Artificial neural network analysis of an automobile air conditioning system

M. Hosoz; H.M. Ertunc

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Artificial neural network analysis of an automobile air conditioning system

机译：汽车空调系统的人工神经网络分析

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This study deals with the applicability of artificial neural networks (ANNs) to predict the performance of automotive air conditioning (AAC) systems using HFC134a as the refrigerant. For this aim, an experimental plant consisting of original components from the air conditioning system of a compact size passenger vehicle was developed. The experimental system was operated at steady state conditions while varying the compressor speed, cooling capacity and condensing temperature. Then, with the use of some experimental data for training, an ANN model for the system, based on the standard back propagation algorithm was developed. The model was used for predicting various performance parameters of the system, namely the compressor power, heat rejection rate in the condenser, refrigerant mass flow rate, compressor discharge temperature and coefficient of performance. The ANN predictions for these parameters usually agreed well with the experimental values with correlation coefficients in the range of 0.968-0.999, mean relative errors in the range of 1.52-2.51% and very low root mean square errors. This study shows that air conditioning systems, even those employing a variable speed compressor, such as AAC systems, can alternatively be modelled using ANNs with a high degree of accuracy.

机译：这项研究涉及人工神经网络（ANN）的适用性，以预测使用HFC134a作为制冷剂的汽车空调（AAC）系统的性能。为此，开发了一个实验工厂，该工厂由紧凑型乘用车空调系统的原始组件组成。该实验系统在稳态条件下运行，同时改变了压缩机速度，冷却能力和冷凝温度。然后，利用一些实验数据进行训练，开发了基于标准反向传播算法的系统神经网络模型。该模型用于预测系统的各种性能参数，即压缩机功率，冷凝器中的散热率，制冷剂质量流量，压缩机排气温度和性能系数。这些参数的ANN预测通常与相关系数在0.968-0.999范围内，平均相对误差在1.52-2.51％范围内以及极低的均方根误差的实验值非常吻合。这项研究表明，空调系统，甚至是采用变速压缩机的空调系统，例如AAC系统，也可以使用ANN进行高精度建模。

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来源
《Energy Conversion & Management》 |2006年第12期|p.1574-1587|共14页
作者
M. Hosoz; H.M. Ertunc;
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作者单位

Department of Mechanical Education, Kocaeli University, 41380 Kocaeli, Turkey;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类能源与动力工程;
关键词
artificial neural network; automotive air conditioning; refrigeration; air conditioning;

机译：人工神经网络;汽车空调;制冷;空调;

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