问题——两相R-744喷射器是制冷与热泵系统提升能效的关键部件，其内部包含相变、可压缩流动和多相混合等复杂过程。工程仿真通常需要预先给定出口压力作为边界条件，才能保证计算收敛和结果稳定。但实际研发中，出口压力很难直接获得：它既受结构参数影响，也会随工况明显波动。这使模型不得不依赖实验数据或经验估算，进而影响快速设计迭代和跨工况性能评估。 原因——一上——两相流动非线性强——喷射器内的压力恢复、混合以及激波结构相互耦合，单一物理假设下的解析计算难以覆盖宽工况范围；另一方面，CFD虽能刻画局部流场细节，但对边界条件很敏感。尤其跨临界条件下，密度和热物性随压力、温度剧烈变化，出口压力设定偏差过大时，容易导致解不稳定或偏离真实工况。由此形成“缺少实验数据难以给定出口压力、缺少合理出口压力又难以获得可靠仿真”的循环。 影响——对出口压力的依赖直接削弱了喷射器性能预测的通用性：在实验覆盖范围之外，模型可移植性下降，研发周期被拉长；在系统层面，喷射器与压缩机、节流装置、换热器的匹配与联合优化也受到限制。对采用R-744（二氧化碳）并面向跨临界运行的场景，工况跨度大、性能敏感性高，更需要一种在缺少先验出口压力时仍能保持可用精度的预测方法。 对策——针对上述难点，研究提出将热力学模型与多相混合物CFD仿真结合的预测框架：先由热力学模型在较宽工况范围内给出喷射器关键性能量（包括出口压力），再将该出口压力作为CFD的出口边界条件，从而在不依赖或尽量少依赖实验出口压力输入的情况下，获得可收敛且可对比的流场与性能结果。该框架在较宽运行范围内开发并验证，覆盖137个实验场景，动力入口压力为51.9巴至101.1巴。 在模型构建上，研究在计算平台中形成三类热力学建模思路：其一为“全局系数”方法，在整个工作范围内采用固定参数；其二为“局部系数”方法，为每个实验工况单独匹配参数，以提升拟合能力；其三为“预测—局部系数”方法，通过预测算法估计各工况的局部参数，减少逐工况标定需求。对比结果显示，在动力入口质量流量预测上，“局部系数”和“预测—局部系数”方法的相对误差约5%，整体较稳定；但在吸力入口质量流量预测上，跨临界条件下“预测—局部系数”方法偏差可超过30%，而“局部系数”方法仍能将误差控制在5%以内。这表明跨临界工况下参数外推与物性强非线性带来的挑战更突出，需要更有针对性的训练策略或机理约束。 值得关注的是，三类方法对喷射器出口压力的估算误差均控制在10%以内，达到工程可用水平。基于此，研究将热力学模型输出的出口压力作为CFD计算边界条件，并将热力学模型嵌入CFD仿真流程。结果表明，在动力喷嘴出口处，CFD计算得到的温度与马赫数偏差均小于1%，说明该耦合框架不仅有助于计算收敛，也能在关键流动特征上保持较高一致性，为后续结构优化与机理分析提供更可靠的计算基础。 前景——从应用角度看，该框架打通了“系统级热力学估算”与“部件级流场解析”的链路：热力学模型为CFD提供自洽边界条件，CFD则用于识别局部损失与非理想效应，形成迭代改进空间。后续若能继续提升跨临界工况下吸力质量流量预测的稳定性，有望在更多场景中减少实验依赖，推动喷射器快速筛选与数字化设计；同时，随着实验数据覆盖面的扩大，以及物性模型、相变模型的完善，预测算法与机理模型的融合也可能成为提升通用性的重要方向。总体来说，该路径为R-744喷射器在高效制冷与热泵系统中的工程应用提供了更可扩展的工具支撑。
制冷系统的节能降耗与性能优化，是全球应对气候变化和推进低碳转型的重要课题。两相喷射器性能预测框架的探索，反映了工程仿真领域的共同目标——在更少依赖实验的前提下，以更强的自主计算能力支撑复杂系统的精准设计。从全局系数到局部预测、从单一模型到耦合仿真，精度提升来源于对物理过程的持续校准与深化理解。该研究仍有改进空间，但其提出的技术路线具有现实价值，值得继续跟踪与完善。