Neue Näherungsgleichung zur einheitlichen Berechnung von Wärmeübertragern

Zusammenfassung Es wird eine für alle Stromführungen einheitliche Näherungsgleichung mit drei oder vier anpaßbaren Parametern zur Berechnung des Korrekturfaktors für die mittlere logarithmische Temperaturdifferenz angegeben. Die anpaßbaren Parameter wurden für etwa 50 verschiedene Stromführungen durch Ausgleichsrechnung bestimmt. Die Genauigkeit der Gleichung ist für die Berechnung im praktisch wichtigen Bereich mehr als ausreichend.

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New approximate equation for uniform heat exchanger design

An approximate equation with three or four empirical parameters for the uniform calculation of the LMTD-correction factor of all heat exchanger configurations is proposed. The empirical parameters have been determined for about 50 different flow configurations using least squares estimation. The accuracy of the equation is more than sufficient for practical design purposes.

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Formelzeichen A Übertragungsfläche - a, b, c, d Parameter der Näherungsgleichung - Wärmekapazitätsstrom - F Korrekturfaktor für die logarithmische mittlere Temperaturdifferenz - k Wärmedurchgangskoeffizient - m, n Zahl der Durchgänge oder Einzelapparate - NTU Anzahl der Übertragungseinheiten (number of transfer units); NTU_i=kA/ _i - P dimensionslose Temperaturänderung - R Wärmekapazitätsstromverhältnis;R ₁=₁/₂;R ₂=₂/₁ - relativer Fehler - Mittelwert von NTU₁ und NTU₂ Indizes 1, 2 Stoffstrom 1, 2 - G Gegenstrom - s Schätzwert Herrn Prof. Dr.-Ing. E.h. K. Stephan zum 65. Geburtstag gewidmet.     

Best interpolation in seminorm with convex constraints

Implicit and explicit characterizations of the solutions to the following constrained best interpolation problem $$\min \left\{ {\left\| {Tx - z} \right\|:x \in C \cap A^{ - 1} d} \right\}$$ are presented. Here,T is a densely-defined, closed, linear mapping from a Hilbert spaceX to a Hilbert spaceY, A: X→Z is a continuous, linear mapping withZ a locally, convex linear topological space,C is a closed, convex set in the domain domT ofT, andd∈AC. For the case in whichC is a closed, convex cone, it is shown that the constrained best interpolation problem can generally be solved by finding the saddle points of a saddle function on the whole space, and, if the explicit characterization is applicable, then solving this problem is equivalent to solving an unconstrained minimization problem for a convex function.