间冷式冰箱冷藏室内流场的粒子图像速度场实验研究

以一台BCD-190W间冷式冰箱为研究对象,制作了间冷式冰箱透明模型,搭建了冰箱模型中空气流场测量的实验系统.采用数字化粒子图像速度场(DPIV)技术测量了间冷式冰箱模型冷藏室内特征平面区域内的平均速度分布.实验测量结果表明:冷藏室顶层间室内送风口流速最大,底层间室送风口流速略小,而中间两层间室送风口流速低于0.1 m/s,不能满足设计功能要求;各间室内对称的2个送风口流速差别明显,必将导致冰箱间室内温度分布不均匀.实验结果验证了DPIV技术用于测量间冷式冰箱内流场的可行性,揭示了冰箱送风口流速和流量设计中存在的不足,并进一步指明了各间室流量分配的关键在于风道的阻力和流量设计,可为改进冰箱结构和性能提供参考.     

家用电冰箱节能阀的可行性研究

针对家用电冰箱开、停机过程产生的能量损失，提出了一种节能阀的设想，并采用模拟节能阀系统加以验证，实验结果表明了它的可行性和节能效果。     

低温透平制冷机的静压气体润滑轴承研究

对西安交通大学在研发低温装置的关键产冷机械——透平膨胀机的静压气体轴承时所取得的经验，进行了简要的回顾及总结．特别是对所研制的几种型式小孔供气静压气体轴承（双排径向、双排切向、多排切向等）进行了讨论，得出了小孔供气轴承间隙与失稳转速之间的关系以及最佳轴承间隙规律．研究发现：由普通的径向小孔供气轴承改为切向小孔供气轴承后，最佳轴承间隙增大75%，相应地失稳转速可提高30％．     

电子设备用新一代冷却技术

本文提出的以吸收式致冷机替代传统的冷却系统，利用电子管的热耗作为吸收式制冷机的动力源来驱动制冷机，将热能转为冷量．该系统既保证电子管在允许工作温度范围内工作，又可获得冷量来调节室内温度和冷却电子设备中其它发热元、器件．试验表明：电子管与制冷机系统可在相匹配的条件下工作，热利用率可达40％．该系统是待发展的大功率电子管冷却系统。     

双驱动分置式微型斯特林制冷机热力动态过程模拟及与试验的比较

用节点法对双驱动分置式微型斯特林制冷机热力动态过程进行计算机模拟分析，模拟中考虑了流动阻力传热等许多实际因素的影响，揭示了该机的内部工作过程，并与实验结果作了比较，结果令人满意。     

家用冰箱部件模型的分析与建模思想

依据自顶向下的软件开发方法，从用户对冰箱动态仿真软件的功能需要入手，分析了冰箱整机及各个部件在不同时刻，不同工况下的动态运行特性，提出了各部件的建模思想及模型选取策略，根据当前仿真技术水平及硬件条件，认为压缩机采用稳态模型，蒸发器和冷凝器采用动态分相集中参数模型，毛细管采用稳态模型，箱体负荷计算采用传递函数模型比较合适，根据以上思想建立的冰箱仿真各个部件的模型，已成功地用于冰箱仿真软件的开发。     

入世过渡期后我国电冰箱服务业的竞争策略分析

入世过渡期后电冰箱服务业将结束保护期,全面对外开放,我国企业应实施提高技术水平,形成竞争实力;转换经营机制,健全服务网络;充分利用本土文化优势,提高信誉度;完善管理信息系统,提高物流调控的有效性等一系列竞争策略,应对挑战。     

13 K thermally coupled two-stage Stirling-type pulse tube refrigerator

A pulse tube refrigerator (PTR), without moving com-ponents in low temperature region, occupies a number of advantages, such as simplicity, reliability, long-life, low vibration and so on. This novel refrigerator is a potential substitute for the common cryocoolers (e.g. G-M coolers and Stirling coolers), capable of cooling infrared detectors and superconductive devices and liquefying cryogenic fluids. Multi-stage PTRs have been developed to attain a cooling temperature below 20 K and to s…     

二热源制冷机的（εR）max

指出二热源制冷机的制冷系数ε与制冷率R 的乘积εR存在最大界限(εR)_(max)。它是制冷机的一个重要性能参数。讨论了三种不同情况下(εR)_(max)的主要特征,所得结果将有助于对实际制冷机各种性能界限的进一步了解,并可对制冷机最佳工作状态的选择提供一些新的理论依据。     

基于SC注意力机制和集成学习的冰箱食材识别

近年来,随着智能冰箱技术的不断发展,对冰箱果蔬食材进行精准的类别识别,进而对食材进行保鲜控制,得到了研究者越来越多的关注。目标检测技术依靠深度学习相关技术的发展,也渐渐应用于食材盘点的方法。通过对冰箱果蔬食材特性进行分析,提出了一种基于注意力机制和集成学习思想的YOLOv5和EfficientDet融合的方法。首先对冰箱食材数据集进行了伪彩色图像处理,将SE模块和CBAM模块整合提出了新的SC模块,并引入到YOLOv5s网络中,组成SC-YOLOv5s网络结构;然后将SC-YOLOv5s网络结构与EfficientDetd0网络进行异质集成;最后用集成后的整体网络对尺度有差异但外貌相似的食材进行识别。实验结果表明当IOU阈值为0.5时,在60类果蔬食材测试集上,改进后集成模型的平均最大精确度(mAP)从SC-YOLOv5s的95.88%和EfficientDetd0的83.22%提高到了97.36%,明显提升了对果蔬类食材的检测效果。