Ejector performance prediction at critical and subcritical operational modes
Ejector performance prediction at critical and subcritical operational modes
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临界和亚临界运行模式下的喷射器性能预测
DOI：
10.1016/j.applthermaleng.2016.12.116
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发表时间：
2017-03
影响因子：
6.4
通讯作者：
Jae-Myung Lee
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Fenglei Li;Qi Tian;Changzhi Wu;Xiangyu Wang;Jae-Myung Lee
传统的喷射器模型侧重于设计条件下临界模式下的喷射器性能预测。事实上，喷射系统无法在这些条件下完美运行。因此，非设计条件下亚临界模式喷射器性能的研究非常重要。在本文中，基于恒压混合和恒压干扰假设，开发了喷射器在临界点和故障点性能预测的新模型。然后，将这两个模型集成为预测临界和亚临界运行模式下喷射器性能的模型。为了确定模型中喷射器组件的效率，引入了一个新颖的概念，即效率变化效应（EOC），以识别显着影响喷射器性能的效率。然后，通过稀疏增强优化方法确定所识别的效率。我们的模型获得的预测结果比现有方法获得的预测结果要准确得多。
Traditional ejector models are focusing on the ejector performance predictions at critical mode under design conditions. In reality, ejector systems cannot be operated under these conditions perfectly. Thus, the study of ejector performance at subcritical mode under off-design conditions is important. In this paper, novel models for ejector performance predictions at critical point and breakdown point are developed based on constant-pressure mixing and constant-pressure disturbing assumptions. Then, the two models are integrated as the model to predict ejector performance at critical and subcritical operational modes. In order to determine the ejector component efficiencies in the models, a novel concept, the effect of the change (EOC) of efficiency, is introduced to identify the efficiencies which affect ejector performance significantly. Then, the identified efficiencies are determined by sparsity-enhanced optimization method. The predicted results obtained by our model are much more accurate than those obtained by existing methods.
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DOI：
10.1016/0140-6701(95)96874-c
发表时间：
1995
期刊：
Journal of The Institute of Energy
影响因子：
--
作者：
Dajie Sun;I. Eames
通讯作者：
Dajie Sun;I. Eames
影响因子：
10.4
作者：
Cardemil, Jose M.;Colle, Sergio
通讯作者：
Colle, Sergio
用于预测临界和亚临界运行状态下喷射器性能的一维模型
DOI：
10.1016/j.ijrefrig.2013.04.009
发表时间：
2013-09-01
期刊：
INTERNATIONAL JOURNAL OF REFRIGERATION-REVUE INTERNATIONALE DU FROID
影响因子：
--
作者：
Chen, WeiXiong;Liu, Ming;Bartosiewicz, Yann
通讯作者：
Bartosiewicz, Yann
影响因子：
6.4
作者：
Zhao, Hongxia;Zhang, Ke;Han, Jitian
通讯作者：
Han, Jitian
基于精确罚函数的约束全局优化差分搜索算法
影响因子：
4.1
作者：
Liu, Jianjun;Teo, K. L.;Wu, Changzhi
通讯作者：
Wu, Changzhi