一種基于動態像素粒度的板翅式換熱器芯體結構優化方法
【技術領域】
[0001] 本發明板翅式換熱器芯體結構優化方法，尤其是涉及一種基于動態像素粒度的板 翅式換熱器芯體結構優化方法。
【背景技術】
[0002] 板翅式換熱器相比于管式換熱器等傳統換熱器，具有傳熱效率高、溫差控制性好、 結構緊湊、性價比高、適應廣泛、可靠性高等特點，采用釬焊制造，提高換熱的耐壓強度，可 用于多股流體換熱、多種介質之間的換熱，在空氣分離設備、航空航天、石油化工、原子能和 國防工業等領域具有廣泛應用。板翅式換熱器以翅片為換熱單元，傳熱系數和傳熱面積均 優于管式換熱器。在傳遞相同熱量的情況下，板翅式換熱器因為翅片厚度小、結構緊湊，故 其重量比管殼式換熱器輕。由于這些優點，板翅式換熱器本發明的【背景技術】為：
[0003] 板翅式換熱器結構復雜，是實現冷凝、液化、蒸發等熱量交換的裝備，具有小溫差 不穩定傳熱、二次傳熱、允許阻力小、多股流物性變化激烈的顯著特點。板翅式換熱器由翅 片、隔板、封條、封頭和導流片組成，其結構核心為板束，包括多個由翅片、導流片放入兩個 隔板（復合板）間再配合封條組成的通道。翅片放置在復合板間，并用封條固定，芯體在真 空爐中釬焊，兩端焊接封頭。板翅式換熱器的芯體是由多個冷、熱流體通道釬焊疊置而成 的，傳統的換熱器芯體結構設計方法是試湊法，即先選定換熱面、冷卻介質和流動方式，然 后多次假定幾何尺寸進行試算，直至得到一個滿足所有約束條件的換熱器。隨著換熱器熱 流率的增大，已有結構設計方法難以解決換熱器芯體通道負荷不均、換熱效率下降、結構設 計困難等問題。
[0004] 近年來隨著智能算法的廣泛應用，已經有學者將智能算法應用于換熱器設計中。 美國阿拉巴馬大學NAJAFI等采用遺傳算法研宄了板翅換熱器翅片結構對換熱器性能的影 響。德國漢堡聯邦國防軍大學ROETZEL等研宄了考慮雙曲散布模型的換熱器中流體不均 勻性問題，計算非均勻流動時，管殼式換熱器中軸向溫度分布。法國波城工藝工程實驗室 RENEAUME等研宄了板翅換熱器優化方法，給出求解板翅換熱器性能的連續型公式。已有的 換熱器結構優化設計方法，存在局部尋優能力強而全局搜索能力差、易出現早熟收斂現象 等缺點，設計精度難以滿足需求。
[0005] 芯體是板翅式換熱器的核心部分和關鍵換熱部分，占換熱器絕大部分的重量和體 積；傳熱過程主要依靠翅片完成，同時翅片又會對流體的流動產生阻力，所以翅片的類型和 尺寸也是影響換熱器性能的主要因素，故本發明重點針對芯體與翅片結構進行優化設計。
【發明內容】
[0006] 為了克服【背景技術】中的不足，本發明的目的在于提供一種基于動態像素粒度的板 翅式換熱器芯體結構優化方法。該方法在基本粒子群算法的基礎上，通過引入動態更新像 素粒度、自適應地計算交叉和變異操作概率，建立改進的粒子群算法。將該算法應用于求解 以芯體的總重量最小為目標的板翅式換熱器芯體結構優化設計中，得出結構設計參數的最 優解。
[0007] 本發明采用的技術方案的步驟如下：
[0008] 1)確定需要優化的板翅式換熱器的主要性能要求及流體的物性參數；
[0009] 2)確定芯體結構優化變量及其約束條件，即確定結構優化變量向量X表現型和問 題的解空間；芯體的一組優化變量表示如下：
[0010] X = {x" x2, x3,…，xk}
[0011] 式中，11表示優化變量向量中的一項優化量，k表示優化變量總數；
[0012] 3)根據第2)步驟取得的優化變量及其約束條件建立優化模型，確定出目標函數 的類型及其數學描述形式或量化方法，也就是最終的最優解；建立優化模型用公式描述如 下：
[0013] 求解：Hx1, x2, X3,…，xk)
[0014] 目標：minfU" x2, x3,…，xk)
[0015] 約束：g (X1, x2, x3,…，xk)彡 0
[0016] h (X1, x2, x3,…，xk) = 0
[0017]
【主權項】
1. 一種基于動態像素粒度的板翅式換熱器芯體結構優化方法，其特征在于，該方法的 步驟如下： 1) 確定需要優化的板翅式換熱器的主要性能要求及流體的物性參數； 2) 確定芯體結構優化變量及其約束條件，即確定結構優化變量向量X表現型和問題的 解空間；芯體的一組優化變量表示如下： X - {x" X2, X3,…，XjJ 式中，^表示優化變量向量中的一項優化量，k表示優化變量總數； 3) 根據第2)步驟取得的優化變量及其約束條件建立優化模型，確定出目標函數的類 型及其數學描述形式或量化方法，也就是最終的最優解；建立優化模型用公式描述如下： 求解：f (X1, X2, X3,…，Xk) 目標：minf (X1, X2, X3,…，Xk) 約束：g (X1, x2, x3,…，xk)彡 O h (X1, x2, x3,…，xk) = O X?n<X.<X;max 式中，^表示優化變量向量中的一項優化量，k表示優化變量總數，和<胃分別指優 化變量向量中的對應優化量的最小和最大可能取值，f ()表示優化問題的目標函數，g〇表 示不等式約束，h ()表示等式約束； 4) 建立優化模型之后，采用粒子群中的粒子表示優化變量向量的可行解，設置種群規 模、迭代代數、像素粒度和外部Pareto池初始化參數，并對所有粒子的位置和速度進行初 始化； 5) 更新種群粒子的位置和速度； 6) 計算粒子的適應度值，判斷支配關系，更新內部支配解與非支配解集合； 7) 自適應地計算交叉和變異操作概率，分別采取隨機交叉和高斯變異操作，更新粒子 的位置，更新內部非支配解集合； 8) 判斷內部非支配解與外部Pareto解的支配關系，并更新外部Pareto池； 9) 采用動態更新像素粒度，計算外部Pareto池中粒子的像素位置，并剔除同一像素位 置的多余粒子； 10) 計算外部Pareto池中粒子的像素距離，選取最大的像素距離粒子為種群全局最優 粒子； 11) 判斷算法是否滿足終止條件，如果是，則結束計算，獲得最優解，否則進入第5)步 驟。
2. 根據權利要求1所述的實現板翅式換熱器芯體結構優化的方法，其特征在于：所述 第7)步驟中，自適應地計算交叉和變異操作概率是指：粒子的交叉和變異操作概率根據粒 子的像素距離來動態獲取。
3. 根據權利要求1所述的實現板翅式換熱器芯體結構優化的方法，其特征在于：所述 第9)步驟中，采用動態更新像素粒度是指：根據迭代次數動態更新。
【專利摘要】本發明公開了一種基于動態像素粒度的板翅式換熱器芯體結構優化設計方法。根據板翅換熱器芯體流道結構，建立板翅式換熱器芯體結構優化設計模型，提出動態更新像素粒度，擴大種群搜索范圍，保持種群多樣性；提出了非首尾粒子、首尾粒子的像素距離計算模型，根據粒子的像素距離，自適應地計算交叉和變異操作概率，分別采取隨機交叉和高斯變異，增強種群全局搜索能力，提高種群的局部搜索效率，避免算法陷入局部最優，實現Pareto最優解覆蓋廣泛、分布均勻的目標。本發明可提高換熱器芯體結構設計效率，提供更加合理的設計參數。本發明優化設計后的板翅式換熱器，具有通道負荷均勻、二次傳熱溫差小、流動阻力小、換熱效率高的顯著特點。
【IPC分類】G06F17-50
【公開號】CN104657551
【申請號】CN201510066295
【發明人】徐敬華, 張樹有, 譚建榮
【申請人】浙江大學
【公開日】2015年5月27日
【申請日】2015年2月9日