基于优化算法的板翅式换热器性能研究

发布时间：2017-08-22 19:36

  本文关键词：基于优化算法的板翅式换热器性能研究

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【摘要】：板翅式换热器因其具有结构紧凑、换热效率高等优点,在石油化工、交通运输、机械制造、暖通制冷、航空航天等领域具有重要应用。板翅式换热器中的传热及流动相互制约,并且存在流动阻力大、制造及运行成本偏高等问题,因此如何在满足换热性能的前提下,实现板翅式换热器的高效率、轻量化、低成本等指标对于提高板翅式换热器在相关领域内的应用至关重要。鉴于此,本文基于优化算法分别开展了板翅式换热器性能的单目标优化和多目标优化计算。本文介绍了遗传算法的流程,研究了不同种群数,交叉算子、变异算子对计算过程的影响。介绍了约束条件的处理方法。同时也对多目标进化算法做了一定介绍。给出了算例验证两种优化算法,为换热器优化建立了基础。本文介绍了板翅式换热器的结构和关键部件,分析了板翅式换热器的流动及传热特性,对比分析了三种评价方法,即熵分析法、（火用）分析法、热经济学分析法。基于上述评价方法,提出了板翅式换热器的单目标及多目标参数的优化方法,其中单目标优化将总熵产作为目标函数并得到了计算结果;多目标优化将传热熵产和阻力熵产、效率和重量、效率和经济指标作为目标函数,并对单目标及多目标参数优化进行了比较。计算结果表明,采用多目标参数优化的板翅式换热器在传热、流动阻力、重量、成本等方面的综合性能得到了明显改善。该研究成果为板翅式换热器的优化设计应用提供技术参考。
【关键词】：板翅式换热器 遗传算法 多目标进化算法 熵分析 评价指标
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18;TK172
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注释表11-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 研究背景和意义12
• 1.2 板翅式换热器的特点和发展12-14
• 1.3 优化算法的特点14-15
• 1.4 国内外研究现状概述15-18
• 1.4.1 遗传算法和多目标进化算法进展15-16
• 1.4.2 换热器性能评价进展16-17
• 1.4.3 换热器优化进展17-18
• 1.5 本文的主要工作18-19
• 第二章 板翅式换热器原理和设计方法19-34
• 2.1 换热器结构19-21
• 2.2 传热计算方法21-25
• 2.2.1 平均温差法21-23
• 2.2.2 效率-传热单元法23-25
• 2.3 换热器特性分析25-29
• 2.3.1 压降特性25-27
• 2.3.2 换热表面特性27-28
• 2.3.3 翅片传热特性28-29
• 2.4 换热器评价方法29-31
• 2.4.1 熵分析法29
• 2.4.2 （火用）分析法29-30
• 2.4.3 热经济学分析法30-31
• 2.5 板翅式换热器的设计31-33
• 2.6 本章小结33-34
• 第三章 板翅式换热器的单目标优化设计34-45
• 3.1 优化模型34
• 3.2 遗传算法34-40
• 3.2.1 单目标优化模型34-35
• 3.2.2 单目标优化算例测试35-40
• 3.3 熵产单目标优化40-44
• 3.3.1 优化目标40-41
• 3.3.2 参数设置41-42
• 3.3.3 计算结果分析42-44
• 3.4 本章小结44-45
• 第四章 板翅式换热器的多目标优化设计45-68
• 4.1 多目标进化算法45-47
• 4.1.1 多目标优化模型45-46
• 4.1.2 多目标优化算例测试46-47
• 4.2 传热熵产和阻力熵产优化47-54
• 4.2.1 优化目标47-48
• 4.2.2 参数设置48-49
• 4.2.3 计算过程49-50
• 4.2.4 计算结果分析50-54
• 4.3 重量和效率优化54-61
• 4.3.1 优化目标54-55
• 4.3.2 参数设置55-56
• 4.3.3 计算过程56-57
• 4.3.4 计算结果分析57-61
• 4.4 效率和经济性优化61-67
• 4.4.1 优化目标61
• 4.4.2 参数设置61-62
• 4.4.3 计算过程62-64
• 4.4.4 计算结果分析64-67
• 4.5 本章小结67-68
• 第5章 总结与展望68-70
• 5.1 总结68
• 5.2 展望68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73-74
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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本文编号：721048