基于粒子群算法的内外翅片管换热器优化

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1、基于粒子群算法的内外翅片管换热器优化韩武涛，谢公南，曾敏，王秋旺(西安交通大学动力工程多相流国家重点实验室，陕西西安710049)摘要：粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，简称PSO)是-种新型的优化算法，今把PSO应用于内外翅片管换热器的结构尺寸优化，建立了物理数学模型，开发了C++程序。把体积作为优化目标函数，以换热面积和压降作为约束条件，对管子横向间距、纵向间距、管排数、外翅片间距、换热器在与热气流垂直方向的长度进行了优化，并与利用遗传算法的文献结果对比：在相同的设计参数和相同的优化变量搜索范围条件下，体积减

2、小9.5%，重量减轻16%，优化计算时间减小一个量级，PSO应用于换热器优化设计优于遗传算法。关键词：粒子群优化算法；内外翅片管换热器；结构尺寸优化；换热面积：压降：遗传算法PSO-BasedOptimizationoflnternallyandExternallyFinnedTubeHeatExchangerHANWu-tao,XIEGong-nan,ZENGMin,WANGQiu-wang(StateKeyLaboratoryofMultiphaseFlowinPowerEngineering,Xi'anJiaotongUniversity,

3、Xi'an710049,China)Abstract:ParticleSwarmOptimization(PSO)isanewtypeofoptimizationalgorithm,anditwasusedheretooptimizethestructuraldimensionsoftheinternallyandexternallyfinnedtubeexchanger.Thephysicalandmathematicalmodelwasestablished,andtheC++Programwasdeveloped.Theheatexchan

4、gervolumewasconsideredastheoptimizationobjectivefunction;theheattransferarearequiredfortheheatdutyandthepressuredropwereconsideredastherestrictiveconditions.Thetransversetubepitch,longitudinaltubepitch,thenumberoftuberows,finpitchandtheheatexchangerlengthalongthedirectionperp

5、endiculartothehotgasflowweretakenastheoptimizationvariables.Underthesamedesignparametersandthesameoptimizationvariablesscopeofthesearchconditions,comparingwiththeresultsobtainedbyusingoptimizationalgorithmofgeneticalgorithm,thevolumeofheatexchangerobtainedbyusingoptimizationa

6、lgorithmofPSOalgorithmdecreasesby9.5%,itsweightobtainedreducesby16%andthecomputingtimeneededreducesbyoneorderofmagnitude.ItindicatesthatthePSOalgorithmissuperiortogeneticalgorithmfortheoptimizationofheatexchangerdesign.Keywords:ParticleSwarmOptimization;internallyandexternall

7、yfinnedtubeheatexchanger;sizeoptimization;heattransferarea;pressuredrop;geneticalgorithml引言换热器是进行热量交换的通用工艺设备，广泛应用于化工、炼油、动力、冶金、原子能等工业部门，是生产与生活中不可缺少的重要热能利用设备，其性能的优劣对能源的有效利用会产生重大的影响。因此在实际生产中针对换热器的某一个或者几个性能进行优化设计具有重要意义。换热器的优化设计，就是要求所设计的换热器在满足一定要求的条件下，使其一个或数个性能指标达到最好。换热器的优化方法有很多种，

8、究竟选用什么优化方法，常常靠经验、靠摸索[1].目前无论在国际上还是在国内，比较常见的应用于换热器的优化算法是遗传算法(GeneticA