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为分析制冷剂自然循环能量回收装置的运行特性，建立了装置中冷凝器、蒸发器等部件的数学模型。为了提高仿真精度，将神经网络模型中的多层前传网模型引入到部件模型中，用神经网络产生的修正系数进一步校正部件的分布参数模型。在部件模型的基础上建立装置的系统仿真模型，通过对模型的求解，分析室内外温差等因素对能量回收装置运行特性的影响规律。将理论计算结果与实验数据进行对比，验证了能量回收装置仿真数学模型的可靠性，同时说明人工神经网络模型与分布参数模型的结合为提高装置性能预测的精度提供了有效途径。