建立了不同吹扫模式下碘化氢(HI) 分解膜反应器有限时间热力学模型，将吹扫气流率、反应进口压力、渗透膜厚度、反应器长度作为决策变量，以HI 转化率最大、H₂ 回收率最大、总熵产率最小为目标开展多目标优化。通过研究发现，在给定的决策变量变化范围内HI 转化率和H₂ 回收率最大两者具有一致性，但两者无法与总熵产率最小同时达到最优；相比顺流吹扫模式，逆流吹扫模式下Pareto 前沿目标值均具有较高的HI 转化率和H₂ 回收率。使用不同的决策方法选取最优解，顺流模式下的TOPSIS 决策点和逆流模式下的LINMAP 决策点具有较小的偏差因子可作为反应器参数设计最优解。

基于量子对应态原理并考虑氢同分异构体之间的结构差异，建立了适用于预测低温正氢与仲氢输运参数的数学模型，明确了对比黏度和对比导热系数与对比德布罗意波长之间的线性关系，并使用所建立数学模型预测了正氢与仲氢的黏度与导热系数。通过对计算结果的检验分析，发现量子对应态原理方法可以较准确地预测温度20∼100 K 及压力0.01∼10 MPa 范围内正氢、仲氢的黏度及导热系数。压力对模型的预测精度影响显著，当环境压力小于1 MPa 时，对应态原理预测误差基本控制在6%以内。进一步修正模型中的物性常数修正有望提高对应态原理预测精度。

针对除霜控制方法的自适应性需求，本文提出一种制热能力衰减(Degradation of Heating Capacity，DHC) 方法识别结霜状态，并基于全连接神经网络(Fully Connected Neural Network，FNN) 分类模型开展除霜效果水平预测研究。结果表明：在空气源热泵的监测案例中，所提出的DHC 方法能有效识别结霜状态，且在测试集中FNN 分类模型对除霜效果水平识别的准确率达到91.43%。与原始除霜控制方法相比，整个供暖季的除霜频率、热量损失和功耗损失分别降低66.3%、1775 MJ和1829 MJ，同时季节性能参数SCOP 提高8.6%。研究结果为ASHP 系统的除霜控制方法在实际运行中的实施与优化提供了一条有效途径。

本文基于准稳态计算模型，提出了一种精馏型自复叠制冷系统降温速度的优化方法。以最大制冷量为优化目标，得到给定混合工质浓度时降温过程最佳吸气压力曲线，采用分段调节吸气压力的方法来匹配该曲线，从而减少降温时间，在此基础上可进一步优化混合工质浓度提高降温速度。该方法应用于箱内空气温度由20°C 降至−100°C 的试验箱降温过程，采用摩尔比例为0.35/0.25/0.15/0.25 的R50/R1150/R290/R600a 混合工质，结合最优吸气压力切换参数：两个切换温度(−20°C 和−105°C) 和三个切换压力(700 kPa、600 kPa 和550 kPa) 可以达到最短的降温时间。研究结果还表明不同蒸发温度区间所需的最优浓度不同，在降温过程中调节工质的浓度，则可以减少降温时间。该优化方法可为其它混合工质制冷系统降温过程研究提供参考。

最佳热化系数可指导热电联机组容量配置，实现热电联产经济效益的最大化。本文提出了考虑变负荷能耗特性的技术经济最佳热化系数确定方法，建立热电联产系统变工况分析模型，计算获得了案例机组的变负荷能耗特性，优化得到了技术经济最佳热化系数。结果表明：不考虑、考虑变负荷能耗特性的技术经济最佳热化系数分别为0.750、0.702，不考虑变负荷能耗特性年节约费用的偏差达22.0%，考虑变负荷能耗特性后可获得更加精准的热电联产技术经济效益。