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        差分進(jìn)化算法在傳熱反問(wèn)題求解中的應(yīng)用

        2015-12-09 19:53:43付劍波
        企業(yè)導(dǎo)報(bào) 2015年22期
        關(guān)鍵詞:測(cè)量誤差

        付劍波

        摘 要:本文耦合差分進(jìn)化算法和數(shù)值傳熱學(xué)求解方法,發(fā)展了一種新的傳熱學(xué)反問(wèn)題求解方法。以二維對(duì)流換熱反問(wèn)題為例,高精度的反演了熱流密度,證明了該算法的正確性和魯棒性。考察了測(cè)量點(diǎn)數(shù)目對(duì)反問(wèn)題求解的影響,計(jì)算表明存在一個(gè)最少測(cè)量點(diǎn)數(shù),并給出了確定最少測(cè)量點(diǎn)數(shù)的方法。研究了測(cè)量誤差對(duì)算法的影響。結(jié)果表明該算法具有很強(qiáng)的抗噪能力,證明該算法具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性和實(shí)用性。

        關(guān)鍵詞:差分進(jìn)化算法;傳熱反問(wèn)題;測(cè)量誤差

        引言:傳熱反問(wèn)題在數(shù)學(xué)上常常是的不適定性, 其求解比正問(wèn)題要復(fù)雜和困難得多。傳熱反問(wèn)題具有以下特點(diǎn):

        (1)傳熱反問(wèn)題的解具有不唯一性和不穩(wěn)定性的特點(diǎn);(2)目標(biāo)函數(shù)與優(yōu)化變量之間沒(méi)有解析的函數(shù)關(guān)系式,目標(biāo)函數(shù)的可微性難于保證,求解目標(biāo)函數(shù)的梯度非常復(fù)雜;(3)目標(biāo)函數(shù)具有多峰值、非凸函數(shù)的特點(diǎn)。本文采用新近發(fā)展并得到廣泛應(yīng)用的差分進(jìn)化算法,耦合傳熱學(xué)數(shù)值求解方法,發(fā)展了一種新的反問(wèn)題求解方法,并以高溫超導(dǎo)實(shí)驗(yàn)中平行平板管道壁面熱流密度的測(cè)量問(wèn)題為例,驗(yàn)證了該方法的正確性和實(shí)用性。

        一、差分進(jìn)化算法簡(jiǎn)介

        進(jìn)化算法(Evolutionary algorithms)具有以下特點(diǎn):1)尋優(yōu)過(guò)程中僅利用函數(shù)本身的信息,對(duì)目標(biāo)函數(shù)及約束條件的可微性、凸性沒(méi)有要求,且對(duì)各類(lèi)優(yōu)化問(wèn)題的處理流程基本一致,具有很強(qiáng)的通用性;2)具有較強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力和優(yōu)秀的魯棒性,能以較大概率收斂到全局最優(yōu)解;3)采用隨機(jī)優(yōu)化算子而不是嚴(yán)格的確定性運(yùn)算,可直接逼近多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題;4)采用群體搜索而不是單點(diǎn)搜索,對(duì)初始解沒(méi)有要求。

        由Storn和Price于1996年提出的差分進(jìn)化算法(Differen

        tial evolution,簡(jiǎn)稱(chēng)DE),是進(jìn)化算法的一個(gè)重大改進(jìn),獲得了廣泛的關(guān)注。圖1是DE算法的操作流程圖。

        DE算法通常采用實(shí)數(shù)編碼,與傳統(tǒng)的進(jìn)化算法有兩點(diǎn)區(qū)別:1)采用差分算子代替了傳統(tǒng)進(jìn)化算法中的交叉和變異算子;2)采用一對(duì)一選擇策略生成新的種群。設(shè)第t代中第i個(gè)染色體表示為:CHti=(chti,1,chti,2,chti,j,chti,n) (1)

        圖1差分進(jìn)化算法流程圖圖 2linear_quadratic問(wèn)題迭代收斂史

        設(shè)chtbest,t是第代最優(yōu)個(gè)體,chtp,j和chtq,j是第t代隨機(jī)選出的不同個(gè)體,差分算子可表示為:

        (2)

        其中r是[0,1.0]之間的隨機(jī)數(shù)。DE算法操作十分簡(jiǎn)單,在尋優(yōu)過(guò)程中只需要兩個(gè)參數(shù):定標(biāo)因子F和闕值因子CR。其中F∈[0,1.0],文中取0.85,CR∈[0,1.0],文中取1.0。從式(2)可以看出,差分算子利用種群中多個(gè)個(gè)體的信息,正是這一特點(diǎn)使得

        DE算法較傳統(tǒng)的進(jìn)化算法具有更優(yōu)秀的魯棒性和全局尋優(yōu)能力。本文選擇linear_quadratic問(wèn)題,驗(yàn)證DE算法在處理多峰值、高維問(wèn)題時(shí)的魯棒性和全局尋優(yōu)能力。linear_quadratic問(wèn)題定義為:

        (3)

        其中ui∈[-200,200], i﹦1,2,…,45。該函數(shù)具有參數(shù)相互關(guān)聯(lián)的特點(diǎn),優(yōu)化難度相當(dāng)大。對(duì)該函數(shù),本文采用DE算法進(jìn)行100次隨機(jī)試驗(yàn),圖2給出了函數(shù)優(yōu)化過(guò)程的迭代收斂史。

        二、傳熱反問(wèn)題求解方法及應(yīng)用

        本文以差分進(jìn)化算法為核心,耦合數(shù)值傳熱學(xué)求解技術(shù),發(fā)展了一種適用于求解傳熱反問(wèn)題全局自動(dòng)求解算法。圖3是該算法的執(zhí)行流程圖。

        圖3 傳熱反問(wèn)題求解算法流程圖

        (一)數(shù)學(xué)模型。本文考慮一個(gè)平行平板的層流受迫對(duì)流的情況。其中管道的一個(gè)壁面絕熱, 而另一壁面受到隨空間變化的熱流。流體進(jìn)入管道的流體溫度為T(mén)0 ,如圖4所示。

        圖4 二維對(duì)流換熱問(wèn)題示意圖 圖5 迭代收斂史

        該問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型可表示為:

        以u(píng)m 表示流體的平均速度,u(y)可表示為:

        一般情況是已知熱流密度q(x)求溫度分布,這就是所謂的正問(wèn)題。該問(wèn)題可通過(guò)數(shù)值傳熱的方法直接求解。但在工程測(cè)量和科學(xué)實(shí)驗(yàn)中熱流密度往往是未知的或難以測(cè)量的,通過(guò)在管道內(nèi)壁附近沿流線方向放置若干個(gè)測(cè)溫?zé)犭娕迹?可以測(cè)量得到流體溫度場(chǎng)的一些離散信息, 通過(guò)方程(1) 求管道壁面的熱流密度,這就是一個(gè)已知若干測(cè)量點(diǎn)的溫度值求解未知的邊界熱流q(x)的二維對(duì)流換熱反問(wèn)題。

        (二)目標(biāo)函數(shù)和優(yōu)化變量。本文目標(biāo)函數(shù)定義為試驗(yàn)測(cè)定點(diǎn)的溫度和給定壁面熱流條件下采用數(shù)值傳熱方法計(jì)算出該測(cè)量點(diǎn)的溫度的差,可表示為: fobj=■T■■-T■■ (6)

        其中n為測(cè)量點(diǎn)的個(gè)數(shù),Tm表示測(cè)量溫度值,Tc表示計(jì)算溫度值。該問(wèn)題的優(yōu)化變量為壁面熱流密度。

        三、計(jì)算結(jié)果及分析

        (一)參數(shù)設(shè)定。本文中給定進(jìn)口流體的溫度T0=293k,平行平板管道的長(zhǎng)的b=1.6m,間隔L=0.01m,熱電耦放置的位置為y=

        0.00923m,流體參數(shù)為:ρ=845kg/m3,Cp=2200J/(kg·k),λ=0.

        137W/(m·k),平均流速u(mài)m=0.04m/s。假設(shè)管道壁面上方受到一個(gè)已知的正弦變化熱流:q(x)=3000 ·sin(πx/0.55)+700 (7)

        并定義熱流密度計(jì)算誤差: q=■■q■■-q■■ (8)

        其中n為x方向網(wǎng)格點(diǎn)數(shù),qm表示理想溫度值,qc表示計(jì)算熱流值。在每個(gè)算例的優(yōu)化過(guò)程中,DE算法中的父代個(gè)體數(shù)為200,最大計(jì)算代數(shù)為1000。溫度場(chǎng)求解的網(wǎng)格數(shù)為。

        (二)算法正確性驗(yàn)證。為了驗(yàn)證本文提出的反問(wèn)題求解算法的正確性,設(shè)定在y=0.00923m上均勻分布的51個(gè)點(diǎn)的計(jì)算溫度為測(cè)量溫度,進(jìn)行5次獨(dú)立運(yùn)算,反算熱流密度。5次獨(dú)立運(yùn)算的熱流密度誤差都約等于2.2,證明了該算法的穩(wěn)定性和正確性。

        圖6 最優(yōu)溫度變化 圖7 最優(yōu)熱流變化

        (三)測(cè)量點(diǎn)數(shù)對(duì)熱流密度的影響。本節(jié)研究測(cè)量點(diǎn)的數(shù)目對(duì)反問(wèn)題解的影響,給出了一種確定最少測(cè)量點(diǎn)數(shù)目的方法,同時(shí)也研究的測(cè)量點(diǎn)數(shù)對(duì)解的唯一性的影響。

        圖8 熱流密度誤差隨測(cè)量點(diǎn)的變化圖 9 最優(yōu)熱流密度隨測(cè)量點(diǎn)的變化

        圖8給出了熱流密度誤差隨測(cè)量點(diǎn)數(shù)目的變化,圖9給出了最優(yōu)熱流密度隨測(cè)量點(diǎn)數(shù)目的變化。應(yīng)用本文提出的傳熱反問(wèn)題求解算法,通過(guò)計(jì)算熱流密度誤差隨測(cè)量點(diǎn)數(shù)的變化,可以確定測(cè)量點(diǎn)數(shù)目的最小值,為試驗(yàn)測(cè)量點(diǎn)的敷設(shè)提供參考。

        (四)測(cè)量誤差對(duì)熱流密度的影響??乖胄阅芎头€(wěn)定性是反問(wèn)題研究關(guān)注的重要內(nèi)容之一。為驗(yàn)證其抗噪能力,本文假設(shè)各點(diǎn)溫度的測(cè)量值具有相同的標(biāo)準(zhǔn)偏差,測(cè)量點(diǎn)上的目標(biāo)溫度值設(shè)定為在理想溫度值加上隨機(jī)的測(cè)量誤差,即:

        Tmi=Tmi+r (9)

        其中r是[-σ,σ]之間的隨機(jī)數(shù)。圖10給出了在y=

        0.00923m上均勻分布的34個(gè)點(diǎn)的計(jì)算溫度為測(cè)量溫度,分別取0.1,0.5,1.0時(shí)的最優(yōu)溫度分布和最優(yōu)熱流分布。

        從圖中可以看出,隨著測(cè)量誤差的增大,反算的熱流密度誤差隨之增大。但在時(shí)求得的熱流密度能基本反映輸入熱流密度的特征,表明該算法有很強(qiáng)的抗噪能力。

        四、結(jié)論

        1)本文耦合差分進(jìn)化算法和數(shù)值傳熱學(xué)求解方法,發(fā)展了一種新的傳熱學(xué)反問(wèn)題求解方法。以二維對(duì)流換熱反問(wèn)題為例,以理想的計(jì)算溫度為測(cè)量溫度,5次獨(dú)立運(yùn)算均能高精度的反演熱流密度,證明了該算法的正確性和魯棒性。2)考察了測(cè)量點(diǎn)數(shù)目對(duì)反問(wèn)題求解的影響,計(jì)算表明存在一個(gè)最少測(cè)量點(diǎn)數(shù),當(dāng)測(cè)量點(diǎn)的數(shù)目大于這個(gè)最小值時(shí),測(cè)量點(diǎn)數(shù)對(duì)熱流密度的計(jì)算精度影響不大,但當(dāng)測(cè)量點(diǎn)的數(shù)目小于這個(gè)最小值時(shí),熱流密度誤差急劇增加。給出了確定最少測(cè)量點(diǎn)數(shù)的方法。

        3)研究了測(cè)量誤差對(duì)反問(wèn)題解的影響。計(jì)算表明,該算法具有很強(qiáng)的抗噪能力。表明該算法具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性和實(shí)用性。

        參考文獻(xiàn):

        [1] Beck J V , Blackwell B , Haji2Sheikh A. Comparison of inverse heat conduction methods using experimental data [J] . International Journal of Heat Mass Transfer, 1996 ,39 (17) :3649 - 3657.

        [2] Hrstka O. A Competitive Comparison of Different Types of Evolutionary Algorithms, Computers & Structures, 2003.

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