基于遗传算法的汽轮机转子启动优化研究

为对汽轮机启动过程进行优化,发展了一种转子温度场计算的半解析递推模型。该模型考虑蒸汽换热系数的变化,将启动过程分解为多个换热系数不变的升温过程,各升温过程的换热系数值取为该升温过程开始时刻的换热系数,同时将每个升温过程结束时刻转子的温度场拟合为只含偶数次幂的4次多项式,并将拟合的温度场作为下个升温过程的初始温度场;通过拉普拉斯变换法,计算出下个升温过程的瞬态温度场;最后,利用半解析递推模型构造转子启动优化的目标函数,采用遗传算法对660MW机组的冷态启动曲线进行了优化,优化后转子的最大热应力减小了19.4%,且启动时间减小了4.9%。为验证该半解析递推模型的计算精度和效率,分别采用有限元模型和半解析递推模型计算了660 MW机组转子冷态启动过程中的瞬态温度场、应力场,计算结果表明:两种模型计算的转子关键部位热应力变化趋势相同,最大热应力相差0.11%,而递推模型计算的时间约为有限元模型计算时间的2.8%。     

基于遗传算法的汽轮机转子启动优化研究

为对汽轮机启动过程进行优化,发展了一种转子温度场计算的半解析递推模型。该模型考虑蒸汽换热系数的变化,将启动过程分解为多个换热系数不变的升温过程,各升温过程的换热系数值取为该升温过程开始时刻的换热系数,同时将每个升温过程结束时刻转子的温度场拟合为只含偶数次幂的4次多项式,并将拟合的温度场作为下个升温过程的初始温度场;通过拉普拉斯变换法,计算出下个升温过程的瞬态温度场;最后,利用半解析递推模型构造转子启动优化的目标函数,采用遗传算法对660MW机组的冷态启动曲线进行了优化,优化后转子的最大热应力减小了19.4%,且启动时间减小了4.9%。为验证该半解析递推模型的计算精度和效率,分别采用有限元模型和半解析递推模型计算了660 MW机组转子冷态启动过程中的瞬态温度场、应力场,计算结果表明:两种模型计算的转子关键部位热应力变化趋势相同,最大热应力相差0.11%,而递推模型计算的时间约为有限元模型计算时间的2.8%。     

基于遗传算法的汽轮机转子启动优化研究

为对汽轮机启动过程进行优化,发展了一种转子温度场计算的半解析递推模型。该模型考虑蒸汽换热系数的变化,将启动过程分解为多个换热系数不变的升温过程,各升温过程的换热系数值取为该升温过程开始时刻的换热系数,同时将每个升温过程结束时刻转子的温度场拟合为只含偶数次幂的4次多项式,并将拟合的温度场作为下个升温过程的初始温度场;通过拉普拉斯变换法,计算出下个升温过程的瞬态温度场;最后,利用半解析递推模型构造转子启动优化的目标函数,采用遗传算法对660MW机组的冷态启动曲线进行了优化,优化后转子的最大热应力减小了19.4%,且启动时间减小了4.9%。为验证该半解析递推模型的计算精度和效率,分别采用有限元模型和半解析递推模型计算了660 MW机组转子冷态启动过程中的瞬态温度场、应力场,计算结果表明:两种模型计算的转子关键部位热应力变化趋势相同,最大热应力相差0.11%,而递推模型计算的时间约为有限元模型计算时间的2.8%。     

应用遗传算法的汽轮机转子启动优化

为了对汽轮机启动过程进行优化,发展了一种转子热应力半解析递推计算模型。该模型考虑蒸汽换热系数的变化,将启动过程分解为多个换热系数不变的升温过程,各升温过程的换热系数值取为该升温过程开始时刻的换热系数。同时,将每个升温过程结束时刻转子的温度场拟合为只含偶数次幂的4次多项式,并将拟合的温度场作为下个升温过程的初始温度场,通过拉普拉斯变换法,计算出下个升温过程的瞬态温度场。利用半解析递推模型构造转子启动优化的目标函数,采用遗传算法对660 MW机组的冷态启动曲线进行了优化,优化后转子的最大热应力减小了19.4%,且启动时间减小了4.9%。为验证该半解析递推模型的计算精度和效率,分别采用有限元模型和半解析递推模型计算了660MW机组转子冷态启动过程中的瞬态温度场、应力场,计算结果表明:两种模型计算的转子关键部位热应力变化趋势相同,最大热应力相差0.11%,而递推模型计算的时间约为有限元模型计算时间的2.8%。     

汽轮机转子寿命的研究

介绍了汽轮机转子温度场、热应力及寿命损耗的数学模型及实现其实时监测的方法,结合300MW供热凝汽机组,对其寿命进行分析。     

基于遗传算法的目标优化研究

根据快防空作战的节奏、强对抗、多批次入侵特点，提出了武器目标分配模型．并通过分析遗传算法的原理解决武器目标分配的问题．用MATLAB语言进行优化设计，具有语言简单、函数丰富、用法比较灵活、编程效率高等特点．经过仿真验证，该方法可行且有效．     

汽轮机最佳启动方式研究

从总损耗最小出发，讨论了汽轮机启动的最佳方式—即在最佳应力下的等热应力启动，并根据损伤及优化理论提出了确定最佳应力的方法和最佳应力带的概念。实际启动时，使热应力在最佳应力带内波动，即可使总损耗最小而实现最优启动     

遗传算法与有限元相结合的高速电机转子优化

针对高速永磁电机设计中转子强度的结构参数优化问题,采用有限元与遗传算法相结合的方法,以200 kW、40 000 r/min表贴式高速永磁电机为研究对象,建立关于护套厚度和过盈量的参数化有限元模型;在确定强度极限工况点的基础上,建立了以最小护套厚度为目标值的函数,以满足强度要求为约束条件的优化模型;在优化方法上,以遗传算法为主程序,调用参数化有限元程序计算得到的最大应力和接触力结果作为适应度评价函数.仿真结果表明,基于遗传算法与有限元相结合的优化方法不仅能够准确地得出满足强度要求的最小护套厚度和过盈量,而且相比响应面模型优化方法,在计算效率方面也具有一定的优越性.     

汽轮机中压缸启动方式优化与完善

介绍了国产引进型超临界CLN600-24.2/566/566型汽轮机中压缸启动过程;分析了中压缸启动方式的系统特点及优点;总结了本类型机组中压缸启动经验,对调试中遇到的问题进行了分析,可供同类型机组的运行借鉴.     

核电站汽轮机启动过程的功能优化与探讨

随着我国经济的快速发展,人们对于能源的需求量越来越大。而核电站能够为人们的生产生活提供大量的电能,所以逐步取得了发展。但是,随着核电站单机容量的增加,其能否保持高效的发电状态,还要取决于管理人员对汽轮机的控制。而就实际情况而言,汽轮机在启动的过程中常常会发生较大的热力状态变化,进而对设备的稳定运行产生一定的影响。因此,该文从设备的预热控制角度,对核电站汽轮机启动过程的功能优化问题进行了探讨。     

基于遗传算法的用户模板优化研究

近年来，由于科技突飞猛进的发展和互联网的迅速崛起，不良信息的过滤成为信息过滤的一个重要方向，而信息过滤的关键技术是用户模板的获取．本文对遗传算法作了改进，并将其用于优化用户模板，使用户模板具有关键词自动扩充和自适应能力，进而能有效地进行过滤，提高过滤质量．     

基于遗传算法的蝙蝠优化算法研究

针对基本蝙蝠算法后期收敛速度不够快、早熟、寻优精度不高、容易出现局部最优问题等情况,提出与遗传算法相结合的优化蝙蝠算法(GABA)。该优化算法嵌入了竞争机制以及遗传算法,利用遗传算法具有的全局搜索性能,让种群进化时具有更丰富的多样性,在解决算法早熟问题的同时,提高了局部广度搜索性能,避免产生局部最优问题。Matlab环境下的仿真实验结果表明:与基本BA算法对比,改进后算法(GABA)在收敛速度及精度上均有明显提高,特别在高维函数上的搜索能力更为明显,可针对工程应用过程中出现的高维多极值复杂函数进行优化。     

基于遗传算法的项目管理优化仿真研究

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标(进度、成本)优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题:资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标(项目进度、项目成本以及资源均衡度)的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用Matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.     

基于遗传算法的代理服务器位置优化研究

针对传统方法难以快速求得Web服务器代理部署问题的满意解,提出了一种基于遗传算法的求解策略.以图论为基础,构建了代理服务器位置优化模型,从Web服务器到客户构成一个树型结构.遗传算法采用二进制编码表示代理的位置,使用单亲交叉算子和单亲变异算子来提高算法的执行速度和进化效率.算法在时间复杂度方面优于传统方法.仿真结果表明,基于遗传算法的求解方案能快速地求出代理服务器位置优化问题的全局近似最优解,并满足实际Web应用的精度要求.     

基于遗传算法的无约束优化问题研究

本文提出了用遗传算法处理无约束优化问题的方法。     

基于遗传算法的项目管理优化仿真研究

传统的项目进度一维优化扩展至有偏好的二维目标(进度、成本)优化,同时将成本优化目标分解为项目成本大小以及资源均衡度从而构成三维目标优化,将无资源约束的环境扩展至资源约束下的复杂环境,将局部搜索优化领域扩展至全局范围内的优化.在内容上,先对项目的单目标优化管理理论进行详尽研究并指出其现实的局限性,同时提出了智能启化式方法-遗传算法在资源约束下项目管理优化方面的优势.在此基础上本文构建了基于三维目标偏好的项目管理优化仿真模型,解决了项目管理优化理论中最为重要的两大问题:资源约束下的项目进度优化以及资源约束下的三维目标(项目进度、项目成本以及资源均衡度)的优化问题.为了验证此模型对以上问题的有效性,本文应用Matlab仿真技术进行仿真模拟并与传统方法做比较,从结果可以看出遗传算法能够更好的解决此类问题.     

基于遗传算法的BP网络优化研究

将遗传算法（ＧＡ）用于对ＢＰ网络权重的优化,不必对其进行参数调整,减少了训练的次数和计算量,且不会造成局部最优,多数影响遗传优化效果的规律得以确定、说明ＧＡ对神经网络的优化是可行的。     

基于遗传算法的MPLS网络优化研究

对流量工程机制中的路由方法进行了详细的讨论,着重探讨了在MPLS网络环境下,利用遗传算法对网络资源进行优化配置。采用遗传算法作为网络优化算法的基础,分别将跳数、时延、带宽及代价转化为权值进行路由,然后将得到的候选路径作为种群,用遗传算法进行路径优化,选择优化出一个最大频带利用率最小的配置。     

基于遗传算法优化的太阳能供暖系统研究

为提高太阳能供暖系统的性能参数,充分发挥系统节能优势,本文以榆林、西安、汉中作为陕西不同地区的代表城市,搭建了太阳能供暖系统模型.根据逐时气象情况和辐射量确定了建筑逐时热负荷值,并基于遗传算法以系统性能参数和太阳能保证率为目标函数,对榆林、西安、汉中地区的集热器面积和热泵功率进行同步优化.结果显示:在确保太阳能保证率为...