Application of genetic algorithms in design and optimisation of multi‐stream plate–fin heat exchangers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper introduces two new approaches in the thermo‐hydraulic design of multi‐stream heat exchangers (MSHEs). In both approaches, geometrical aspects of the MSHE (e.g. exchanger dimensions, fin type, etc.) are optimised with a genetic algorithm (GA) using the Total Annual Cost (TAC) as an objective function. The first approach is capable of utilising the maximum allowable stream pressure drops and can result in minimal surface area requirements. In the second approach, all of the pressure drop values are considered as design variables and are therefore subject to optimisation. These approaches have been applied to two case studies taken from literature, and the results are compared to those arising from a currently used design method. In the first case study, application of the new approaches resulted in a smaller TAC than the current approach by 5.77% and 31.86%, respectively, and improvement in the second case was estimated to be 5% and 21.46%, correspondingly. The effect of different fins on an MSHE's TAC is discussed through application of GAs to the current approach. It is shown that correct selection of fin types reduces the TAC of the two case studies by 21.75% and 8.7%, respectively. © 2012 Canadian Society for Chemical Engineering
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».