[发明专利]一种基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法在审
| 申请号： | 201811583497.9 | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109614737A | 公开（公告）日： | 2019-04-12 |
| 发明（设计）人： | 范阔;马正军;张晓云;张智博;史振;原文祺;马建强 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七0三研究所 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 高倩 |
| 地址： | 150036 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 气轮机循环 气轮机 参数优化 遗传算法 循环参数 优化结果 最佳循环 封装 优化 参数组合 模型封装 模型确定 输出结果 输入变量 循环效率 调用 耗时 | ||
1.一种基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法，其特征在于，所述氦气轮机循环参数优化方法包括：
步骤一、建立氦气轮机循环模型；
步骤二、根据氦气轮机循环模型确定作为输入变量的循环参数，并将循环效率作为输出结果，封装氦气轮机模型；
步骤三、编写M函数对氦气轮机模型进行调用，将氦气轮机模型封装成为氦气轮机函数；
步骤四、通过遗传算法对封装后的氦气轮机模型进行优化；
步骤五、判断优化结果是否为最佳函数组合，当判断结果为是时，执行步骤六，否则，执行步骤四；
步骤六、根据最佳函数组合确定最佳循环效率和最佳循环参数组合。
2.如权利要求1所述的基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法，其特征在于，步骤一根据氦气轮机的数学模型和布置方案，在MATLAB/SIMULINK软件上建立氦气轮机循环模型。
3.如权利要求2所述的基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法，其特征在于，步骤二所述的输入变量的循环参数包括涡轮入口温度、高低压压气机压比、压气机入口温度、回热度、压气机效率和涡轮部件效率。
4.如权利要求3所述的基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法，其特征在于，步骤四通过M函数编写遗传算法。
5.如权利要求4所述的基于遗传算法的氦气轮机循环参数优化方法，其特征在于，步骤三中M函数将氦气轮机模型封装成为氦气轮机函数的方法包括：
步骤三一、定义函数：function y＝fun(x)；
步骤三二、在函数中加载模型：load_system)；
步骤三三、利用num2str将数值转换为字符串；
步骤三四、利用set_param给定模型的输入；
步骤三五、根据给定的模型输入，加载运行模型进行计算；
步骤三六、运行结束给出结果，关闭模型：close_system。
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