2022年遗传算法中冷器设计方案方法.docx
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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用基于遗传算法的空空中冷器设计方法讨论所投刊社及刊社评论 | 作者个人资料0 条评论保藏 举荐本文博客引用投票 作者 : 苏石川 1 曾纬 1 周怀南 2 所属分类 : 动力工程动力工程双月刊 评语 :暂无评语正文 字体大小: 大 中 小基于遗传算法的空空中冷器 设计方法讨论苏石川 1 曾纬 1 周怀南 2 2. Yangzhou Tongshun Radiator Ltd. Co. Abstract: Using genetic algorithm to optimize th e vehicle used inter
2、cooler, obtaining the method of gaining optimum core configuration of the in tercooler fleetly. The cooling capacity of inter cooler designed by this method may enhance 19.3, and the pressure drop is less than 0.08bar, the results of tunnel test and the diesel engin e running test are well agreement
3、 with the calcu lation. The method has many visible advantages a nd supplies the valuable references to the optim al design of intercooler. Key Words: Intercooler; Genetic Algorithm; Optimum Configuration 引言目前,增压柴油机已成为基本机型;增压中冷已成为提高柴油机性能的重要手段,它能降低增压后的空气温度,增加柴油机的循环进气量,提高发动机的经济性,节约能源,降低排放;目前中冷器 设计一般是通
4、过从到试验、再指导的反复循环来实现的,设计周期长,需要 消耗大量的人力、物力;遗传算法是一种自适应全局优 化概率搜寻算法,不受搜寻空间的限制性假设的约束,对复杂系统的优化具有较强的鲁棒性1 ,将遗传算法引入 中冷器 设计之后,可以快速的找到最优值,极大的名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用缩短设计周期,降低设计成本;1. 模型1.1 中冷器 设计模型对于 中冷器 ,散热才能强,阻力缺失小是最抱负的效果;因此 , 中冷器 的模型是以长、宽、高 ; ; 2 ) =C; 4)K=1/1/hb+Rn+
5、Ab/hw*Aw) 6)P= * 2*C1*L/ReC2*D)+C3) 7 )4)至 7)式中 K 为中冷器 传热系数, 为流体流速,d 为特点长度, L 为芯部长度, 为材料热导率, 为动力粘度, 为密度, C为定压热容, Rn为各种热 阻, A为散热面积 ,hb 和 hw为热、冷侧的换热系数,C 1,C2,C3为不同努谢尔特数下的常量;其中,散热面 积和特点长度主要由 中冷器 通道数 N,翅片的个数 M和尺寸 定的;A=fN,M,L,W,H,l ,w,h LminLLmax 12)WminWWmax 13)HminHHmax 14)Pmax 11)1.2 基于遗传算法的优化模型 遗传算法是
6、一种基于生物自然挑选与遗传机理的随机搜索算法,是一种有效解决最优化问题的方法,对复杂系 统的优化具有较强的鲁棒性,其主要步骤包括:编码、初始群体生成、置信度 变异 5 ;适应度)评估、挑选、交叉和在多目标函数模型中,编码的总置信度是每个目标函数 编码置信度的乘积,所以,其单个目标函数编码的置信 度大于总置信度,因此,其单个目标函数编码的置信度可选取较大值,进一步提高其最优解的精确度;图 1 为 基于遗传算法的 中冷器 优化框图;2. 实例应用 2.1 中冷器 技术要求柴油机的增压比为2.1 ,中冷器 采纳铝质材料;冷却介质进口状态为:温度为 25,压力为 1 个大气压;依据设计要求,与该机型相
7、匹配的中冷器 芯部最大尺寸为:名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页,共 8 页精选学习资料 - - - - - - - - - 个人资料整理 仅限学习使用L W H655 530 70mm;阻力缺失 2.2 结果与分析 0.08bar ;本文以常用的板翅式 中冷器 为例,此形式使用范畴较广;选用 IFN 490 - 530 65 -70mm;另外,其它结构按厂方要求取定值;见图2,翅片厚度 W1,通道的高度 H1,翅片节距 J,翅片长度 L1 等;遗传算法的运行参数,取每1mm为一个步长,就一共存在 1 万个个体,挑选的总置信度取为 95%,交叉概率为0.6 ,变异概率取为0.0
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