This study presents an HFC152a refrigerant air conditioner as an alternative to HFC134a, which is currently used in mobile air conditioning systems. Cool-down performance tests of an HFC152a air conditioning system were conducted and compared to a baseline HFC134a air conditioner. The experimental set-up consisted of a belt-driven compressor, a sub-cooled type condenser, an evaporator, and a block-type thermal expansion valve (TXV). A drop-in test was carried out on the mobile air conditioning system under various vehicle running speeds in a climate-controlled wind tunnel (CWT). Additionally, to optimize the HFC152a air conditioning system, the effects of the TXVs on the performance were studied. The results show that compared to the HFC134a air conditioning system, the refrigerant charge quantity was reduced by approximately 20%, the discharge pressure was reduced by about 350~430 kPa, and the air discharge temperature at vehicle running conditions was $0.5{\sim}1.5^{\circ}C$ lower. In addition, good compressor durability was expected due to the lower compression ratio.
The objective of this research was to develop fugitive emission models of HFC-134a (Hydrofluorocarbon-134a) at the operation and disposal stages of passenger cars. It is essential to estimate the emission of HFC-134a from mobile air conditioner (MAC) due to its high Global Warming Potential (GWP) and extensive use as a refrigerant in MAC. The first-order emission model was introduced and the emission rate constant was assumed to be unvaried with time. A commercial recovery station of refrigerants was used to recover the HFC-134a from the MAC. Average emission rate constant and annual emission rate during the operation period of vehicle are estimated to be $0.0538{\pm}0.0092$ (n=21) $yr^{-1}$ and $5.2{\pm}0.6%$, respectively within a confidence interval of 95%. According to the model results, about 50% of HFC-134a would be emitted from the MAC during the 10 years operation of passenger cars. On the other hand, average remaining portion of HFC-134a in the MACs of scrap cars is $58.2{\pm}4.8%$ (n=50) within a confidence interval of 95%, suggesting that over 40% of the initially charged amount could be released fugitively after disposal provided that the HFC-134a would not be properly treated or recycled.
In this study, the performance of mobile air conditioner(MAC) systems to which the refrigerants R134a and R1234yf were used was evaluated to compare the characteristic of automotive refrigeration cycles with refrigerant. The experimental setup of a MAC consists of an belt driven compressor, a condenser, an evaporator and a block type thermal expansion valve. The drop-in test on MAC were carried out under variable compressor speed from 800 to 2500 rpm. Performance test by using R1234yf and R134a in the same system revealed low the charge amount and mass flow rates for using R1234yf, that is, up to 10% and 17%, respectively. The compressor discharge temperature of R1234yf is $8^{\circ}C$ lower than that of R134a. The cooling capacity with R1234yf system decreased by 4~7% compared with R134a system. In addition, The COP of R1234yf system is lower 3~4% than that of R134a system.
사용자가 집에 도착하기 전에 IoT 시스템이 집안 온도를 자동으로 쾌적하게 하기 위해서는 사용자의 도착 예정 시간에 맞게 설정한 온도에 도달할 수 있는 최적의 에어컨 및 난방의 가동 시작 시간을 예측해야 한다. 가동 시간을 정확하게 예측한다면 불필요한 가동시간을 줄일 수 있기 때문에 요금 낭비를 피할 수 있는 효과가 있다. 본 논문은 에어컨과 보일러를 사용하는 집의 냉난방 시간을 예측하는 인공신경망과 이를 활용하는 IoT 시스템을 소개한다. 에어컨과 보일러가 특정 시작 온도에서 특정 목표 온도로 집안을 냉난방 하는데 걸리는 시간에 영향을 주는 변수는 집안의 구조, 집안의 크기, 외부 날씨 환경 등으로 매우 다양하다. 그중에서 측정 가능한 변수인 집안 온도, 집안 습도, 외부 온도, 외부 습도, 풍향, 풍도, 풍속 냉각 효과를 활용하여 학습데이터를 만들고 최적의 인공신경망을 구축하였다. 인공신경망을 구축한 후에는 이를 활용하는 IoT 시스템을 개발하였다. IoT 시스템은 라즈베리파이3 기반의 메인 시스템과 안드로이드 기반의 모바일 애플리케이션으로 구성하였다. 인공신경망을 활용하기 위해 모바일 애플리케이션의 GPS 센서를 활용하여 사용자의 이동 분석하고 귀가 시간을 예측하는 기능을 구현하였다.
자동차 에어컨 냉매로 사용되어온 CFC-12는 1991년부터 1994년에 걸쳐 HFC 계열의 냉매인 R134a로 대체되었으며, R-134a는 현재자동차 에어컨 냉매로 널리 사용되고 있다. 그러나 R-134a는 지구온난화 지수(GWP)가 1,300으로 매우 높으며, 교토의정서에서 정한 6대 온실가스 중에 하나로 포함되어 누출량 관리 및 대체 냉매 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 자동차에서 배출되는 $non-CO_2$ 온실가스 배출량 산출을 위한 기초연구로 실차 상태에서의 에어컨 냉매 누출량을 분석하기 위하여 가변온도밀폐실(VT shed)과 Running loss test shed를 이용하여 R-134a의 농도변화를 측정하였다. 대상차종에 대한 주차상태에서 R-134a 누출량을 분석한 결과, 연간 누출량이 6.46~13.28 g/yr 수준으로 기존의 에어컨 시스템을 이용한 누출량 분석결과와 유사한 수준으로 분석되었다. 동일 모델 차량에 단일증발기를 적용한 차량과 이중증발기를 적용한 차량에 대해 냉매 누출량을 비교한 결과, 단일증발기로 구성된 에어컨이 적용된 차량에 비하여 이중증발기가 적용된 에어컨이 장착된 차량에서 누출량이 높게 나타났다. 이는 이중증발기 적용에 따라 에어컨 시스템 구성시 연결부위(호스, 접합부 등)가 추가되면서 해당 부위에서의 누출이 증가된 것으로 보인다. 또한, 차속별 R-134a 농도변화를 분석한 결과, 고속주행시(100 km/hr) 냉매 누출이 증가하였으며, 송풍량 증가에 따른 누출량 변화는 나타나지 않았다.
In this study, performance of R1234yf and R1234yf/R134a mixture is measured on a heat pump bench tester in an attempt to substitute R134a used widely in mobile air conditioners (MACs). The bench tester is equipped with a open type compressor providing a nominal capacity of 3.5 kW. All tests are conducted under the summer cooling and winter heating conditions of 7/4 $5^{\circ}C$ and $-7/41^{\circ}C$ in the evaporator and condenser, respectively. For R1234yf/R134a mixture, measurements are made at 5%, 10%, and 15% of R134a by mass. Test results show that the coefficient of performance (COP) and capacity of R1234yf are up to 2.7% and 4.0% lower than those of R134a, respectively. For R1234yf/R134a mixture, the COP and capacity are up to 3.9% lower and 3.6% higher than those of R134a. For R1234yf and R1234yf/R134a mixture, the compressor discharge temperature is $4.1{\sim}6.7^{\circ}C$ lower than that of R134a while the amount of charge is reduced up to 11% as compared to R134a. 90%R1234yf/10%R134a is a better refrigerant than pure R1234yf in that it is less flammable and more compatible with existing R134a system. Based upon the results, it is concluded that R1234yf and R1234yf/R134a mixture are long term environmentally friendly solutions to mobile air-conditioners due to their excellent environmental properties with acceptable performance.
본 논문에서는 텔레매틱스를 위한 센서네트워크 기반의 이동체 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터링 장치에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 텔레매틱스 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터 및 에어콘을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동조절기를 구현하였다.
This study was conducted to develop a heating system for a fuel cell-driven electric vehicle. The system consists of a compressor, an expansion device and three heat exchangers. A conventional air source heat exchanger is used as primary heat exchanger of the system, and an additional water source heat exchanger is used as a pre-heater to supply heat to the upstream air of the primary heat exchanger. On the other hand, the third heat exchanger consists of a water-to-refrigerant heat exchanger. The heat source of the pre-heater and the water-refrigerant heat exchanger is the waste heat from the fuel cell's stack. In the experiment, the indoor and the outdoor air temperature were fixed, and the compressor speed, EEV opening and waste heat temperature were varied. The results indicate that the $COP_h$ of the proposed system is 3.01 when the system is operating at a 1,200 rpm compressor speed, 50% EEV opening, and $50^{\circ}C$ waste heat source temperature in air pre-heater operation. However, when the system uses a water-refrigerant heat exchanger, the $COP_h$ increases to up to 9.42 at the same compressor speed and waste heat source temperature with 75% EEV openings.
본 논문에서는 차량 자동화 구현을 위한 센서네트워크 기반의 차량용 자동화 시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 자동차내부의 각종 센서로부터 Zigbee 센서 망을 이용하여 무선으로 각종 센싱 데이터를 수집한 후 모니터 프로그램에서 이를 분석한다. 그리고 분석된 데이터를 무선 단말기와 인터페이스 시켜 차량의 상태 정보를 한눈에 운전자가 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 또한, 센서 네트워크 기반으로 온도센서, 습도센서 그리고 조도센서 등을 모니터링하고 이들 데이터를 기반으로 히터, 에어콘 및 차량의 실내등을 자동 구동시키는 차량 내 온/습도 자동제어 및 조도 자동조절기를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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