对采用φ3．8×0．5mm绝热毛细管的R134a单元式风冷冷风机组进行了试验，改变毛细管的长度，记录机组运行参数并分析机组性能的变化。在此基础之上，采集20个工况点的数据，通过多元线性回归，建立了R134a单元机的绝热毛细管实用关联式。对比试验结果与关联式的计算值，最小相对误差为1．1％，最大相对误差为12．6％，平均相对误差为4．95％。

在对绝热毛细管内制冷剂的流动特性进行研究的过程中，运用两相流漂移模型，并考虑制冷剂在实际流动中存在的亚稳态，开发了绝热毛细管内制冷剂两相流的数值计算程序，对毛细管内制冷剂的流动特性进行了分析；搭建了毛细管两相流实验装置，并将计算结果与实验数据进行比较，结果吻合的较好。

根据两相流动的均相流假设,建立了绝热毛细管分布参数的稳态数学模型,结合制冷工质HFC-134a基于MH状态方程的热力学性质计算模型,采用新的基团贡献法计算粘度,用熵增判据考虑壅塞流动的影响,对绝热毛细管流量进行数值模拟计算。对理论计算结果与相关文献的实验数据进行了比较。针对以HFC-134a为工质的制冷系统,编制了一套较为实用的绝热毛细管流量计算软件。

采用均相模型建立绝热毛细管数学模型，同时考虑了“闪点延迟”、“壅塞流”现象和毛细管呈螺旋形所产生的局部阻力，利用matlab语言编写计算机程序，对绝热毛细管内的流体流动特性进行模拟计算，并分析研究了毛细管的流动性能。将计算结果与其他学者提供的实验结果进行比较，全部的计算点误差都在±10％以内，达到工程运用的要求，其运用对于制冷系统毛细管的匹配具有一定的参考价值。

毛细管流量特性关联式的建立为毛细管设计提供了一条简单、可靠的理论途径．本文分析了现有关联方法存在的不足，提出用多层前向人工神经网络来关联绝热毛细管流量特性的方法．结果表明，在采用相同的输入和输出变量的情况下，神经网络方法与文献中的同类方法相比，关联精度有显著提高．

制冷剂在通过毛细管过程中,存在一个不稳定的亚稳态流动阶段.在考虑亚稳态现象的基础上,基于两相流动的漂移流模型,建立了绝热毛细管内制冷剂流动特性的数学模型.针对工质为R134a的制冷系统开发了绝热毛细管数值模拟程序,并对漂移流模型中的3个重要参数:空隙率、漂移速度和干度进行了计算和分析.该程序在制冷系统毛细管的匹配中具有一定实用价值.