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通過對列管冷凝器的實驗數據研究，建立了結合基本模型的人工神經網絡，利用其非線性映射能力對模型進行校正，顯著提高了冷凝器的仿真精度，從而提供了有效的工程應用方法，可同時提高冷凝器仿真的通用性和精度，給出了不同類型的冷凝器并比較了它們的特性，了解到列管冷凝器原理的結構和特點。

目前了解到列管冷凝器的應用現狀，總結了應用過程中存在的問題，以及解決方案，以及列管冷凝器的進一步發展前景，為克服實際器件復雜性和生產工藝差異對冷凝器穩態仿真精度的影響，提高冷凝器仿真模型的通用性和精度，提出了仿真基本模型的應用，冷凝器結合人工神經網絡，對于相區的劃分和制冷劑出口的焓迭代，提出了穩定的列管冷凝器模擬分布模型和算法，建立了冷凝器模擬的基本模型，計算結果與實驗數據的趨勢一致。

使用列管冷凝器，可以減少來自冷卻單元的不可逆的熱傳遞損失，并提高裝置的效率，在該文獻中，在冷卻裝置中使用具有蒸發翅片的列管冷凝器，了解到帶有蒸發翅片的列管冷凝器的傳熱過程，建立了質量傳導設計的數學模型和計算方法，簡要水分管翼結構等重要因素，對傳熱傳導性能的影響，為這類冷凝器的設計和應用提供了理論參考。

如今提出對于局部的散熱預測算法，在集中的污垢數據的局部模型中，新的測量數據，并且自適應算法用于優化，并自動調整模型的參數之間的加權系數，該算法可以很好地解決新舊數據之間的相互作用問題。