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1.
2.
The capture of particles by charged droplets was simulated by considering the electrostatic interactions of droplet-droplet and droplet-particle. The results indicate that the electrostatic repulsion between droplets leads to a dynamic accumulation mode of particles. However, the droplet spacing has an insignificant effect on the capture efficiency when the electrostatic deposition predominates. The increase of droplet charge remarkably improves the capture efficiency, in which the capture of fine particles accounts for the largest proportion. Compared to the droplet charge, the droplet size shows a limited improvement in the capture efficiency. Reducing the droplet velocity prolongs the capture time instead of enhancing the capture capacity per unit time, thereby improving capture efficiency. 相似文献
3.
针对换热网络多目标优化问题,采用目前应用较广泛的两种多目标遗传算法,即NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ,对两种算法的性能进行对比研究。案例研究结果表明,NSGA-Ⅱ算法比NSGA-Ⅲ算法运行效率更高,NSGA-Ⅲ的运行时间是NSGA-Ⅱ的2倍以上;NSGA-Ⅱ算法的应用并不严格地受限于3个目标的最大目标数量,NSGA-Ⅱ在求解大于3个目标的多目标优化问题时也可能具有良好的性能,目标数量并非选择NSGA-Ⅱ和NSGA-Ⅲ算法的严格标准。对10×5换热网络案例进行4个相关目标改造优化时,从换热网络的单一性能指标来看,NSGA-Ⅱ算法更容易获得各目标的极值。从最小年度总费用的评价指标来看,两种算法的最优方案效果相近。对7×3换热网络案例进行6个目标的优化时,NSGA-Ⅲ算法得到各目标的极值较优。从最小年度总费用的评价指标来看,NSGA-Ⅲ算法获得的投资费用和年度总费用更小。对于目标函数数量不超过3个,或者3个以上具有一定相关性的多目标优化问题,推荐优先使用NSGA-Ⅱ算法实现快速寻优;而NSGA-Ⅲ算法由于其基于参考点的选择机制,运行效率较慢,更适合用于收敛困难的高维多目标优化问题。 相似文献
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