[发明专利]一种基于动态像素粒度的板翅式换热器芯体结构优化方法

摘要

本发明公开了一种基于动态像素粒度的板翅式换热器芯体结构优化设计方法。根据板翅换热器芯体流道结构，建立板翅式换热器芯体结构优化设计模型，提出动态更新像素粒度，扩大种群搜索范围，保持种群多样性；提出了非首尾粒子、首尾粒子的像素距离计算模型，根据粒子的像素距离，自适应地计算交叉和变异操作概率，分别采取随机交叉和高斯变异，增强种群全局搜索能力，提高种群的局部搜索效率，避免算法陷入局部最优，实现Pareto最优解覆盖广泛、分布均匀的目标。本发明可提高换热器芯体结构设计效率，提供更加合理的设计参数。本发明优化设计后的板翅式换热器，具有通道负荷均匀、二次传热温差小、流动阻力小、换热效率高的显著特点。

主权项

一种基于动态像素粒度的板翅式换热器芯体结构优化方法，其特征在于，该方法的步骤如下：1)确定需要优化的板翅式换热器的主要性能要求及流体的物性参数；2)确定芯体结构优化变量及其约束条件，即确定结构优化变量向量X表现型和问题的解空间；芯体的一组优化变量表示如下：X＝{x1,x2,x3,…,xk}式中，xi表示优化变量向量中的一项优化量，k表示优化变量总数；3)根据第2)步骤取得的优化变量及其约束条件建立优化模型，确定出目标函数的类型及其数学描述形式或量化方法，也就是最终的最优解；建立优化模型用公式描述如下：求解：f(x1,x2,x3,…,xk)目标：minf(x1,x2,x3,…,xk)约束：g(x1,x2,x3,…,xk)≤0h(x1,x2,x3,…,xk)＝0ximin≤xi≤ximax]]>式中，xi表示优化变量向量中的一项优化量，k表示优化变量总数，和分别指优化变量向量中的对应优化量的最小和最大可能取值，f()表示优化问题的目标函数，g()表示不等式约束，h()表示等式约束；4)建立优化模型之后，采用粒子群中的粒子表示优化变量向量的可行解，设置种群规模、迭代代数、像素粒度和外部Pareto池初始化参数，并对所有粒子的位置和速度进行初始化；5)更新种群粒子的位置和速度；6)计算粒子的适应度值，判断支配关系，更新内部支配解与非支配解集合；7)自适应地计算交叉和变异操作概率，分别采取随机交叉和高斯变异操作，更新粒子的位置，更新内部非支配解集合；8)判断内部非支配解与外部Pareto解的支配关系，并更新外部Pareto池；9)采用动态更新像素粒度，计算外部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)计算外部Pareto池中粒子的像素距离，选取最大的像素距离粒子为种群全局最优粒子；11)判断算法是否满足终止条件，如果是，则结束计算，获得最优解，否则进入第5)步骤。