مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

بهینه سازی دو هدفه افزایش نرخ انتقال حرارت و کاهش هزینه کلی در مبادله کن های حرارتی پوسته لوله ای

نویسندگان
1 دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی
2 دانشگاه خواجه نصیر
چکیده
در این پژوهش، بهینه سازی مبادله کن های حرارتی پوسته لوله ای با دو هدف افزایش نرخ انتقال حرارت و کاهش هزینه کلی، توسط الگوریتم ژنتیک انجام شده است. تمامی استانداردها و قیدهای مورد نیاز برای هندسه مبادله کن، قید حداقل و حداکثر سرعت جریان ها و قید حداکثر افت فشارها در فرایند بهینه سازی رعایت شده اند. رابطه بین توابع هدف و متغیرهای بهینه سازی، به صورت ضمنی و به شدت پیچیده می باشد. هدایت الگوریتم ژنتیک با این ملاحظه صورت پذیرفته است که از قرار گرفتن مقادیر متغیرهای بهینه سازی در بهینه محلی جلوگیری شود. در این مطالعه ابتدا بهینه سازی با یازده متغیر انجام پذیرفته و نمودار پارتو مربوطه به دست آمده است. مقایسه نتایج با داده های موجود بهبود چشمگیر انتقال حرارت و کاهش موثر هزینه کلی را دربر داشته است. در گام بعدی، با توجه به اینکه سیال خنک کننده در مطالعه موردی انجام شده آب دریا می باشد، دبی جرمی سیال خنک کننده به عنوان متغیر دوازدهم اضافه و فرایند بهینه سازی تکرار گردید. نمودار پارتو به دست آمده نسبت به حالت قبل بهبود قابل توجهی را نشان می دهد.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Two Objective Optimization of Heat Transfer Rate and Total Cost Decrement in Shell-and-Tube Heat Exchangers

نویسندگان English

Mohsen Amini 1
majid bazargan 2
1 K. N. Toosi University of Technology
چکیده English

In this research, optimization of shell-and-tube heat exchangers with dual objectives of achieving upper heat transfer rate and lower total cost has been done by the Genetic algorithm. All geometrical constraints and standards, minimum and maximum velocity limits as well as maximum allowable pressure drops are considered in optimization process. Relations between the objective functions and optimization variables have many complexities so that the gradient approach employed by many optimization algorithms may not be adequate. Special care has been taken in employing Genetic algorithm to assure that the optimized values of variables are not trapped in local optimum domains. To evaluate the precision of computer code of current study, a comprehensive case study has been considered. The optimization has been accomplished by considering 11 variables. In a next attempt the mass flow of cooling fluid, which is the sea water in the case under study, has been added as the 12th variable. The obtained Pareto plots show that the optimized parameters suggested by this study provide upper heat transfer rate and simultaneous lower total cost relative to available results.

کلیدواژه‌ها English

Optimization
shell-and-tube
genetic algorithm