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基于数值模拟的冷凝器优化设计

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第1章 绪论

1.1 引言

1.2 遗传算法研究现状

1.3 管壳式换热器优化研究现状

1.4 冷凝器数值模拟研究现状

1.5 本文研究内容

第2章 冷凝器模型建立

2.1 冷凝器经验模型

2.2 冷凝器数值模型

2.3 冷凝器重量评价模型

2.4 本章小结

第3章 冷凝器数值模拟

3.1 冷凝器参数

3.2 计算边界条件

3.3 数值求解

3.4 模拟结果

3.4 本章小结

第4章 遗传算法及算子选择

4.1 收缩映射遗传算法

4.2 遗传算法的算子

4.3 算子的选择

4.4 本章小结

第5章 优化结果分析和比较

5.1 冷凝器重量优化

5.2 冷凝器工作效率优化

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

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摘要

冷凝器是核动力装置中的重要设备,也是影响核动力装置总体重量和设备布置的重要因素。以往在冷凝器优化的研究中,评价冷凝器的传热能力时都采用了经验关系式法。尽管采用经验关系式时计算简单迅速,但是随着冷凝器的功率越来越大,管束结构越来越复杂,传统的经验关系式很可能不再适用。因此本文尝试在冷凝器的优化中引入数值模拟方法,以提高评价的普适性。
  基于多孔介质假设,本文首先建立了冷凝器的二维数值计算模型,包括对方程的离散、计算边界条件的确定以及求解方法的设计和实现。采用 Python语言结合Numpy数值计算库编写了相应的计算程序。使用所开发的计算程序对母型冷凝器进行了数值模拟,并对计算结果进行了分析,确定了结果的合理性。
  随后,针对冷凝器的重量优化问题,采用收缩映射遗传算法作为优化算法,考察和比较了不同的三种变异算子、四种交叉算子和三种选择算子相互组合的优化效率,证明了非均匀变异算子、启发式交叉算子和轮盘赌选择算子的组合较适用于冷凝器重量优化问题。
  最后,利用所开发的冷凝器性能计算程序结合收缩映射遗传算法,研究了对母型冷凝器的重量优化,采用并行优化的方法解决了数值求解耗时过多的问题中,验证了将数值模型应用于冷凝器优化中的可行性。同时从优化结果和优化过程两方面比较了使用数值模拟和使用经验公式作为优化评价函数的冷凝器重量优化的不同,认为数值模型能够考虑的参数更多、适用范围更加广,同时优化过程更加合理。此外还进行了冷凝器工作效率的优化,以给定冷却管数量的条件下的总凝结率为评价标准,分别以抽气和排管形式作为优化变量,均使效率有不同程度提高。

著录项

  • 作者

    彭岚;

  • 作者单位

    哈尔滨工程大学;

  • 授予单位 哈尔滨工程大学;
  • 学科 核科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 王建军;
  • 年度 2016
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TK264.11;
  • 关键词

    冷凝器; 数值模拟; 多孔介质模型; 遗传算法;

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