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Cribado de Parámetros Críticos de Diseño para la Correspondencia del Rendimiento de Productos Electromecánicos Basado en Energía y Modelo Causal

Autores: Wang, Xiang; Xiang, Dong

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Cribado de Parámetros Críticos de Diseño para la Correspondencia del Rendimiento de Productos Electromecánicos Basado en Energía y Modelo Causal


Categoría

Tecnología de Equipos y Accesorios

Subcategoría

Diseño de equipos y herramientas

Palabras clave

Parámetros de diseño
Coincidencia de rendimiento
Parámetros de diseño críticos
Flujo de energía
Modelo causal
Pertinencia del rendimiento

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 15

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los parámetros de diseño son los factores más importantes en la realización de la coincidencia de rendimiento. Para productos electromecánicos complejos con un gran número de parámetros de diseño, determinar un conjunto de parámetros de diseño críticos que tengan una gran influencia en el rendimiento es la premisa de la coincidencia de rendimiento. En este artículo, desde una perspectiva sistemática, se propone un método de selección de parámetros de diseño críticos basado en la energía y un modelo causal. Dado que la energía es la fuerza impulsora del funcionamiento del producto para lograr el rendimiento, los parámetros de diseño afectan el rendimiento a través del flujo de energía en el producto. Por lo tanto, se establece el modelo causal entre los parámetros de diseño, la energía característica y el rendimiento, donde sus coeficientes de camino se determinan en función del cálculo cuantitativo del modelo de simulación del flujo de energía. Luego, se define y calcula la pertinencia del rendimiento para describir la influencia integral de los parámetros de diseño en el rendimiento y para seleccionar los parámetros críticos. Finalmente, se presenta el proceso de coincidencia de rendimiento para apoyar la coincidencia de rendimiento. Con un refrigerador como ejemplo, se seleccionaron 5 parámetros de 11 parámetros de diseño variables, y el consumo de energía diario disminuyó en un 6.85%, lo que verifica la efectividad del método.

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