为了研究屏蔽门式地铁站中非组织渗透风冷负荷的变化，基于上海市某地下非换乘屏蔽门式地铁站进行实测与仿真，建立了该车站非组织渗透风的简化仿真模型，再利用列车进出站过程中屏蔽门与出入口处的渗透风实测数据对仿真模型进行了验证，研究实验车站中非组织渗透风的动态变化规律，根据所验证的仿真模型计算得到了工作日及周末2个典型日的非组织渗透风动态负荷变化情况。结果表明：客流高峰期渗透风负荷会增加，且工作日与周末的最大渗透风负荷占比分别为29.8%与30.8%。
为了提高灭火飞机的灭火效能，通过建立重力喷洒系统工质排放模型，对水系灭火剂的排放特性进行了模拟研究，分析了工质种类、水箱尺寸对排放过程的影响。结果表明：使用高分子凝胶灭火剂替代水作为工质后，6 s内的排放速率比水慢9%，满足实际应用场景中的排放需求；但常用的缩比准则不再适用于不同尺寸水箱的排放过程，因此建立了重力喷洒系统适用的缩比准则，并搭建了缩比实验台，对排放模型进行了实验验证，得出力喷洒系统最适合的缩比准则数为傅汝德数。
为了解决系统在运行过程中人为操作产生的不节能问题，利用该系统2022年制冷季累计运行数据建立反向传播神经网络能耗预测模型，并对该模型进行了验证，其平均误差满足精度要求。基于能耗预测模型，采用遗传算法对该能耗预测模型寻优，对遗传算法寻优结果与人为的经验调控结果进行对比。结果表明：基于遗传算法所得参数调控的节能效果优于人为的经验调控，在运行时长占比最大的负荷区间（30%～50%）节能百分比为7.84%。
通过建立三维计算流体力学（CFD）模型，耦合反应动力学与传递过程，研究绕管式反应器中冷却水流速、层间距及管间距对温度分布、压降与CO_2转化率的影响规律。结果表明：冷却水流速从0.2 m/s增至1.8 m/s时，反应区最高温度下降4.01℃，但CO_2转化率因动力学抑制从26%降至24.14%；增大层间距（5～30 cm）可提升CO_2转化率至31.22%，但伴随热点温度升高39.18℃；管间距扩大（30～60 mm）则通过降低换热效率使转化率小幅提升（24.54%～26.57%）。研究揭示了流动-传热-反应的协同作用机制，提出梯度层间距设计以平衡移热需求与反应动力学优化。
以苏州某配备了基于储能水箱形式的辐射+新风温湿分控系统的办公建筑为研究对象，利用Trnsys建立了空气源热泵直供形式和基于储能水箱形式的辐射+新风温湿分控系统模型，利用实际系统的实测数据进行了模型的验证。对比分析了有无储能水箱2种系统形式的模拟结果。结果表明：为直供系统配备0.15、0.2、0.5和1 m~3储能水箱后，主机出水温度波动变小，启停频次依次降低57.8%、60.9%、71.1%和77.2%，但系统能耗略微升高2.1%、2%、2.4%和3.1%；热泵主机性能系数不随水箱体积和系统形式发生变化。
针对造雪机中运行参数对内混式气液两相流喷嘴的雾化成雪问题，搭建了人工造雪环境模拟室，并对一种新型的内混式气液两相流雾化喷嘴开展了不同运行参数下的成雪密度实验研究。基于雪晶生长理论揭示了运行参数对于雾化喷嘴成雪密度的影响，为造雪机的设计与优化提供理论支撑。研究了该雾化喷嘴在不同气水压力比和湿球温度下的成雪密度变化规律，结果表明：气水压力比为0.4 MPa:0.4 MPa、0.5 MPa:0.45 MPa、0.5 MPa:0.4 MPa时，相同环境温度条件下，降低气水压力比可以提高成雪密度；湿球温度在-20.23～-5.36℃变化时，相同的气水压力比条件下，增加湿球温度可以提高成雪密度。
采用危险与可操作性分析方法、保护层分析方法和安全完整性风险概率降低值方法，研究了NH_3/CO_2制冷剂复叠制冷系统的安全性评估。通过分析潜在风险，识别了操作过程中的危险源和可能发生的偏差，评估现有安全控制措施的有效性，并量化系统风险的降低效果。可操作性分析方法可有效识别潜在危险；保护层分析方法有助于量化风险，降低独立保护层的风险频率；安全完整性风险概率降低值方法则为风险降低效果的评估提供了量化依据。结果表明：蒸发器侧（氨制冷侧）的风险降低目标为71，安全完整性风险概率降低值为-0.14，需要增加安全完整性等级为1的安全设备来保障系统安全。并且建议在行业规范制定的过程中，重视该制冷系统的安全性评价分析。
提出了一种基于卷积神经网络（CNN）-微调（FT）的故障诊断迁移方法，利用信息丰富的源域多联机系统的先验知识来建立目标多联机系统的诊断模型。首先对源域进行预训练，通过参数寻优找到最优CNN模型；然后将预训练模型迁移至目标域上，只用少量目标数据训练CNN顶层，准确率为86.71%；依次解冻前面的网络层并进行微调处理，准确率升至95.83%，显著优于目标域特定训练（81.02%）、源域模型直接迁移（33.45%）2种情况。
针对武汉市某商场空调系统能耗预测问题，采用数据挖掘方法进行建模处理，引入萨维茨基-戈雷多项式平滑算法对原始数据进行降噪处理，采用长短期记忆神经网络算法对瞬时能耗进行预测分析。结果表明：相较于反向传播神经网络、循环神经网络和门控循环单元等方法，长短期记忆神经网络预测精度最高，决定系数达0.861；多项式平滑算法对于原始数据的降噪处理可显著提高预测精度，减少数据中噪声影响，决定系数达0.955，提升了10.9%，验证了所提出方法在商场冷水机组系统能耗预测方面的可行性。
为了研究大空间公共建筑变风量空调系统的“部分空间”运行模式，采用数值模拟和实验验证的方法，研究了全空间模式、仅会议区运行模式和仅工作区运行模式3种运行模式下房间内温度场、速度场的分布特性，确定了调控方法及关键参数。结果表明：在2种“部分空间”运行模式下，人员所在区域的温度均可维持在设定值附近，空气分布特性指标较高，空调机组的全年耗电量分别降低了35.4%和52.1%。