板式蒸发器换热与压降关联式的改进BP网络模型辨识

为了获得精确的换热及压降关联式以提高仿真模型的精度,本文在建立板式蒸发器数学模型的基础上,提出了用换热及压降关联式修正系数以修正经验关联式计算结果,并采用改进BP网络模型(IBPNM)对修正系数进行了辨识研究；与已有的板式蒸发器的换热和压降关联式相比,本文得到的结果与试验数据吻合更好,优于现有的研究结果。     

双线性模型参数辨识的遗传算法

本文以遗传算法为基础，提出了一种辨识双线性离散动态系统模型参数的方法。该方法能够有效地克服噪声的污染，获得双线性系统参数的无偏估计值，应用该算法对双线性系统进行仿真表明，该方法辨识精度高，稳定性好。     

基于遗传算法的多孔介质热物性参数的辨识方法

提出了一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的多孔介质相关热物性参数辨识方法.该方法改进初始条件、适应度值以及终止条件的选取,并利用种群的均方差检测种群的单一性,在保留历史最佳个体的基础上,保持种群的多样性,从而跳过局部最优点,达到参数辨识的目的.测量结果表明,采用该方法对模拟数据反演参数的相对误差最大为0.159%,对样品的实测温度与理论计算温度的平均误差为0.046℃.说明该方法对多孔介质相关热物性参数有着较强的辨识能力,是一种具有一定的精度和可靠性的参数辨识方法.     

基于遗传算法的材料特性参数的辨识

为了得到一个相对精确的材料特性参数,引入遗传算法(GA)到有限元模型更新的应用中,以一个简单的转轴模型为例,以模态实验得到的固有频率数据和模型输出数据之间的误差建立遗传算法的目标函数,以材料的特性参数为更新参数,对该转轴的有限元模型进行了修正,辨识出了材料的特性参数.然后通过比较由修正后的模型计算得到的频率响应函数(FRF)和模态实验得到的FRF,检验了基于GA辨识的有效性.最后比较了模型计算得到的固有频率、FRF和模态实验,结果表明吻合性非常好.     

遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用

对遗传算法在非线性回归模型辨识中的应用进行了探讨，切削温度回归模型辨识的实例表明，该方法是有效的。     

基于非线性遗传算法的DTS传感模型的参数辨识与优化

基于光纤拉曼散射效应和Monte-Carlo法,建立了一种DTS传感模型。采用非线性遗传算法对该模型的参数进行了辨识,分析了种群规模、进化代数、交叉率、变异率等参数选值对算法运行结果的影响,并选取了最佳参数组合。搭建了分布式光纤温度传感系统实验平台,并运用该DTS传感模型对分布式光纤温度传感系统进行了仿真预测。实验及仿真结果表明:该传感模型在空间分辨力为1 m时,预测误差在0.24%以内;该分布式光纤温度传感系统的测温误差不大于0.40 ℃。     

基于遗传算法的磁流变阻尼器Bouc_Wen模型参数辨识

在除试验数据外无任何先验知识的条件下如何识别Bouc_Wen模型的参数是一个亟待解决的问题。本文在对磁流变阻尼器进行力学特性试验的基础上,采用遗传算法对磁流变阻尼器Bouc_Wen模型进行参数辨识,并采用缩小参数取值范围的方法逐渐提高遗传算法的识别精度。通过分析参数值与电流间的特征曲线,采用曲线拟合的方法确定它们之间的函数关系,再利用遗传算法得到具体的函数表达式。最后用不同幅值和频率的激励试验数据对识别结果和拟合结果进行了验证。结果表明：利用缩小取值范围的方法得到的Bouc_Wen模型参数识别结果在全局最优解的附近,拟合结果和辨识出的模型均能满足要求     

基于遗传算法和人工神经网络的冷水机组模型参数辨识及误差补偿方法

DOE-2模型被广泛应用于冷水机组仿真建模,如何根据有限传感器实测数据对某特定冷水机组DOE-2模型的参数进行可靠地辨识,并补偿模型误差,对于节能运行等场景具有重要意义.在实践中由于传感器不足且数据质量不高等问题,DOE-2模型参数的可靠辨识较为困难.因此,本文提出一种基于外部知识库的遗传算法和一种基于人工神经网络的方...     

基于遗传算法和最速下降法的非线性动态系统辨识的混合算法

通过定义最速下降算子，选择算子，混合数据结构以及适应度函数，得到非线性动态系统非线性参数的加权最小二乘辨识混合计算智能算法，该算法结合了遗传算法和最速下降法两者的长处，既有效快收敛性，又有以较大概率求得全局解。数值计算表明该方法显著优于遗传算法和最速下降法。     

基于遗传算法的冷水机组运行参数优化

本文以中国中部某城市的地下综合体内的冷水机组为研究对象,使用参数辨识和人工神经网络两种方法基于机组运行数据建立了能耗模型。参数辨识模型和神经网络模型的决定系数分别为0.94和0.91,模型准确度较高。以机组能耗最小为优化目标,机组运行参数中的冷冻水供水温度、冷却水回水温度为优化控制变量,基于遗传算法提出机组的运行优化控制策略。将优化控制策略置于神经网络建立的能耗模型中进行仿真,与机组原有控制策略相比,优化控制策略在典型日节能百分比为2.38%,具有较好的节能效果。     

基于遗传算法的板翅式换热器优化设计

以板翅式换热器的质量为目标函数,以换热器芯体外形尺寸和冷热两侧翅片参数为优化变量,分别采用改进遗传算法和基本遗传算法对其结构尺寸进行优化设计.结果表明,与原始数据相比,换热器的质量明显减小,同时证明改进遗传算法的有效性和先进性.     

基于遗传算法的磁流变阻尼器模型参数识别

优化技术是一种以数学为基础,可用来求解各种工程问题最优解的应用技术.本文利用磁流变阻尼器动态特性数据,采用遗传算法进行阻尼器模型参数识别优化过程,最终将得到的磁流变阻尼器模型参数用于土木工程结构振动控制研究.已建立的磁流变阻尼器的动力特性将在不同的电场强度和变化的位移幅度下进行测试,可以得到在不同位移和速度下恢复力的滞回曲线,建立Bouc-Wen模型.把根据试验得到的滞回曲线和使用遗传算法对模型参数进行优化的结果进行比较可知,这种模型的参数可以以十分小的误差得到优化.     

基于遗传算法的复合材料层合板削层结构铺层优化

针对应力变化较大的碳纤维增强复合材料层合板,提出削层结构铺层分级优化模式。通过将结构分解为若干子铺层并对各子铺层的位置、尺寸、铺层数以及铺层顺序进行优化,得到了满足强度和可制造性要求且质量最小的结构设计方案。该模式的第1、2级优化利用参考层对各子铺层位置及尺寸进行优化,第3级优化通过引入3次样条插值参数化方法对各子铺层层数和铺层顺序进行优化。参考层的引入可减少设计变量的数量,3次样条插值参数化方法可解决以铺层角为设计变量时设计变量数目不确定的问题。利用有限元方法对结构进行力学分析计算,并依据Tsai-Wu准则确定结构强度。在第2、3级优化中利用遗传算法对优化问题进行求解。算例计算表明:削层结构铺层分级优化模式结果合理可信。与均匀铺层方法结果比较可知:削层结构可有效减少结构质量。     

齿形参数对内螺纹铜管换热及阻力性能的影响

介绍ACR内螺纹铜管齿形参数——齿条数及齿顶角对蒸发单管换热性能及阻力性能的影响。     

Air-side heat transfer and pressure drop characteristics of accelerated flow evaporators

We investigate an alternative tube-fin evaporator design (accelerated flow evaporator, AFE) in which the air-side local heat transfer coefficient is increased due to a progressive reduction of the free-flow area. For a given heat transfer rate, this enhancement is expected to partially compensate the decrease in surface area, which reduces the evaporator material cost. The air-side thermal-hydraulic behavior of nine AFEs was determined experimentally, and a calculation method that relies on j and f correlations for plain tube-fin heat exchangers and on mass and momentum balances has been proposed. The method enables the calculation of the by-pass fraction associated with the air stream through the clearance between the tube bank and the outer edge of the fins. The agreement between the model, which introduces no additional fitting parameters, and the experiments is within ±10% for all heat transfer data and ±15% for the majority of the pressure drop data.     

基于遗传算法与能量方程的粘弹性隔震装置参数优化分析

本文基于能量方程研究了粘弹性隔震装置的参数优化问题,从能量角度提出了基于遗传算法的目标优化函数,建立了粘弹性隔震装置参数优化模型。以柱面网壳隔减震为例,基于遗传算法和能量方程,采用ANSYS和MATLAB并行对其进行参数优化分析,并分析了该方法对地震波的敏感性。结果表明：基于能量方程的优化目标函数,通过遗传算法优化分析得到的粘弹性隔震参数能够使得结构的位移和应力得到有效的控制;同时也表明该优化方法受不同地震波的影响较小。     

Evaporation heat transfer and pressure drop of ammonia in a mixed configuration chevron plate heat exchanger

Ammonia is a naturally occurring environment friendly refrigerant with attractive thermo-physical properties. Experimental investigation of heat transfer and pressure drop during steady state evaporation of ammonia in a commercial plate heat exchanger has been carried out for an un-symmetric 30°/60° chevron plate configuration. Experiments were conducted for saturation temperatures ranging from −25 °C to −2 °C. The heat flux was varied between 21 kW m⁻² and 44 kW m⁻². Experimental results show significant effect of saturation temperature, heat flux and exit vapor quality on heat transfer coefficient and pressure drop. Current mixed plate configuration data are compared with previous studies on the same heat exchanger with symmetric plate configurations. This comparison highlighted importance of optimization in selection of the heat exchangers. Correlations for two phase Nusselt number and friction factor for each chevron plate configuration considered are developed. A Nusselt number correlation generalized for a range of chevron angles is also proposed.     

Characteristics of evaporative heat transfer and pressure drop of carbon dioxide and correlation development

Carbon dioxide among natural refrigerants has gained considerable attention as an alternative refrigerant due to its excellent thermophysical properties. In this study, transcritical refrigeration cycle using carbon dioxide is of great interest, and the evaporation process is investigated by experiment and analysis. This paper presents the measured heat transfer coefficients and pressure drop during evaporation process of carbon dioxide in a horizontal smooth tube. The test section was made of a seamless stainless steel tube with the inner diameter of 7.53 mm, and length of 5 m. Heat is provided by a direct heating method to the test section. Experiments were conducted at saturation temperatures of −4 to 20 °C, heat fluxes of 12 to 20 kWm⁻² and mass fluxes of 200 to 530 kgm⁻² s⁻¹. A comparison of different heat transfer correlations applicable to evaporation of carbon dioxide has been made. Based on the experiments for the evaporation heat transfer, useful correlation is developed.     

A regional genetic algorithm for the discrete optimal design of truss structures

A regional genetic algorithm (R‐GA) is used for the discrete optimal design of truss structures. The chromosomes are selected from a sub‐region centred on the continuous optimum. This approach replaces genetic rebirth as previously proposed by other authors, thereby significantly reducing computational costs. As a pure discrete method, the R‐GA method does not require heuristic arguments or approximations. This makes the algorithm highly effective when buckling and slenderness constraints with scatter in the data are introduced. A large set of numerical test examples is used to illustrate the capabilities of the method. The algorithm is shown to be effective and robust, making it suitable for the optimal design of very large truss structures. Copyright © 1999 John Wiley & Sons, Ltd.