응축기는 냉동 및 히트펌프 시스템의 핵심 구성 요소로서, 성능을 빠르고 정확하게 예측하는 것이 시스템 선택 및 최적 설계에 중요한 의미를 갖는다. 기존의 응축기 성능 계산 방법(예: 전산 유체 역학 시뮬레이션 및 실험 테스트)은 계산 효율이 낮고 주기가 길다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘과 응축기 시뮬레이션 모델을 결합한 최적화 방법을 제안하여 단상 영역의 열전달 상관식 내 핵심 매개변수를 보정함으로써 모델 예측 정확도를 향상시켰다. 연구 결과 최적화 방법을 통해 판형 응축기와 핀 튜브 응축기의 과냉도 평균 절대 오차는 각각 1.83 ℃와 2.23 ℃로 나타났다. 또한 32개의 광범위 조건 실험 데이터 검증 결과, 열교환량과 냉매 출구 온도의 평균 상대 오차가 모두 5% 이내로 제어되었다. 해당 방법은 응축기 시뮬레이션 모델의 예측 정확도를 일정 부분 향상시켜 냉동 시스템의 빠른 시뮬레이션 및 공학적 응용에 효과적인 기술적 지원을 제공한다.

응축기;열역학 모델;유전 알고리즘;빠른 예측