板式换热器是一种以波纹板为传热面，以对流和热传导为主要手段的换热设备。板式换热器传热系数高，换热效率好。板式换热器流道形状复杂，板片形式多样，本文运用增元教授提出的场协同原理，采用数值模拟方法对板式换热器的换热特性进行分析，能够在短时间内模拟出多组模型在各种设定工况下的换热结果，降低了实验研究所需的成本，大幅减少了实验时间。　　本文提出了一种多模型切换的粒子群算法，此种算法可以优化神经网络的权值，使BP神经网络具有更好的精度。基于这种优化的神经网络可以对换热器的结构参数进行预测，本文将参数预测设计与场协同原理相结合，很好的验证了这种设计方法的精确性。　　空冷凝器热力性能和空气动力性能研究、直接空冷系统排汽管道及平台构架设计研究等关键技术、关键设备的研制工作具有重要的工程意义。风机桥架是电厂系统的重要结构，通过调整结构形式和构件截面来改变结构频率，达到避开设备共振频率，减小设备振动给结构带来的不利影响的目的。　　作者在工程现场针对空冷凝器作了大量的工程试验，其中包括:人工模拟大气腐蚀试验;污垢性能试验;传热和阻力特性试验;管内阻力特性试验;防冻试验;冲洗试验。这些试验从不同的角度方面对验证换热器的使用具有现实的指导意义。　　本文一共分为七个章节。第一章是绪论，主要阐述本文研究的背景和意义;第二章介绍协同场的原理;第三章针对不同参数的人形散热器作热力学仿真;第四章提出一种改进的粒子群算法，并在此基础上优化BP神经网络的权值，进一步对散热器的参数进行预测设计;第五章提出了对原有风机桥架的改进，并从振动的角度对桥架作模态分析;第六章是作者在工程现场对某电厂的散热器做的实验，第七章提出将来的研究领域和工作。