[发明专利]一种基于制冷剂通用蒸汽压方程的制冷系统构建方法

说明书

本发明涉及一种基于制冷剂通用蒸汽压方程的制冷系统构建方法，涉及制冷空调、热泵以及化工等领域的环保替代制冷剂高精度蒸汽压方程形式和参数优化计算，以解决新型制冷剂在蒸汽压实验数据的基础上获取高精度方程的问题。所述方法包括：建立新型制冷剂蒸汽压方程项库并确定待优化方程项数N；建立优化算法目标函数；方程组初始化；方程组变异；回归分析；迭代结束判断。本发明通过改变变异规则，增强了原有生物进化优化算法跳出局部最优解的能力；采用新的控制参数，最大程度的保留了遗传算法的优化结果，提高了算法搜索效率。

技术领域

本发明涉及制冷空调、热泵及化工技术领域，尤其涉及一种基于制冷剂通用蒸汽压方程的制冷系统构建方法。

背景技术

饱和蒸汽压是物质重要的物理化学性质之一，是制冷空调、热泵以及化工等领域进行系统设计和工艺参数优化的基础数据，也是环保替代制冷工质筛选的重要参数。蒸汽压方程对流体状态方程、气液相变化规律等热力学性质理论研究和工程应用都具有重要作用。Wagner通过对基于项库的通用方程进行优化分析，获得了Wagner2.5,5型和Wagner3,6型两种广泛应用的4参数蒸汽压方程。基于项库的通用蒸汽压方程形式如下：

Wagner2.5,5型和Wagner3,6型方程可以从三相点到临界点全区域范围内复现大多数物质的实验数据，针对不同物质还可以通过改变指数值和方程项数来构建不同形式的蒸汽压方程以提高对实验数据的复现精度。

为了从项库中挑选出最优的组合项，并尽量保持方程的简洁，需要使用合理的优化算法进行分析计算。Setzmann和Wagner在前期工作的基础上，综合了逐步回归分析法和生物进化算法各自的优点，发展了一种更为先进的OPTIM算法，能够对方程的项数和结构同时进行优化。但OPTIM算法在生物进化过程中容易出现早熟收敛和收敛速度慢的问题。中科院李会亚通过优化回归分析，加快了算法的收敛速度，但没有改善全局搜索能力。

发明内容

本发明提供了一种基于制冷剂通用蒸汽压方程的制冷系统构建方法，在现有算法的基础上，通过改变变异规则和使用新的控制参数得到了一种新的改进算法，有效避免了优化过程中的早熟收敛问题，同时极大提高了算法的收敛速度和精度。

本发明提供了一种基于制冷剂通用蒸汽压方程的制冷系统构建方法，包括步骤：

步骤一：针对待构建的制冷系统采用的新型制冷剂，建立对应新型制冷剂蒸汽压方程项库，并确定待优化方程项数N；

步骤二：建立优化算法目标函数；

步骤三：初始化新型制冷剂蒸汽压方程组：从新型制冷剂蒸汽压方程项库中随机组合一个具有N项的方程，重复NS次，选取其中目标函数最小的方程，重复此过程得到由NP个方程构成的初始方程组；

步骤四：新型制冷剂蒸汽压方程组变异：

(1)在初始方程组中随机选出一项p_n,old，与项库剩余项中的随机项p_n进行交换，产生新方程；

(2)对每一个初始方程重复换项过程NM次，选出其中目标函数值最小的方程，若小于原方程目标函数，则用新方程取代原方程，反之原方程保持不变；

(3)对NP个方程重复执行上述过程，得到新的变异方程组；

步骤五：回归分析：选出NP个方程中目标函数最小的NR+1个方程，找出其中同时出现NR+1次，NR次，NR-1，…，2次的项，作为回归分析的预选项，分别进行回归分析，产生NR个回归方程，替换初始方程组中的NR个方程，组成新一代方程组；

步骤六：如果NP个方程均相同或者达到预定迭代次数，算法结束，得到新型制冷剂蒸汽压方程，根据新型制冷剂蒸气压方程，确定制冷剂的制冷参数，并依据制冷剂的制冷参数构建制冷系统。