徐理正

摘要：以多學(xué)科優(yōu)化框架軟件iSIGHT平臺(tái)為基礎(chǔ)，采用多島遺傳算法，以換熱器翅高、翅距和芯體寬度作為優(yōu)化參數(shù)，以提高換熱效率和減輕重量為優(yōu)化目標(biāo)，改良了板翅式換熱器，最終優(yōu)化了板翅式換熱器的結(jié)構(gòu)。該優(yōu)化，使板翅式換熱器的重量減輕了，工作效率也相應(yīng)提高了。

關(guān)鍵詞：板翅式換熱器；優(yōu)化設(shè)計(jì)；iSIGHT平臺(tái)；遺傳算法

中圖分類號(hào)：TQ051.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095－6835（2014）09－0042－02

板翅式換熱器是一種高效的換熱設(shè)備，具有很高的傳熱效率，又因其結(jié)構(gòu)緊湊，重量很輕，所以成本低。它還具有能改善傳熱表面利用率，減少整個(gè)換熱器與周圍環(huán)境交換等優(yōu)點(diǎn)。因?yàn)槠渚哂性S多優(yōu)點(diǎn)，所以，板翅式換熱器被廣泛應(yīng)用。目前，國內(nèi)板翅式換熱器的設(shè)計(jì)方法工作量大，可靠性也不高。下面就如何對(duì)板翅式換熱器進(jìn)行結(jié)構(gòu)優(yōu)化展開討論。

1板翅式換熱器的數(shù)學(xué)模型

1.1設(shè)計(jì)目標(biāo)

以重量最輕為目標(biāo)，其中，質(zhì)量公式為：

. （1）

式（1）中：ρ——換熱器材料密度，假設(shè)ρ不發(fā)生變化，翅片的厚度δc也不變；

V——換熱器體積；

a——芯體長度；

x——翅內(nèi)距。

1.2設(shè)計(jì)變量的參數(shù)化表達(dá)

在此，主要考慮的是翅距、氣側(cè)翅高、液側(cè)翅高、芯體寬度這四個(gè)變量。

翅距（Mc）表達(dá)式：

Mc=0.000 1k1+0.000 50≤k1≤200. （2）

氣側(cè)翅高（Lc）表達(dá)式：

Lc=0.000 1k2+0.005 0≤k2≤300. （3）

液側(cè)翅高（Ls）表達(dá)式：

Ls=0.000 1k3+0.001 50≤k3≤300.（4）

芯體寬度（c）表達(dá)式：

c=0.001k4+0.070≤k4≤1 700.（5）

上述4個(gè)式子中，0.000 5 m、0.005 m、0.001 5 m、0.07 m分別為原始的翅距、氣側(cè)翅高、液側(cè)翅高和芯體寬度。0.000 1 m、0.001 m分別為翅距和翅高、芯體寬度變化一次的長度范圍。k1、k2、k3、k4為設(shè)計(jì)變量，通過不斷地變化來控制翅距、翅高和芯體寬度的變化。

1.3約束條件

換熱器設(shè)計(jì)的約束條件有以下兩個(gè)。

優(yōu)化后的換熱器效率應(yīng)大于優(yōu)化前的效率：（排版時(shí)，將式中的字母變?yōu)樾斌w，下標(biāo)為正體）

. （6）

式（6）中：C——流水當(dāng)量；

Tsin——水側(cè)進(jìn)口溫度；

Tsout——水側(cè)出口溫度；

Tkin——空氣進(jìn)口溫度；

Tkout——空氣出口溫度。

換熱器芯體的假設(shè)寬度應(yīng)該與實(shí)際計(jì)算的寬度相一致：

（7）

誤差｜c(diǎn)－ck｜≤0.000 1時(shí)，認(rèn)為是相等的。

式（7）中： c——芯體寬度。

2優(yōu)化流程

本文采用的優(yōu)化算法為iSIGHT自帶的多島遺傳算法。遺傳算法是一種模擬達(dá)爾文生物進(jìn)化論過程的計(jì)算模型，是通過對(duì)生物界自然進(jìn)化過程進(jìn)行模擬的。搜索的最優(yōu)解算法，采用概率尋優(yōu)方法，自動(dòng)找到和指導(dǎo)優(yōu)化的搜索空間，自動(dòng)適應(yīng)調(diào)整搜索方向，不需要確定規(guī)則，依靠特有的由選擇、交叉、變異等操作構(gòu)成的機(jī)制使優(yōu)化具有很強(qiáng)的魯棒性。多島遺傳算法作為遺傳算法的改進(jìn)，能維持種群的多樣性，抑制早熟現(xiàn)象，更好地尋找全局最優(yōu)解。換熱器優(yōu)化設(shè)計(jì)流程如圖1所示。

圖1設(shè)計(jì)流程

3優(yōu)化算例

采用逆流空氣—水換熱器，兩側(cè)翅片都采用平直型翅片，參數(shù)詳見表1.

多島遺傳算法的參數(shù)設(shè)置：子種群體規(guī)模為10，子種群體個(gè)數(shù)為20，進(jìn)化代數(shù)為40，復(fù)制概率為0.9，雜交概率為0.9，變異概率為0.01，遷移率為0.2，遷移間隔為4.

表1初始參數(shù)

空氣速度 空氣進(jìn)口溫度 水出口溫度 水體積流量 換熱量

V=13 m/s Tkin=40℃ Tsout=44℃ Lvs=0.001 833 m3/h Q=64 kW

芯體長度 芯體高度 翅距 翅高（氣） 翅高（液）

a=0.2 m b=0.8 m Mc=0.007 6 m Lc=0.009 4 m Ls=0.003 m

當(dāng)量直徑（氣） 當(dāng)量直徑（液） 隔板厚度 材料密度 材料導(dǎo)熱系數(shù)

Dc=0.008 2 m Ds=0.002 17 m δb=0.000 813 m ρ=2 700 kg/m3 λ=170 W/（m?K）

4優(yōu)化結(jié)果

從表2中可以看出，優(yōu)化后的換熱器芯體尺寸發(fā)生較大改變，翅距、翅高變大，芯體寬度變寬，效率提升了7%，而質(zhì)量降低了24.1%，這大大節(jié)約了資源，提高了經(jīng)濟(jì)性。

綜上所述，本文采用優(yōu)化算法代替試湊法是行之有效的，既提高了設(shè)計(jì)質(zhì)量，又節(jié)時(shí)省力，為換熱器提供了一種可靠的設(shè)計(jì)方法。由于研究具有局限性，所以，可以考慮在今后對(duì)板翅式換熱器的數(shù)值模型進(jìn)行研究分析時(shí)，利用數(shù)值模擬加以輔

助設(shè)計(jì)，以尋找更好的設(shè)計(jì)方法。

表2優(yōu)化結(jié)果

換熱器 翅距 氣側(cè)翅高 液側(cè)翅高 芯體寬度 效率 質(zhì)量

原始 0.007 6 0.009 4 0.003 0 0.660 0.591 47.57

優(yōu)化后 0.009 6 0.029 0 0.003 7 1.100 0.667 35.96

5結(jié)束語

綜上所述，對(duì)板翅式換熱器進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，要對(duì)其進(jìn)行詳細(xì)的計(jì)算分析，制訂好合適的優(yōu)化流程，按照流程做好每一步工作，并依據(jù)優(yōu)化結(jié)果積極尋找更好的優(yōu)化方案，這樣才能不斷對(duì)板翅式換熱器進(jìn)行改進(jìn)，從而達(dá)到節(jié)約資源、提高經(jīng)濟(jì)性的效果。

參考文獻(xiàn)

［1］韋小雄，張淑文，唐萍，等.鋁制板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)［J］.化工設(shè)備與管道，2011（01）.

［2］祝銀海，厲彥忠.CFD技術(shù)在平直和鋸齒形板翅式換熱器設(shè)計(jì)中的運(yùn)用［J］.家電科技，2006（03）.

〔編輯：白潔〕

Plate-fin Heat Exchanger Structure Optimization

Xu Lizheng

Abstract: In the framework of multidisciplinary optimization software iSIGHT platform, Multi-island Genetic Algorithm（MIGA）to the heat exchanger fin height, fin pitch and core width as the optimization parameters to improve the heat transfer efficiency and reduce the weight of the optimization goal, improved plate-fin heat exchanger, and ultimately optimize the plate-fin heat exchanger structure. The optimization of the plate-fin heat exchanger to reduce the weight, but also a corresponding increase in productivity.

Key words: plate-fin heat exchanger; optimal design; iSIGHT platform; Genetic Algorithm