凝縮器は冷凍・熱ポンプシステムの重要な部品であり、その性能を迅速かつ正確に予測することはシステムの選定および最適設計にとって重要である。既存の凝縮器性能計算方法（例：計算流体力学シミュレーションおよび実験試験）は計算効率が低く、周期が長いという問題がある。本論文では、遺伝的アルゴリズムと凝縮器シミュレーションモデルを組み合わせた最適化手法を提案し、単相領域の伝熱相関式における重要なパラメータを修正することでモデルの予測精度を向上させた。研究結果は、本最適化手法によりプレート凝縮器およびフィンチューブ凝縮器の過冷却度の平均絶対誤差がそれぞれ1.83 ℃および2.23 ℃となったことを示している。さらに、32セットの広範囲な動作条件下での実験データ検証の結果、熱交換量および冷媒出口温度の平均相対誤差は5％以内に制御された。この手法は、凝縮器シミュレーションモデルの予測精度をある程度向上させ、冷凍システムの迅速なシミュレーションおよび工学的応用に効果的な技術支援を提供する。

凝縮器;熱力学モデル;遺伝的アルゴリズム;迅速予測