支架在输送完成后能否为血管内壁提供足够的径向支持，以及预测支架在受到血管壁作用时应力集中的部位。
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user: 2. 解析模型 解析模型 [ 9 ] [ 10 ] 由Jeweb和Clerk提出并且经过了实验验证，描述了支架在受到轴向拉伸或径向压缩时几何结构和力学性能的变化。该模型假设编织支架由多个独立的螺旋编织线构成，并且这些螺旋线只发生弹性变形。编织线丝的直径为d，不受外力作用时，支架横截面可简化如图1所示： 图1. 支架平均直径和外侧直径关系示意图 支架的平均直径D 0 和外侧直径D e 0 的关系如下： D 0 = D e 0 − 2 d (1.1) 如图2所示支架的表面沿着编织方向切割可转化为平面四边形，编织参数主要包括编织角度 α 、长度L和平均直径D。当支架受到轴向拉伸或径向压缩时，支架长度从初始值L 0 伸长为L，直径从初始值D 0 缩小为D，编织角度初始值从 α 0 减小为 α 。 图2. 支架的表面沿着编织方向切割得到平面示意图(P为螺距， δ 为长度变化量) 支架长度L与直径D的变化关系如下所示： L = L 0 cos α 0 1 − ( D sin α 0 D 0 ) 2 (1.2) 等效应力 σ e 与支架长度L的关系可由式(1.3)代入式(1.4)中得到： α = arccos ( L cos α 0 L 0 ) (1.3) σ e = 16 sin α 0 π d 3 D 0 ( 4 E I ( sin α − sin α 0 ) ) 2 + 3 ( G I p ( cos α − cos α 0 ) ) 2 (1.4) 支架的径向力 R F 与直径D的关系可由式(1.5)代入式(1.6)中得到： α = arcsin ( D sin α 0 D 0 ) (1.5) R F = 4 π n L 0 p 0 [ G I p C 3 ( 2 cos α C 3 − C 1 ) − E I C 3 tan α ( 2 sin α C 3 − C 2 ) ] tan α (1.6) 其中n为编织线丝数量，系数 C 1 、 C 2 和 C 3 ，惯性矩I，极惯性矩 I p ，剪切模量G分别如下所示： C 1 = sin 2 α 0 D 0 、 C 2 = 2 sin 2 α 0 D 0 、 C 3 = D 0 sin α 0 (1.7-1.9) I = π d 4 64 、 I p = π d 4 32 、 G = E 2 ( 1 + μ ) (1.10-1.12)
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user: 3. 有限元模型建立 3.1. 编织支架三维模型的建立及网格划分 由于支架的编织特性 [ 8 ]，需要从参数化的角度进行模型构建。基于已开发的可视化软件Constent，对编织支架进行离散化处理，导出含有支架编织路径上所有柱坐标点的集合，该导出文件后缀为txt。此外，该点集的密度可在软件Constent进行设置。如图3所示，在软件ANSYS Spaceclaim中，基于Python语言编写脚读取包含支架编织路径上的所有柱坐标点的导出文件，自动生成编织支架的三维模型，最终将三维模型导入ANSYS Workbench。 图3. 基于Python脚本生成的编织支架模型 如图4所示，该编织支架的初始直径为15.4 mm，初始长度为30 mm，初始编织角度58.76˚，编织线丝的直径为0.2 mm，末端环式结构的曲率半径为1 mm。经过网格划分后的编织支架三维模型，采用梁单元结构，网格尺寸大小为0.01 mm，网格共4944个单元。 图4. 网格划分后的编织支架三维模型 3.2. 编织支架的接触定义 由于编织支架在交错位置存在大量的非线性接触，使用连接器对编织线之间的接触进行定义将产生严重的接触渗透和过约束问题 [ 11 ]。与此同时，由于求解器需要迭代计算以达到收敛，所以一个非线性问题所需的求解时间将远远超过一个线性问题的求解时间，为了描述编织导线之间的数量庞大的接触以及减少接触面之间的互相渗透，本节采用ANSYS中自动接触检测的设定方法取代了传统的手工方式接触定义法，其中自动接触检测的接触模拟方法采用广义拉格朗日算法，编织线丝之间的接触类型为无摩擦接触，法向刚度设置为0.01。 3.3. 编织支架的材料模型 编织支架的材料为镍钛合金，如表1所示，该材料模型 [ 12 ] 在ANSYS软件中设置为经典弹性模型。 Table 1 Material mode 类型(单位) 密度g/cm 3 杨氏模量GPa 屈服强度MPa 泊松比 参数值 4650 12.176 442.2 0.3 表1. 材料模型 3.4. 压缩管模型的建立及网格划分 如图5所示，压缩管的长度为80 mm，外侧直径为16 mm，内侧直径为15.9 mm，管壁厚度为0.1 mm。网格划分采用线性和二次单元阶混合模式，网格尺寸为0.01 mm。 图5. 网格划分后的压缩管三维模型 3.5. 边界条件 在径向压缩的过程中，压缩管的内壁与支架的外侧发生接触，该接触定义为无摩擦接触，压缩管沿着径向压缩3 mm的同时，限制支架的轴向移动和周向旋转。此时，支架作用于压缩管的径向力为与施加在压缩管的径向位移相反的作用力。 3.6. 支架径向压缩过程的模拟 如图6所示，当支架受到压缩管的作用径向压缩3 mm时，可以观察到支架的两端沿着轴向滑移并收缩，应力集中主要位于支架两端环式结构的弯折位置。支架的初始直径为15.4 mm，受到压缩后支架中间区域的直径为9.4 mm。为了与解析模型进行对比分析，该有限元仿真模型主要提取以下两个方面的数据：1) 几何结构方面：支架长度随直径的变化，其中支架长度的变化通过比较两端节点间的绝对长度与初始长度的差值定义；2) 力学性能方面：应力随支架长度的变化关系，其中应力为从支架的中部均匀选取8个节点提取的平均应力值；以及径向力与支架直径的变化关系。 图6. 模拟支架受到压缩管作用过程
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user: 4. 结果对比分析 如图7所示，当支架通过与压缩管作用被径向压缩3 mm时，支架的直径从15.4 mm压缩至9.4 mm，长度有30 mm增加至50 mm，编织角度从58.9˚减小至30.69˚。由解析模型得到的支架长度与直径的变化关系与仿真分析结果具有较好的一致性。 图7. 支架长度与直径变化关系 如图8所示，对比解析模型与仿真分析结果，等效应力与长度的变化关系表现出基本的一致性。当支架受到径向压缩3 mm时，其初始长度30 mm伸长至50 mm，最大等效应力达到54 MPa，该数值小于镍钛合金材料的屈服强度。 图8. 等效应力与支架长度的变化关系 如图9所示，对于解析模型和有限元模型，在支架直径受到压缩从15.4 mm至9.4 mm的过程中，支架作用于压缩管的径向力逐渐升高。但是仿真得到的径向力要明显大于由解析模型计算得到的径向力，主要原因在于编织支架模型末端的环式结构，该结构相比末端开式结构具有更高的稳定性。 图9. 径向力与支架直径的变化关系
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user: 5. 结论 本文运用有限元方法，对具有编织特性的支架进行了三维建模，模拟了编织支架受到压缩管作用并产生径向压缩3 mm的过程，通过与经实验验证的解析模型对比分析，得出以下结论： 1) 该编织支架的有限元模型能够有效预测支架长度与直径的变化关系、等效应力与支架长度的变化关系，以及支架径向力与支架直径的变化趋势。 2) 支架在受到压缩管作用时，可以观察到支架的末端沿着轴向滑移并收缩，应力主要集中于末端环式结构的弯折位置附近。 3) 参考编织支架受到压缩管作用并产生径向压缩3 mm的过程，可以预测当编织支架受到狭窄血管壁的作用时，相比于末端开放式结构的编织支架，具有末端环式结构的支架能够提供更多的径向机械支撑。 4) 实际上在支架与血管壁的弹性限制之间取得平衡关系从而贴近血管壁的过程中，编织线丝之间的接触以及支架与血管壁的接触都存在一定程度的摩擦，本文还需进一步进行径向压缩实验评估摩擦因素对仿真环境的影响。
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user: 摘要 基于双向开缝翅片4排管空冷器的原始模型，建立了涡发生器高度分别为0.2P f 、0.4P f 、0.6P f 和0.8P f 的4种半球突开缝翅片管空冷器的物理模型，运用三维数值模拟方法对不同涡发生器高度的空冷器的Nu数、Eu数和等压降下的综合性能指标进行了研究，并运用场协同原理对半球突开缝翅片管空冷器的换热性能进行了分析。结果表明：在相同雷诺数下，空冷器的努塞尔数和欧拉数均随着涡发生器高度的增加而增大。与未布置涡发生器的空冷器相比，布置高度为0.8P f 涡发生器的空冷器的努塞尔数提升了4.16%~4.33%，欧拉数提升了3.16%~4.54%，等压降下的综合性能指标提升了2.06%~2.56%。半球突涡发生器能够改善速度场与温度场的协同性从而减小协同角并达到强化传热的效果。研究成果可为开缝翅片管空冷器传热和阻力性能的进一步优化提供参考。
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user: 1. 引言 开缝翅片是一种强化型翅片结构，翅片上的条带和狭缝增强了翅片侧流体的扰动并且破坏了边界层的发展，可以达到强化翅片侧换热的目的，因此已经被广泛应用于空冷器中 [ 1 ]。为了进一步提高开缝翅片管空冷器传热与阻力性能，国内外研究人员已经进行了大量研究 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。 在翅片管空冷器上安装纵向涡发生器可以通过产生二次流的方式增强流体之间的混合并增强空冷器的传热性能。Wang等人 [ 7 ] 通过试验比较了翅片间距为1.6 mm和2 mm，管排数为1、2和4，翅片形式分别为半球突涡发生器翅片、百叶窗翅片和平直翅片的空冷器在迎面风速为0.5~5 m/s时的传热性能，发现翅片间距为2 mm的单排管空冷器在迎面风速小于2 m/s的工况下，采用半球突涡发生器翅片时的空气侧对流换热系数最高；而对于双排管或4排管空冷器，采用半球突涡发生器翅片时的空气侧对流换热系数低于百叶窗翅片管空冷器。何雅玲等人 [ 8 ] 通过数值模拟的方法对布置矩形翼纵向涡发生器的翅片管空冷器进行了研究，发现空冷器空气侧的对流换热系数和流动阻力均随着纵向涡发生器数目和攻角的提高而增加。Gong等人 [ 9 ] 对柱面矩形翼涡发生器翅片管空冷器进行了数值模拟，发现将这种纵向涡发生器布置在圆管下游区域可以增强二次流强度并减小尾迹区。苏石川 [ 10 ] 等人通过数值模拟方法对柱面三角形翼和平直三角形小翼进行了对比，发现柱面三角形翼是一种高效低阻的结构形式。周国兵等人 [ 11 ] 通过数值模拟研究了安装6种不同纵向涡发生器的单排蛇形翅片扁管的传热和阻力性能，结果显示布置平直矩形翼纵向涡发生器的翅片扁管的传热性能最好而布置柱面梯形翼纵向涡发生器的翅片的综合性能最好。冯知正等人 [ 12 ] 通过实验研究了矩形通道内设置平直、柱面翼涡发生器对其综合传热性能的影响，发现呈流线型的椭圆柱面翼涡发生器的综合传热性能优于平直翼。 纵向涡发生器在空冷器上的应用受到了国内外学者的关注，但是目前关于在开缝翅片管空冷器上安装涡发生器的研究较少。 本文对半球突涡发生器在双向开缝翅片4排管空冷器的应用进行了数值模拟研究，并分析了涡发生器高度对半球突开缝翅片管空冷器传热和阻力性能的影响，采用Nu/f 1/2 评价了空冷器等压降条件下的综合性能，旨在为双向开缝翅片4排管空冷器的传热与阻力性能的进一步优化提供参考。
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user: 2. 数值模拟 2.1. 物理模型与结构参数 本文所研究的空冷器开缝翅片原始结构如图1所示。翅片长度为136 mm，翅片宽度为320 mm，换热管排数为4排，管束呈错列布置，管内、外流体分别为水和空气，翅片材质为铝。空冷器主要结构参数如表1所示。 图1. 4排管空冷器双向开缝翅片结构示意图 Table 1 Fin structure parameter 参数 数值 管外径d/mm 25.45 管壁厚度δ/mm 0.87 纵向管间距S 1 /mm 32 横向管间距S 2 /mm 64 翅片间距P f /mm 3.8 翅片厚度δ f /mm 0.23 开缝高度S h /mm· 1.92 翅片长度L/mm 136 表1. 空冷器主要结构参数 为了使进口处空气流速均匀、防止出口处空气产生回流，数值模拟的计算区域向气流上游延长3倍管径长度，向气流下游延长7倍管径长度 [ 13 ]。而且翅片管结构具有沿y轴方向呈对称性分布、沿z轴方向呈周期性分布的特点，因此为了节省计算资源并提高计算效率，选择如图2所示的虚线内的区域，即相邻翅片中心面之间的区域作为计算区域，计算区域宽度为32 mm (即横向管间距的一半)，高度为3.8 mm (即翅片间距)，长度为390.5 mm。 为了进一步提高双向开缝翅片4排管空冷器的性能，设想在所有管子周围的翅片上冲压出半球突涡发生器。半球突开缝翅片如图3所示，本文研究的涡发生器高度H VG 分别为0.2P f 、0.4P f 、0.6P f 和0.8P f 。 图2. 计算区域示意图 图3. 4排管空冷器半球突开缝翅片结构示意图 2.2. 数学模型与边界条件 本文采用Fluent进行数值模拟，假定空气流动过程为稳态、不可压缩、湍流；计算模型使用标准k-ε湍流模型；控制方程包括连续性方程、动量守恒方程和能量守恒方程，对上述控制方程的离散均采用二阶迎风差分格式，采用SIMPLE算法处理压力与速度的耦合；收敛条件设置为能量方程残差小于10 −6 ，其他方程残差小于10 −4 。 翅片及换热管表面为无滑移边界条件，其中翅片表面为流固耦合热边界条件，管内壁温度恒定为60℃；沿z轴方向计算域上下面为周期性边界条件；沿y轴方向计算域的左右面为对称性边界条件；计算域入口面为速度入口边界条件，温度恒定为25℃；计算域出口面为自由出流边界条件。 2.3. 数据处理方法 本文中雷诺数Re、努赛尔数Nu、欧拉数Eu和摩擦因子 [ 14 ] f的定义如下： R e = u m d / v (1) N u = h d / λ (2) E u = Δ p N ρ u m 2 (3) f = 2 Δ p d ρ u m 2 L (4) 换热量Q、对流换热系数h、对数平均温差ΔT和场协同角θ的定义如下 Q = m c p ( T o − T i ) (5) h = Q A Δ T (6) Δ T = ( T w − T i ) − ( T w − T o ) ln [ ( T w − T i ) / ( T w − T o ) ] (7) 式中：u m ——管束间最小截面风速，m/s；d——管外径，mm；ν——空气运动粘度，m 2 /s；λ——空气热导率，W/(m·K)；Δp——空气侧流动阻力，Pa；N——沿空气流动方向管排数；ρ——空气密度，kg/m 3 ；c p ——空气比热，kJ/(kg∙℃)；m——空气质量流量，kg/s；A——空冷器空气侧传热面积，m 2 ；T i ——空气入口温度，℃；T o ——空气出口温度，℃；T w ——管壁温度，℃。 2.4. 网格划分与独立性检验 由于翅片结构本身比较复杂，因此采用四面体非结构化网格系统以提高网格质量。为了捕捉空冷器中传热和流动过程的细节，对翅片和管壁附近的网格进行了加密处理。 为了验证网格的独立性，在计算前分别对数量为542万、573万和599万的网格进行了考察，Nu的最大偏差为1.20%，Eu的最大偏差为0.59%，达到了网格独立的要求。为了保证计算精度的同时提高计算速度，选择网格数量为573万的网格系统进行数值模拟研究。
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user: 3. 数值模拟的准确性验证 3.1. 试验系统 为了验证数值模拟结果的准确性，对结构参数如表1所示的开缝翅片管空冷器进行了模化对比试验。 模化试验系统如图4所示。外界空气被引风机吸入风道中，由电加热器加热到试验工况所需温度，经过整流后横向冲刷试验元件吸收热量后进入喷嘴流量箱，最后经风机排至外界环境。循环水在稳压水箱中由水加热器加热到试验工况所需温度后，经过水泵和电磁流量计后进入试验元件管束内放出热量，最后回到水箱完成一次循环。 试验元件进、出口空气温度由经标定的铜–康铜热电偶网测得。试验段进出口压差、喷嘴进出口压差由0.2级精度的EJA120A型差压变送器测得。空气流量通过喷嘴流量箱测得。喷嘴进口压力由0.15级精度的PTX1400型压力变送器测得。试验元件进、出口水温由精度A级的Pt100铂电阻测得。水体积流量由0.2级精度的AFX040G型电磁流量计测得。 利用ADAM-4118型模块采集所有测量仪表的输出信号，通过ADAM-4520I型模块转换后接入计算机进行数据自动采集、计算、动态显示及储存。在试验过程中，当空气吸热量与水放热量的误差在 ± 2.00%以内时，认为试验工况已经稳定，可以进行试验数据采集。 图4. 试验系统 3.2. 试验结果与数值模拟结果对比 试验结果与数值模拟结果的对比见图5，由图中可知，努赛尔数Nu的偏差为−1.47%~9.79%，欧拉数Eu的偏差为−5.51%~0.71%，说明数值模拟结果与试验结果吻合较好，满足工程应用的要求，因此本文所采用的数值模拟方法是可行的。 数值模拟结果与试验结果存在误差主要原因有：1) 数值模拟中采用了对称边界，而实际试验中边界存在流体交换；2) 数值模拟中管壁设为温度恒定，而实际过程中管壁温度沿水流方向存在变化；3) 由于加工工艺的局限导致试件与数值模拟模型存在差异；4) 数值模拟中未考虑试件的翅片与管壁之间的接触热阻；5) 试验中参数的测量存在误差。 图5. 试验结果与数值模拟结果对比
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user: 4. 计算结果及分析 4.1. 纵向涡发生器对空冷器传热与阻力性能的影响 图6为双向开缝翅片4排管空冷器的原始模型以及布置有高度H VG 分别为0.8P f 、0.6P f 、0.4P f 和0.2P f 纵向涡发生器的空气侧努赛尔数Nu和欧拉数Eu随最小流通截面处雷诺数Re变化的情况。 图6. 纵向涡发生器高度对双向开缝翅片管换热器传热和阻力性能的影响 由图6可知，随着雷诺数的增加，不同纵向涡发生器高度下的空冷器的传热和阻力性能均提升；相同雷诺数下，布置有纵向涡发生器的空冷器的Nu和Eu均高于原始结构。 如图6(a)所示，相比于原始结构，相同雷诺数下布置高度H VG 分别为0.2P f 、0.4P f 、0.6P f 和0.8P f 纵向涡发生器的空冷器的Nu分别增加了0.54%~0.73%、1.03%~1.32%、3.08%~3.19%和4.16%~4.33%。与原始结构相比，布置了半球突涡发生器的空冷器传热性能得到了增强，其原因是气流经过半球突涡发生器时产生旋涡，气流的扰动增强；同时半球突涡发生器引导主流区的空气穿过冲孔，增强主流区与边界层区流体的混合。在形成纵向涡和二次流的作用下，冷热流体之间的混合加剧，空气的边界层减薄，空冷器的传热性能得到提升。 如图6(b)所示，相比于原始结构，相同雷诺数下布置高度H VG 分别为0.2P f 、0.4P f 、0.6P f 和0.8P f 纵向涡发生器的空冷器的Eu分别增加了0.13%~0.52%、0.62%~0.86%、1.97%~2.49%和3.16%~4.54%。空冷器的阻力性能随着涡发生器高度的增加而降低，这是由于随着涡发生器高度的增加，空气流经涡发生器时受到的局部阻力增大。 4.2. 纵向涡发生器对空冷器综合性能的影响 在空冷器的实际应用中，需要在满足换热量需求的同时尽可能降低空气侧流动阻力从而降低空冷塔的高度和建造成本。因此引入等压降约束条件下的综合性能评价指标 [ 14 ] Nu/f 1/2 评价空冷器的综合性能，图7为具有不同纵向涡发生器的双向开缝翅片4排管空冷器的综合性能Nu/f 1/2 随最小流通截面处Re变化的情况。由图可知，空冷器的综合性能随着涡发生器高度的提高而提高，H VG 分别为0.2P f 、0.4P f 、0.6P f 和0.8P f 纵向涡发生器的空冷器的综合性能评价指标Nu/f 1/2 分别增加了0.48%~0.49%、0.61%~1.03%、1.95%~2.09%和2.06%~2.56%。布置涡发生器的空冷器的综合性能均优于原始结构，这表明布置半球突纵向涡发生器能够以较小的阻力升高为代价实现空冷器空气侧传热性能的较大提高，是一种高效低阻的强化换热方法。 图7. 不同纵向涡发生器高度下的双向开缝翅片管空冷器综合性能 4.3. 纵向涡发生器对空冷器协同角的影响 在分析对流换热物理机制的基础上，过增元等人 [ 15 ] 提出了场协同原理，指出降低速度矢量与温度梯度方向的夹角可以使换热强化。协同角θ的定义式如下： θ = arccos | u ⋅ ∇ T | | u | | T | (8) 式中：u为速度矢量，T为温度。 图8为进口风速为2.1 m/s时，翅片中间截面(z = 1.9 mm)协同角分布的对比。由图8(b)~(e)可见，安装有涡流发生器的空冷器，涡发生器附近的协同角比较低。因此在涡发生器产生的纵向涡和导流的作用下，增强了空气的扰动，使空冷器的传热性能提高，可以归结为半球突涡发生器改善了空气侧的速度场与温度场的协同性。 图8. 翅片间中间截面空气协同角分布
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user: 5. 结论 1) 在开缝翅片管空冷器上布置半球突涡发生器后能够提升空冷器空气侧的传热性能和等压降条件下的综合性能。 2) 当涡发生器高度在0.2 P f ~0.8 P f 的范围内时，空冷器的传热性能和等压降条件下的综合性能随着涡发生器高度的增大而提高。 3) 在双向开缝翅片管空冷器上布置半球突纵向涡发生器使经过的流体产生二次流并改善空冷器空气侧速度场与温度场的协同性。
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user: 摘要 由于传统可靠性模型的局限性，本文针对考虑自检和修复性维修的系统中，系统故障发生、检测与修复的时间相关特性，提出了最小割集法、马尔科夫法两种系统可用性建模方法，对具有自检及修复性维修系统的可用性进行分析评估，并对分析结果进行了对比，克服了传统可靠性模型的不足。并使用具备自检与可修特性的产品实际案例用于可用性分析评估，验证了模型的适用性和有效性。
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user: 1. 引言 可靠性模型是从系统故障规律认知的角度，对系统及其组成部件进行建模，反映系统的主要故障特征，用于预计或估算产品的可靠性。研究可靠性建模的方法有很多，传统的可靠性建模方法主要是静态的模型，描述系统和部件故障之间的静态关系如：如可靠性框图(RBD) [ 1 ]、故障树分析(FTA)、事件树(ETA) [ 2 ] 等，近年来，国内外学者提出了多种建模方法，如：马尔科夫模型 [ 3 ] [ 4 ]、Petri网模型、贝叶斯模型、GO图模型等 [ 5 ]，这类模型偏向于动态分析系统故障的过程，以及部件失效对系统故障的传递和影响等。 本文研究的对象是具有自检与修复性维修特征的系统，对这类系统而言，它的故障发生规律与自检、修复的时序密切相关，无法用传统的RBD、FTA等方法直接描述系统和组件的故障关系，如图1所示，它指出了产品故障发生、检测、隔离、修复的时序图。图中可见，评估系统的可用性需要关注故障的检测和修复，而传统的可靠性模型关注的是产品的故障，对于考虑自检与修复性维修的多组件集成系统，应该探索更适合于该系统的可用性模型及方法。 图1. 产品故障发生、检测、隔离、修复 [ 6 ] 系统一般是由单个或多个组件构成，当组件具备自检、可修的特征，系统的状态与组件的状态(是否故障、故障是否被检测出等)以及多组件的状态的时序关系密切相关。本文分别针对具有自检与修复性维修特征的单组件系统、多组件系统进行分析，总结了几类通用的可用性模型及特殊系统的可用性模型。
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user: 2. 单组件具备自检的可修系统模型 单组件A构成的系统如图2所示，其失效率和修复率为恒定的常数 λ 和 μ ，故障后可被检测出的概率为 α ，分析其可用性随时间的变化。 图2. 单组件具备自检的可修系统 其中： λ ：组件A的失效率，指在t时刻尚未失效的组件，单位时间发生失效的概率； μ ：组件A的修复率：在规定的条件下和规定的时间内，产品在任一规定的维修级别上被修复的故障总数与在此级别上修复性维修总时间之比； α ：组件A的故障检测成功率，当组件发生故障后，故障可以被成功检测出的概率 [ 7 ]。 采用马尔科夫模型法分析单组件的可用性随时间的变化，如图3所示。 图3. 单组件具备自检的可修系统马尔科夫模型 状态0：组件正常工作 状态1：组件故障，系统失效 令： P 0 ( t ) 、 P 1 ( t ) 分别为时刻t组件在状态0和1的概率，系统的状态概率矩阵 P ( t ) = [ P 0 ( t ) P 1 ( t ) ] ，系统在时刻0处于状态0。 系统的状态转移矩阵 Q = [ − λ λ μ α − μ α ] 存在矩阵方程： d P ( t ) d t = P ( t ) Q 初始值： P 0 ( 0 ) = [ 1 0 ] 。 即： d P 0 ( t ) d t = − λ P 0 ( t ) + μ α P 1 ( t ) (1) d P 1 ( t ) d t = λ P 0 ( t ) − μ α P 1 ( t ) (2) 解(1)和(2)构成的一阶微分方程组得： P 0 ( t ) = λ λ + μ α e − ( λ + μ α ) t + μ α λ + μ α (3) P 1 ( t ) = λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) (4) 综上所述，可得： 单组件可修系统的不可用度–时间函数： U ( t ) = P 1 ( t ) = λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) (5)
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user: 3. 多组件具备自检的可修系统 对于由多个具备自检的可修组件构成的系统，可以采用马尔科夫法和最小割集法来建立其可用性模型。马尔科夫法，需要针对不同的系统进行具体分析绘图，无通用模型；最小割集法，是在系统集成的角度，考虑导致系统不可用的组件的最小割集，应用最小割集的可用性时间函数来求解系统的可用性。下面分别介绍这两种建模方法。 3.1. 马尔科夫法 首先定义系统的有n个状态，分别是状态0，状态1，……，状态n − 1，需要保证定义的状态能够区分系统的运行状况(正常、部分故障运行……系统无法工作)，并根据系统的不同运行状况绘制状态转移图，示意图如图4所示。 图4. 马尔科夫状态转移示意图 假设时刻t系统的处于状态0，状态1，……，状态n − 1的概率为 P 0 ( t ) ， P 1 ( t ) ， ⋯ ， P n − 1 ( t ) ，系统的状态概率矩阵 P ( t ) = [ P 0 ( t ) P 1 ( t ) ⋯ P n − 1 ( t ) ] ，系统的转移矩阵为Q，系统在时刻0处于状态0，存在下述矩阵方程： d P ( t ) d t = P ( t ) Q (6) 令：初始值： P ( 0 ) = [ 1 0 ⋯ 0 ] ，求解上述矩阵方程，即可得到系统的不可用度–时间函数 P n − 1 ( t ) 。 3.2. 最小割集法 多组件可修系统可用性也可采用最小割集法进行建模分析。假设一个由n组件 A 1 A 2 ⋯ A n 组成的系统S，各组件的失效率、修复率为常数，且互相独立，当组件 A p ⋯ A q 都为不可用状态时，系统处于不可用的状态，即 A p ⋯ A q 为系统不可用的割集，其中，p， q取值为 1 ， ⋯ ， n 。 应用布尔代数的化简方法，求出系统不可用的最小割集。 每一个最小割集的不可用度如下： Q c u t = ∐ i = 1 n Q i (7) 其中： Q i ：最小割集中第i个组件的不可用度； n：最小割集中的组件数目。 若组件失效相互不独立，即：存在共因失效，应将组件的不可用度QT拆分成两部分： Q I 和 Q C C F ： Q I = ( 1 − β ) Q T (8) Q C C F = β Q T (9) 其中： β ：共因失效因子； Q I ：独立部分的不可用度； Q C C F ：由于共因失效导致的不可用度。 系统不可用度计算模型： 方法1：Esary-Proschan方法 Q s y s = ∐ c = 1 m c Q c [ 1 − ∏ j = 1 n c ( 1 − Q c u t j ) ] (10) Q c ：系统的最小割集中共同的组件的不可用度； m c ：所有割集中共同的组件的数目； Q c u t j ：第j个最小割集中剔除共同组件后的不可用度； n c ：最小割集的数量。 方法2：rare approximation方法 Q s y s = ∑ i = 1 n c Q c u t i (11) Q c u t i ：第i个最小割集的不可用度； n c ：最小割集的数量。 方法3：cross-product方法 Q s y s = ∑ i = 1 n c Q c u t i − ∑ i = 1 n c − 1 ∑ j = i + 1 n c Q i j + ∑ i = 1 n c − 2 ∑ j = i + 1 n c − 1 ∑ k = j + 1 n c Q i j k + ⋯ + ( − 1 ) n c + 1 Q 123 ⋯ n c (12) 其中： Q c u t i ：第i个最小割集的不可用度； Q i j ：最小割集i和j中基本组件的不可用度的乘积； Q i j k ：最小割集i、j、k中基本组件不可用度的乘积； n c ：最小割集的数量。 综上所述，应用最小割集法求解系统不可用度有上述三种方法可以选择，一般选用较简化的方法1或方法2进行计算。
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user: 4. 实例验证 分别应用上述两种方法模拟具备自检与可修特性的多组件系统的可用性建模过程，假设某系统是有两个组件(组件A和组件B)并联组成，组件A和组件B互为热备份，组件A和组件B均具备自检和可修特性，且组件A和组件B存在共因失效的可能性，当组件A、B中有一个以上正常运行则系统功能正常，当组件A、B都故障且未被修复时，系统不可用。其可靠性框图如图5所示。 图5. 实例系统可靠性框图 其中： λ ：组件A、B的失效率， λ = 1 × 10 − 6 ； μ ：组件A、B的修复率， μ = 2 ； β ：组件A、B的共因失效因子， β = 0.01 ； α ：组件A、B的故障检测成功率， α = 0.9999 。 注：失效率取值参考一般工业逻辑处理板失效率；修复率按一般PCB板修复时间为0.5小时来计算；共因失效因子参考IEC 61508 [ 8 ] 选取，故障检测成功率取值参考本公司研发产品的检测成功率水平。 4.1. 马尔科夫法 采用马尔科夫模型法分析该系统的可用性，当系统中的单系组件发生故障，若故障被检测出，则可被修复，系统恢复可用状态，若单系组件发生故障后，未被检测出，则无法被修复，因此，系统应有四种状态，如图6所示。 状态0：组件A、B正常运行，系统正常运行 状态1：组件A、B中其中一个组件故障，且故障未被检测到，系统降级正常运行 状态2：组件A、B中其中一个组件故障，且故障可被检测到，系统降级正常运行 状态3：组件A、B都故障，系统不可用 令 P 0 ( t ) 、 P 1 ( t ) 、 P 2 ( t ) 、 P 3 ( t ) 分别为时刻t组件在状态0、1、2、3的概率，系统的转移矩阵为Q，系统在时刻0处于状态0，存在下述矩阵方程： d P ( t ) d t = P ( t ) Q (13) 其中： 初始值： P ( 0 ) = [ 1 0 ⋯ 0 ] 。 状态转移矩阵： Q = [ − 2 λ ( 1 − α ) ( 1 − β ) − 2 λ ( 1 − β ) α − λ β 2 λ ( 1 − α ) ( 1 − β ) 2 λ ( 1 − β ) α λ β 0 − λ ( 1 − β ) 0 λ ( 1 − β ) μ 0 − μ − λ ( 1 − β ) λ ( 1 − β ) μ 0 0 − μ ] (14) 解矩阵方程(13)即可求得系统不可用度–时间函数。 图6. 实例系统马尔科夫模型 4.2. 最小割集法 根据第3.2章节的最小割集法，图5所示的冗余系统的最小割集如表1所示。 Table 1 The minimum cut set of the redundant system in Figure No 最小割集 备注 1 A-I， B-I 组件A，B中的独立部分 2 CCF 组件A，B的共因部分 表1. 图5中的冗余系统的最小割集 最小割集中各元素的参数计算如表2所示。 Table 2 Parameter calculation of each element in the minimum cut se A-I B-I CCF 不可用度 Q i ( t ) Q A ( 1 − β ) Q B ( 1 − β ) Q A β 表2. 最小割集中各元素的参数计算 根据第2章，单组件系统的不可用度计算公式(5)可知： Q A = Q B = λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) (15) 根据第3.2章，最小割集的不可用度计算公式可知，每个最小割集的不可用度如表3所示。 Table 3 The unavailability of each minimum cut se No 最小割集 不可用度 1 A-I， B-I [ λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) ( 1 − β ) ] 2 2 CCF Q A β 表3. 每个最小割集的不可用度 应用第3.2章节的方法2：rare approximation方法，可得： Q s y s = [ λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) ( 1 − β ) ] 2 + [ λ λ + μ α ( 1 − e − ( λ + μ α ) t ) ] β (16) 代入数值 λ = 1E   −   6 ， μ = 2 ， β = 0.01 ， α = 0.9999 ，即可求得系统不可用度-时间函数。 4.3. 两种模型求解数值分析 根据上述章节的两种模型，对其求解得到的系统不可用度进行数值对比分析。在系统启动时间1天(0~24小时)内，两种模型求解的不可用度数值曲线见图7所示。 在系统工作时间的20年(0~175，200小时)内，两种模型求解的不可用度数据变化见图8所示。 由结果对比分析可知，马尔科夫法和最小割集法求解的系统可用度数值几乎吻合，均在时刻t约为4 h时，系统不可用度达到稳态值5 × 10 −9 ，且从系统寿命周期20年来看，两种模型求解结果也可以认为一致。因此，对于此类具有自检与修复性维修特征的冗余系统，可采用上述两种模型进行求解分析。 图7. 两种模型求解的不可用度数值曲线(0~24小时) 图8. 两种模型求解的不可用度数值曲线(0~20年)
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user: 5. 结论 本文对考虑自检与修复性维修的系统特征进行了深入研究，应用马尔科夫法和最小割集法对具备这类特征的特殊系统详细绘制了可靠性模型，并对每种模型展开分析，推导了详细的计算方法，既由浅入深地阐述了这两种方法模型的可行性，又从精确的算法上验证了这两种模型算法的有效性，证明了本文提出的模型及相关计算过程、结果的有效性。该模型有效解决了传统可靠性模型的局限性，为具备自检和修复性维修的系统建模探索出了更实用更准确的模型及算法，它们均可直接应用于工程实践。 对于更复杂的系统，也可在本模型的基础上进一步研究探索，进一步提高模型的适应能力。为复杂系统的可靠性模型的建立和优化提供理论依据。
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user: 摘要 本文搭建了高低温试验箱实验台，研究了R404A有无回热循环的性能对比，在此基础上研究了新型制冷剂R448A制冷循环，并对比分析了充注量对蒸发温度、制冷量、COP等各项系统性能参数的变化特性。结果表明：在蒸发温度−25℃下，与无回热循环相比，带回热器的R404A制冷循环COP提高了25.19%；R448A循环比R404A循环的COP提高了3.72%。随着充注量的增加，蒸发温度逐渐增大，而制冷量和COP都呈现为先增大后减小的趋势。在充注量为240 g，环境温度为20℃时，R448A制冷系统与R404A制冷系统的制冷量差值最大，值为123.61 W。当环境温度从15℃升至25℃时，R448A制冷循环的COP降幅平均为11.96%，而R404A制冷循环的COP降幅平均为25.84%，表明R448A制冷系统的高温工况稳定性优于R404A制冷系统。
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user: 1. 引言 高低温试验箱是一种可以自主调节温度、湿度等多种参数的密闭空间，其内部可以提供高、低温环境以及一定的湿度环境进行实验。高低温试验箱由于它的可靠性而广泛应用在电子电工、芯片、航空航天、移动设备等高科技产品领域 [ 1 ] [ 2 ]。由于生产和科研的实际需求，对试验箱的精度和节能要求也越来越高 [ 3 ]。 制冷循环系统是高低温试验箱中比较重要的一部分，其性能可以直接影响到试验箱整体质量的高低。任立乾等 [ 4 ] 人研究了R448A和R449A在涡旋压缩机中的应用，发现相同工况下，较R404A相比，密度分别提高了5.4%~11.2%和5.7%~10.8%，并且其过冷液体的体积流量更小，表明制冷剂对循环系统的可靠性和性能有一定的影响。李思远等 [ 5 ] 人基于目前能耗高的情况研究了影响能耗的因素，研究表明在制冷/制热模式下，环境温度、试验负载的能力、电压波动、试验箱体积、供水温度都能对能耗产生影响。承磊等 [ 6 ] 人研制了氦气强制对流高低温试验箱，发现低温工况下，以液氮为冷源，初始降温速率可达6℃/min，降温速率是评定箱体工作性能的重要因素之一。刘西强等 [ 7 ] [ 8 ] 人对高低温试验箱的远程控制系统以及集中监控系统进行设计，发现通过远程集中监控，提高了设备工作效率60%且减低人工成本30%以上。 综上所述，高低温试验箱目前存在较大的能耗问题，不符合新时代节能经济发展要求；另外在制冷系统性能优化及新型环保制冷剂对高低温实验箱特性的影响方面缺乏相关研究。因此，本文优化了高低温试验箱制冷系统，研究了冷凝温度和制冷剂充注量对具有回热循环的高低温试验箱制冷特性的影响规律。此外，本文还探究了替代工质环保制冷剂R448A对系统制冷性能的影响。
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user: 2. 实验装置及方法 本文根据GB/T 10592-2008《高低温试验箱技术要求》 [ 9 ] 进行测量分析。 2.1. 实验装置 实验系统原理图和测试台实物图如图1和图2所示，本文所使用的高低温试验箱的有效容积为26.2 L，制冷系统管路包裹有导热系数为0.024 W/(K∙m)的保温棉。本文设计了有效换热面积为31.40 cm 2 的套管式换热器，如图3所示。 图1. 实验系统原理图 图2. 实验系统测试台 图3. 套管式回热器结构图 系统布置10根T型热电偶，来测量各个部件的温度。实验采用压力变送器和安捷伦来采集T型热电偶的温度信号和压力变送器的电压信号，其中扫描时间间隔设定为10 s。 2.2. 计算公式 制冷量的计算 [ 10 ] 如下： Q = q 0 × q m (1) 式中： q 0 ——单位质量制冷量，单位为kJ/kg； q m ——压缩机理论质量流量，单位为kg/h。 q m = q v t v 1 (2) 式中： q v t ——理论容积输气量，单位为kg/h； v 1 ——进气口处吸气状态下气体的比体积，单位为m 3 /kg。 q v t = 60 i n V p = 47.12 i n S D 2 (3) 式中：i——压缩机的气缸数； n——压缩机的转速，单位为r/min； S——活塞行程，单位为m； D——气缸直径，单位为m； V——活塞移动一个行程所扫过的气缸工作容积，单位为m 3 。 其中压缩机的具体参数值如表1所示。 Table 1 Compressor parameter 名称 尺寸 气缸直径 27.43 mm 活塞行程 0.62 in 压缩机气缸数 1 压缩机转速 3600 rpm 气缸工作容积 9.35 cc 压缩机理论容积输气量 2.02 m 3 /h 表1. 压缩机参数 2.3. R404A和R448A理化性质对比 本文实验工质R404A和R448A的理化性质如表2所示。由表中的数据可知，新型制冷剂R448A的ODP为0，较R404A相比，GWP分别降低了67.7%。 Table 2 Basic properties of experimental working flui 工质名称 R404A R448A 组分(质量百分比) R125/134a/143a (44/52/4) R32， R125， R134a，R1234yf， R1234ze (26/26/21/20/7) ODP 0 0 GWP 3943 1273 温度滑移/℃ 0.75 6.18 临界温度/℃ 71.968 83.656 临界压力/MPa 3.723 4.495 密度/kg·m −3 486.7 477.25 表2. 实验工质的基本性质
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user: 3. 制冷系统优化和制冷剂性能对比分析 3.1. 制冷系统性能优化研究 在同一蒸发温度−25℃下过冷度对制冷系统性能的影响如图4所示。过冷度的增加使得系统的吸气温度和吸气压力上升，但由于同一蒸发温度下对应的充注量不同，导致系统的冷凝压力降低，降幅为0.25 MPa，故使得系统单位质量制冷量增加，同时单位理论功增加，系统COP提高了25.19%。这是因为在同一蒸发温度下，蒸发压力不变，因增加回热器系统过冷度增大，单位质量制冷量和单位理论功都增大，而单位质量制冷量增加的幅度19.48 kJ/kg比单位理论功增加的幅度3.34 kJ/kg大，故制冷系统的COP增大。 图4. 有无回热器性能对比压焓图 系统的各项性能参数如表3所示。本文按照试验箱每日运行8 h，根据国标选取试验箱在环境温度为15℃、20℃和25℃下，R404A和R448A制冷循环使冷藏室箱体在−20℃的稳定工况下维持1 h，从而计算出日平均耗电量，如图5所示。由图5可以看出，在环境温度为15℃、20℃和25℃，R448A制冷循环的日平均耗电量比R404A制冷循环的日平均耗电量分别减少了3.99%、4.75%和4.74%。 Table 3 Performance parameters with or without regenerato 性能参数 无回热循环 回热循环 过冷度/℃ 0 5.93 单位质量制冷量/(kJ/kg) 99.33 118.81 单位理论功/(kJ/kg) 33.48 36.82 COP 2.58 3.23 表3. 有无回热器性能参数 图5. R448A和R404A循环的日平均耗电量图 3.2. 制冷剂对系统性能的影响 R404A和R448A制冷系统的理论循环特性如图6所示，各项性能参数如表4所示。根据表4数据计算可得，当蒸发温度为−25℃时，R448A和R404A系统的过冷度、单位质量制冷量、单位理论功和COP较R404A分别增大了19.5%、28.8 %、23.8 %和4.04%，如表5所示。表明R448A可显著降低系统能耗，提升系统制冷效率。 图6. R448A系统和R404A系统压焓图 Table 4 Point pressure enthalpy value of R404A and R448A cycle parameter 参数状态点 R404A 参数状态点 R448A 压力/MPa 焓值(kJ/kg) 压力/MPa 焓值(kJ/kg) 0 0.257 352.88 0` 0.273 403.48 1 0.257 362.49 1` 1.384 445.52 2 1.260 396.45 2` 1.384 430.9 3 1.260 376.75 3` 1.384 413.68 4 1.260 236.54 4` 1.384 241.27 5 1.260 226.93 5` 1.384 229.55 6 0.257 226.93 6` 0.273 229.55 表4. R404A和R448A循环参数点压焓值 Table 5 R404A refrigeration cycle and R448A refrigeration cycle parameter tabl 性能参数 R404A R448A 过冷度/℃ 6.35 7.59 单位质量制冷量/(kJ/kg) 125.95 162.21 单位理论功/(kJ/kg) 33.96 42.04 COP 3.71 3.86 表5. R404A制冷循环和R448A制冷循环参数表
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user: 4. 实验对比分析 4.1. 充注量对蒸发温度的影响 当环境温度为15℃、20℃和25℃，制冷剂充注量对蒸发温度的影响如图7所示。由图7可知，蒸发温度随制冷剂充注量的增加而增大。环境温度为25℃，制冷剂充注量从220 g增大到250 g时，R404A 图7. 制冷剂充注量对蒸发温度的影响变化 制冷系统的蒸发温度从−30.73℃升高到−21.20℃，而R448A制冷系统的蒸发温度从−28.15℃升高到−20.87℃；环境温度为20℃时，R404A制冷系统的蒸发温度从−32.18℃升高到−22.87℃，而R448A制冷系统的蒸发温度从−29.99℃升高到−20.36℃；环境温度为15℃时，R404A制冷系统的蒸发温度从−33.14℃升高到−24.29℃，而R448A制冷系统的蒸发温度从−32.01℃升高到−23.38℃。制冷剂从220 g到230 g时，R448A的蒸发温度增幅较R404A相比较大，是因为R448A单位容积制冷量比R404A的单位容积制冷量大。 随着充注量的增大，蒸发量增加，因而蒸发温度也随之升高。蒸发温度随着环境温度的上升而增大。这主要是因为当压缩机转速和实验工况不变的前提下，随着环境温度升高，冷凝压力增大，蒸发压力随之增大。 4.2. 充注量对制冷量的影响 当环境温度为15℃、20℃和25℃，制冷剂充注量对制冷量的影响如图8所示。当环境温度为25℃，制冷剂充注量从220 g增大到250 g时，R404A制冷系统的制冷量从591.33 W升高到914.40 W，而后减小到677.53 W，而R448A制冷系统的制冷量从765.48 W升高到1021.62 W，然后减小到962.94 W。当充注量为230g时，R404A的制冷量最大，为914.40 W，当充注量为240 g时，R448A的制冷量最大，为1021.62 W。 图8. 制冷剂充注量对制冷量的影响变化图 由图8可知，制冷量随着充注量的增加呈现出先增大后减小的趋势，这是由于在制冷剂充注量不足时，系统内质量流量太小，导致换热量较小，制冷效率低，随着充注量的增加，系统的耗功不断增大，系统制冷剂流量、过冷度增加，使得蒸发器的有效换热面积增大，故制冷效率提高。但随着充注量的进一步增大，由于蒸发温度的升高使得传热温差变小，且过量的制冷剂积聚在冷凝器，减小了冷凝器的有效换热面积，抑制了制冷量的进一步增加，因此导致制冷量反而减小。 由图8还可看出当充注量从220 g增加到230 g时，R448A的制冷量迅速上升，并达到最高值；而R404A的制冷量在220 g增加到240 g时，制冷量逐渐上升，且R448A上升的幅度大于R404A的幅度。因此达到相同的制冷效果，R448A需要更少的制冷剂。 4.3. 充注量对COP的影响 当环境温度为15℃、20℃和25℃，制冷剂充注量对COP的影响如图9所示。由图可知，COP随着充注量的增加呈现为先增大后减小的趋势。环境温度为25℃，制冷剂充注量从220 g增大到250 g时，R404A制冷系统的COP从2.53增大到3.23，而后减小到2.66，R448A制冷系统的COP从2.79增大到3.36，而后减小到3.32。随着充注量的增加，R404A制冷循环和R448A制冷循环的单位质量制冷量和单位理论功同时都增大，但在起始阶段，系统的单位质量制冷量增加的速度比单位理论功增加的速度快，所以COP呈上升趋势，当充注量达到最佳充注量，再进一步增加充注量，单位理论功的增加速度比单位质量制冷量增加速度快，故COP呈现下降趋势。 图9. COP随充注量变化图 由图9还可知，当充注量为230 g时，环境温度从15℃上升到25℃时，R448A制冷循环COP降低了12.86%，而R404A制冷循环COP降低了29.34%。因此，在高低温试验箱的环境使用范围内，环境温度对R448A制冷循环的影响要小于R404A制冷循环，表明R448A系统的稳定性优于R404A系统，并且在高温工况下R448A系统具有更好的制冷效率，更加稳定。
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user: 5. 结论 本文搭建了高低温试验箱实验台，通过分析在不同充注量不同环境温度下对R404A和低GWP制冷剂R448A的制冷系统性能的影响，实验结果如下： 1) 当蒸发温度为−25℃，增加回热器，R404A制冷系统的过冷度增加了5.93℃，COP提高了25.19%。 2) 当蒸发温度为−25℃，与R404A相比，R448A制冷系统过冷度增加1.87℃，单位质量制冷量增加了36.71 kJ/kg，COP提高了3.72%。 3) 制冷量、COP都随着充注量的增加呈现为先增加后减小的趋势。在充注量为240 g，环境温度20℃时，R448A制冷系统与R404A制冷系统的制冷量差值最大，值为123.61 W。 4) 当环境温度从15℃升至25℃时，R448A制冷循环的COP降幅平均为11.96%，而R404A制冷循环的COP降幅平均为25.84%，说明R448A制冷系统性能的稳定性优于R404A系统，并且在高温工况下具有更好的制冷效率。
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user: 摘要 本文采用熔融浸渍法，将无机盐相变蓄热材料渗入到陶瓷基体当中，得到一种新型复合相变材料。研究拟在保持原有蜂窝陶瓷高导热传热性能、多孔通道的几何结构的基础上，提高蜂窝陶瓷蓄热性能。本文基于新型蜂窝陶瓷表征的热物性参数，采用Fluent软件，对添加硝酸钠的新型相变蓄热蜂窝陶瓷在高温条件的蓄放热过程进行模拟。研究结果表明，新型相变蓄热蜂窝陶瓷基体中，陶瓷的进口风速从1 m/s上升到10 m/s时，蓄热功率提高了328%。相变材料比例从10%提升到50%时，蓄热量提高了89%，陶瓷的蓄热性能得到有效提高。
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user: 1. 引言 太阳能是各种可再生能源中最重要的基本能源，它具有资源丰富、取之不尽、用之不竭、不会污染环境和破坏生态平衡等优点。然而，太阳能具有能量密度低、间歇性、不稳定性的特点，影响了太阳能的收集和利用。在太阳能热发电中使用高效蓄热材料，可以提高太阳能的利用率和稳定性，降低运行成本，对太阳能热发电技术有重要意义 [ 1 ] [ 2 ]。 蓄热材料根据蓄热方式的不同又可分为显热蓄热、化学蓄热和潜热蓄热材料。无机盐陶瓷基复合相变蓄热材料是一种新型的潜热相变蓄热材料。这种蓄热材料是由相变材料和陶瓷基体组成，相变材料分布在基体中。在受热且温度超过相变材料的熔点时，相变材料熔化吸收潜热，大大降低了蓄热系统的成本同时提高了热效率 [ 3 ] [ 4 ]。 张兴雪 [ 5 ] 等以MgO为基体材料，Na 2 CO 3 为相变材料，采用粉末烧结工艺制成一种新型高温复合相变蓄热材料，结果表明复合相变蓄热材料具有良好的化学相容性和较高的蓄热密度，能够实现高温蓄热。王胜林 [ 5 ] 等以陶土为基体材料，采用粉末压力成型工艺研究不同种类熔盐与陶土复合后的蓄热效果，得出比较理想的熔融盐和陶土的配比为4:6~4.5:5.5。许超 [ 6 ] 等以电熔镁砂和白刚玉为镁铝尖晶石陶瓷基体材料，以KCL、KF复合盐为相变材料，用原位反应烧结法制备熔盐尖晶石复合高温相变储能材料，结果表明，烧结温度为1000℃和熔盐含量为时，制备的储能材料的相变潜热为70.98 KJ/Kg，蓄热密度为240 KJ/Kg。吴建锋 [ 7 ] 等以SiC粉、高岭土、钠长石等为原料，采用有机泡沫浸渍法制备泡沫蓄热陶瓷，结果表明，在1400℃烧结温度下制备出气孔率为78%、热扩散率为5.335 × 10 2 m 2 /s的蓄热材料。 尽管国内外对于蜂窝陶瓷蓄热材料的研究已经不少 [ 8 ] - [ 14 ]，但针对不同比例相变材料的蓄热蜂窝陶瓷在不同风速下的蓄热性能研究较少，需要开展基础研究，优化配置相变蜂窝陶瓷结构。本文在对新型蜂窝陶瓷热物性表征的基础上，采用数值模拟方法对添加硝酸钠的新型相变蓄热蜂窝陶瓷在高温条件下的蓄热性能进行模拟，分析其蓄热传热性能及效率。