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Application of Genetic Algorithms in Nonlinear Heat Conduction Problems

机译:遗传算法在非线性热传导问题中的应用

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摘要

Genetic algorithms are employed to optimize dimensionless temperature in nonlinear heat conduction problems. Three common geometries are selected for the analysis and the concept of minimum entropy generation is used to determine the optimum temperatures under the same constraints. The thermal conductivity is assumed to vary linearly with temperature while internal heat generation is assumed to be uniform. The dimensionless governing equations are obtained for each selected geometry and the dimensionless temperature distributions are obtained using MATLAB. It is observed that GA gives the minimum dimensionless temperature in each selected geometry.
机译:遗传算法用于优化非线性导热问题中的无量纲温度。选择了三种常见的几何形状进行分析,并使用最小熵生成的概念来确定在相同约束条件下的最佳温度。假定热导率随温度线性变化,而内部发热则假定为均匀。对于每个选定的几何形状,获得无因次控制方程,并使用MATLAB获得无因次温度分布。可以看出,GA在每个选定的几何形状中给出的最小无因次温度。

著录项

  • 期刊名称 other
  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(2014),-1
  • 年度 -1
  • 页码 451274
  • 总页数 8
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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