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이강욱 (엘지전자) 이진욱 (엘지전자) 황윤제 (엘지전자) 박만수 (엘지전자) 오세기 (엘지전자)
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대한설비공학회 대한설비공학회 학술발표대회논문집 대한설비공학회 2022년도 하계학술발표대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
774 - 777 (4page)

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This study integrates and verifies a numerical model and a data learning model by implementing a digital mockup of a heat pump dryer from a model-based design perspective. The refrigerant cycle of the heat pump dryer was calculated by solving the momentum and energy conservation equations, and the drum part was predicted through the artificial neural network(ANN) learned from the accumulated experimental data. In order to verify the system model that integrates the refrigerant cycle and drum model in the Dymola<SUP>Ⓡ</SUP> environment, the dynamic characteristics data of the dryer for 2 - 8 kg drying load conditions were acquired. As a result of verification of the analysis model, a drying time error of less than 6% was shown for a low drying load of less than 5 kg, but an error of 14% was shown for a load of 8 kg.
#Heat pump Dryer(히트펌프 건조기) #Digital Mock-up(디지털 목업) #Model-based design(모델 기반의 설계) #ANN(인공 신경망)

목차

Abstract
1. 서론
2. 연구방법
3. 결과
4. 결론
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