【摘 要】
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为优化篦冷机控制参数,提高换热效率,将传热和粘性耗散引起的修正熵产数分别作为目标函数,利用遗传算法对篦冷机参数进行多目标优化。为增加多目标遗传算法的种群多样性,提高
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院; 燕山大学机械工程学院;
【基金项目】
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国家自然基金项目(51641609);河北省自然基金项目(E2018203398)
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为优化篦冷机控制参数,提高换热效率,将传热和粘性耗散引起的修正熵产数分别作为目标函数,利用遗传算法对篦冷机参数进行多目标优化。为增加多目标遗传算法的种群多样性,提高算法的局部搜索能力,对传统的非支配排序精英遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了部分功能改进。构建多种群、多交叉算子的操作模式,根据子种群对最优解集的贡献量自适应调节子种群规模,利用局部搜索算法,提高算法的局部搜索能力。通过标准多目标优化问题验证了算法的有效性,并根据优化得到的篦冷机熵产数的最优解集,给出了冷却风机功率最小的最优控制方案,与生产线的实际数据进行对比验证了优化效果。
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