基于多目标遗传算法的行驶工况构建优化

在利用短行程法构建行驶工况的过程中,为综合考虑短行程的典型性和行驶工况的代表性,将二者量化并作为多目标优化过程中的两个目标函数,引入非支配排序遗传算法Ⅱ（nondominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ）对短行程的选择进行优化。将NSGA-Ⅱ优化方法与常用的短行程选择方法进行对比,在相同时间内,随机选择法、相关性法、距离法和NSGA-Ⅱ分别构建了7 582、7 209、9 615和20个候选行驶工况。结果显示,4种方法中,在整体上,NSGA-Ⅱ产生的行驶工况集中在代表性较高的区域同时使得构成行驶工况的短行程整体上典型性较高;在最优工况的比较中,NSGA-Ⅱ的最优工况与原始数据的特征参数相对误差最小,包含的短行程到离簇中心的平均距离最短,表明采用NSGA-Ⅱ算法对短行程选择过程进行优化有助于从多个角度提升行驶工况的构建质量。     

应用遗传算法优化设计紧凑式换热器

应用遗传算法对锯齿型板翅式换热器的结构进行了优化设计.以预定的传热量、两侧压降、体积等设计要求为适应度函数,通过对设计变量构成的种群个体进行适应度评估以及选择、交叉、变异等遗传操作,得到符合设计约束的换热器最优结构参数(如翅高、翅长、间距,以及长、宽、高等).此外,对10次计算得到的设计参数进行了统计分析.结果表明:相关结构参数的不确定度很小,应用遗传算法可以快速方便地对紧凑式换热器的几何结构参数作出符合设计要求的选择.     

基于遗传算法的污水换热器的优化研究

以污水换热器的年总费用为目标函数,应用遗传算法对污水换热器进行了设计参数的优化计算.介绍了遗传算法工具箱的使用方法.该方法克服了传统优化算法的缺陷;优化结果更加符合工程实际.并指出了减小污水换热器年总费用的主要方向.     

含电动汽车的气电互联虚拟电厂区间多目标优化调度策略

气电互联虚拟电厂能够推动分布式能源的高效利用,考虑诸多不确定因素的有效调度策略是保证其运行品质的关键.本文在构建含电动汽车的气电互联虚拟电厂风电、光伏、燃气轮机、电转气设备、电动汽车各单元模型的基础上,采用区间优化理论描述了该虚拟电厂中风电、光伏出力及电负荷、气负荷的不确定性;以运行经济效益、用户舒适度、二氧化碳排放作...     

应用遗传算法优化设计管壳式换热器

两级管壳式换热器优化设计是一个有约束非线性规划问题,目前还没有方法能够保证寻找到该问题的全局最优解.传统的转动坐标轴直接搜索可行方向法(DSFD方法)可以获得该问题的局部最优解,但该最优解对初始点的依赖性很大,需要多次尝试寻找"全局"最优解.应用遗传算法对两级管壳式换热器进行优化设计,优化结果与DSFD方法优化结果对比表明,遗传算法更易于寻找"全局"最优解,提高优化过程的效率.     

有机工质低温余热发电系统多目标优化设计

针对现有有机朗肯循环单目标优化设计的局限性,从热力性、经济性等多方面对有机工质低温余热发电系统进行多目标优化设计.以系统效率最大和总投资费用最小为目标函数,选取透平进口温度、透平进口压力、余热锅炉节点温差、接近点温差和冷凝器端差等5个关键热力参数作为决策变量,利用非支配解排序遗传算法(NSGA-II)分别对采用R123、R245fa和异丁烷的有机工质余热发电系统进行多目标优化,获得不同工质的多目标优化的最优解集(Pareto最优前沿),并采用理想点辅助法从最优解集中选择出最优解及相应的系统最佳热力参数组合.结果表明:在给定余热条件下,从热力性能和经济性两方面考虑,R245fa是最优的有机工质,从多目标优化的最优解集中选择出的最佳效率为10.37%,最小总投资费用为455.84万元.     

基于NSGA-Ⅱ串行模式搜索的新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度方法

针对新能源发电与抽水蓄能电站联合发电系统,提出一种多时间尺度优化调度策略,并提出一种结合快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）和模式搜索算法的NSGA-Ⅱ-PS算法,该策略针对不同的时间尺度分别设定目标函数与约束条件,对比NSGA-Ⅱ与NSGA-Ⅱ-PS在解决本调度问题结果上的优劣性。在日前、日中时间尺度对联合系统进行优化调度,制定调度计划。结果表明：在高比例新能源消纳的基础上,新能源发电与抽水蓄能电站联合系统多时间尺度优化调度可在日前、日中尺度实现联合系统经济安全运行。     

基于遗传算法的无功功率优化与控制专家系统开发

针对电力系统中无功功率优化问题建立了数学模型,利用函数连接网络将多目标问题转化为单目标无功优化问题,采用免疫遗传算法进行求解。 提出了分区分层的多变电所电压无功协调控制专家系统的设计思想。该系统具有较高优化精度的同时求解过程较为简单。     

基于多目标遗传算法的生物质气化过程参数优化

生物质气化过程是一个复杂的多目标非线性过程。通过对气化过程的机理分析,针对麦秸和玉米秸这2种软质秸秆类生物质原料特性,建立了气化过程的优化目标函数。在此基础上,采用多目标遗传算法对该目标函数进行优化设计计算。计算结果表明,该目标函数对生物质气化过程参数优化具有良好效果,也验证了该算法对于全局优化以及解决复杂非线性问题的有效性。     

基于遗传算法的叶片安装排序优化系统的开发及应用

叶片加工质量不均匀导致叶片安装后转子的不平衡量增加，动平衡工作量加大；旧机组现场更换叶片后，叶片更换前后在不同平衡面产生的不平衡力矩的变化将导致轴系不平衡增加，振动加大。为了减少叶片安装产生的不平衡量，在简要介绍遗传算法基本原理的基础上将其应用于叶轮机械叶片的优化排序安装，解决了以前采用穷举法对于大量叶片优化排序所碰到的求解时间长，得不到优化结果的问题。可以用于叶轮机械叶片的优化安装排序。     

螺旋翅片管换热器的优化设计

本文以试验为基础,对螺旋翅片管换热器的管束结构进行了优化设计,建立了数学模型。对建模 过程中有关目标函数确定、变量分析、约束条件等进行了讨论。得到了一定限制条件下的最佳结构参 数,可为电站锅炉的省煤器、空气预热器等设备的优化设计提供参考。     

Multi‐objective genetic algorithm optimization of thermoelectric heat exchanger for waste heat recovery

A model is developed to simulate a cross‐flow heat exchanger, including fins, in the wall of which thermoelectric generators are sandwiched. Such a system could be used for waste heat recovery. The model is used to optimize the device based on several objective functions: total volume, total number of thermoelectric modules, power output, and pumping power. The design variables are the local distribution of modules and of current, the shape of the fins, and the division of the heat exchanger in sub‐channels. Pareto fronts are achieved with a multi‐objective genetic algorithm, and are presented here. The results show that the number of sub‐channels in the heat exchanger has a larger impact on the overall performance than the fin geometry for this particular problem. Also, the net power output is mostly correlated to the number of thermoelectric modules, and less to the heat exchanger volume. Various relations between the different competing objectives are shown and analyzed. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Experiments on solid state hydrogen storage device with a finned tube heat exchanger

The absorption and desorption performances of a solid state (metal hydride) hydrogen storage device with a finned tube heat exchanger are experimentally investigated. The heat exchanger design consists of two “U” shaped cooling tubes and perforated annular copper fins. Copper flakes are also inserted in between the fins to increase the overall effective thermal conductivity of the metal hydride bed. Experiments are performed on the storage device containing 1 kg of hydriding alloy LaNi₅, at various hydrogen supply pressures. Water is used as the heat transfer fluid. The performance of the storage device is investigated for different operating parameters such as hydrogen supply pressure, cooling fluid temperature and heating fluid temperature. The shortest charging time found is 490 s for the absorption capacity of 1.2 wt% at a supply pressure of 15 bar and cooling fluid temperature and velocity of 288 K and 1 m/s respectively. The effect of copper flakes on absorption performance is also investigated and compared with a similar storage device without copper flakes.     

改进精度的换热网络优化遗传算法

在换热网络分级超结构及其数学模型基础上,提出了改进精度的换热网络优化综合遗传算法,该算法采用三层优化结构,利用中间层修正换热系数和流体物性,在计算量上升不多的情况下,从本质上提高了换热网络优化过程中的精度。采用此方法对炼油厂常减压系统进行优化,得到了良好的效果。     

内燃机车热交换器传热强化的研究

对国内现有内燃机车用热交换器的传热机理和结构进行了分析、比较和研究,指出热交换器传热强化应采取的措施,并针对光管热交换器、螺旋扁管热交换器、螺旋隔板热交换器作了性能对比研究,指出螺旋隔板热交换器具有较高的冷却能力。     

内展翅片换热器在压缩空气系统中的应用分析

通过实验数据分析以及实际工程案例,对内展翅片换热器在压缩空气系统的相同工况下采用光管换热器和外翅片换热器的换热效果及阻力特性进行了比较。结果表明,内展翅片换热器不仅具有较好的强化传热效果,而且单位压降损耗低,节能效果显著。     

Variational approach to the finned tube heat exchanger used in hydride hydrogen storage system

A variational principle is established for the heat balance in a finned tube heat exchanger used in hydride hydrogen storage systems, an approximate solution is obtained, which can be used for optimal design and study on effects of various parameters on the thermal property of the heat exchanger.     

Minimizing shell‐and‐tube heat exchanger cost with genetic algorithms and considering maintenance

This paper presents a procedure for minimizing the cost of a shell‐and‐tube heat exchanger based on genetic algorithms (GA). The global cost includes the operating cost (pumping power) and the initial cost expressed in terms of annuities. Eleven design variables associated with shell‐and‐tube heat exchanger geometries are considered: tube pitch, tube layout patterns, number of tube passes, baffle spacing at the centre, baffle spacing at the inlet and outlet, baffle cut, tube‐to‐baffle diametrical clearance, shell‐to‐baffle diametrical clearance, tube bundle outer diameter, shell diameter, and tube outer diameter. Evaluations of the heat exchangers performances are based on an adapted version of the Bell–Delaware method. Pressure drops constraints are included in the procedure. Reliability and maintenance due to fouling are taken into account by restraining the coefficient of increase of surface into a given interval. Two case studies are presented. Results show that the procedure can properly and rapidly identify the optimal design for a specified heat transfer process. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.     

蚁群算法在换热网络优化中的应用

提出将蚁群算法应用于换热网络优化中,按照相等的能量份额将各股热流体分解成能量集合,热流体能量通过换热器在与冷流体换热的过程中得到分配,换热器单元面积得到相应地调整．能量分配过程中换热网络得到优化,从而使年综合费用减少的换热器面积不断积累,最终形成了一个最优的换热网络结构．通过具体算例验证了该方法的可行性和有效性,最终优化的结果证明该方法具有较强的全局搜索能力,能够应用于复杂换热网络的优化问题中．     

换热器网络设计的优化研究

基于感知器模型本文提出一种换热器网络优化新算法,在遗传迭代过程中,依据目标函数的适应值,该算法不断调节感知器的权值,使感知器以随机方式搜索网络拓扑结构和运行参数。经过本文的计算表明：这一算法对于多维、多峰、非凸函数也具有很好的适应性,能够有效地克服传统方法（混合整数非线性优化）的不足之处。