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        蝙蝠算法在玻璃熔窯保溫優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用

        2019-02-12 10:34:42王卓賀遠華
        科學與技術(shù) 2019年2期
        關(guān)鍵詞:優(yōu)化設(shè)計

        王卓 賀遠華

        摘要:玻璃窯爐保溫層經(jīng)濟厚度的選擇,一直是保溫優(yōu)化設(shè)計問題中的重點以及難點。目前對于經(jīng)濟厚度的選擇大部分是通過公式直接求取,或者從設(shè)計手冊從直接選取,這并不能保證厚度選擇的經(jīng)濟性以及準確性【1】。本文旨在提出一種新型求取經(jīng)濟厚度的方法:給出數(shù)學模型以及邊界條件,在保溫和經(jīng)濟的前提下提出目標函數(shù),利用蝙蝠算法求解,求出經(jīng)濟厚度。實例表明迭代35次后即可得到經(jīng)濟年總費用,且每次迭代結(jié)果穩(wěn)定。

        關(guān)鍵詞:蝙蝠優(yōu)化算法;目標函數(shù);優(yōu)化設(shè)計

        1 ?引言

        玻璃熔窯的保溫是為了減少窯爐的熱損失,減低燃料消耗量從而提高窯爐熱效率。國內(nèi)外較先進的窯爐都采用了保溫措施。保溫研究的一個重要方向是窯體保溫的優(yōu)化設(shè)計,目的就是在多種可行的保溫方案中,選擇總費用最低的方案,因此,選擇合適的窯爐保溫經(jīng)濟厚度就顯得尤為重要。目前,對于玻璃熔窯保溫層經(jīng)濟厚度的計算多采用簡化式求得,或者直接從設(shè)計手冊中的保溫厚度表中選擇經(jīng)濟厚度,這不能確保所選厚度的合理性。將蝙蝠優(yōu)化算法應(yīng)用到窯爐保溫優(yōu)化設(shè)計中,給出數(shù)學模型及實現(xiàn)步驟,實例表面迭代35次后可得到最經(jīng)濟年總費用,且每次迭代結(jié)果穩(wěn)定。同時,將蝙蝠算法與在相同條件下的粒子群法與迭代法相比較,結(jié)果顯示應(yīng)用蝙蝠算法所得到的年總費用最低。

        2 ?玻璃熔窯保溫模型及優(yōu)化問題

        2.1 玻璃熔窯保溫模型

        設(shè)從窯爐內(nèi)壁到窯爐外壁共有n層材料,為內(nèi)壁溫度,為外壁溫度,為環(huán)境溫度。熱量通過爐壁和保溫層的傳熱包括以下兩個過程【2】

        2.2 ?玻璃熔窯保溫的優(yōu)化目標

        玻璃熔窯保溫層厚度的優(yōu)化設(shè)計通常采用以下三種方法,以散熱量為基礎(chǔ),以外表面溫度為基礎(chǔ),以經(jīng)濟性為基礎(chǔ)。工程實際中,通常以最佳經(jīng)濟保溫層厚度求解居多。、

        1 以散熱量為基礎(chǔ)。規(guī)定了窯爐保溫層邊界上的熱流密度,既第二類邊界條件。此類邊界條件就是規(guī)定邊界上熱流密度保持定值,為常數(shù)。

        3 以經(jīng)濟性為基礎(chǔ)。保溫后的年散熱損失費用與保溫工程投資的年分攤費用的總和為最低,以此為目標去確定最佳內(nèi)外保溫層經(jīng)濟厚度。

        本文主要是從如何獲得最佳保溫層經(jīng)濟厚度的角度去研究和分析。

        2.3 ?玻璃熔窯保溫最佳經(jīng)濟厚度的計算

        本文應(yīng)用蝙蝠算法求解該優(yōu)化問題,給出實現(xiàn)算法。

        3 蝙蝠算法

        3.1 算法介紹

        蝙蝠優(yōu)化算法(BA)【5】是由Yang于2010年首次提出,受啟發(fā)于蝙蝠的回聲定位行為,由于其具有結(jié)構(gòu)簡單、參數(shù)少、魯棒性強、易于理解和實現(xiàn)等優(yōu)點,能以較大的概率求得全局最優(yōu)解,所以已經(jīng)成功應(yīng)用于多種優(yōu)化問題。

        3.3 改進蝙蝠算法

        由于基本蝙蝠算法能夠在算法運行的前期便可通過將全局優(yōu)化轉(zhuǎn)換到局部優(yōu)化來實現(xiàn)算法的快速收斂,這同時也會導致該算法過早地處于停滯階段,為提高蝙蝠算法的尋優(yōu)性能,使蝙蝠算法在優(yōu)化前期又較強的全局搜索能力,后期有較高的局部搜索能力,從而加快收斂速度,本文在在蝙蝠速度更新公式(1.6)中引入慣性權(quán)重:

        Step8:根據(jù)實際情況的需要,輸出相對應(yīng)的運算結(jié)果。

        應(yīng)用文中方法編程計算,把蝙蝠算法的進化過程和粒子群算法進行比較,見圖1-2,由圖1-2可知,蝙蝠算法不但收斂速度更快,求解精度高,而且穩(wěn)定性也大大優(yōu)于粒子群算法。與此同時,將運用蝙蝠算法得到的結(jié)果與常用的粒子群算法和迭代法相比較,見表1,由表1知蝙蝠優(yōu)化算法所得的結(jié)果最為經(jīng)濟。另外,該算法具有較好的穩(wěn)定性,運行結(jié)果不依賴于初始值的選擇,進行了25次試驗,每次結(jié)果都比較穩(wěn)定,迭代約35次后即可得到最佳經(jīng)濟年總費用,從而求出所需經(jīng)濟厚度。

        6 ?結(jié)論

        蝙蝠算法是一種隨機搜索優(yōu)化算法,算法簡潔、易于實現(xiàn)、需要調(diào)整的參數(shù)較少。文中將粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于玻璃熔窯的保溫優(yōu)化設(shè)計,給出窯爐保溫優(yōu)化的數(shù)學模型及蝙蝠算法解決該類問題的實現(xiàn)步驟,實例結(jié)果表明了算法的可行性與準確性,為解決玻璃熔窯保溫優(yōu)化問題提供了新思路。

        參考文獻

        [1]吳文珍,梁興柱,房會軍,馬愛琴.粒子群優(yōu)化算法在管道保溫優(yōu)化設(shè)計中的應(yīng)用[J].大慶石油學院學報,2007(03):98-101+156.

        [2]張端. 玻璃生產(chǎn)中優(yōu)化問題的研究——窯爐保溫優(yōu)化設(shè)計和玻璃配合料優(yōu)化計算[D].浙江大學,2002.

        [3]施振球.動力管道手冊[M].北京:機械工業(yè)出版社,1994:45-47.

        [4]章熙民.傳熱學[M].北京:中國建筑工業(yè)出版社,1993:34-36.

        [5]李枝勇. 蝙蝠算法及其在函數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用研究[D].上海理工大學,2013.

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