Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Концепция развития систем микроклимата 8
1.1. Роль камер микроклимата в народном хозяйстве СРВ 8
Глава 2. Алгоритмы структурного синтеза систем камер микроклимата 22
2.1. Постановка задачи синтеза структур камер микроклимата 22
2.2. Алгоритмы дискретной оптимизации параметров камер микроклимата 29
2.2.1. Алгоритм оптимизации дискретных систем методом вектора спада 32
2.2.2. Алгоритм оптимизации дискретных систем методом направляющих окрестностей 35 2.2.3 оптимизация дискретных параметров имитационных моделей 39
2.3. Алгоритмы статистической оценки экстремальных значений критерия 46
Глава 3. Модели и алгоритмы регулирования в камерах микроклимата 60
3.1. Переходные процессы регулирования температуры в камере микроклимата 60
3.2. Модель звена 1 67
3.2. Модель звена 2 70
3.4. Модели звеньев 1 и 2 73
3.5. Модель звена 3 75
3.6. Модель звена 4 76
3.7. Модель звена 5 78
3.8.переходный процесс систем автоматического регулирования 79
3.9.расчет моментов времени переключений и уровней переключений в сау камеры
Микроклимата 80
Основные научные результаты и выводы 83
Литература 84
- Роль камер микроклимата в народном хозяйстве СРВ
- Постановка задачи синтеза структур камер микроклимата
- Алгоритмы дискретной оптимизации параметров камер микроклимата
- Переходные процессы регулирования температуры в камере микроклимата
Введение к работе
В настоящее время во многих странах мира наблюдается устойчивые тенденции к развитию систем микроклимата различного типа и назначения от автомобильных и бытовых небольшого объема и с ограниченными функциями до больших промышленных камер предназначенных для обслуживания больших объемов (порядка сотен тысяч кубических метров рабочего пространства).
Особенно большое значение камеры микроклимата имеют в таких отраслях как пищевая промышленность, перерабатывающая, химическая и т.д. Широкое распространение подобные системы получили в странах с эстремальными климатическими условиями, такими как, например, Социалистическая Республика Вьетнам.
В настоящее время в СРВ насчитывается до нескольких десятков тысяч камер микроклимата среднего уровня с рабочими объемами порядка 1000 м3. Назначения их использования в основном следующие:
-Пищевая промышленность (мясо-молочная, рыбная и др, заготовительные отрасли, связанные с переработкой овощей и фруктов и.т.д.).
-Химическая промышленность.
-Медицинская промышленность.
Интерес к внедрению новых высокоэффективных и экономически выгодных камер микроклимата весьма велик и поэтому разработкой новых технологий, приводящих к созданию данного типа технических устройств заниматься в большом числе научно-исследовательских организаций и внедренческих промышленных компаний. При этом к проектируемым образцам проявляются два основных условия: высокая техническая эффективность, связанная с возможность высокоустойчивого функционирования в эстремальных условиях и низкие стоимостные характеристики изделия, что особенно важно для выхода на рынки таких стран, как СРВ. Дело в том, что СРВ, как типичный представитель бурно развивающгося региона Юго-восточной Азии характеризризуется большими потенциальными возможностями по массовому сбыту товаров (как известно население приближается к 80 млн. человек), но при одном условии, связанным с тем, что предлагаемый на рынке товар должен быть достоточно дешевым.
Перечисленные требования обосновывают актуальность настоящей работы, связанной с решением двух важных научных проблем:
Создание методики синтеза комплекса оборудования камер микроклимата, удовлетворяющих требованиям одновременно высокой технической эффективности (низкие параметры стоимости создания и эксплуатации).
Создание методики синтеза оптимизации управления температурными режимами камер микроклимата.
Последнее дает возможность повысить экономическую эффективность использования камер микроклимата, так как позволяет существенно экономить электроэнергию в процессе работы камер и улучшить потребительские свойства хранимых товаров, сырья, продуктов и т.д.
Отметим, что при этом оптимизация различного уровня (уровня синтеза оптимальной структуры комплекса оборудования камер микроклимата и уровня синтеза оптимального управления оборудованием) должна осуществляться согласованно, обеспечивая синхронизацию показателей эффективности этих уровней.
Теория и практика оптимизации структуры и управления такими сложными объектами, как камеры микроклимата базируются на работах таких ученных, как В.Н. Афанасьев, А.А. Воронов, А.А. Красовский, В.Б. Колмановский, П.Д. Крутько, П.И. Михалевич, В.Р. Носов, И.В. Сертиенко, П.И. Чипаев, В.Я. Якубович и др.
Среди зарубежных ученых можно отметить Р. Беллмана, К. Острема, Дж. Мелсу, А. Брайсона, Хо-Ю-Ши, Д. Ба и др.
Цель работы: Целью исследований, результаты которых представлены в диссертации является создания методики оптимизации (выбора рациональных) параметров камер микроклимата, описывающих состав и структуру камер по векторному критерию эффективности, учитывающему технические и стоимостные параметры изделия. Кроме этого, в цели диссертации вошло создание методики синтеза оптимального управления температурными режимами камер микроклимата, а также создание комплекта компьютерных программ, обеспечивающих проведение практических расчетов по оптимизации структуры и режимов управления камер микроклимата.
Методы исследований: Выполненные теоретические исследования и практическме расчеты базируются на использования теорий: исследования операций, математического программирования, оптимального управления, принятия оптимальных решений, а также методов программирования на современных компьютерах.
Общей методологической основой всех исследований является системный подход.
Достоверность полученных в диссертации результатов базируются на строгих математических выводах при построении и исследовании моделей и алгоритмов, результатами моделирования на быстродействующих компьютерах; согласованностью полученных результатов с имеющимися в отечественной и зарубежной литературе; результатами внедрения материалов диссертации на предприятиях СРВ.
Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту Новые нучные результаты, полученные в диссертационной работе состоят в следующем:
Разработка методики оптимизации структуры камер микроклимата по векторному критерию эффективности, учитывающему факторы технической эффективности камер микроклимата и стоимостные факторы.
Разработаны математические модели контура управления камерами микроклимата с учетом тепловых процессов в камерах и функционирования контура регулирования с факторами температурной инерционности элементов.
Синтезированы математические алгоритмы синтеза оптимального управления камерами микроклимата.
Разработано специальное математическое обеспечение в виде алгоритмов и компьютерных программ, позволяющих осуществить практические расчеты по моделированию и оптимизации параметров структуры и управления камерами микроклимата.
В целом, на защиту выносятся:
Методика и алгоритмы оптимизации параметров, описывающих структуру и состав отдельных подсистем камер микроклимата, а также всего технического комлекса камер.
Математические модели функционирования камер микроклимата.
3. Алгоритмы синтеза оптимального управления камерами микроклимата.
Практическая ценность и реалшаш результатов работы
Тема диссертации связана с планом научно-исследовательских работ (Института Машиноведения им. А.А. Благонравова РАН (Госбюджетной №27-86 и договорной №628)), выполняемых при участии автора.
Результаты исследований, полученные в работе, реализованы в виде алгоритмических моделей и комплектов программ, позволяющих конструктору решать задачи автоматизированого выбора наилучших проектных параметров для камер микроклимата с учетом экономических (стоимостных) факторов, а также реализовать оптимальные режимы управления камерами в благоприятных климатических условиях (характерных в первую очередь для стран Юго-восточной Азии).
Результаты работы - методики, алгоритмы, компьютерые программы внедрены в компании "Главный центр материальных ресурсов" .(г. Хошимин, СРВ), специализирующейся на изготовлении и эксплуатации камер микроклимата в промышленном зоне Южного Вьетнама с экономическим эффектом в 10 000 американских долларов.
Апробация работы: Основные результаты и положения работы докладывались на научных семинарах Института Машиноведения им. А.А. Благонравова РАН , а также на научной конференции в Технологическом Университете г. Хошимин, СРВ в 1994 г.
Публикация: По теме диссертации опубликованы 2 печатные работы, в том числе брошюра под реализацией Акад. К.В. Фролова "Системы управления для гибких производств" (из-во МЦНТИ 1993 г.).
Структура и объем диссертации: Диссертация состоит из введения, трех глав, замечания, списка литературы и приложения.
В первой главе рассмотрены общие вопросы применения камер микроклимата в различных областях народного хозяйства региона Юго-Восточной Азии, в первую очередь Соцалистической республики Вьетнам. Приведены результаты статистического анализа распространения камер микроклимата различного типа, а также их классификация на основании параметра (рабочий объем, мощность и т.д.). Показано, что основное количество камер по различным направлениям хранения и переработки
продуктов сельского хозяйства и морепродуктов составляют камеры с объемом хранения в пределах 50 тонн загрузки. Подобные камеры отличаются достаточно большим объемом рабочего пространства, а для поддержания их работоспособности в условиях климатических условий СРВ используется достаточно сложное оборудование, включая компьютерную систему управления режимами функционирования камер микроклимата. Таким образом, делается вывод о необходимости проработки одновременно следующих вопросов: оптимизации оборудования камер микроклимата и оптимизации алгоритмов управления.
Вторая глава посвящена изложению постановки задачи оптимизации параметров, описывающих состав и структуру камер микроклимата, а также алгоритмам синтеза оптимальных параметров камер микроклимата. Данная задача сводится к задаче дискретного программирования в случае с векторным (в конкретных приложениях - двумерным) критерием эффективности камер микроклимата. Это обусловлено необходимостью одновременного учета факторов технической эффективности и стоимостных факторов, сопутствующих процессам создания камер микроклимата и их функционирования.
Общая методика оптимизации состоит из двух компонент: методики оценки аппроксимации границы Парето значений векторного критерия и алгоритмов приближенной оптимизации параметров камер микроклимата. При этом конечномерная аппроксимация границы Парето дает информацию (в виде теста) о степени приближения полученных текущих параметров процесса оптимизации. Теоретические методики и алгоритмы иллюстрируются конкретными компьютерными расчетами.
В третьей главе рассмотрены вопросы автоматического регулирования процессов, происходящих в камерах микроклимата. Синтезированы математические модели переходных процессов в кондиционируемом помещении, поверхностном теплообменнике камер микроклимата, а также переходных процессов в регулирующем смесительном клапане. С помощью этих моделей синтезированы модель автоматического регулятора температуры и непосредственно переходный процесс системы автоматического регулирования камер микроклимата. Теоретические разработки дополнены компьютерными расчетами по определению оптимальных моментов переключений в конкретных камерах микроклимата.
В приложении к диссертации помещены компьютерные программы и результаты расчетов и моделирования.
Роль камер микроклимата в народном хозяйстве СРВ
Как уже указывалось выше камеры микроклимата используются в большинстве отраслей народного хозяйства. В СРВ, это в первую очередь: - мясо-молочная промышленность; - хранение и переработка морских продуктов; - хранение и переработка овощей и фруктов; - микробиологическая промышленность; - медицинская промышленность; - химическая промышленность; - различные области радиоэлектроники; - научно-исследовательские организации различной тематики.
В первую очередь из-за климатических условий СРВ, камеры микроклимата получили рапространение в сельском хозяйстве , а также при хранении и переработке морепродуктов.
Вьетнам имеет большой потенциал по производству сельскохозяйственных продуктов, продуктов моря и продовольствия. Тропические овощи и фрукты обильные и разнообразные. В частности, произведено более, чем 300.000 т бананов в год; по постановленному указанию, к 2000 г. общая площадь выращивания бананов будет достигнута до 24000 Га, с ежегодной производительной мощностью в 700.000 т, что обеспечит количество бананов на экспорт в 600.000 т в год. А также собрано более, чем 500.000 т ананасов в год; было запланировано к 2000 г. повысить общую площадь выращивания ананасов, чтобы добиваться ежегодной мощности производства ананасов в 2 миллиона т в год. Количество свиней и коров день за днем развивается; по данным 1994 г., Вьетнам занимает первое место в Юго-Восточной Азии по количеству этих животных; в стране имеется: - более 3 миллиона коров и буйволов, - более 14 миллионов свиньей.
Вьетнам также имеет следующие возможности по производству продуктов моря: - морское побережье длиной в 3860 км; - континентальный шельф площадью в 1.000.000 км2; - водная поверхность приморских и полесных районов площадью в 300.000 га для выращивания креветок; - водная поверхность болот и прудов площадью в 80.000 га для выращивания разных видов рыб, креветок; - водная поверхность залива Ха-Лонг подходит для выращивания разных видов рыб, креветок, съедобных ракушек и устриц. - водная поверхность рек площадью в 120.000 га подходит для создания плотов для выращивания пресноводных рыб;
Поэтому ежегодная производительная мощность рыбоводства год за годом развивается: 1992 1.060.000 т, 1994 1.350.000 т, 1995 1.000.000 т, Предполагаемые мощности к 2000 г. - 2.400.000 т.
Как и другие сельскохозяйственные продукты и продовольствие, количество продуктов моря на экспорт быстро растет, как видно из следующей таблицы:
С быстрым темпом развития экономики Вьетнама в направлении индустриализации и модернизации производство сельскохозяйственных продуктов, продуктов моря и продовольствия нуждается во всестороннем развитии в содействии с достижениями технологии обработки и сохранения продуктов. Особенно в условиях тропического климата во Вьетнаме необходимо создать базы замораживания продуктов. В течение ближайшего времени, число баз замораживания продуктов вырастет с 30 до 200, в том числе 166 баз быстрого замораживания морских продуктов с проиводительностыо 1500 т в день, и с емкостью холодильников больше, чем 80.000 т. Большинство
из холодильников представляет собой холодильную камеру с емкостью в 50 т, и с температурой замораживания до -25 С. По статистическим данным, имеется больше, чем 500 холодильных камер объема 50 т (не редко бывают базы замораживания с 15-ю холодильными камерами объема 50 т). Температура в холодильной камере для хранения замороженных продуктов должна поддерживаться в строгой стабильности: -25 + 1 С. При температуре выше качество продуктов резко ухудшается. В случае, когда температура ниже, чем -25 С+(- 1 С)= -26 С, качество продуктов тоже значительно ухудшается из-за большой степени необратимости продукта после дефротации. Более того, для поддержки такой низкой температуры больше расходуется электроэнергии. В конечном итоге, для Вьетнама в настоящее время весьма актуально решение проблемы автоматического регулирования температуры в холодильных камерах.
Эти данные были получены путем исследования настоящего производства во Вьетнаме Доктором, Профессором Политехнического института г. Хошимина - директором Центра TRORECEN , Зам. председателя Ассоциации по замораживанию продуктов моря, Чан Дык Ба . Ниже см. фотографии на рис 1.1. - 1.3., приведены изображения общего вида типовых камер для хранения морепродуктов, а также основных агрегатов.
Постановка задачи синтеза структур камер микроклимата
Перейдем к изложению методики синтеза структур камеры микроклимата. Исходными данными являются данные о технических и стоимостных параметрах отдельных подсистем и звеньев камер микроклимата. В число основных элементов камер микроклимата входят [96,97]: -помещение (непосредственно емкость камеры); -циркуляционный насос; -поверхностный теплообменник; -чуствительный элемент (датчик информации); -исполнительный механизм и смесительный клапан; -прибор регулятора (специализированный микропроцессор); -обводной трубопровод, а также некоторые другие подсистемы и механизмы. Схематически схему оптимизации структур и свойства камер микроклимата можно представить следующимЗдесь к (к 1) - количество отдельных подсистем всего комплекса оборудования камер микроклимата; Пі , щ - количество альтернатив выбора по каждой подсистеме. С помощью соответствующей индексации можно отразить ситуацию отсутствия отдельных подсистем во всем комплексе.
Перейдем к изложению особенностей задачи синтеза, в которой необходимо выбрать конфигурацию оборудования камер микроклимата (1,іі), ..., (k,ik), где 1 ii щ,...., 1 ik nk .
При этом последовательность (l,ii), ..., (k,ik) должна обеспечить экстремум (в каком-либо математическом смысле некоторого функционала (или многомерной функции)) F(.). Строгие математические постановки см. ниже, п. 2.2. - 2.3.
Необходимо учитывать следующие факторы:
1.В связи с тем, что в практических задачах требуется анализировать и экономические (стоимостные) факторы, т.к. удачной по техническим параметрам вариант может быть приемлем с точки зрения экономичности, что особенно важно в условиях рыночной экономики таких относительно небогатых стран, как СРВ или Россия. Это приводит к необходимости выбора технического облика систем по векторному критерию: "техническая эффективность - экономическая эффективность".
2. Нерегулярный характер функции F(.), что затрудняет использование традиционных методов поиска оптимальных структур.
3. Определенный порядок "просмотра" переменных параметров структуры но микроклимата (l,ii),..., (k,ik), так как выходные харктеристики одних систем (габаритно-весовые, энергетические, физико-химические и.т.д.) являются выхо харктеристиками для других. Таким образом, должны выполняться требовани "просмотра" переменных при расчете критерия F(.) по определенным контура синтеза структуры камер.
4. Большая мощность (количество элементов) множества вариантов M=ni х ...х Пк, что делает невозможным полный перебор множества всех альтернатив.
Перечисленные факторы 1. - 4. обусловливают необходимость привлечения специализированных поисковых методов оптимизации, эффективно работающих и при наличии данных факторов.
Вначале обратимся к формализации структурных моделей, учитывающих наличие контурных ограничений типа 3.
На теоретико-множественном уровне моделируется состав элементов (подсистем) камер микроклимата А=(аі, аг, ..., ап), состав контуров этого объекта F(A)= (Fi, F2, ..., Fm), состав контуров F(ai)c F(A) элементов камер микроклимата и бинарные отношения между элементами a; (i=l,...,n) и контурами: бинарные отношения подчиненности, сметности и порядка, обусловленные функциональными и информационными связями между элементами и контурами объекта (камеры).
Опишем формализм составления структурных моделей более подробно, опираясь на работу [62].
Элементы реальной системы, будучи материальными объектами, обладают разнородными, огранически взаимосвязанными друг с другом свойствами. Эти связи различаются по их роли в назначении и функционировании объекта, по природе, по уровню абстрагирования при математическом моделировании объекта и.т.д. Основными связями являются структурные и причино-следственные связи, характеризующие взаимосвязь объектов при абстрагировании от природы действуюших факторов, а с учетом этих факторов - функциональные, вещественные, энергические, пространственные и информационные связи[62].
Структурные связи обусловленны отношениями принадлежности объектов, их элементов и свойств к определенным множествам, отношениями иерархической подчиненности , а также отношениями инцидентности, смежности и порядка.
Причино-следственные связи отражают последовательности изменения состояний объекта с учетом состояния других, не обязательно смежных с ним объектов.
Любая совокупность объектов (элементов), представляющая собой нечто единое целое в технической системе, имеет определенное целое назначение. Обозначим состав контура множества А, связанных с его целевым назначением, как множество F(A). Тогда отношение принадлежности ак є А имеет вид: ак е А, если F(ak)nF(A)= F(ak)o, (2.1) где F(ak)o - требуемый состав контуров, обусловленных целевым назначением ак. Для описания отношений принадлежности на логическом уровне вводится единое булево векторное пространство контуров такое, что VAi (F(aOc F). Выражая составы контуров ак и А как булевы векторы F(ak), F(ak)o и F(A) в пространстве контуров F, получим: образом:
Алгоритмы дискретной оптимизации параметров камер микроклимата
Перейдем к изложению методики оптимизации (выбор рациональных) параметров, описывающих состав и структуру камер микроклимата.
Современная инженерная пратика выдвигает огромное количество задач оптимизации дискретных параметров систем. Все эти задачи объединяются общей постановкой и могут быть сведены к задачам целочиленного программирования, общая формулировкакоторых следующая.
Пусть Rm - m-мерное (т 1) евклидове пространство, Zm - ег целочисленная решетка, т.е. наиболшее подмножество Rm, состоящее из векторов у={уь ...,ут}т, все компоненты {yi, i=l...m} которых целочисленные. Заданы функционал F(y) и некоторое подмножество D решетки Zm . Ставится задача нахождения такого Yopt, что Yopt є D с Zm (2.21) F(yopt) = optF(y) (2.22) yeD
Здесь opt - операция опредления минимума или максимума. В дальнейшем без ограничения общности будем считать, что наша задача -минимизация функционала F(y). Множество D - множество допустимых значений аргумента, задается, как правильно, с помощью совокупности ограничений вида F1(y))...,Fi(y) 0,l 0 (2.23)
Наиболее распространенные классы задач целочисленного программирования (2.21) - (2.23) следующие: 1. Задачи линейого программирования - задачи (2.21) - (2.23), у которых т т F(y)= 2 Ciyi и Fi(y)= 2J алуі, 7=1 / = 1 где aji и Cj (j=l,..., 1; і=1, ...,m)заданы; y={yi, ...,ym}T. В случае нелинейности хотя бы одной из функций Fj (j=l,..., 1) задача (2.21) - (2.23) становится задачей нелинейного целочисленного программирования. 2. Задачи с булевыми переменными т=2 и уі=0,1 (і=1,2). 3. Комбинаторные задачи целочисленного программирования -решение задачи (2.21) - (2.23) ищется на конечном множестве задания функционала F(.). 4. Выпуклые, вогнутые задачи целочисленного программирования, задачи стохастического целочисленного программирования, определяемые соответствующей структурной критерия F(.) и ограничений Fi (i=l,..., 1).
Вплотную к задачам целочисленного программирования примыкают задачи частично целочисленного программирования - задачи, у которых условие целочисленности относится лишь к части компонентов оптимизируемого вектора у={уь ...,Ут}т . Для решения этих задач можно выделить два эффективных подхода. Первый заключается в разбиении множества всех оптимизируемых параметров {yi, ...,ym} на два непересекающихся подмножества - целочисленных параметров {yi,..., Уші } U {yi,..., ): = : {уь ...,ym}, mi+m2=m, (2.24)
Такое разбиение позволяет в дальнейшем производить оптимизацию попеременно непрервыных и целочисленных параметров, осуществляя итерационную процедуру нахождения решения смешанной задачи. Второй подход основан на преобразовании исходной задачи частично целочисленного программирования в задачу с целочисленными переменными путем дискретизации параметров {yi У } с некоторым интервалом {di d } (di 0, i=l , ..., Шг). При достоточно широких предложениях о структуре функции F решение этой новой задачи сходится к решению исходной при условии maxdr- 0. Таким образом, второй подход заключается в сведении і задач частично целочисленного программирования к задачам чисто целочисленного программирования, он удобен для реализации на ЭВМ и широко применяется при проведении практических расчетов.
В настоящее время в теории целочисленной оптимизации можно выделить три основные группы методов: метод отсечений, комбинаторные и приближенные (эвристические).
Метод отсечений предзначен для решения задач линейного целочисленного программирования. Общая схема метода отсечения следующая.
Вначале задача (2.21) - (2.23) решается без учета целочисленности переменных. Если полученное решение целочислено, то оно является решением задач (2.21) -(2.23). В противном случае (нецелочисленности решения) к ограничениям (2.23) добавляется новое ограничение, обладающее тем свойством, что множество допустимых решений новой задачи содержит любое допустимое решение целочисленной задачи и не содержит оптимального решения предыдущей задачи без ограничений целочисленности. Затем, указанный процесс повторяется, но добавляются новые ограничения, названные по эффекту их действия отсечениями. В настоящее время наиболее известны метод Гомори, предназначенный для решения задач полностью и частично целочисленного линейного программирования, алгоритмы Бендерса и др. [67 , 72].
Комбинаторные методы предзначены для решения задач целочисленного программирования с конечным множеством допустимых значений D. В основном комбинаторных методов лежит идея использования частичного перебора такого множества. Наиболее популярные комбинаторные методы и алгоритмы: методы ветвей и границ, аддитивный алгоритм Балаша, метод последовательного анализа вариантов, метод последовательных расчетов [ 72 , 76].
В современной инженерной практике, особенно в практике автоматизированого выбора наилучших решений, возрос интерес к приближенным методам дискретной оптимизации. Приближенные методы позволяют получить приемлемые для практики результаты в широком диапазоне решаемых задач, а в то время как точные методы ориентированы на узкоспециализированные задачи. Среди приближенных методов можно выделить методы локальной оптимизации, случайного поиска, методы, являющиеся модификацией точных , а также их различные комбинации.
Одним из наиболее эффективных методов являются методы школы B.C. Михалевича и И.В. Сергиенко, к изложению которых мы и переходим.
Переходные процессы регулирования температуры в камере микроклимата
Поддержание температуры в заданных пределах в кондиционируемом объекте или холодильной камере в ряде случаев осуществляется изменением температуры подаваемого воздуха в поверхностном теплообменнике.
Ниже рассматривается способ регулирования производительности поверхностного теплообменника посредством изменения температуры поступающего теплоносителя. Этот теплообменник выполняет функции калорифера второго или зонального подогрева в установке для кондиционирования воздуха. Аналогичен случай охлаждения воздуха с помощью поверхностного воздухоохладителя и подачей жидкого хладоносителя. Функциональная схема такой установки приведена на рис.3.1.
Поддержание температуры в кондиционируемом помещении или холодильной камере с допустимыми отклонениями осуществляется изменением температуры tn подаваемого после поверхностного теплообменника воздуха. Для этого подаваемый в объект воздух подогревается или охлаждается от температуры ti.p до температуры подачи t„, при которой можно компенсировать переменные тепловые нагрузки. Подогрев или охлаждение осуществляется в поверхностном теплообменнике, производительность которого при постоянном количестве воздуха регулируется изменением температуры теплоносителя Тп.
Отклонение температуры в кондиционируемом помещении (людей) от заданного значения t все время меняется, так как изменяется количество выделяемого тепла Q от находящихся в помещении людей, солнечной радиации и тепла, выделяемого или поглощаемого производственными процессами. Через наружные ограждения кондиционируемого помещения также поступает или теряется тепло KFtH = MtH и Kft = Mt, где К - коэффициент теплопередачи отводы. F - наружное ограждение кондиционируемого помещения (площадь); tH- температура наружного воздуха; М - произведение коэффициента теплопередачи ограждения камеры орошения на ее поверхность (скорость перехода тепла через ограждение камеры, при разности температуры в 1С); ккал/ч. С, t - средняя температура (помещения). Кроме того, в кондиционируемое помещение поступает тепло с воздухом FcoYCtn = Gtn и уходит Gty . Где: ю - период колебания температуры, ч ; Y - плотность теплоносителя ; С - удельная теплоемкость теплоносителя, к/кал (кг.С); tn - температура подаваемого после поверхностного теплообменника воздуха; G - скорость поступления тепла при разности в 1С, ккал/ (ч.С) ty - температура уходящего воздуха
Подаваемый из кондиционера воздух подогревается до требуемой температуры в поверхностном теплообменнике- калорифере второго или зонального подогрева. В калорифер второго подогрева воздух поступает из камеры промывки с автоматически поддерживаемой температурой точки росы
Требуемое для поддержания динамического баланса изменения температуры поступающего в поверхностный теплообменник теплоносителя Тп осуществляется посредством регулирующего смесительного клапана, приводимого в действие исполнительным механизмом 4 ( рис.3.1). Объем поступающего теплоносителя, а следовательно, и скорость его движения в теплообменнике остается постоянным. В результате регулирования производительности теплообменника способом изменения температуры подаваемой смеси не влияет на коэффициент тепловосприятия от теплоносителя к внутренней стенке трубы, а следовательно, в процессе регулирования коэффициент теплопередачи (при неизмененной весовой скорости нагреваемой среды) остается постоянным. При этом способе регулирования производительность теплообменника по теплу будет изменяться по линейному закону.
Для исключения влияния переменного аэродинамического сопротивления сети турбопроводов на величину располагаемого перепада давления в регулирующем смесительном клапане применяется обводное устройство 7, обеспечивающее практически неизменным объем теплоносителя, циркулирующего от бойлера и обратно в основном кольце трубопровода. Это может быть достигнуто при следующих условиях: 1) количество тепла, поступающего в теплообменник через регулирующий смесительный клапан в единицу времени: G1Tn=(l-x)G,TT+xG1Ty (3.1) 2) количество тепла, отводимого из теплообменника в единицу времени: G1Ty=(l-x)G,Ty+xG,Ty (3.2) 3) количество тепла, поступающего от бойлера: G,TT = xG,TT +(1- x)G,TT (3.3) 4) количество тепла, возвращаемое в бойлер в единицу времени: G.T xG.TT+O- G.Ty (3.4) где Gi = v р с - количество тепла, протекающее по данному участку в единицу времени при разности температуры в 1С, ккал/(ч. С); v - объем теплоносителя, протекающего через данный участок, м3/ч; р - плотность теплоносителя, кг/м3 ; х - величина выходного реостата; с - удельная теплоемкость теплоносителя. ккал/(кг.С); Тт,То,Тп,Ту - соответственно температура теплоносителя, поступающего и возвращаемого в бойлер, и смеси, входящей в теплообменник и покидающей его, С.
Плотность теплоносителя и удельная теплоемкость в данных интервалах температур практически могут быть приняты постоянными (в интервале температур 0 - 150С , удельнаятеплоемкость и плотность соответственно изменяются на 0,0027 и 0,083).
