Le condenseur, en tant que composant clé des systèmes de réfrigération et de pompe à chaleur, nécessite une prédiction rapide et précise de ses performances, ce qui est crucial pour la sélection et l'optimisation du système. Les méthodes actuelles de calcul des performances des condenseurs (telles que la simulation CFD et les tests expérimentaux) présentent des problèmes d'efficacité de calcul faible et de longue durée. Cet article propose une méthode d'optimisation combinant un algorithme génétique et un modèle de simulation du condenseur, qui corrige les paramètres clés de la corrélation de transfert de chaleur dans la zone monophasique afin d'améliorer la précision de la prédiction du modèle. Les résultats montrent que l'erreur absolue moyenne du sous-refroidissement pour les condenseurs à plaques et pour les condenseurs à tubes à ailettes est respectivement de 1,83 ℃ et 2,23 ℃. De plus, la validation basée sur 32 ensembles de données expérimentales en conditions de fonctionnement larges montre que l'erreur relative moyenne du transfert de chaleur et de la température de sortie du réfrigérant est contrôlée en dessous de 5%. Cette méthode améliore dans une certaine mesure la précision du modèle de simulation du condenseur, fournissant un support technique efficace pour la simulation rapide et l'application en ingénierie des systèmes de réfrigération.

condenseur;modèle thermodynamique;algorithme génétique;prédiction rapide