基于粒子群优化算法的板翅式换热器优化设计.pdf

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1、第39卷第l期化工机械55基于粒子群优化算法的板翅式换热器优化设计严巳杰“胡建华2黄炳琼3奚云4(1．三一索特传动设备有限公司；2．广西柳州市五顺汽车配件厂；3．广西大学；4．南通市申通机械厂)摘要以板翅式换热器的质量作为目标函数，以换热器芯体外形尺寸和翅片参数作为优化变量，采用粒子群优化算法对其结构尺寸进行优化设计，获得了换热器质量减轻、体积减小的效果。关键词板翅式换热器粒子群优化算法优化中图分类号TQ051．5文献标识码A文章编号0254．6094(2012)01枷55_03板翅式换热器(以下简称换热器)作为一种高效、

2、紧凑且轻巧的的换热设备，已在石油化工、航空航天及动力工程等领域得到广泛应用，尤其是板翅式换热器作为飞机环境控制系统中的关键部件，占据了系统很大的重量和体积。随着对环控系统性能要求的不断提高，换热器在满足基本性能和阻力要求的同时，质量和体积也应尽可能的小。基于这一目的，设计者们尝试了不同的方法对换热器进行优化⋯。传统的换热器设计方法往往是在经验选择和多次验算的基础上一般只要满足设定的换热性能和阻力要求即可"1。粒子群优化算法(ParticleSwanIlOptimiza．tion，PSO)是由KennedyJ和Eberhan

3、RC于1995年提出的一种新型的群智能进化计算技术¨1，通过研究鸟类飞行觅食行为，模拟鸟群的集体协作使群体以最快的速度找到最优解。PsO算法操作简单，依赖的经验参数少并且收敛速度快，但也存在易陷入局部最优的缺点H1。文献[2]提出采用遗传算法对换热器进行优化，笔者提出采用PSO算法对板翅式换热器进行结构优化设计，旨在为换热器的设计提供一种新的方法和思路。1数学模型在一定的传热和流动条件下设计一台换热器，可根据提出的要求(如质量最轻等)列出不同的方案。在优化设计中，广泛采用目标函数来评价这些方案的优劣，它实际上待求各变量的函

4、数。此外，在换热器的设计中还应满足热平衡方程式及传热方程等一系列条件，此类条件称为约束条件。因此，求解换热器的优化问题，具体的就是确定与优化变量有关的目标函数和约束条件”1。1．1目标函数研究的板翅式空气一空气换热器采用如图l所表示的又流两流程形式，具体结构为热侧两流程，冷侧单流程，冷热两侧翅片均采用三角形翅片。换热器质量对飞机的有效载荷、航程及机动性有很大影响，故把换热器质量作为PsO的目标函数。芯体作为换热器的核心部件占有绝大部分的体积和质量，封头、盖板及底板等附件只起封闭、连接及组装等辅助作用，这些附件的形状和质量取

5、决于芯体的结构形式和安装连接方式，其设计难以优化。因此，笔者只考虑对换热器芯体部分进行设计与优化。芯体质量表达式为：肜(x)=以￡，，￡2，￡3．S。，．s：，P。，P口，6f，占。，6。，p)(I)式中￡。、L：、￡，——分别为换热器的长、宽、高；S。、S：——分别为两侧翅片的高；Pn、心——分别为两侧翅片的翅片间距；蚕——翅片厚度；艿。——隔板厚度；p——材料密度，可视为常量；6．——封条宽度。·严巳杰，男，1982年10月生，工程师。江苏省常熟市，215500。56化工机械2012年热侧a．芯体IJP，I瘩—l拗杉∥

6、∥黝功◇∥兮《∥∥殇∥∥r∥陟∥嬲b．翅片图l板翅式换热器部件简图1．2优化变量文献[1]将6，、6。和盈设为定值(其中艿，=2mm、6。=6mm、6，=0．15mm)，只将两侧翅片的高和翅片间距作为优化变量，故将式(1)简化为只有6个优化变量的函数式：形(x)=，(￡。，t，s。，s2，Pn，P口)(2)1．3约束条件尺寸约束：a。≤置≤6。(i=l，2，3，⋯，6)(3)式中X——优化变量向量；口；、6广一优化变量x；取值范围的下限与上限。f可>‰性能约束：j卸。<却．’(4)【Ap2<卸2’式中叼嘶——最低效率值；△

7、p。‘、△p：L热、冷两侧的允许压降。2粒子群优化算法2．1算法原理在PSO模型中，每个优化问题的解都是搜索空间中一个“粒子”的状态。每个粒子都有一个由被优化函数决定的适应值(6tnessvalue)，同时还有一个速度决定它们飞行的方向和距离。粒子根据自身及同伴的飞行经验进行动态调整，也可以说是通过跟踪两个位置，即个体最好位置和整体最好位置来更新自身。在PSO算法运行过程中，随机产生一个初始种群，并且赋予每个粒子一个随机速度和一个随机位置，并根据式(5)和式(6)来更新粒子的速度和位置：p“=l伽甜+cIrI(p耐一膏甜)

8、+C2r2(p

9、d一石甜)(5)茗谴=x词+口甜(6)式中t，埘——微粒的速度；埘——惯性权重；c。和c：——都是正常数，称为加速系数；r。和，：——两个在[0，1]内变化的随机数；算；。——微粒i的位置；鼬——代表粒子f当前最好位置；p。『_一代表种群当前最好位置。2．2个体评价由各个个体表现出来的值