双效蒸发器的节能改造及效益

目前用于食品工业的蒸发工艺主要有传统蒸发工艺和机械蒸汽再压缩工艺。机械蒸汽再压缩工艺能重复利用二次蒸汽,系统所耗的能量仅仅是压缩机所耗的能量。该文介绍了双效蒸发器和蒸汽再压缩蒸发器(MVR)的原理和特点,广东康奇力药业股份有限公司的双效蒸发器改造为蒸汽再压缩蒸发器(MVR),工程应用表明,可以降低能耗,降低生产成本。     

机械式蒸汽再压缩技术应用于盐废水回收实验研究

"机械式蒸汽再压缩"蒸发器是一种新型高效节能蒸发设备,应用于含盐催化剂废水回收的蒸发脱盐法。中试实验分析得到,电耗约为45.6kW/t(净化水),MVR热泵蒸发结晶系统净化水的TDS满足小于300mg/L的要求,蒸发结晶产生的氯化钠盐和硫酸钠盐纯度均达95%以上。     

逆流多效蒸发淡碱浓缩工艺节能技术研究

建立了带有冷凝水闪蒸和溶液闪蒸等节能措施的逆流多效蒸发淡碱浓缩系统优化设计的数学模型.以系统的年总费用最小为优化目标,以生蒸汽温度、冷凝器中二次蒸汽温度及各效有效传热温度差为决策变量,提出一种新算法———遗传算法结合拉格朗日乘子法、矩阵法、迭代法求最优解.算例表明:采用冷凝水闪蒸和溶液闪蒸是有效的节能技术,生蒸汽温度、冷凝器中二次蒸汽温度对优化结果影响显著,优化设计比常规设计可节省年总费用20.1%左右.新算法对初值要求不高,能快速稳定地收敛于全局最优.     

平流热压缩多效蒸发浓缩高含盐废水的热性能分析

基于系统的物料和能量平衡,建立了蒸汽热力压缩器与平流多效蒸发器耦合技术(PP MED-TVC)浓缩石化企业含盐废水的热力计算模型.分析了效数对平流多效蒸发(PF MED)性能的影响,比较了四种不同进料方式MED的热性能,并对TVC最优抽汽位置进行了优化.结果表明,效数对系统的热力性能有显著影响;通过对四种MED系统的比较,TVC的加入能显著提高系统的造水比(GOR)和降低蒸发器总换热面积;根据GOR和蒸发器总换热面积,设置最优的TVC抽汽位置,MED-TVC的性能可有很大的提高.     

有固相析出的逆流多效蒸发系统的新设计方法

提出了有固相析出的逆流多效蒸发系统常规设计的一种新方法,将系统的相平衡关系用回归式表达,使模型可以编程用计算机求解;将系统的物料衡算和热量衡算方程组写成矩阵方程的形式,采用迭代法结合矩阵法求解.在常规设计新方法的基础上,提出了系统的优化设计方法,以系统的年总费用最小为优化目标,以生蒸汽压力、冷凝器真空度及各效有效传热温差为决策变量,采用复合形法结合拉格朗日乘子法求最优解.算例表明,生蒸汽压力、冷凝器真空度对优化结果影响显著,优化设计比常规设计可节省年总费用9%左右.算法收敛速度快、收敛稳定性好.     

基于伪并行SPEA2算法的含风电场多目标负荷调度

对传统意义下负荷调度模型进行修正,同时考虑系统的电压稳定程度最好、发电成本最小和污染排放量最少,提出了含风电场的多目标负荷调度模型,并将强度Pareto进化(SPEA2)算法和PGA算法相结合,用伪并行SPEA2算法用于最优求解.最后,通过算例分析计算了一含有风电场的系统不同穿透功率下的多目标负荷调度,验证了所提出算法的有效性和实用性.     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

矩形通道内蒸汽射流凝结换热面积的实验研究

针对超声速气液两相流升压装置内高速蒸汽射流凝结现象,在蒸汽质量流率为200~600kg·m-2·s-1、入口过冷水质量流率为4~18t·m-2·s-1、入口过冷水温度为20~50℃的条件下,使用矩形截面蒸汽喷嘴和混合腔进行了可视化实验研究;采用热平衡相变模型计算了蒸汽射流凝结的换热面积,给出了换热面积随汽水参数的变化规律,并建立了预测归一化换热面积的实验关联式。研究结果表明:蒸汽喷嘴截面形状对射流凝结流场结构影响不大,气液两相区是蒸汽凝结的主要区域,蒸汽在气液两相区内以小气泡的形式与过冷水完成能量交换,换热面积随蒸汽质量流率和过冷水温度的增加而增加,随过冷水质量流率的增加而减小。实验中测得的换热面积在2.4×10-3~7.8×10-3 m2之间,换热面积实验关联式预测值与实验值的误差在±10%以内。本文研究结果对超声速气液两相流升压装置的优化设计和安全运行具有重要意义。     

基于SPEA2的复杂机械产品选择装配方法

提出一种基于强度Pareto进化算法2(SPEA2)的复杂机械产品多目标多质量要求下的选择装配方法.以装配精度和装配率作为质量要求的评价方式,建立多质量要求下的选择装配模型.采用特征尺寸为基因的编码方式构建染色体,尺寸链复杂度描述质量要求的主次关系,零件复杂度确定进化操作中的特征尺寸的关联约束基准,综合Pareto支配强度及拥挤度生成适应度函数作为复杂机械产品选择装配多目标多质量要求下的个体评价规则.以某汽车发动机汽缸装配为例,优化结果以Pareto边界集表示,验证了算法的可行性与有效性.     

一种用于存放带约束多目标关联文件的进化算法

海量数据存储领域要解决的关键问题之一是如何将相互关联的数据文件存放到光盘等有限存储空间的介质上,同时要求文件关联性尽量保持完整以及存储空间的利用率尽量高.通过分析多目标优化问题的基本原理及研究当前解决此问题的常用进化算法,提出一种存放带约束多目标关联文件的进化算法.与SPEA2的实验进行对比,分析结果表明在Pareto最优解集的获取上效果明显.     

基于行为博弈进化算法的PHEV控制策略参数优化

控制策略是影响并联混合动力汽车(PHEV)性能的重要组成部分。针对混合动力汽车控制策略优化问题,设计了基于行为博弈进化算法的并联混合动力汽车控制策略参数优化方法(PGEA).该方法以行为博弈进化算法为优化工具,以混合动力汽车的加速性能、最大爬坡度、最高车速等动力性能指标为约束条件,采用ADVISOR仿真并联混合动力汽车,以最小化燃油消耗与污染物排放总量为优化目标。30组仿真实验结果表明：1)优化后的系统百公里燃油消耗与污染物排放之和最大降幅为23.68%,最小降幅为18.72%,平均下降22.13%;2)发动机效率、电动机效率和系统整体效率至少分别提高了16.67%、44.44%和18.39%;3) PGEA比基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法能够获得精度更高的解。     

基于行为博弈进化算法的并联混合动力汽车控制策略参数优化

控制策略是影响并联混合动力汽车(PHEV)性能的重要组成部分。针对混合动力汽车控制策略优化问题,设计了基于行为博弈进化算法的并联混合动力汽车控制策略参数优化方法(PGEA);该方法以行为博弈进化算法为优化工具,以混合动力汽车的加速性能、最大爬坡度、最高车速等动力性能指标为约束条件,采用ADVISOR仿真并联混合动力汽车;以最小化燃油消耗与污染物排放总量为优化目标。30组仿真实验结果表明:(1)优化后的系统百公里燃油消耗与污染物排放之和最大降幅为23.68%,最小降幅为18.72%,平均下降22.13%;(2)发动机效率、电动机效率和系统整体效率至少分别提高了16.67%、44.44%和18.39%;(3)PGEA比基于Pareto最优原理的混合动力汽车多目标优化进化算法能够获得精度更高的解。     

溴化锂吸收式制冷机优化设计

为优化设计溴化锂吸收式制冷机,提出了一个多变量多约束的单优化目标函数的优化设计数学模型.采用复合形法求解蒸汽型溴化锂吸收式制冷机的优化设计数学模型,并应用Visual C++语言开发了优化设计软件.利用优化设计软件对一个实际工程算例进行了优化设计,结果表明:通过优化设计,相同制冷量的溴化锂吸收式制冷机在保证较高性能系数的前提下,换热器总的换热面积大大减小,制冷机的综合性能提高,同时提高了机组设计效率,缩短了产品开发周期.     

机械压缩式热泵蒸发的优化计算

从系统能量平衡的角度,提出了机械压缩式热泵蒸发优化设计的易控制直接参数——压缩机出口压力,建立了以年总费用最小为目标函数的优化数学模型.实例证明,优化经济效益显著.     

基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

脱硫废水低温热法浓缩减量技术研究

<正>引言现有脱硫废水"浓缩减量"工艺主要包括膜法减量和热法减量。其中膜法减量技术预处理要求高,特别是对悬浮物、浊度、结垢性离子要求严格;需采用多级软化预处理、流程较长;且存在膜易结垢和污堵问题。系统复杂,操作难度大,运行稳定性差,投资和运行成本高昂。现有热法浓缩技术低温多效蒸发技术(MED)、机械蒸汽再压缩技术(MVR)、热力蒸汽再压缩技术(TVR)虽然浓缩倍率高,但运行中易结垢稳定性较差,设备投资大、运行费用高。经济、高效、实用的脱硫废水浓缩减     

粒子群优化算法在机械优化设计教学中的应用

机械优化设计是机械类专业的一门重要的专业课,目前在机械优化教学中介绍的是传统的优化算法,这些方法对于局部极值及目标函数的可微性有严格要求,不能解决高维、多目标及优化设计问题的要求。粒子群优化算法是近几年发展起来的一种基于群体智能的进化计算技术,对优化问题无可微性和连续性要求,具有全局收敛性,本文在机械优化设计教学中引入了粒子群优化算法,为学生解决复杂工程优化设计问题打下基础。     

一种改进的差分进化算法

针对基本差分进化算法收敛速度较慢的问题,将粒子群优化算法中的社会学习部分引入到差分进化算法中,提出一种改进的差分进化算法。该算法通过小概率随机变异操作增加种群的多样性和全局搜索能力;变异向量和个体向群体最优个体学习的结果进行交叉操作,利用最优个体指导进化过程,加快了算法的收敛速度,提高了优化精度。仿真实验结果表明,该算法具有更好的优化性能。     

DESOPT机械优化设计软件系统的构建与应用

针对机械优化设计中需要输入大量的设计参数并且要根据不同的优化模型调用多种的优化算法的问题,构建了DESOPT机械优化设计软件系统.软件系统利用VC++和FORTRAN语言混合编程,包括了连续变量、离散变量和随机变量三个优化算法库,设置了前处理、运行和后处理模块,可以通过界面输入所需要的设计参数,能够处理连续、离散和随机设计变量的优化问题.整个系统具有良好的人机交互界面,给用户的应用提供了很大的便利.实例说明了DESOPT机械优化设计软件系统的具有一定的实用价值.     

杂草算法收敛性分析及其在工程中的应用

针对从自然界中杂草的生长繁殖特性演化而来的新型智能优化算法———扩张性杂草进化算法,通过马尔可夫链,分析证明了它的全局收敛性.相比其他启发式算法,其最大优点是基于种群中优秀的个体有指导地进行搜索,且算法中子代个体按正态分布的方式分布于父代个体周围,在进化过程中通过动态调整此正态分布的标准差,使算法在早期与中期充分保持群落的多样性,较其他启发式算法更容易保证对解空间的全面搜索.而在算法的后期加强对优秀个体周围的局部搜索,从而保证算法能够稳健地收敛到全局最优解.典型的复杂机械优化设计算例结果表明,该算法在优化过程中能有效避开局部最优解,快速、有效地收敛到全局最优解.