申请/专利权人：淮阴工学院

申请日：2023-06-26

公开（公告）日：2024-06-07

公开（公告）号：CN116776773B

主分类号：G06F30/28

分类号：G06F30/28;G06F30/18;G06F30/27;G06F113/08;G06F119/08;G06F119/14;G06F113/14;G06F111/06

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.07#授权;2023.10.10#实质审查的生效;2023.09.19#公开

摘要：本发明公开了一种平直翅片管式换热器管型优化系统及方法，所述系统包括：数学化模块、优化仿真模块、决策模块和正反设计模块；所述数学化模块用于将待优化换热器管型设计抽象为数学问题，所述优化仿真模块用于建立NSGA‑II多目标优化模型，以换热效率和压降指标为优化目标函数，对设计变量进行寻优，得到Pareto最优设计方案集合；所述决策模块用于根据用户需求，利用多属性决策方法从云数据库中Pareto非劣设计方案集合中选择符合设计要求的方案；所述正反设计模块用于利用云数据库Pareto非劣设计方案集合数据构建机器学习快速设计模型，捕捉设计变量和换热器性能指标的非线性关系，辅助用户快速设计；本发明具有计算量小，节约设计时间的优点。

主权项：1.一种平直翅片管式换热器管型优化系统，其特征在于，包括：数学化模块、优化仿真模块、决策模块和正反设计模块；所述数学化模块用于将待优化换热器管型设计抽象为数学问题，确定翅片管式换热器的基本结构参数、工作环境，选定待优化管型的设计变量，根据专家经验和国家标准确定设计变量的变化范围，将所述翅片管式换热器的基本结构参数、待优化管型的设计变量传输给仿真优化模块；所述优化仿真模块用于建立NSGA-II多目标优化模型，以换热效率和压降指标为优化目标函数，对设计变量进行寻优，得到Pareto最优设计方案集合；其中，不同换热效率和压降指标利用CFD模拟得到；所述决策模块用于根据用户需求，利用多属性决策方法从云数据库中Pareto非劣设计方案集合中选择符合设计要求的方案；所述正反设计模块用于利用云数据库中Pareto非劣设计方案集合数据构建机器学习快速设计模型，捕捉设计变量和换热器性能指标的非线性关系，辅助用户快速设计；各模块之间连接关系具体设置为：数学化模块与优化仿真模块连接；优化仿真模块分别与决策模块和正反设计模块连接；所述系统执行如下方法，包括以下步骤：（1）将待优化的换热器管型设计物理问题抽象为二维数学优化问题，确定长、宽基础结构尺寸，管排布类型，选定影响管型换热性能的设计变量为待优化变量，结合专家经验和国家标准确定设计变量的变化范围；（2）在设计变量变化范围内对优化算法NSGA-II进行父代种群随机初始化；其中，父代种群记为Pkk=1,2,…,N；（3）由CFD模拟计算并评估Pk的目标函数；具体如下：采用表征换热效率的Nu数和表示流场的压降，计算公式为： ； ；（4）经过选择、交叉、变异操作生成子代种群Qk；（5）由CFD模拟计算种群Qk的目标函数；具体如下：采用表征换热效率的Nu数和表示流场的压降，计算公式为： ； ；（6）对每个目标进行Pareto非支配排序；（7）计算Pareto非劣解集；具体如下：计算个体拥挤距离，根据精英选择策略，选出最优的前N个个体作为新父代，进行迭代，直至迭代次数结束，得到Pareto非劣解集；（8）利用多属性决策方法根据用户偏好从Pareto非劣解集中选出复合要求的设计方案；多属性决策方法包括：TOPSIS，MOORA，CODAS，COPRAS；利用TOPSIS进行多属性决策获得满足用户需求的设计方案，具体为：根据Pareto非劣解集构建决策矩阵，得到规范化的决策矩阵；计算距离决策矩阵，从而得到贴近度决策矩阵，根据贴近度越大原则确定最终的设计方案；（9）利用机器学习模型捕捉云数据库中Pareto非劣设计方案集合的设计变量和换热性能指标的非线性关系，构建正向设计机器学习模型和的逆向设计机器学习模型，挖掘正向设计和逆向设计隐式关系式，辅助用户快速设计；机器学习模型包括：BP神经网络模型、RBF神经网络模型、ELM神经网络模型、GRNN神经网络模型、GPR模型；正向设计机器学习模型的输入数据为设计变量，输出数据为换热器性能指标；逆向设计机器学习模型的输入数据为换热器性能指标，输出数据为设计变量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 淮阴工学院 一种平直翅片管式换热器管型优化系统及方法

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