電動汽車熱泵空調微通道換熱器溫度分布特性

巫江虹, 薛志強, 金 鵬, 李會喜

(1. 華南理工大學 機械與汽車工程學院,廣東 廣州 510641；2.北京汽車股份有限公司汽車研究院 北京 101300；3. 英格索蘭(中國)投資有限公司 廣東 廣州 510620 )

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電動汽車熱泵空調微通道換熱器溫度分布特性

巫江虹1, 薛志強1, 金 鵬2, 李會喜3

(1. 華南理工大學 機械與汽車工程學院,廣東 廣州 510641；2.北京汽車股份有限公司汽車研究院 北京 101300；3. 英格索蘭(中國)投資有限公司 廣東 廣州 510620 )

為了探討微通道換熱器溫度分布特性對電動汽車熱泵空調系統性能的影響,對應用新型微通道換熱器入口分配器的電動汽車熱泵系統進行性能測試,采用紅外熱成像儀記錄制冷/制熱工況下車外換熱器溫度分布變化情況.采用與換熱器沿程方向垂直的溫度不均勻度χ(溫度標準方差)作為微通道換熱器溫度不均特性的度量.建立制冷制熱工況2個BP神經網絡模型,預測在不同運行工況、制冷劑流量、溫度分布特性情況下系統的能效.神經網絡的權重分析結果表明：對于所設計的電動汽車熱泵空調系統,當微通道換熱器被用作冷凝器和蒸發器時,換熱器表面溫度分布不均對系統性能的影響權重分別為34.97%和43.90%,改善氣液兩相的分配均勻性比改善氣相的分配均勻性更利于系統性能的提升.

電動汽車；熱泵空調；微通道換熱器；溫度分布；BP神經網絡

高性能電動汽車熱泵空調是替代現有電動汽車空調電加熱采暖的有效途徑之一.

微通道換熱器因為緊湊、輕量、高效的優點,廣泛應用于常規單冷汽車空調系統.但當將微通道換熱器應用于電動汽車熱泵系統,會存在制冷劑流量分配不均、冷凝水排出、結霜融霜周期減少等[1-2]問題.制冷劑流量分配不均又會導致換熱器表面溫度分布不均[3].換熱器表面溫度分布越均勻,表明換熱器利用效率越高,空調系統性能越好.如何評價和改善換熱器的溫度分布均勻性成了系統能效提升的關鍵.

換熱器傳熱是制冷劑和空氣相互耦合的結果,任一流體分布不均都會使部分管段低效從而減低換熱器整體性能.微通道換熱器表面的溫度分布同時受到制冷劑流量分配、風側風量分布、微通道換熱器設計結構等因素影響[4].

當微通道換熱器用作蒸發器時,兩相流制冷劑很難在毫米級的微通道支管中分配均勻.Hwang等[5]研究表明：低動量的氣態制冷劑容易進入入口附近的扁管,而高動量的制冷劑容易進入離入口更遠的扁管中,出現制冷劑分配不均.Choi等[6]指出制冷劑分配不均和空氣分配不均會導致翅片管蒸發器容積分別衰減30%和8.7%.合理的微通道換熱器結構設計可以改善流量分配不均,獲得更均勻的溫度分布,提升換熱效率.Shi等[7]在微通道蒸發器集流管中插入設計的帶孔分配板,換熱器換熱量得到有效提升.Kulkarni等[8]指出減小集流管長度方向上的壓降才能有效地減小流量分配不均,進而提出了輻射狀的分流管.對于換熱器溫度不均勻性的定量評定問題,嚴瑞東等[9]研究流程數對于微通道換熱器溫度分布均勻性和性能的影響,并使用整個換熱器表面的溫度分布方差作為溫度分布不均勻的評價指標.但實際換熱時同一扁管中的制冷劑溫度會沿著流程方向出現遞增/遞減,所以采用整個換熱器表面的溫度分布方差來評價溫度分布不均勻性存在不合理性.

對于同一結構尺寸的換熱器,當風側風量分布均勻時,可認為換熱器表面溫度分布反映了制冷劑的分配情況,溫度分布不均成了制冷劑分配不均的直觀表象.因此,本文對微通道換熱器表面的溫度分布進行研究.在前人研究基礎上,提出了沿程溫度分布不均勻度來評價換熱器表面的溫度分布不均情況,并建立神經網絡模型考察換熱器溫度分布不均對系統性能的影響.

1 實驗研究

1.1 試驗系統

如圖1所示為所搭建的一套制冷劑為R134a的電動汽車直流變頻渦旋熱泵空調系統.由圖1可以看出,系統主要包括直流變頻渦旋壓縮機、車內外微通道換熱器、EVS240熱力膨脹閥、四通閥、截止閥、氣液分離器、儲液干燥器、制冷劑質量流量計、安捷倫數據采集系統、紅外熱成像儀等.室內換熱器為設計的具有承壓和分液功能的微通道換熱器[10].

1.2 測試裝置

圖1 電動汽車熱泵空調系統圖Fig.1 Test platform of heat pump in electric vehicle

熱泵空調系統性能測試是在10匹空調器焓差試驗室中進行.室內外側環境干球溫度和相對濕度的控制精度分別為±0.5 ℃和±5%.系統壓力、溫度、流量測點布置如圖1(a)所示.

空調系統由直流穩壓電源供電,壓縮機輸入功率可由直流穩壓電源的控制板直接讀取,壓縮機轉速由渦旋壓縮機轉速控制軟件調節.溫度、壓力、流量信號由Agilent數據采集儀采集(10 s/次).溫度采用J型熱電偶測試(測溫范圍為-200～260 ℃,測試精度±0.1 ℃)；壓力采用JYHR系列壓力傳感器測試(量程0～4 MPa,精度0.2%)；

流量采用RHEONIK科氏力質子流量計測量(量程為0.1～3 kg/min,精度等級為0.5級).利用紅外熱像儀連續拍攝室外側換熱器表面溫度分布情況.空氣側進風量、進出風干濕度由焓差室自帶的采集系統記錄.

如表1所示為熱泵空調系統性能測試工況,實驗具體測試工況主要參考GBT21361-2008《汽車用空調器》[11]以及QC/T657-2000《汽車空調制冷裝置試驗方法》[12],并結合焓差室的調節能力確定.其中θin,DB和θin,WB分別為室內側干球溫度和濕球溫度,θout,DB和θout,WB分別為室外側干球溫度和濕球溫度,n為壓縮機轉速.

表1 熱泵空調系統性能測試工況

2 實驗結果與分析

2.1 表面溫度分布不均勻度計算

圖2 換熱器表面溫度網格劃分Fig.2 Gridding of MCHE’s surface(left/right is for cooling/heating)

越均勻的換熱器表面溫度分布表明換熱器利用效率越高,系統性能也會提升.如何客觀評價和度量換熱器的表面溫度分布特性成為問題的關鍵.有學者通過計算換熱器表面整體溫度分布方差評價其溫度分布不均性[9].本文定義了一個綜合溫度不均勻度χ來表示換熱器表面的溫度分布均勻程度.如圖2所示為換熱器表面溫度網格劃分圖.由圖2可以看出，沿著X軸(集流管方向)將換熱器平均分成6等份,沿著Y軸(扁管方向)將換熱器平均分成5等份.利用紅外熱成像儀軟件讀取每個網格內的平均溫度,對Y軸每行的平均溫度值(每組6個)分別求標準差,再對5個標準差取平均值即為χ.χ為換熱器溫度分布均勻性表征值,值越小溫度分布越均勻,具體計算如式(1)和(2)所示.

(1)

(2)

式中：θi,j為第i行j列網格內的平均溫度,i=1,2…5,j=1,2…6；θi,avg為θi,1、θi,2…Ti,6的平均溫度；χi為第i行溫度分布標準差.

當換熱器實際換熱時,制冷劑相變后仍然會在換熱器管道內部跟外界環境進行換熱,由此會導致換熱器表面溫度沿著流程方向呈現遞增或者遞減的變化趨勢.假設制冷劑在各扁管中分配均勻,各扁管的換熱能力相同,則可假定理想情況下微通道換熱器表面溫度分布如圖2制熱工況所示.此時同一水平方向的扁管溫度相同,而扁管沿程由于蒸發吸熱溫度逐漸遞增.

根據文獻[9]計算得出換熱器表面整體溫度分布標準差σ=1.414 2,而根據本文定義的綜合溫度分布均勻系數χ計算得為0.所假定的溫度分布為最理想的換熱器溫度分布情況,此時換熱器溫度分布是均勻的,換熱效率最好,其表面的溫度分布均勻性指標應為0.因此沿換熱器流程方向上的溫度分布不均是其換熱固有特性,不應計入換熱器表面溫度不均度量中,使用整個表面的溫度分布方差來度量其溫度分布不均勻程度存在一定的不合理性.使用與沿程方向垂直的溫度不均勻度χ能更好地度量換熱器表面的溫度不均特性.

2.2 制冷/制熱工況換熱器表面溫度動態分析

2.2.1 制冷工況 如圖3所示為壓縮機轉速5 000 r/min,名義制冷工況(室外送風1 500 m3/h,室內送風500 m3/h)下系統運行過程中室外側換熱器(冷凝器)表面溫度θout.s變化圖.

圖3 制冷工況下室外側換熱器表面溫度變化圖Fig.3 STM of MCHE under cooling condition

由圖3中可以看出,當時間運行t=10 s時,換熱器進口溫度升高至40.5 ℃,氣態制冷劑由上集流管均勻分配進各扁管,換熱器表面水平方向上的溫度基本保持一致,制冷劑分配均勻.隨著系統的運行,換熱器進口溫度逐漸升高并穩定在57.4 ℃,制冷劑流經到換熱器的4/5流程時換熱器表面的溫度已經接近環境溫度.由此可以推斷,在制冷工況下,室外側換熱器偏大,室內外換熱器還存在優化匹配問題.同一扁管中的溫度,自上而下呈現遞減的趨勢.

如圖4所示為名義制冷工況啟動過程中,計算得出的室外換熱器表面溫度分布不均勻度χ隨時間t的動態變化圖.對于同一結構尺寸的換熱器,溫度分布不均主要受制冷劑分配不均、風量分布不均2個因素影響.在焓差室中進行性能測試時,由焓差室的風道送風,風側的風量分布均勻.因此可以認為溫度分布不均勻性間接反映出了制冷劑的分布不均勻性.由圖4中可以看出，在制冷啟動過程中,各區域的溫度分布不均勻值都是先增大而后減小至穩定值,整體的χ值穩定在3.25.表面溫度分布不均值χ4>χ5>χ2>χ3>χ1.制冷劑由氣相向兩相轉化所對應的Y4區域,其表面溫度分布不均勻度最大,即制冷劑狀態分布特性最差；其次是換熱器進口區域(Y5)和兩相向液相轉化區域(Y2).處于高速流動的制冷劑只有短暫的時間在集流管內進行分配后直接進入扁管,雖說是氣態分配但是各扁管中高溫氣態制冷劑分配還是存在不均,從而致使χ5值較大,其程度取決于進口集流管的結構設計；而對于Y2,由于處于兩相向液相轉化的過程,溫度分布不均程度也較大；處于兩相換熱過程時(Y3),換熱器表面溫度分布特性較好；制冷劑完全液化后的Y1區域,溫度已經接近環境溫度,基本不與環境換熱,其表面溫度分布不均勻度最小.

圖4 標準制冷工況下χ動態變化圖Fig.4 Variation of χ under start-up of cooling

2.2.2 制熱工況 如圖5所示為壓縮機轉速5 000 r/min,名義制熱工況下(室外送風1 500m3/h;室內送風500 m3/h)系統啟動運行過程中室外側換熱器(蒸發器)表面溫度變化圖,其中制冷劑從下端流進,上端流出.

圖5 制熱工況下室外側換熱器表面溫度變化圖Fig.5 STM of MCHE under heating condition

由圖5可以看出,系統啟動運行時間至21 s,換熱器進口處溫度迅速下降,其中以換熱器進口最左側、中間和最右側溫度最低,溫度分布呈“山”字形,并可明顯的看出換熱器表面溫度較高和較低區域的溫度分界線.呈現該種分布特性的原因主要是對于這種垂直進口布置,當兩相制冷劑從集流管向上流進扁管時,氣相部分容易進入入口管附近扁管,液相部分則沿著集流管流動,更易進入集流管兩側后端的扁管中,這與Vist等[13]做的實驗結果相符.液相制冷劑蒸發吸熱,導致換熱器兩側部分的扁管溫度較低,而處于中間扁管附近的扁管內主要為氣態制冷劑,所以溫度相對較高.系統運行至448 s,換熱器下端開始結霜,結霜之初,換熱器表面溫度上升.當t=510 s時,結霜面積增大.系統運行至t=1 291 s時,換熱器表面結霜面積達到整個換熱器表面的3/5,嚴重阻礙了換熱器通風對流換熱,換熱器出口的溫度也已經降至了-8 ℃.

如圖6所示為制熱工況下,計算得出室外換熱器表面溫度分布不均動態變化圖.由圖6可知，在t=300～750 s之間,換熱器整體χ值保持在一定的波動范圍,此時系統處于相對穩態狀態.而由于制熱工況下,室外側換熱器表面會結霜,所以其表面溫度分布不均勻程度會隨著結霜情況的嚴重程度而變化.

圖6 標準制熱工況下χ動態變化圖Fig.6 Variation of χ under start-up of heating

前200 s啟動階段,Y1區溫度分布不均勻性最大,此時此區域制冷劑狀態分配特性最差.隨著系統運行時間的增加,“山”字形溫度分界線上移.χ2值增大的速度明顯的快過其他區域,在t=310～550 s時Y2成為了溫度分布最不均勻的區域.隨后,Y3區域的χ3值快速增大并超過其他區域,在t=550 s之后Y3成為了溫度分布最不均勻的區域,而此時“山”字形的溫度分界線也逐漸上移到了Y3區域.所以換熱器表面各區域段溫度分布不均勻度體現了各區域段的換熱情況,同時溫度分布不均勻度的變化也反應了換熱器表面溫度分界線的移動情況,進一步間接反應了結霜分界線的移動.根據邱宏等[14]介紹的除霜切入點計算方法和制熱COP變化曲線,系統在1 100 s左右時應進行除霜.此時χ3值為6.3,結霜面積為3/5.因此對于單流程的換熱器,可以通過在3/5面積區域處設置一排溫度檢測點,實時采集其溫度變化情況并反饋得出一個溫度分布不均的χ值,當超過6.3界限時,可認為結霜面積達到3/5,系統應進行除霜.

圖7 室外側微通道換熱器表面溫度分布不均和系統性能變化圖Fig.7 Variation of STM and COP under start-up of cooling/heating

2.2.3 溫度分布不均動態分析 如圖7所示為標準制冷/制熱工況,室外側換熱器表面溫度分布不均勻度χ及制冷/制熱COP隨時間t的動態變化圖.根據TB/T1804-2009《鐵道客車空調機組》[15]規定,對于制冷劑為R134a的移動式車輛空調機組,其性能系數應大于1.9.因此可以將COP=1.9作為空調系統能效變差的分界線.

由圖7中可以看出,在制冷工況下,室外側換熱器表面溫度分布不均勻度穩定在3左右,系統性能穩定.而在制熱工況下,系統的性能受到室外側換熱器結霜的影響,結霜越嚴重,室外側換熱器溫度分布不均勻程度越差,系統性能也越差.同時由制熱工況下,系統室外側換熱器表面溫度分布不均勻度及COP動態變化圖可知,COP為1.9正好對應室外側換熱器溫度分布不均勻度的轉折段,其溫度分布不均勻度χ值為5.85.所以綜合分析可認為當換熱器溫度分布不均勻度大于5.85時,對系統的性能影響較大,系統的性能衰減較大.

3 換熱器表面溫度特性對電動汽車空調系統能效的影響分析

微通道換熱器作為蒸發器時,制冷劑分配不均現象尤為嚴重,某些通道會出現供液過多或干蒸現象.溫度分布是制冷劑側和風側耦合傳熱的結果.微通道換熱器制冷劑分配又受到集流管尺寸、入口位置、扁管數目及相關尺寸參數、扁管插入深度、制冷劑流量、壓差、入口干度等[4]眾多因素影響.由此采用自適應且具有一定容錯能力的BP神經網絡來分析衡量換熱器溫度分布均勻性對系統性能的影響.

3.1 人工神經網絡模型建立

建立了制冷制熱工況下,2個神經網絡預測模型,預測在不同運行工況、制冷劑流量、溫度分布特性情況下系統的能效.

建立系統性能預測神經網絡模型如圖8所示.從圖8中可看出，室外側干球溫度θout,DB,制冷劑流量qm,換熱器綜合溫度分布不均勻度χ為輸入參數,制冷/制熱COP為輸出參數.神經網絡采用的傳遞函數為：S型的雙曲線正切函數tansig (x)與純線性函數purelin(x),層數為3層[16].網絡學習步長為0.05,訓練次數為50 000,最小均方誤差設為5×105.通過誤差對比,確定制冷和制熱工況下性能預測神經網絡隱含層的節點數都為12.

圖8 性能預測神經網絡的結構模型Fig.8 BP neural network for performance prediction

3.2 制冷劑分配均勻性對系統性能的影響

分別選取θout,DB=31、35、39、43 ℃時和-5、-3、0、7和9 ℃時,不同壓縮機轉速下的實驗數據值作為制冷和制熱的分析樣本.選取制冷樣本899組為訓練樣本,47組為預測樣本；制熱樣本1 171組為訓練樣本,61組為預測樣本.依據2.1所介紹的方法計算得出各樣本表面溫度χ值,并將所有的參數線性歸一化成[0.1,0.9]之間的無量綱值.如表2所示為制冷工況下,神經網絡輸入、輸出參數歸一化示例,以同樣方式線性歸一化制熱工況神經網絡參數.之后再依照圖8所示的模型建立BP神經網絡.

表2 神經網絡輸入輸出參數歸一化(制冷工況)

圖9 系統性能系數預測與實驗值對比Fig.9 ANN prediction of COP vs. experimental results

如圖9所示為制冷(制熱)工況系統性能系數預測與試驗對比結果.COPp為神經網絡預測值,COPt為歸一化后的實測值.采用關聯系數R[17]和均方根誤差MSE來表征神經網絡預測精度,經計算可得制冷工況下R=0.996 8,MSE=3.819 3×10-4,制熱工況下R=0.970 6,MSE=1.1×10-3,制冷制熱工況下能效系數的預測精度都較好.由圖9可知制冷(制熱)工況神經網絡預測精度保持在6%和10%以內.制熱工況由于受表面結霜的影響,精度稍差.

根據文獻[18]介紹的BP神經網絡權重計算方法,計算不同工況下θout,DB、qm和χ對電動汽車熱泵空調系統制冷或制熱性能系數的影響權重W,計算結果如表3所示.由表3可知無論制冷還是制熱工況,3個因素都較大的影響了系統性能系數,其影響權重大小為溫度分布不均勻度>環境溫度>制冷劑流量.由此可知由于制冷劑分配不均造成的溫度分布不均對系統的性能影響最大.當微通道換熱器被用作冷凝器和蒸發器時,其表面溫度分布不均勻對系統性能的影響分別為34.97%和43.90%.因此改善制冷劑分配性,可提升其表面溫度分布均勻性,可很大程度上提升系統性能,并且改善氣液兩相的分配均勻性比改善氣相的分配均勻性更利于系統系能的提升.

表3 BP神經網絡權重計算結果

4 結 論

(1) 在冷凝器(蒸發器)換熱過程中,由于制冷劑在同一扁管內與外界空氣換熱,制冷劑溫度在沿程方向逐漸降低(升高).沿程方向上的溫度變化是換熱器固有換熱特性,因此不應將沿程方向上的溫度不均計入換熱器溫度分布不均勻性的度量中.使用換熱器表面整體溫度分布不均作為不均勻特性的度量存在一定的不合理性,采用與沿程方向垂直的溫度不均勻度χ來度量溫度不均特性更為合理.

(2) 對于豎直放置的室外換熱器,用紅外熱成像儀記錄啟動過程其表面的溫度分布情況.在制冷時,在同一扁管中,溫度自上而下呈現遞減趨勢.垂直于扁管方向(Y軸)的不同區域,其溫度分布不均勻程度不同,χ4>χ5>χ2>χ3>χ1.在制熱時,溫度分布呈“山”字形分布,且隨著結霜程度的加重,山字分界線上移.換熱器表面各區域段溫度分布不均勻程度的變化反應了其表面溫度分界線的移動情況,也間接反應了結霜分界線的移動情況.

(3) 在建立制冷、制熱工況下,2個BP神經網絡分析換熱器溫度分布對系統性能的影響.在制冷和制熱時EER、環境溫度、制冷劑流量和溫度分布不均勻度對制冷COP和制熱COP的影響權重分別是34.61%、30.42%、34.97%和30.03%、26%、43.9%.表面溫度分布不均對系統性能系數影響權重最大,其次是環境溫度和制冷劑流量.

(4) 對于同一結構的換熱器,在風側風量分布均勻的前提下,換熱器表面溫度分布不均主要由制冷劑的分配不均引起.換熱器溫度分布間接反映了制冷劑的分配均勻性.微通道換熱器被用作冷凝器和蒸發器時,其表面溫度分布對系統性能的影響權重分別為34.97%和43.90%.因此改善氣液兩相的分配均勻性比改善氣相的分配均勻性更利于系統性能的提升.

[1] PETTERSEN J, HAFNER A, SKAUGEN G, Development of compact heat exchangers for CO2air-conditioning system. [J]. International Journal of Refrigeration. 1998, 21(3): 180-193.

[2] 巫江虹,謝方,劉超鵬,等.電動汽車熱泵空調系統微通道換熱器適應性研究[J].機械工程學報,2012, 48(14): 141-147.

WU Jiang-hong, XIE Fang,LIU Chao-peng et al. Adaptability research on micro-channel heat exchanger applied to heat pump air conditioning system for electrical vehicle [J].Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(14): 141-147.

[3] 杜正建,魯紅亮.微通道冷凝器平行扁管溫度不均勻分布的實驗研究[C]∥第六屆全國制冷空調新技術研討會論文集.武漢：中國制冷學會,2010: 838-844.

DU Zheng-jian, LU Hong-liang. Experimental research on uneven temperature distribution in parallel flat tubes of 6-pass microchannel condenser[C]∥The Sixth New Technology Seminar of National Refrigeration and Air Conditioning. Wuhan: Chinese Association of Refrigeration,2010: 838-844.

[4] 魯紅亮,陶紅歌,胡云鵬.平行流換熱器中熱流體分布均勻性的研究進展[J].制冷學報,2010,31(6): 39-45.

LU Hong-liang, TAO Hong-ge, HU Yun-peng. State-of-the-art of Thermo-fluid uniform distribution in microchannel heat exchanger[J].Journal of Refrigeration, 2010, 31(6): 39-45.

[5] HWANG Y, JIN D H, RADERMACHER R. Refrigerant distribution in microchannel evaporators[C]∥Proceedings of International Congress of Refrigeration 2007. Beijing: International Congress of Refrigeration, 2007: 1-7.

[6] CHOI J M, PAYNE V, DOMANSKI P A. Effects of non-uniform refrigerant and air flow distribution on finned-tube evaporator performance [C]∥ Proceedings of International Congress of Refrigeration 2003. Washington DC： International Congress of Refrigeration, 2003: 1-8.

[7] SHI J, QU X, QI Z, et al. Investigating performance of microchannel evaporators with different manifold structures [J].International Journal of Refrigeration, 2011,34(1): 292-302.

[8] KULKARNI T, BULLARD C W, CHO K. Header design tradeoffs in microchannel evaporators[J].Applied Thermal Engineering, 2004, 24(5): 759-776.

[9] 嚴瑞東,徐博,陳江平,等.微通道換熱器兩相分配特性對空調系統性能的影響[J].制冷學報,2013,34(03): 20-23.

YAN Rui-dong,XU Bo,CHEN Jiang-pin, et al. The impact on air conditioning system of two-phase distribution in microchannel heat exchanger [J].Journal of Refrigeration, 2013, 34(03): 20-23.

[10] 楊兆光.電動汽車熱泵型空調系統動態特性研究[D].廣州：華南理工大學,2013: 36-50.

YAN Zhao-guang, Dynamic performance of heat pump air conditioning for electric vehicle[D].Guangzhou: South China University of Technology, 2013: 36-50.

[11] GB/T 21361-2008.汽車用空調器[S].中國：中國國家標準化管理委員會,2008.

GB/T 21361-2008. Motor vehicle air conditioning unit[S].China: Standardization Administration of the People’s Republic of China, 2008.

[12] QC/T 657-2000.汽車空調制冷裝置試驗方法[S].中國：全國汽車標準化技術委員會,2000.

QC/T 657-2000. Test method for motor vehicle air-conditioning unit.[S].China: National Technical Committee of Auto Standardization, 2000.

[13] VIST S, PETTERSEN J. Two-phase flow distribution in compact heat exchanger manifolds [J]. Experimental Thermal and Fluid Science, 2004, 28(2): 209-215.

[14] 邱宏,王友.空氣源熱泵空調的一種新型除霜控制模式[J].流體機械,2009,37(9): 83-86.

QIU Hong,WANG You. New type of defrost control mode for air resource heat pump air conditioner system [J]. Fluid Machinery, 2009,37 (9): 83-86.

[15] TB/T 1804-2009.鐵道客車空調機組[S].中國：中華人民共和國鐵道部,2009.

TB/T 1804-2009. Air conditioning unit for railway passenger car.[S].China: Ministry of Railways of the People’s Republic of China, 2009.

[16] 周品.MATLAB神經網絡設計與應用[M].北京：清華大學出版社,2013,153-184.

[17] SAAD S B, CLéMENT P, FOURMIGUé J F, et al. Single phase pressure drop and two-phase distribution in an offset strip fin compact heat exchanger [J].Applied Thermal Engineering, 2012, 49(1): 99-105.

[18] 孫會君,王新華.應用人工神經網絡確定評價指標的權重[J].山東科技大學學報.2001,20(3): 84-86.

SUN Hui-jun,WANG Xin-hua. Determination of the weight of evaluation indexes with artificial neural network method [J]. Journal of Shandong University of Science and Technology. 2001, 20(3): 84-86.

Temperature maldistribution in micro-channel heat exchanger applied to electrical vehicle’s heat pump air conditioning

WU Jiang-hong1, XUE Zhi-qiang1, JIN Peng2, LI Hui-xi3

(1.CollegeofMechanicalandAutomotiveEngineering,SouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510641,China; 2.BeijingAutomotiveResearchInstituteLimitedCompanyBeijing101300,China;3.IngersollRand(China)LimitedCompanyGuangzhou510620,China)

Surface temperature maldistribution(STM) of micro-channel heat exchanger(MCHE) was analyzed and its influence to performance of heat pump air conditioning system (HPACS) for electrical vehicles was discussed. Performance of HPACS which had applied designed inlet distributor was tested. STM of outdoor MCHE under cooling/heating working condition was monitored by infrared radiometer.Temperature unevenness (χ) of areas vertical to the flow direction was adopted to evaluate MCHE’s STM. Two BP neural networks were construted to predict cooling/heating performance under different working condition, refrigerant flow and STM. Influence weights of inputs to output were obtained for BP neural networks. Results show that when MCHEs are used as condenser and evaporator, influence weights of STM to the HPACS’s performance are 34.97% and 43.90% respectively. It is more beneficial to improve refrigerant maldistribution of two-phase flow than gas-phase flow.

electrical vehicle; heat pump; microchannel heat exchanger; temperature maldistribution; BP neural network

2015-08-19.

廣東省戰略性新興產業發展專項資金新能源汽車產業資助項目[粵發改高技術(2011)981號文]；環境保護部環境保護對外合作中心資助項目(C/III/S/15/008).

巫江虹(1967—),女,教授,博導,從事制冷技術與暖通空調技術等研究.ORCID: 0000-0001-5269-6175.E-mail: pmjhwu@scut.edu.cn

10.3785/j.issn.1008-973X.2016.08.016

TK 172

A

1008-973X(2016)08-1537-08

浙江大學學報(工學版)網址： www.journals.zju.edu.cn/eng