基于拓扑优化的新型热沉翅片结构设计

采用基于变密度法的拓扑优化方法对强制对流空气热沉结构进行优化设计,以最小压降作为优化目标,传热性能为约束条件,采用二维双层模型代替传统三维模型进行优化设计.采用在优化过程中改变插值参数方法,有效避免优化结果中阻塞结构的形成.将拓扑结构与直翅片结构进行对比,在入口速度为1.2 m/s时,拓扑结构热沉的平均温度比直翅片热沉...     

基于遗传算法的桁架结构布局优化设计

利用遗传算法在Matlab语言环境中对桁架结构进行布局优化设计方法的研究,分别选择杆件截面面积、节点坐标、杆件存在状态为设计变量,同时进行截面尺寸、形状、拓扑三个方面的优化.讨论了实现过程中一些问题的处理,利用结构可能的拓扑形式编号为设计变量进行拓扑优化等,提出利用一个变量控制参数boundsops解决了多类型参数联合编码和离散变量的问题,提出一种结构优化设计实用方法.算例表明,提出的基于遗传算法的桁架结构布局优化设计方法进行桁架结构的布局优化设计比较容易实现,简单、有效,可以产生很好的效益.     

含微腔面式黑体温度均匀性优化设计与评价

为解决同心圆V形槽结构面黑体有效辐射面的高温度均匀性需求问题,提出了以轴向温度均匀性、径向温度均匀性以及有效发射率为约束条件并基于有限元的温度均匀性优化设计方法．首先,分析了温度均匀性的种类、产生原因及变化规律;而后,研究了温度均匀性与有效发射率之间的相互影响关系;进而,基于多约束条件确定了同心圆V形槽结构面式黑体的优化设计参数并研制面式黑体;最后,通过实验对面黑体的温度均匀性进行了测试与评估．测试结果表明：面黑体在250～350 K温域范围内可达0.1 K温度均匀分布．有效辐射面及均热盘结构参数的合理设计是确保面黑体温度均匀性的关键．     

基于遗传算法的基坑桩锚支护优化设计

对遗传算法在基坑桩锚支护优化设计中应用所涉及的目标函数、适应函数、设计参数的选择、约束条件、编码、遗传算子及惩罚函数等问题进行了分析和讨论 ,给出了基坑桩锚支护优化设计的遗传算法实现 ,编制了基坑桩锚支护优化设计软件系统     

支持向量机替代模型的遗传优化设计

针对实际工程中常见的性能函数不能显式表示的优化问题,提出一种基于支持向量机替代模型的遗传优化设计方法。利用试验设计选取合适的设计参数样本点,通过实验或数值仿真获得响应输出,结合遗传算法构建具有参数优化功能的支持向量机替代模型;将支持向量机模型作为目标性能函数,结合其他约束条件完成优化模型的建立,并应用遗传算法进行优化,形成一套准确、高效、适应性强的优化方法。以典型电子装备功分器的结构尺寸优化为例,采用均匀试验设计和高频电磁场仿真软件HFSS获取替代模型训练的学习样本,建立功分器模型的幅度比、相位差和驻波3个响应面目标函数,并对该多目标优化问题进行遗传寻优。     

遗传算法在板翅式换热器芯体结构优化中的应用

基于遗传算法的板翅式换热器优化设计,以换热器重量为目标函数,应用遗传算法优化设计换热器的芯体结构。建立板翅式换热器设计与优化程序系统,并建立翅片数据库,其中包括翅片的几何参数、传热特性和阻力特性,可方便用于计算机程序的处理。与传统设计方法相比较,此优化方法能够快速并准确寻优,得到最轻换热器重量。     

工程结构优化设计的改进混合遗传算法

根据工程实际以及规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立了离散变量结构优化模型。针对遗传算法在迭代过程中经常出现的未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等问题,采用一种新的遗传算子即单亲遗传算子对遗传算法进行了改进,并提出了离散变量结构优化设计的三等分割算法与遗传算法相结合的混合遗传算法。优化设计结果表明:改进混合遗传算法的收敛特性得到了很好的改善,既具有三等分割算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又具有遗传算法全局性好的特点,是高效、理想的工程结构优化设计方法。     

基于变权综合型目标函数的调速系统优化设计

介绍一种双闭环调速系统优化设计方法,提出变权综合型目标函数,并以此为基础采用遗传算法实现对调速系统参数的优化设计.给出优化设计模型,并进行了实例仿真和分析.仿真结果和分析表明,该方法有效解决了对性能指标有特殊要求的调速系统的参数选择问题,选择的参数具有综合最优的特点.     

基于响应面与遗传算法的液力透平叶轮优化设计

建立了基于试验设计、响应面近似和遗传算法优化的液力透平叶轮优化设计方法。通过ANSYS CFX数值模拟得到其外特性,原始模型数值计算结果与试验结果外特性吻合较好。以设计工况下的水力效率和扬程为目标函数,利用响应面方法(RSM)分别得到设计参数与目标函数之间的显式表达式,采用NSGA-Ⅱ遗传算法得到最优叶轮参数组合。优化后水力模型效率提高3.2%。结果表明,响应面方法与NSGA-Ⅱ遗传算法相结合的优化方法适用于液力透平叶轮的优化设计。     

离散变量结构优化的斐波那契遗传算法

提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。     

基于遗传算法的增压富氧燃煤锅炉受热面结构优化

增压富氧燃烧技术是一项极具前景的燃煤电厂零排放技术。增压富氧燃烧下,烟气特性及锅炉结构发生很大变化。文中以火用经济分析为基础,以单位换热量换热器总费用为目标函数,采用遗传算法对增压富氧燃烧下的锅炉对流受热面进行优化,得到受热面最佳结构布置。结果表明:与常规空气燃烧相比,优化后的增压富氧燃烧下烟气流速降低了约80%,烟气侧传热系数增大了4～5倍,烟道尺寸大大减小,烟道截面积仅为原来的13%。     

煤/气混烧电站锅炉对流受热面传热特性的研究

以某350 MW煤粉/高炉煤气混烧电站锅炉为研究对象,通过采用试验研究与热力计算相结合的方法,对混烧高炉煤气后锅炉对流受热面的传热系数进行了修正,满足了掺烧气体燃料后的传热特性,保证了热力计算程序的准确性,对锅炉的优化运行具有指导意义.     

遗传算法中"免疫算子"的构造与性能

文章在研究了遗传算法的编码方式、控制参数和算子操作之后,针对其全局收敛性不足的问题,在基本遗传算子的基础上采用免疫遗传算子和保优策略来防止交叉变异中的个体退化,保证遗传算法尽快收敛到全局最优解.阐述了“免疫算子”的构造及运行机理,分析了算法的性能.以25杆桁架结构可靠性优化问题作为例子说明该算法的优越性.结果表明该方法具有较好的收敛性和收敛效率,因此是一种可行的基于可靠性的结构优化策略.     

针翅管传热计算及针翅管的应用

本文简要地叙述了在传热设备中，高温烟气的热量通过金属壁面传递给水的情况下，采用针翅管作为对流受热面可以提高传热量的原理，并提出粗略的计算方法。本文还以已开发的采用针翅管的传热设备为实例，应用上述计算方法进行计算，同时以所得的结果与采用相同受热面的普通烟管进行比较，其传热量明显增加，约可提高２０％。本文最后对采用针翅管的传热设备的实测数据进行分析来说明采用针翅管作为对流受热面所取得的实际效果。     

串联机械臂结构优化方法

为解决串联机械臂结构优化问题,提出一种基于工作空间和能量消耗综合指标的机械臂结构优化方法.该方法在机械臂原有结构设计的基础上,以满足原有全局性能指标约束为前提,以机械臂工作空间和特定工作区域上的能量消耗为性能指标,利用遗传算法优化机械臂结构参数,使优化后的机械臂不但具有原设计工作空间特性,而且运行能量消耗最优;推导了基于工作空间和能量消耗的综合性能指标计算方法,并给出基于实数编码遗传算法的机械臂结构优化算法.在某6R型串联机械臂结构优化上的应用结果表明：该机械臂结构优化方法能有效地优化机械臂结构,减小运行能量消耗,优化结果能够满足预定工作空间特性约束.     

Characteristics of radiation and convection heat transfer in indirect near-infrared-ray heating chamber

Numerical study was performed to evaluate the characteristics of combined heat transfer of radiation,conduction and convection in indirect near infrared ray (NIR) heating chamber.The effects of important design parameters such as the shape of heat absorbing cylinder and heat releasing fin on the pressure drop and heat transfer coefficient were analyzed with different Reynolds numbers.The Reynolds numbers were varied from 103 to 3×106,which was defined based on the hydraulic diameter of the heat absorbing cy...     

基于免疫粒子群的调峰炉热力站优化调度

为了实现供热节能,对调峰炉热力站进行优化调度．首先结合供热能耗最小和运行费用最小两种调度模型,建立一种综合节能最优的调度模型,该模型可适应不同调峰模式下的供热需要．然后将免疫粒子群算法(Immune particle swarm optimization,IPSO)应用于优化调度的寻优计算,采用免疫算法,对粒子群算法(PSO)进行改进,避免了粒子群算法中存在的算法早熟、容易陷入局部极值等问题,能更准确快速地求解出优化调度结果．通过实例验证了该算法的优越性,计算结果表明调峰炉热力站的优化调度达到了节能的目的．     

基于NSGA-Ⅱ算法的锅炉燃烧多目标优化

采用BP（back propagation,BP）神经网络模型分别建立了300 MW燃煤锅炉的NOx排放特性模型和锅炉热损失模型,同时利用锅炉热态试验数据对模型进行了训练和验证。结果表明：BP神经网络模型可以很好地预测锅炉的排放特性和锅炉的热损失特性。结合NOx排放模型和锅炉热损失模型并采用非劣分类遗传算法（non-dominated sorting genetic algorithm,INSGA-Ⅱ）对锅炉进行多目标优化,优化结果表明：NSGA-Ⅱ多目标优化方法与BP神经网络模型结合可以对锅炉多目标燃烧优化问题实现有效的多目标寻优,得到理想的Pareto解方案可以在降低锅炉NOx排放的同时使锅炉运行在较高的效率工况下,是对锅炉进行多目标优化的有效工具。     

热管散热半导体制冷系统的实验研究

半导体制冷利用半导体材料的珀尔帖效应来实现,不使用压缩机和制冷剂,且不存在噪声和制冷剂污染环境的问题。半导体制冷系统的性能好坏与热端的散热条件有直接关系,为改善热端散热条件,研制了1台热管散热型半导体冷箱。通过性能测试实验,确定了半导体制冷系统的最佳工况,并比较热管散热、风冷散热和水冷散热方式对系统制冷性能的影响。实验结果表明：热管散热是半导体制冷系统的最佳热端散热方式。