导读:本文包含了能效比论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:能效,空调,机房,神经网络,空调器,负荷,工质。
能效比论文文献综述
司春强,邵双全[1]（2019）在《回路热管自然冷却/蒸气压缩制冷一体式机房空调全年能效比分析》一文中研究指出依据国家标准GB/T19413—2010《计算机和数据处理机房用单元式空气调节机》规定的机房空调全年能效比(AEER)测试工况和计算方法,对所构建的基于叁介质换热器的回路热管自然冷却/蒸气压缩制冷一体式机房空调在全国32个代表性城市的全年能效比进行分析。根据该机房空调在不同条件下的性能测试结果,在严寒地区AEER在13.0左右甚至更高,在寒冷地区AEER在9.0～13.0之间,在夏热冬冷地区AEER在6.0～10.0之间,在气候温和地区AEER在7.0～8.0之间,在夏热冬暖地区AEER能够达到4.0左右甚至5.0以上。可以看出,该机房空调在全国大部分地区都有良好的节能潜力。(本文来源于《制冷与空调》期刊2019年06期）
陈新强,李春阳,刘晨曦,赵晨,姚亮[2]（2019）在《水冷式机房空调全年能效比试验方法探讨》一文中研究指出目前水冷式机房空调产品全年能效比的测试是将实测制冷量的3%作为冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率,这与机组的实际运行情况具有明显差异。本文根据GB/T19413—2010中的计算方法计算各工况点的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率,并与实际的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率进行比较。结果表明,进行全年能效比测试时,使用工况点A的实测制冷量的3%作为各工况点的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率相对更符合实际情况。(本文来源于《制冷与空调》期刊2019年03期）
程鹏[3]（2019）在《华为发布7纳米鲲鹏920芯片》一文中研究指出南方日报讯 （记者/程鹏）1月7日，华为宣布推出业界最高性能的ARM-based处理器——鲲鹏920（kunpeng 920），同时还发布了基于该处理器的泰山（TaiShan）服务器，完成了我国科技企业在核心技术上的又一次重大突破。据华为董事、(本文来源于《南方日报》期刊2019-01-08）
边冰,刘晨丽[4]（2019）在《基于LVQ神经网络的地源热泵系统能效比等级的研究》一文中研究指出通过对地源热泵系统LVQ神经网络的分析,提出一种利用LVQ神经网络对地源热泵系统能效比(Energy Efficiency Ratio,EER)等级进行预测的系统。结果表明:该系统实用可靠,有助于更清楚地了解地源热泵系统的EER等级,并能够促进地下水源热泵系统的节能。经比较可知,LVQ神经网络的性能更加优于BP神经网络的性能,并提高了收敛速度。(本文来源于《华北理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年01期）
张广志[5]（2018）在《大型高能效比冷水机组的研究与应用》一文中研究指出本文结合星级酒店空调改造中冷水机组在系统中的能耗比例,以选型定制高能效比的冷水机组作为实现系统节能的手段,从增大换热容积、高效运行策略及降低冷凝水温等方面进行研究,对确定的冷却水方案进行了产品定制、配制优化与现场深化,顺利完成了工程改造的设计与施工。实践证明,从具体项目的使用特点优化,可提高冷水机组的能耗比。(本文来源于《安装》期刊2018年12期）
葛绍刚,薛庆元[6]（2018）在《江苏 东洋TOYO等8批次空调能效比不达标》一文中研究指出本报南京讯（葛绍刚 记者薛庆元）随着气温逐渐升高，电风扇、空调等产品迎来销售高峰，作为一款家庭必备的家用电器，其质量及安全性能一直受到消费者关注。近日，江苏省质监局发布电风扇、空调扇和家用空调器产品质量监督抽查结果。此次抽查显示，家用空调器产品合格率为七(本文来源于《中国消费者报》期刊2018-07-25）
张奕玮[7]（2018）在《基于FPGA的高能效比LSTM预测算法加速器的设计与实现》一文中研究指出如今,人工智能已经成为了计算机应用领域最为重要的学科之一。由于其在很多领域表现出强大的学习和处理能力,人工智能技术逐渐在各类实际应用中代替人类完成那些需要人的思维才能完成的工作。作为实现人工智能的重要方法,机器学习如今也愈来愈受研究者们的重视,并在工业界得到广泛应用,例如人脸识别、语音识别、机器翻译以及内容推荐等等功能都离不开机器学习的参与。人工神经网络模型在实际应用中取得了优异的效果,成为了机器学习领域最为常用的模型。神经网络的种类非常繁多,目前最为主流的神经网络模型包括DNNs,CNNs以及LSTM等,而LSTM由于其固有的时序特性,在语音识别、语义分析、图像识别等领域都有应用。LSTM网络的特点是存在大量连接,参数规模巨大,并且计算过程也较为复杂。如何实现高性能、低功耗的LSTM神经网络是当前学术界和工业界的热点问题之一,其中采用低功耗硬件实现神经网络加速器便是有效的解决办法。作为一种硬件加速手段,FPGA的高性能和低功耗的特点使其被广泛应用。本文基于FPGA设计与实现了一款LSTM神经网络预测算法的硬件加速器,主要工作包括:1.分析LSTM神经网络前向计算部分的运算逻辑,将其分解为不同的运算模块,并分析每个模块的算法特性。2.针对每个运算模块分别设计FPGA硬件运算单元。采用流水线方法对运算过程进行并行加速,以提高加速器的吞吐率。最终实现LSTM神经网络的硬件加速器设计。3.针对较大规模的LSTM网络需要消耗大量存储资源的情况,本文采用剪枝-重训练方法对其进行了压缩处理,并根据剪枝后的LSTM网络设计专门的稀疏神经网络加速器。4.实验验证本文的LSTM硬件加速器设计,基于FPGA的常规/稀疏LSTM网络加速器与CPU平台进行对比,测试运算吞吐率和功耗等性能数据,并对FPGA硬件实现的资源消耗进行分析。此外使用数据集,测试剪枝手段对LSTM神经网络预测精度效果的影响。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2018-05-21）
刘宇轩,陆婷婷,戎晔,王鲁平,李同彪[8]（2018）在《机房空调全年能效比(AEER)评价指标探讨》一文中研究指出针对机房空调的能效比(EER)和全年能效比(AEER)进行说明,分析AEER评价指标的优势,并且介绍机房空调安装地点对机房空调AEER的影响。同时,针对机房空调四季制冷量的差异及数据处理机房四季热负荷的差异提出对AEER的修正,旨在为机房空调用户选型提供指导。(本文来源于《制冷与空调》期刊2018年04期）
胡海东[9]（2018）在《浅谈如何提高家用空调器制冷系统能效比》一文中研究指出节约能源是我国的基本国策。家用空调器是能耗大户,提高家用空调产品的能效比有重要意义。文章从制冷原理的角度,分析了实际的家用空调器制冷系统,找出影响能效比的不可逆因素,提出了提高制冷系统能效比的思路。(本文来源于《泰州职业技术学院学报》期刊2018年02期）
李莎,谢军,杨瑞梁[10]（2017）在《不同工质房间空调器的冷凝水应用对能效比的影响》一文中研究指出本文在对比分析风冷和蒸发式冷却方式的优缺点后,从房间空调器冷凝水应用这个角度,分析正在使用的和将来可能替代使用的五种不同工质:R22、R32、R410A、R134a、R290,其应用冷凝水对能效比的影响。经理论计算比较,房间空调器应用冷凝水能效比提高,最大达17.81%,为工质R410A;最小为12.87%,为工质R32;能效比平均提高15%,节能效果比较明显。因此冷凝水利用技术对工质为R410A的房间空调器更值得推广。(本文来源于《低温与超导》期刊2017年10期）
能效比论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
目前水冷式机房空调产品全年能效比的测试是将实测制冷量的3%作为冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率,这与机组的实际运行情况具有明显差异。本文根据GB/T19413—2010中的计算方法计算各工况点的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率,并与实际的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率进行比较。结果表明,进行全年能效比测试时,使用工况点A的实测制冷量的3%作为各工况点的冷水循环泵和冷却塔风机的消耗功率相对更符合实际情况。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能效比论文参考文献
[1].司春强,邵双全.回路热管自然冷却/蒸气压缩制冷一体式机房空调全年能效比分析[J].制冷与空调.2019
[2].陈新强,李春阳,刘晨曦,赵晨,姚亮.水冷式机房空调全年能效比试验方法探讨[J].制冷与空调.2019
[3].程鹏.华为发布7纳米鲲鹏920芯片[N].南方日报.2019
[4].边冰,刘晨丽.基于LVQ神经网络的地源热泵系统能效比等级的研究[J].华北理工大学学报(自然科学版).2019
[5].张广志.大型高能效比冷水机组的研究与应用[J].安装.2018
[6].葛绍刚,薛庆元.江苏东洋TOYO等8批次空调能效比不达标[N].中国消费者报.2018
[7].张奕玮.基于FPGA的高能效比LSTM预测算法加速器的设计与实现[D].中国科学技术大学.2018
[8].刘宇轩,陆婷婷,戎晔,王鲁平,李同彪.机房空调全年能效比(AEER)评价指标探讨[J].制冷与空调.2018
[9].胡海东.浅谈如何提高家用空调器制冷系统能效比[J].泰州职业技术学院学报.2018
[10].李莎,谢军,杨瑞梁.不同工质房间空调器的冷凝水应用对能效比的影响[J].低温与超导.2017
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