响应面法耦合NSGA-Ⅱ算法的隔壁塔结构优化

隔壁塔的优化设计涉及多个变量且变量之间存在复杂的相互作用关系，这不仅提高了隔壁塔的设计难度，而且制约了其在工业应用方面的潜力。为了解决这一问题，本文提出了一种利用响应面法（RSM）耦合非支配遗传算法（NSGA-Ⅱ）对隔壁塔进行多目标优化设计的方法。首先，确定设计变量并利用单因素分析确定各变量水平，采用BBD（Box-Behnken）方法进行实验设计，并通过数值模拟计算年度总费用（TAC）和再沸器热负荷（Q）的目标函数；然后利用方差分析（ANOVA）评估各回归模型的统计重要性,并用二次多项式形式表示；最后通过NSGA-Ⅱ算法对响应面模型进行优化，计算Pareto前沿获得一系列优化方案。研究表明，相比于传统流程，采用该方法对隔壁塔进行分析和优化，能在降低TAC的同时有效降低Q,为隔壁塔的优化设计提供一种新思路。