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基于遗传算法的交错波纹板换热器表面传热系数的分离点击：2190 日期：[ 2014-04-26 21:57:59 ] |
| 基于遗传算法的交错波纹板换热器表面传热系数的分离 梁红侠1, 索建秦1, 王秋旺2 (1.西北工业大学动力与能源学院,西安710072; 2.西安交通大学能源与动力工程学院,西安710049) 摘要：为了获得交错波纹板换热器表面对流换热规律,通过实验测定了典型100 kW微型燃气轮机交错波纹板换热器的传热系数,提出了采用遗传算法将表面传热系数从传热系数中分离出来的方法.该方法以换热准则关系式中4个系数变量作为待寻找最佳值的待求变量,并进行搜索和优化,由此获得关联式系数来预测传热系数,成功分离出表面传热系数.该分离方法具有通用性,可灵活方便地研究各种此类换热器的传热性能.所预测的传热系数与实验获得的传热系数接近,能准确地反映换热的真实规律. 关键词：遗传算法;交错波纹板换热器;表面传热系数;分离 近年来,随着电力生产的重要变革以及全球范围内能源与动力需求结构的调整和环保质量要求的提高,微型燃气轮机凭借单机功率小、低排放、体积小、重量轻等优良性能,在未来世界电力生产中起着日益重要的作用.回热器是提高微型燃气轮机效率不可或缺的组成部分,回热器热效率可达到90%,微型燃气轮机装置使用原表面回热器可使其发电效率达到30%以上,增加热效率的同时也减少了CO2的排放[1-2]. 在微型燃气轮机上采用回热器,能够有效利用从涡轮出口的燃气余热来加热压气机出口的高压空气,从而提高装置的热效率.交错波纹(Cross-Wavy,CW)原表面换热器(亦称一次表面换热器)[3]能够有效强化传热,并具有内外匹配良好、流道通畅、加工简便、流动阻力较低、热补偿性好和使用寿命长等特点,在微型燃气轮机回热器的应用中潜力很大.在技术革新中采用的大量新型、高效、紧凑式换热器结构设计中,这些新结构却没有现成的公式可用.采用实验方法测定波纹板式换热器传热系数,一般通过测得换热量、换热面积、流体温度和壁面温度,给出传热系数与流速的曲线关系,再根据牛顿冷却公式算出表面传热系数.由于热电偶安装比较困难,通常不测量壁温,大多数研究采取通过分离传热系数间接确定表面传热系数的威尔逊(Wilson)图解法,即热阻分离法.使用威尔逊图解法必须具备2个条件:①一侧换热热阻恒定及换热关联式中Re数的指数已知,事实上在实验中保持一侧流体换热情况基本不变,将会增加实验的难度;②在很多情况下对流表面传热系数与流速等量关联式中的指数不一定知道.为避免上述2个约束条件,本文采用遗传算法进行了对流表面传热系数的分离. 作为一种智能优化算法,遗传算法(Genetic Al-gotithm,GA)解决多目标优化问题已被证明是一种行之有效的方法.它不受搜索空间的限制型假设的约束,也不要求目标函数的连续、可微和单峰等条件;它着眼于个体的集合,可以一次性获得大量最优解,具有更强的实用性和灵活性[4].采用遗传算法可将实验中获得的大量数据结果进行处理,快速准确地分离出表面传热系数,比传统方法更有效,此方法具有通用性,为同类板式换热器的实验数据处理提供了技术途径. 1 试验装置与方案 整个试验系统的整体设计包括空气回路、燃气回路、油回路和冷却塔水回路,本文重点介绍空气回路和燃气回路,示意图如图1所示,其流程设计见文献[5]. 空气回路:空气经过过滤系统和干燥器后进入2台压缩机,高压空气从压缩机排出后经节流阀,然后通过孔板流量计后进入回热器与高温燃气进行换热,然后经减压阀后由排气管道排向大气.在试验件的进口管和出口管处分别装有热电偶,用于测量进、出口温度. 燃气回路:风源由风机提供,先经节流阀再经二次进风调节阀进入燃烧室,经燃烧室点火加热后的高温燃气经过切换阀后流经均速管流量计,经过滤网后进入试验件,与低压侧的流体进行换热,放出热量,最后经减压阀排向大气中.同样,在试验件的进口管和出口管处分别装有热电偶和压力表,用于测量进、出口温度、静压和压降,并通过风机出口的节流阀实现燃气流量的旁通. CW原表面回热器的传热表面是一次表面,具有紧凑、高效等特点,满足低成本、易于批量生产的要求.CW原表面能够大大强化换热,是由于它在流动方向上呈波纹流道的缘故(图2),而且CW原表面还增大了流动方向的长度,与同体积的直流动通道换热器相比,增强换热的效果十分明显. 图3为本文选用的1种CW原表面结构图.在该表面上、下2片换热板流动方向上呈交错波纹状,形成1个换热单元,因设计参数较多,在试验中通常采用的CW原表面换热板截面方向波纹结构为P/Hi=1,流动方向波纹结构为λ/α=7. 2 表面传热系数的分离 GA是近年来发展起来的一种全局优化算法,它仿效生物的进化与遗传,根据“生存竞争”和“优胜劣汰”的原则,借助复制、交换和突变的操作使所要解决的问题从初始解一步步地逼近最优解.遗传算法使用字符串来编码求解的问题,对整个群体执行优化操作,着眼于个体的集合,可以保证获得全局最优解而不是单个解;将目标函数作为其适应度的评估指标,而没有利用其它原问题的相关信息,通用性极强,能够有效地克服传统方法的局限性,更适合多维、离散的变量求解问题. 在换热器性能试验中,通常采用回归分析方法把试验数据拟合成各种关联式的型式,比如换热性能一般用Nu=cRemPrn表示.近年来,随着一些诸如遗传算法、神经网络等智能预测计算方法的发展,研究人员发现:利用回归分析方法得到的关联式的精度远不如这些智能预测方法得到的结果好,文献[6-8]均为遗传算法在换热问题上的应用,它们体现了GA在预测和拟合换热关联式中的良好效果.GA在本试验数据整理中,即在不采用试验测定壁温数据的情况下,预测空气侧和燃气侧表面传热系数并使其推算出的总传热系数与试验得到的总传热系数值偏差最小,具体公式和实施过程如下:试验采用的CW原表面回热器空气和燃气侧换热面积相同,因此热平衡方程式可简化为: 式中:k为总传热系数,W/m2·K;h1为空气侧表面传热系数,W/m2·K;h2为燃气侧表面传热系数,W/m2·K;δ为波纹板厚度,m;λ为波纹板导热系数,W/m·K. 由于波纹板厚度仅为0.1 mm,换热板的导热热阻相当小,因此可忽略不计(实际上,对于不能忽略的热阻,只要热阻不是变化的,代入数值即可),式(1)可简化为: 由于回热器两侧通道换热面积相同,两侧流体的Re数范围相同,所以流体的Nu数可用相同已定幂函数准则方程表示[9]： 式中:de1、de2分别为空气、燃气侧当量直径,mm;c1、c2、m1、m2分别为待求常数;λ1、λ2分别为空气、燃气的导热系数,W/m·k;Re1、Re2分别为空气、燃气侧雷诺数;Pr1、Pr2分别为空气、燃气侧普朗待数. 在数据处理过程中,Pr1、Pr2可通过定性温度查得,Re1、Re2由试验测量数据计算求出,这样待求常数就是c1,c2,m1和m2,采用遗传算法求出这4个参数,就可以分离出两侧表面传热系数及热准则方程. 根据试验测得传热量、传热面积、流体温度等数据确定传热系数后,采用遗传算法对传热系数进行了分离.根据CW原表面热力计算结果可知[5],空气侧换热明显强于燃气侧,换热大约为燃气侧的1.4倍,所以在程序里限定了h1/h2=1~2倍的条件在种群里进行搜索寻优. 遗传算法在进化过程中是以适应度函数为依据,利用每个个体的适应度值进行搜索的.通常,适应度函数均由目标函数变换而成,常规的遗传算法是求得最大适应度值对应的实际解,这是因为按照达尔文进化论,适应度最大的最易生存且进化.本程序的适应度函数fitness定义如下： 式中:ki为换热器总传热系数,W/m2·K;k为程序分离出的总传热系数,W/m2·K. 式中分母表示所有数据点的平均绝对偏差百分数.显然,适应度值大于1,且越大时越优,说明预测值与试验值的误差在±10%以内. 在进化过程中,每代的个体应用由锦标赛选择、均匀交叉、单点变异产生,并采用了基于小生环境(niche)下的共享技术,以及最优父代强制复制到下一代中去的方法[9-11].种群大小和最大遗传代数分别设置为20和1000,交叉概率和变异概率分别为0.5和0.005. 3 试验数据处理与结果 试验测得传热量、流体温度等若干组数据,用公式确定换热器总传热系数： 式中:Φ为总传热量,W;A为传热面积,m2;Δtm为对数平均温差,K. 图4为种群最大个体适应度值的进化过程.在遗传算法操作中,首先计算种群的每一个体的适应值,并根据适应值的大小进行选择、复制、交叉和变异等遗传操作产生新一代群体.如此反复进行该过程,群体不断得到优化直到满足终止条件,最终收敛于最优解.从图4可以看出:在进化初始阶段,个体差异较大,较差的个体被淘汰,适应度值变化较明显;经过约100代进化之后,适应度值变化逐渐减小,最终趋于1个稳定值4.37,即对应的平均相对偏差为2.29%。 图5为试验值ki与预测值k的对比结果.从图5可知:通过遗传算法获得关联式系数来预测的传热系数接近于试验获得的传热系数,最小相对偏差为0.02%,最大相对偏差可达到4.67%.在满足偏差要求的情况下寻找出最佳准则关联式系数,说明采用遗传算法预测回热器换热性能可准确地反映真实规律,为分离表面传热系数提供有效途径,并可有效减少设计者对经验准则的依赖. 通过遗传算法成功求解出待求常数c1,c2,m1,m2,得到的关联式为： 式中:Nu1、Nu2分别为空气、燃气侧平均努塞尔数 4 结 论 (1)由于CW波纹表面的节距、波高等参数的设计,使传统的对流换热准则关联式无法适用,采用本文提出的方法,从原表面回热器试验测得的传热系数中,成功地将表面传热系数分离出来,可方便地研究各种此类换热器的传热性能. (2) CW波纹表面回热器通过遗传算法预测传热系数接近于试验获得的传热系数,平均相对偏差为2.29%,预测出的回热器换热性能更能准确地反映真实规律. (3)本文的分离方法优于传统的计算分离算法,克服了传统计算分离方法不能保证重要变量的准确性和有效性的缺点.虽然,本文只探讨了1种原表面回热器,但此方法的思路可以相应推广到其他类型表面的换热器,为换热器的试验数据处理提供了技术途径。 参考文献：略 |
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