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基于遺傳算法的20K氦制冷機的優化設計及其熱力學分析
發布時間:2020-12-30        瀏覽次數:53        返回列表
        近年來,隨著超導技術的發展、太空探索等科學項目的需要,氦制冷/液化系統發揮著越來越重要的作用。大型氦制冷系統由于結構部件較多,流程復雜且功耗大,因此建造的較少,這方面的理論模擬和研究工作也相對較少,并且很多研究成果和結論只適用于特定的流程結構,不具備通用性。為了減少系統熱力計算量,且快速找到使得系統性能優的組合解,本文采用遺傳算法對一臺已有的氦制冷機進行優化分析,得到了對實際系統有指導意義的結論。


          研究的系統流程簡圖在圖1中給出。該流程采用液氮預冷,一個制冷級含有一臺透平膨脹機和節流閥,這里節流閥的安裝是必須的,首先可以在變工況的情況下調節進入膨脹機的工質流量以控制膨脹機的葉輪轉速,從而使系統穩定運行;其次是可以通過調節閥門的開度來調節膨脹機的進口壓力,從而可以很好地適應系統有無液氮預冷的工況。 

 


熱力學計算:

系統假設:

(1)換熱器熱端壓降為2 kPa,冷端壓降為1 kPa;

(2)透平等熵效率為70%,且不隨壓力和溫度等變化;

(3)系統處于穩定狀態。

        系統的制冷系數定義為:

式中:Q為制冷量,kW;W為壓縮機功耗,kW。

工質的比定義為:

式中:h和s分別為工質的比焓和比熵,T0是參考溫度(300 K),h0和s0分別為參考狀態下工質的比焓和比熵(T=300 K,P0=101 kPa)。

壓縮機、冷箱以及系統的效率分別為:

式中:m為壓縮機入口流量,mLN為液氮耗量。

 

主要參數的熱力學分析:        

(1)膨脹比對系統效率的影響

 

 

(2)系統入口壓力對系統效率的影響

 

      

遺傳算法優化參數

        遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的隨機搜索算法。遺傳算法模擬了自然選擇和遺傳中發生的復制、交叉和變異等現象,從任一初始種群出發,通過隨機選擇、交叉和變異操作,產生一群更適應環境的個體,使群體進化到搜索空間中越來越好的區域,這樣一代一代地不斷繁衍進化,收斂到一群適應環境的個體,求得問題的優解。

 

 

 

 

主要結論

 

增加膨脹機入口壓力可使系統的制冷系數和效率增大,膨脹機的膨脹比增大使得焓降增大,因此系統制冷量增大,但增大膨脹比會使膨脹機內部不可逆損失增大,因此膨脹機的效率下降。對于節流閥而言,壓力降的減小使其效率大大增加,因此整個系統的效率也是增加的。

 

壓縮機入口壓力提高,即提高系統壓力水平,系統的制冷系數增大,然而整體的效率卻降低了,這是因為壓縮比減小帶來壓縮機功耗減低,但提高壓縮機入口壓力會使壓縮機的等溫壓縮效率降低,從而導致系統效率降低。

 

采用遺傳算法對壓縮機和透平膨脹機的入口壓力進行優化,以制冷機制冷系數和效率的加權值作為目標函數,得到了優組合參數。一方面證明了將遺傳算法應用于流程優化中是可實現的,另外優化計算結果可用作大型氦制冷/液化流程參數選取的對照。

 

采用遺傳算法優化在理論設計階段具有重要的指導和參考意義,實際工程應用中還需要根據工程需求和工藝制造水平等限制因素做出符合實際的決定。

 

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