板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)非線性映射與性能多目標(biāo)優(yōu)化

劉景成，張樹有，徐敬華，周智勇，伊國棟

?

板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)非線性映射與性能多目標(biāo)優(yōu)化

劉景成1，張樹有1，徐敬華1，周智勇2，伊國棟1

（1浙江大學(xué)流體動力與機電系統(tǒng)國家重點實驗室，浙江杭州 310027；2杭州杭氧股份有限公司設(shè)計院，浙江杭州 310004）

板翅式換熱器入口位置縱向方向上的流體分布不均勻問題影響不同層之間流體傳熱。目前已有的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)采用試驗方式確定部分參數(shù)，缺乏對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化。本文提出板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化分析方法，分別考慮導(dǎo)流結(jié)構(gòu)中孔徑、孔數(shù)、流體流速、板翅式換熱器入口直徑、導(dǎo)流結(jié)構(gòu)在換熱器入口處的位置、孔的間距等影響換熱器入口處流體均勻分布的因素，構(gòu)建導(dǎo)流結(jié)構(gòu)壓強與單位時間換熱量的多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。采用正交試驗方法選擇不同參數(shù)組合建立仿真試驗?zāi)Ｐ停鶕?jù)試驗結(jié)果推導(dǎo)導(dǎo)流結(jié)構(gòu)非線性映射方程，以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的方式對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸進行優(yōu)化分析，得到導(dǎo)流結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化結(jié)果。采用Fluent數(shù)值模擬板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)優(yōu)化前后流體均勻分布情況，通過對比無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)板翅換熱器可以看出，對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化可以明顯改善流體在換熱器各層流道中的流動均勻性，提高換熱量，強化換熱器的傳熱性能。

板翅式換熱器；傳熱；優(yōu)化設(shè)計；模擬；正交試驗

引 言

板翅換熱器作為一種多層多流道的高效傳熱裝置，具有結(jié)構(gòu)緊湊，導(dǎo)熱性能良好，可以實現(xiàn)多股流體同時換熱等特性，因而廣泛應(yīng)用于石油化工、深低溫、空分以及汽車和航空工業(yè)等領(lǐng)域。此外，板翅換熱器以其獨有的二次傳熱特性，引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。隨著空分裝備的大型化，對板翅換熱器的換熱量以及換熱效率要求越來越高，一定程度上促使換熱器的體積增大。然而增大換熱器體積可以實現(xiàn)更高的換熱要求，但同時入口位置縱向方向上流體分布不均勻性現(xiàn)象更加明顯，最終導(dǎo)致?lián)Q熱器內(nèi)傳熱面積得不到充分利用，降低換熱器的傳熱效率。

目前，在提升換熱器性能分析方面，傳統(tǒng)分析方法主要是通過改變換熱器中流體與固體壁面之間傳熱系數(shù)的方式實現(xiàn)[1-5]。隨著對換熱器研究的深入，部分學(xué)者在對板翅換熱器結(jié)構(gòu)進行分析時發(fā)現(xiàn)，換熱器入口位置的流體分布不均勻現(xiàn)象較為明顯，影響換熱器的換熱效果。因此將研究重點集中到板翅換熱器入口位置，著重研究如何改變?nèi)肟谖恢昧黧w分布的方式提升換熱器傳熱效率。其中，文獻[6-8]給出一種特定導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，并采用試驗方式進行驗證。張哲等[9-12]提出一種二次封頭結(jié)構(gòu)，分析得出引入二次封頭后換熱器的傳熱效果得到顯著提升。Wen等[13]采用PIV方式對板翅式換熱器中封頭結(jié)構(gòu)性能進行研究，得到封頭位置不同截面上流體的速度向量和流線圖。文獻[14]采用數(shù)值計算的方式分析了板翅式換熱器封頭結(jié)構(gòu)與導(dǎo)流片對板翅式換熱器內(nèi)部物流分配的影響。Ranganayakulu等[15-16]研究了換熱器中徑向熱傳導(dǎo)、入口處流體流動的非均勻性問題及冷熱流道中溫度的分布情況，提出交叉流換熱器有限元分析方法。黃鈺期等[17]研究了鋸齒形翅片結(jié)構(gòu)參數(shù)對散熱器換熱以及阻力影響。肖寶蘭等[18]采用三維-湍流分析模型研究翅片結(jié)構(gòu)對中冷器流動以及傳熱影響。

隨著優(yōu)化設(shè)計技術(shù)的發(fā)展，根據(jù)不同的工況條件對換熱器結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化分析逐漸成為換熱器設(shè)計的主要內(nèi)容。在換熱器優(yōu)化設(shè)計方面，文獻[19]針對換熱器整體結(jié)構(gòu)提出基于遺傳算法的多相流板翅式換熱器最優(yōu)堆棧模式，得出給定流體數(shù)目、流體屬性、質(zhì)量流率以及入口溫度等條件的情況下，提供最大熱載荷的換熱器堆棧模式。文獻[20]采用遺傳算法與向后增殖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式研究板翅式換熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化問題，主要對給定約束條件下板翅式換熱器設(shè)計中的質(zhì)量最小、總換熱成本最低兩個目標(biāo)進行優(yōu)化。文獻[21]從經(jīng)濟性的角度提出一種基于遺傳算法的換熱器設(shè)計新方法，通過對換熱器的設(shè)計變量進行優(yōu)化，得到換熱器最優(yōu)結(jié)構(gòu)。Yu等[22]研究了熱管換熱器中隔板的優(yōu)化設(shè)計問題，采用-NTU方法優(yōu)化熱管換熱器中單層/多層分割類型，解決熱管換熱器中計算復(fù)雜問題。

分析國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前的研究重點主要通過改變換熱器流體分布、翅片結(jié)構(gòu)以及對換熱器結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方式提升換熱器的傳熱效率。對于如何改進換熱器內(nèi)流體分布不均勻性，提升換熱器傳熱效率方面的研究較少。有學(xué)者提出在板翅式換熱器入口處采用二次封頭結(jié)構(gòu)，并通過試驗的方式對不同結(jié)構(gòu)尺寸的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能進行驗證。通過試驗可以看出在板翅式換熱器入口處設(shè)置導(dǎo)流結(jié)構(gòu)有助于實現(xiàn)整個換熱器流道內(nèi)流體的均勻分布，但是對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸、導(dǎo)流結(jié)構(gòu)在換熱器中的位置、換熱器內(nèi)流體的流動速度等因素的定量計算分析不足，缺乏針對影響換熱器內(nèi)流體均勻分布的結(jié)構(gòu)參數(shù)的最優(yōu)化設(shè)計。針對上述問題，本文采用多目標(biāo)優(yōu)化方法，圍繞板翅式換熱器內(nèi)流體的壓降與單位時間換熱量兩個目標(biāo)函數(shù)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的方式對板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)進行優(yōu)化。

1 導(dǎo)流結(jié)構(gòu)正交試驗?zāi)Ｐ?/p>

文獻[23]給出了一種板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)主要放置在換熱器入口位置（圖1～圖3），用于解決入口位置縱向方向上流體分布[24]不均勻問題，提升換熱器內(nèi)冷熱流體的換熱效率。研究導(dǎo)流結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)上結(jié)構(gòu)參數(shù)變化直接決定了入口位置換熱器流體的分布情況。不同工況條件、不同小孔排列以及導(dǎo)流結(jié)構(gòu)距離入口位置等因素均對換熱器內(nèi)流體分布以及換熱性能產(chǎn)生影響，因此，根據(jù)不同工況條件設(shè)計導(dǎo)流結(jié)構(gòu)成為決定換熱器傳熱效率的重要因素，而當(dāng)前研究對于導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的優(yōu)化尚未見諸報道。本文主要分析導(dǎo)流結(jié)構(gòu)孔徑（d）、孔數(shù)（）、流體流速（）、板翅式換熱器入口直徑（D）、導(dǎo)流結(jié)構(gòu)在換熱器入口處的位置（）、導(dǎo)流結(jié)構(gòu)孔的間距（）對流體流動不均勻性的影響，以單位時間換熱量（）與換熱器壓降差（?）為目標(biāo)函數(shù)，得出給定區(qū)間內(nèi)導(dǎo)流結(jié)構(gòu)最優(yōu)結(jié)果，同時對比有導(dǎo)流結(jié)構(gòu)與無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)板翅換熱器入口流體壓強變化（?）以及單位時間換熱量（），得出導(dǎo)流結(jié)構(gòu)變化對換熱器性能的影響。

圖1 板翅換熱器物理模型

圖2 帶導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的板翅式換熱器仿真模型

圖3 板翅換熱器入口位置縱向截面圖

優(yōu)化板翅換熱器[25]導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，需要建立對應(yīng)模型并進行分析得出相關(guān)試驗數(shù)據(jù)。其中，模型包括仿真試驗?zāi)Ｐ团c理論分析模型。仿真模型分析簡單，但是分析過程中需要通過大量的試驗數(shù)據(jù)進行對比，而理論模型分析對象明確，分析過程中不需要多次重復(fù)計算。由于本文建立板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)理論模型需要考慮的因素較多，建立理論分析模型較為復(fù)雜，相比而言，建立仿真模型則較為簡單，結(jié)合線性回歸方法對分析結(jié)果進行擬合可以得到最優(yōu)的結(jié)果。因此本文采用正交試驗[26-29]方式，通過給定導(dǎo)流結(jié)構(gòu)各參數(shù)取值范圍，分別建立25組試驗數(shù)據(jù)（表1），分析不同參數(shù)變化對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能影響。

表1 導(dǎo)流結(jié)構(gòu)正交試驗參數(shù)及試驗結(jié)果

Note: “—” represents no experiments.

板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)影響換熱器內(nèi)流體流動，為了更好地分析導(dǎo)流結(jié)構(gòu)對換熱器內(nèi)流體流動以及傳熱影響，給出換熱器內(nèi)流體流動過程中換熱量以及壓強變化數(shù)學(xué)模型。

換熱量

壓降計算

1.1 入口參數(shù)與邊界條件

為了更好地分析板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能，給定換熱器入口結(jié)構(gòu)部分參數(shù)如下：隔板厚度2 mm，隔板到翅片的距離50 mm，入口距離20 mm。針對板翅換熱器的結(jié)構(gòu)特點并結(jié)合實際工況條件，給出導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)以及邊界條件如下。

（1）導(dǎo)流結(jié)構(gòu)材料選擇300-O型鋁材，其彈性模量為68 GPa，泊松比為0.32，材料密度為2700 kg·m-3，入口流體溫度in300 K，入口流體材料為水，流體密度為1000 kg·m-3。

（2）為了簡化分析過程，對換熱器以及導(dǎo)流結(jié)構(gòu)部分參數(shù)進行調(diào)整，合理安排導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)的取值范圍。

（3）在每個參數(shù)的取值區(qū)間內(nèi)，取均勻間隔的5個參數(shù)作為各參數(shù)的試驗數(shù)據(jù)。建立由不同參數(shù)性能試驗值組成的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能正交試驗表，如表1所示。

（4）采用Fluent對板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)不同結(jié)構(gòu)參數(shù)下流體的流動情況進行分析，得到換熱器內(nèi)部流體分布。分析過程中的對流項采用QUICK格式，擴散相采用二階差分格式，速度與壓力耦合計算采用壓力耦合方程組的半隱式SIMPLE求解格式，迭代300步，計算過程中各參數(shù)的計算殘差不超過0.001。

1.2 仿真策略與試驗

通過分析板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)可以得出，考慮各參數(shù)不互相自組合的情況，不同結(jié)構(gòu)參數(shù)相互組合共可以產(chǎn)生7776（65）種不同分析模型，顯然如果對上述所有的分析模型進行仿真分析是不切實際的。針對這種情況，本文提出采用正交試驗的方式對上述分析模型進行選擇，得到優(yōu)化自變量與因變量正交組合的映射表，再通過非線性映射方法得到換熱器性能參數(shù)中目標(biāo)參量與因變量之間的相關(guān)數(shù)學(xué)模型。

在分析板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能之前，首先給出如下導(dǎo)流結(jié)構(gòu)各參數(shù)變化范圍：導(dǎo)流結(jié)構(gòu)到入口距離（mm）取值區(qū)間[0，60]，入口流體流動速度（m·s-1）取值區(qū)間[1，10]，入口直徑D（mm）取值區(qū)間[10，30]，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)孔徑d（mm）取值區(qū)間[0，10]，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)上孔間距（mm）取值區(qū)間[0，5]，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)上孔數(shù)取值區(qū)間[1，20]。采用正交試驗方法對板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)進行組合排列，共有25次正交組合，根據(jù)組合結(jié)果，計算換熱器壓降?以及單位時間換熱量。

2 導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)映射

2.1 性能參數(shù)擬合

根據(jù)正交試驗方式得到板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)各參數(shù)的試驗結(jié)果，以非線性映射方式對目標(biāo)變量與因變量進行處理才能得到二者之間的數(shù)值計算模型。在表1中，、、D、d、、作為自變量，、作為因變量，則優(yōu)化目標(biāo)參數(shù)的映射方程可以表示為

為了研究板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)對流體流動影響，針對板翅換熱器結(jié)構(gòu)模型，提出如下分析假設(shè)：①換熱器入口位置流體不存在溫度梯度；②流體在流道內(nèi)部呈湍流狀態(tài)；③導(dǎo)流結(jié)構(gòu)前后換熱器內(nèi)部流體呈現(xiàn)較為平穩(wěn)過渡，不會出現(xiàn)流速急劇變化；④忽略板翅式換熱器與外界之間的熱量交換現(xiàn)象，只考慮換熱器內(nèi)部的冷熱流體之間的換熱；⑤板翅式換熱器入口處流體的物理屬性不會隨著換熱器內(nèi)溫度的改變而發(fā)生改變；⑥忽略板翅式換熱器入口處流體對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的沖擊而出現(xiàn)的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)與形狀變化。

根據(jù)表1中的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)分析結(jié)果，得到導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)的擬合后的一次映射目標(biāo)變量方程為：

其中

，

對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)目標(biāo)變量進行非線性擬合，得到的目標(biāo)函數(shù)方程可以表示為

其中

，

，

根據(jù)正交試驗擬合得到的映射方程[式(6)～式(9)]，分別繪制換熱器壓強與單位時間換熱量的映射結(jié)果，得到添加導(dǎo)流結(jié)構(gòu)之后換熱器入口位置壓強以及單位時間換熱量計算值與實際值分布，如圖4、圖5所示。

圖4 添加導(dǎo)流結(jié)構(gòu)后換熱器壓強擬合

圖5 添加導(dǎo)流結(jié)構(gòu)后換熱器單位時間換熱量擬合

2.2 遺傳求解算法描述

采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式對板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸進行優(yōu)化，該算法中提出種群適應(yīng)度函數(shù)Fit，新的種群個體遺傳、變異與交叉算子。通過給出的板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸及性能數(shù)據(jù)，預(yù)測換熱性能，結(jié)合預(yù)測結(jié)果并采用遺傳算法計算出導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的最優(yōu)結(jié)構(gòu)尺寸。

板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸優(yōu)化步驟如下。

（1）輸入板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)以及換熱器性能測試數(shù)據(jù)，將上述數(shù)據(jù)作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的初始數(shù)據(jù)。

（2）將讀取的初始數(shù)據(jù)進行分類，找出用于訓(xùn)練和預(yù)測的數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進行歸一化，創(chuàng)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

（3）根據(jù)創(chuàng)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合訓(xùn)練與測試數(shù)據(jù)對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練。

（4）計算BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練與預(yù)測結(jié)果，并將預(yù)測結(jié)果進行保存。

（5）讀取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果，產(chǎn)生隨機 種群。

（6）計算每一個影響因子對換熱器內(nèi)流體均布性能的影響，計算解集中每個個體的適應(yīng)值Fit，比較計算得到的適應(yīng)度值，其中適應(yīng)度值最大的點是當(dāng)前解集的最優(yōu)點。

（7）選擇。采用如下的選擇算子對個體進行選擇，保證適應(yīng)度高的個體被選擇下的同時又可以抑制濃度大的個體，從而維護了個體的多樣性，改善整個函數(shù)的收斂性。

（8）交叉。采用如下的交叉算子，對選擇出來的個體進行交叉。

（9）變異。采用改進的變異算子，對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)中的每個個體按照概率0.01進行變異。

（10）計算新得到的種群個體適應(yīng)值，判斷新的種群是否收斂，如果新種群收斂，程序結(jié)束，退出。否則，返回步驟（3）繼續(xù)循環(huán)執(zhí)行上述步驟，直到得到的新種群收斂為止。

3 導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化結(jié)果與分析

3.1 優(yōu)化結(jié)果

根據(jù)板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能實驗結(jié)果，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)對表1的數(shù)據(jù)進行計算，得到優(yōu)化之后結(jié)構(gòu)的參數(shù)，孔數(shù)12.06，孔直徑2.56 mm，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)距離入口位置24.97 mm，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)上孔間距3.07 mm，換熱器入口直徑26.64 mm，換熱器內(nèi)流體入口處的流速8.42 m·s-1。根據(jù)實際情況，對上述優(yōu)化結(jié)果進行調(diào)整，得到導(dǎo)流結(jié)構(gòu)最終優(yōu)化結(jié)果如表2所示。

表2 優(yōu)化后得到板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)參數(shù)

采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的方式對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸進行優(yōu)化，優(yōu)化后不同迭代次數(shù)下導(dǎo)流結(jié)構(gòu)適應(yīng)度計算結(jié)果如圖6所示。

圖6 迭代300次適應(yīng)度分析

圖6給出了進行300次迭代，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中的適應(yīng)度變化情況，從圖中可以看出，適應(yīng)度變化范圍基本維持在[2.649，2.65]區(qū)間內(nèi)，本文得到的適應(yīng)度計算結(jié)果大于零，表明采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合的方式對板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化可以較好地反映實際情況。

3.2 結(jié)果分析

從迭代結(jié)果中可以看出，隨著迭代次數(shù)的增加，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化過程中的適應(yīng)度逐漸趨于穩(wěn)定，同時可以發(fā)現(xiàn)，不同迭代次數(shù)下，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化得到的適應(yīng)度計算結(jié)果為非負值，然而遺傳算法評價一個解的好壞不是解的結(jié)構(gòu)，而是取決于解的適應(yīng)度值。對于適應(yīng)度的條件，唯一判斷標(biāo)準就是針對不同的輸入?yún)?shù)，經(jīng)過計算可以得出非負結(jié)果。對比本文計算結(jié)果，可以看出不同迭代次數(shù)得到的優(yōu)化結(jié)果具有可信性。

考慮到在板翅換熱器中設(shè)置導(dǎo)流結(jié)構(gòu)在一定程度上可以提升換熱器的傳熱性能，但同時也會伴隨著換熱器內(nèi)壓降的增大，導(dǎo)致設(shè)備能耗增加。本文在導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化的基礎(chǔ)上得到換熱器壓降與單位時間換熱量最優(yōu)的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，同時與無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)下板翅換熱器內(nèi)的壓強以及單位時間換熱量進行對比。

為了驗證換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能，本文提出對比導(dǎo)流結(jié)構(gòu)性能參數(shù)比壓熱Q，比壓熱的計算如式(14)所示。經(jīng)過計算，導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化前后比壓熱計算結(jié)果如表3所示。

表3 板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化前后性能對比

Note: “—”represents no change, “/” represents no experiments.

從表3中可以看出，對于無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的換熱器而言，換熱器內(nèi)入口與出口位置壓強差為36.11 Pa，單位時間內(nèi)的換熱量為17.9 J·s-1。相比而言，對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化后，得到的換熱器入口與出口位置壓強差為36.10 Pa，單位時間內(nèi)的換熱量為18.3 J·s-1。計算兩種條件下?lián)Q熱器性能變化得到換熱器內(nèi)壓強差幾乎無變化，換熱器內(nèi)的單位時間換熱量提升2.23%。表3中同時給出了板翅換熱器比壓熱的計算結(jié)果，可以看出對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化后得到的換熱器比壓熱高于無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)換熱器，上述結(jié)果表明對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化，可以顯著提升換熱器的傳熱效果。

本文同時給出無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)以及導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化后板翅換熱器內(nèi)流體壓強變化云圖，如圖7所示。對比圖7可以看出，相比無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，板翅換熱器內(nèi)壓強無明顯增加。同時可以看出，經(jīng)過優(yōu)化后的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的流體壓強分布更加均勻。

圖7 板翅換熱器壓強分布

計算板翅換熱器入口位置導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化后與無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)出口位置速度分布，如圖8所示。對比圖8可以看出，無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)下?lián)Q熱器出口位置速度較小，但是速度分布較為不均勻。相比無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，優(yōu)化后的換熱器出口位置速度值具有一定程度的增加，出口位置速度分布更加均勻。

圖8 導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化前后板翅換熱器檢測位置流體參數(shù)對比

本文中在經(jīng)過導(dǎo)流結(jié)構(gòu)之后增加一處檢測位置：M—M截面。同時給出經(jīng)過導(dǎo)流結(jié)構(gòu)之后的M—M截面位置換熱器參數(shù)變化，從對比結(jié)果中可以看出導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化后與無導(dǎo)流結(jié)構(gòu)兩種情況下的壓強與速度均無太大差距，表明導(dǎo)流結(jié)構(gòu)對換熱器壓強差以及速度差別影響較小。相比之下，由于優(yōu)化后的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)促進流體的均勻分布程度，引起優(yōu)化后的流體總能增加，如果忽略流體溫度變化，同時不考慮流體流動過程中的勢能變化，則導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化后總能的增加因素主要是由于分析區(qū)域內(nèi)流體質(zhì)點速度變化引起。流體經(jīng)過導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的小孔之后，部分位置速度降低，但是對于整個分析區(qū)域而言，流體質(zhì)點的平均速度增加，因此導(dǎo)流結(jié)構(gòu)優(yōu)化后流體的總能增大，說明對導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化可以促使進入換熱器之前，不同層之間流體的均勻分布，進而提升換熱器的換熱效率。

結(jié)合上述對比表3以及圖7、圖8可以得出，本文采用的遺傳算法在給定的參數(shù)區(qū)間內(nèi)得到最優(yōu)的導(dǎo)流結(jié)構(gòu)，該導(dǎo)流結(jié)構(gòu)可以明顯提升換熱器的傳熱性能。

4 結(jié) 論

本文針對板翅換熱器入口縱向方向上流體流動不均勻性問題，研究入口流體導(dǎo)流結(jié)構(gòu)尺寸優(yōu)化問題，并基于正交仿真試驗和遺傳算法對板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)在翅片換熱量以及換熱器壓降問題進行多目標(biāo)優(yōu)化。通過本文分析得出如下結(jié)論。

（1）分析板翅換熱器入口不同參數(shù)導(dǎo)流結(jié)構(gòu)對換熱器性能影響。提出一種基于正交試驗的板翅換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)試驗?zāi)Ｐ陀嬎惴椒ǎ瑫r計算不同正交試驗?zāi)Ｐ拖拢瑩Q熱器入口位置壓強與單位時間換熱量變化。

（2）提出一種板翅換熱器結(jié)構(gòu)參數(shù)非線性映射方法，結(jié)合正交試驗?zāi)Ｐ偷贸龅脑囼灁?shù)據(jù)，推導(dǎo)出包含板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)各參數(shù)的非線性映射方程。

（3）采用遺傳算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式對板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)進行多目標(biāo)優(yōu)化，針對影響板翅式換熱器導(dǎo)流結(jié)構(gòu)的多個尺寸因素進行優(yōu)化分析，獲得最佳的板翅換熱器入口導(dǎo)流結(jié)構(gòu)。

References

[1] Tullius J F, Tullius T K, Bayazitoglu Y. Optimization of short micro pin fins in minichannels [J]..., 2012, 55: 3921-3932

[2] Prabhat G, Atrey M D. Performance evaluation of counter flow heat exchangers considering the effect of heat in leak and longitudinal conduction for low-temperature applications [J]., 2000, 40: 469-474

[3] Meshell C. A new model for damping controlled fluidelastic instability in heat exchanger tube arrays [J].,:, 2009, 223 (4): 361-368

[4] Jorge A W G, Jose M P. Modeling of plate heat exchangers with generalized configurations [J]..., 2003, 46: 2571-2585

[5] Miroslaw Z. A new method for designing the heat exchangers constructed based on infinite regular polyhedrons geometry [J]..., 2008, 51: 5844-5850

[6] Li Yan (李焱), Li Yuxing (李玉星), Hu Qihui (胡其會). Sensitivity analysis for performance of a new gas-liquid distributor used in plate-fin heat exchangers [J].(化工學(xué)報), 2013, 64 (6): 2007-2014

[7] Zhang Zhe (張哲), Li Yanzhong (厲彥忠), Tian Jinjin (田津津). Numerical simulation of distributor configuration of plate-fin heat exchanger [J].() (化工學(xué)報), 2002, 53 (12): 1311-1314

[8] Jiao Anjun (焦安軍), Li Yanzhong (厲彥忠), Zhang Rui (張瑞), Chen Chunzheng (陳純正). Flow distribution performance of different distributor’s configuration in plate-fin heat exchanger [J].(西安交通大學(xué)學(xué)報), 2001, 35 (11): 1113-1117

[9] Zhang Zhe (張哲), Li Yanzhong (厲彥忠), Jiao Anjun (焦安軍). Numerical simulation of header construction of plate-fin heat exchanger [J].() (化工學(xué)報), 2002, 53 (11): 1182-1187

[10] Marchitto A, Fossa M, Guglielmini G. Distribution of air-water mixtures in parallel vertical channels as an effect of the header geometry [J]., 2009, 33 (5): 895-902

[11] Yuan Pei (袁培), Jiang Guobao (姜國寶), Zhang Feini (張菲妮). Two-phase distributor in plate-fin heat exchanger [J].(化工學(xué)報), 2011, 62 (s1): 31-36

[12] Wang Jiang (王江), Li Yanzhong (厲彥忠), Zhang Zhe (張哲). Effect of heat configuration on thermal performance of plate-fin heat exchangers [J].() (化工學(xué)報), 2005, 56 (8): 1413-1418

[13] Wen Jian, Li Yanzhong, Zhou Aimin, Zhang Ke. An experimental and numerical investigation of flow patterns in the entrance of plate-fin heat exchanger [J]..., 2006, 49: 1667-1678

[14] Qiu Jia (仇嘉), Wei Wenjian (魏文建), Zhang Shaozhi (張紹志). Research on performance of distributors used in plate-fin heat exchangers based on CFD numerical simulation [J].(機械工程學(xué)報), 2010, 46 (14): 130-137

[15] Ranganayakulu C, Seetharamu K N. The combined effects of wall longitudinal heat conduction, inlet fluid flow nonuniformity and temperature nonuniformity in compact tube-fin heat exchangers: a finite element method [J]..., 1999, 42: 263-273

[16] Vihaya S, Gullapalli B S. CFD simulation of heat transfer and pressure drop in compact brazed plate heat exchangers [J]., 2014, 35 (4): 358 -366

[17] Huang Yuqi (黃鈺期), Yu Xiaoli (余小莉), Lu Guodong (陸國棟). Numerical simulation of slit fin cell’s flow and heat transfer [J].:(浙江大學(xué)學(xué)報: 工學(xué)版), 2008, 42 (8): 35-41

[18] Xiao Baolan (肖寶蘭), Yu Xiaoli (余小莉), Han Song (韓松). The study of effects of fin parameters on thermal hydraulic performance of a vehicular charged air cooler [J].:(浙江大學(xué)學(xué)報: 工學(xué)版), 2010,44 (11): 21-26

[19] Ghosh S, Ghosh I, Pratihar D K. Optimum stacking pattern for multi-stream plate-fin heat exchanger through a genetic algorithm [J]., 2011, 50: 214-224

[20] Hao P, Xiang L. Optimal design approach for the plate-fin heat exchangers using neutral networks cooperated with genetic algorithm [J]., 2008, 28: 642-650

[21] Resat S, Onder K, Marcus R. A new design approach for shell-and-tube heat exchangers using genetic algorithm from economic point of view [J]., 2006, 45: 268-275

[22] Yu Z T, Hu Y C, Cen K F. Optimal design of the separate type heat pipe heat exchanger [J].:, 2005, 6A (suppl. I): 23-28

[23] Zhang Z, Li Y Z. CFD simulation on inlet configuration of plate-fin heat exchangers [J]., 2003, 43: 673-678

[24] Wu Yuyuan (吳裕遠), Wu Tiehui (吳鐵暉), Chen Liufang (陳流芳). New progress in researches on gas-liquid uniform distribution characteristics and typical structure design of cryogenic plate-fin heat exchangers [J].(西安交通大學(xué)學(xué)報), 2007, 41 (4): 383-388

[25] Liu Jingcheng (劉景成), Zhang Shuyou (張樹有), Zhou Zhiyong (周志勇). Analysis of channel structure improvement and its influence on fluid flow in plate-fin heat exchanger [J].(機械工程學(xué)報), 2014, 50 (18): 167-176

[26] Gao Xiongfa (高雄發(fā)), Shi Weidong (施衛(wèi)東), Zhang Desheng (張德勝). Optimization design and test of vortex pump based on CFD orthogonal test [J].(農(nóng)業(yè)機械學(xué)報), 2014,45 (5): 016-021

[27] Liu Wei (劉偉), Deng Chaohui (鄧朝暉), Wan Linlin (萬林林), Wu Qiaoping (伍俏平). Parameter optimization on precision grinding of ceramic sphere using orthogonal experiment and genetic neural network [J].(中國機械工程), 2014, 25 (4): 451-455

[28] Jiang Libiao (姜立標(biāo)), Liu Jianxiong (劉堅雄), Cheng Cheng (程鋮). Optimization design of mining dump truck steering mechanism based on orthogonal test [J].(中國機械工程), 2013, 24 (15): 10-15

[29] Zhang Lei (張雷), Wu Yijie (鄔義杰), Wang Bin (王彬). Multi-objective optimization method of spiral flexible-component based on orthogonal tests [J].:(浙江大學(xué)學(xué)報: 工學(xué)版), 2012, 46 (8): 10-15

Non-linear mapping and multi-objective optimization of leading flow structure in plate-fin heat exchanger

LIU Jingcheng1, ZHANG Shuyou1, XU Jinghua1, ZHOU Zhiyong2, YI Guodong1

(1State Key Laboratory of Fluid Power Transmission and Control, Zhejiang University, Hangzhou310027, Zhejiang, China;2Designing Institute, Hangzhou Hangyang Corporation, Hangzhou 310004, Zhejiang, China)

Flow maldistribution in the inlet of the plate-fin heat exchanger along the longitudinal direction affects heat transfer among different layers. Nowadays experimental methods are used to determine the parameters of the leading flow structure, however, optimization of these parameters has not been reported yet. A new multi-objective optimizing method was proposed based on traditional leading flow structure. Considering the factors influencing fluid distribution in the inlet of the plate-fin heat exchanger, including diameter, space and number of hole on the leading flow structure, fluid velocity, location of the leading flow structure in the inlet of the exchanger and inlet diameter of the exchanger, the multi-objective optimizing models of pressure drop and heat transfer per unit time were established. Orthogonal experiment was conducted to create the simulation model and deduce non-linear mapping equations of the leading flow structure. The leading flow structure was optimized using back propagation network (BP) combined with genetic algorithm and the final parameters of the structur were determined. Fluid flow and distribution in the inlet of the plate-fin heat exchanger before and after optimization were simulated using the commercial software, Fluent, and were compared with those without the leading flow structure. The leading flow structure after optimization could improve fluid distribution along the longitudinal direction obviously, and meanwhile, improve heat transfer and enhance performance of the exchanger.

plate-fin heat exchanger; heat transfer; optimal design; simulation; orthogonal experiment

10.11949/j.issn.0438-1157.20140907

TB 657

A

0438—1157（2015）05—1821—10

2014-06-16收到初稿，2015-02-07收到修改稿。

聯(lián)系人：張樹有。第一作者：劉景成（1983—），男，博士研究生。

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃項目（2011CB706506）；國家自然科學(xué)基金項目（51375438）。

2014-06-16.

ZHANG Shuyou, liujc_zju@126.com

supported by the National Basic Research Program of China (2011CB706506) and the National Natural Science Foundation of China (51375438)