高校化学工程学报

2020, (03) 792-801

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基于遗传算法的管式除雾器多目标优化设计
Multi-objective optimization of a tube separator by genetic algorithm

杨来顺1;王建星2;孙煜1;徐明海1

摘要(Abstract):

开孔管式除雾器是一种具有较低流动阻力的除雾器,为了研究其结构对性能的影响、设计高效低阻的管式除雾器,借助计算流体力学(CFD)软件,分析了设计变量(翅片直径、螺距、管长和入口流速)对除雾效率和压降的单因素和多因素影响,通过响应面法(RSM)建立数学关系式,并利用第2代非支配排序遗传算法(NSGA-II)进行多目标优化设计,得到了一系列具有较高除雾效率和较低流动阻力除雾器结构的帕累托优化点集。结果表明,增加螺距、管长和入口流速有利于增加除雾效率,加长螺距可以减小流动阻力。与初始设计对比发现,帕累托优化点的除雾效率增加了20.2%,压降降低了60.5%。而且,帕累托优化结果的预测精度较高。

关键词(KeyWords): 管式除雾器;遗传算法;响应面法;多目标优化;数值模拟

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金(51276199);中央高校基本科研业务费专项资金(17CX06021)。

作者(Author): 杨来顺1;王建星2;孙煜1;徐明海1

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DOI: 10.3969/j.issn.1003-9015.2020.03.031

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