逆流水冷却塔是一种广泛应用在工业领域中的设备,用于降低循环冷却水的温度,从而提高整个系统的热效率。在设计逆流水冷却塔时,关键因素包括冷却塔的高度、空气流量和水与空气之间的传质效果。这个MATLAB开发的App正是为了解决这些问题,通过精确计算来确保冷却塔达到最佳性能。 我们需要理解冷却塔的工作原理。逆流水冷却塔是通过将热水喷洒到填料层上,与从底部向上流动的空气接触,空气将热量带走,使水温下降。在这个过程中,整体传质系数是衡量水和空气之间热量交换效率的关键参数。用户可以输入期望的该系数,App将根据此计算出实现该效率所需的设计条件。 在App中,计算冷却塔高度是一项重要任务。塔的高度直接影响了水和空气的接触面积,以及热交换的效果。更高的塔能提供更充足的接触时间,从而更好地冷却水。App会根据用户设定的传质系数、水温和空气条件,通过一系列热力学和流体力学模型来确定冷却塔的适宜高度。 最小空气流量的计算是确保冷却过程有效进行的另一个关键因素。空气流量决定了能够带走的热量,过小的流量可能导致水温无法降至预期,而过大的流量则可能增加能耗。App会通过优化算法,找到达到指定冷却效果所需的最小空气流速,以平衡冷却效果和能耗。 附加的“塔特性”输出,如焓函数的积分,提供了关于冷却过程中能量变化的详细信息。焓是热力学中表示系统内能和位能的总和,其积分可以帮助我们理解在整个冷却过程中能量的转移情况。此外,App还提供了温度范围和接近露点的方法,这有助于评估冷却塔在不同环境条件下的工作性能,特别是在湿度较高的情况下防止结露。 MATLAB作为一种强大的数值计算和数据可视化工具,非常适合进行这种复杂的工程计算。通过编写脚本和构建用户界面,可以创建一个直观易用的App,帮助工程师快速、准确地进行逆流水冷却塔的设计和优化。使用MATLAB进行这样的开发,不仅可以节省时间和精力,还能保证计算的精确性。 这个MATLAB开发的逆流水冷却塔设计App涵盖了从塔高计算到最小空气流量确定等一系列关键设计步骤,是工程实践中不可或缺的工具。通过输入定制的参数,用户可以得到满足特定需求的冷却塔设计方案,这对于提升工业生产过程的能源效率具有重要意义。
2024-12-17 16:11:40 74KB matlab
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kuka-reach-drl 训练kuka机器人在pybullet中到达带有深rl的点。 火车过程 评估过程 平均情节奖励 我强烈建议您使用Conda来安装环境,因为使用pip可能会遇到mpi4py错误。 Spinningup rl库是必需的库。 安装指南(现在仅支持linux和macos) 首先,您应该安装miniconda或anaconda。 其次,安装一些开发依赖项。 sudo apt-get update && sudo apt-get install libopenmpi-dev 第三,创建一个conda虚拟环境 conda create -n spinningup python=3.6 # python 3.6 is recommended # activate the env conda activate spinningup 最后,安装spinin
2023-12-26 18:27:32 5.3MB Python
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STM32H7 运动控制源码,通过双DMA实现脉冲输出8个轴插补能达到500k 3轴可达1M的输出频率,并且带加减速控制。
2023-08-27 23:03:10 120KB stm32 软件/插件
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输入进程数,程序到达时间,预计运行时间,则可根据进程的响应比优先情况排序。 输出调度次序,进程号,调度时间,周转时间,带权周转时间,平均周转时间,平均带权周转时间。 并有清除功能~ 界面用JTable类,清晰美观! 程序经严格测试无误~ 有问题可联系我~QQ:815366795~
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教你如果更好的进行科技论文作图,与达到投稿要求
2023-03-12 18:36:08 2.86MB 科技论文作图
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提高IIS的并发访问量,达到十万的并发
2023-02-08 13:25:28 684KB iis高并发
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digit_recognition 从头开始使用python进行tens_flow的digit_recognition。 该程序能够达到95%的准确率。 结构 初始化网络 共有3个完全连接的层,每层784、32、10个单位,并且每个层都使用Python内置结构来承载权重。 权重是通过介于(0,1)之间的正态分布来设置的。 [{'weights':[0.7230910569842391,0.3597793079018069,0.6794622424433031,0.18301374299295925] ['weights'] [0:3]->重量。 ['weights] [-1]->偏见。 隐藏层 该结构在第一隐藏层中共有32个神经元。 Relu在这里用作激活功能。 我选择Relu而不是Sigmoid的两个原因是,Relu绝对在计算效率上更高。 第二个原因是在多层的情况下,Sigmoid函数
2023-01-29 21:50:23 287KB Python
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这是一个简单的遗传算法一神经网络结合的程序,主要用遗传算法优化神经网络的权值进而达到优化神经网络的目的
2022-11-24 09:23:45 852KB 遗传算法
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在偏置样本的不均衡类别上重复采样,达到数据均衡的目的
2022-11-11 13:27:48 350KB 12
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使用步骤 1.安装labelme,使用 pip install labelme 命令即可。 2.在labelme环境下输入 labelme命令,打开labelme软件,对图片进行标记,具体方法就是用多边形将所有水体部分圈起来命名为water,并保存文件(json格式)。 3.将main.m文件内fname和imagename改为对应的json文件名和image文件名,之后使用matlab运行main.m文件,稍等片刻,即可看到训练过程,训练结束后可以看到ac率和预测后图像和原始图像的对比。 labelme的GitHub地址: 文件中包含两个测试样例,image1和image2,分别是单通道的遥感水体图像,分辨率为79317301和一个从网上下载的RGB水体图像,分辨率为500333.
2022-10-13 21:04:42 32.63MB MATLAB
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