【摘 要】
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提出了利用Kriging响应面技术,应用遗传算法对锯齿型板翅式换热器翅片结构参数及运行工况的优化方法.锯齿型翅片的翅片高度h、翅片间距s、翅片厚度t、翅片节距l和入口雷诺数Re作为待寻优的优化变量,而换热器的j因子、f因子和JF因子作为目标函数.研究结果表面:锯齿型翅片结构参数的优化结果与入口雷诺数无关,在翅片高度h=9.5mm、翅片间距s=2.1mm、翅片厚度t=0.1mm和翅片节距l=3mm时
【机 构】
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西安交通大学能源与动力工程学院,710049 西安交通大学化学工程与技术学院,710049
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提出了利用Kriging响应面技术,应用遗传算法对锯齿型板翅式换热器翅片结构参数及运行工况的优化方法.锯齿型翅片的翅片高度h、翅片间距s、翅片厚度t、翅片节距l和入口雷诺数Re作为待寻优的优化变量,而换热器的j因子、f因子和JF因子作为目标函数.研究结果表面:锯齿型翅片结构参数的优化结果与入口雷诺数无关,在翅片高度h=9.5mm、翅片间距s=2.1mm、翅片厚度t=0.1mm和翅片节距l=3mm时,换热器性能最佳;相比由常规锯齿型板翅式换热器,优化的换热器换热量增加了145W,而泵功消耗减小了48.5％;结合Kriging响应面的遗传算法克服了传统优化方法对经验关联式的依赖.本文的研究结果可以指导板翅式换热器的优化设计.
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