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. Values for ts
and tt were calculated according to TEMA [14] standards.
To get convergence, 391 generationwere needed,with a comput-
ing time of 182 s. Table 4 shows a summary of the results obtained. A
heat exchangerwith an area of 220 m2
was obtained. One can notice
how the economic scenario influences the resulting optimum
design. Tube diameters ofmediumsizewere selected, thus reducing
the number of tubes. This provided a proper compromise between
the material and manufacturing costs associated with the tubes.
Given the economic scenario considered, theminimumtotal annual
Table 2
Results for Example 1
Concept Mizutani et al. [9] This work
Design A Design B
Area (m2
) 202 242.88 161.34
hT (W/m2
K) 6,480.00 1,628.94 4,493.71
hS (W/m2
K) 1,829.00 2,991.26 2,003.71
vT (m/s) – 0.83 1.00
vs (m/s) – 0.37 0.40
U (W/m2
K) 860.00 714.51 873.62
Number of tubes 832 653 739
Tubes arrangement Square Triangular Square
Number of tube-passes 2 6 1
Dti (mm) 12.60 22.918 10.92
Dt (mm) 15.90 25.40 12.70
Number of baffles 8 8 13
Heat kind Fixed Floating pull Floating pull
Hot fluid allocation Shell Tube Shell
F
T DTLM 24.90 25.01 30.79
Ds (m) 0.687 1.105 0.639
Total tube length (m) 4.88 4.88 5.602
Baffle spacing (m) 0.542 0.516 0.391
Baffle cut (%) 25 25 31.85
DPT (Pa) 22,676.00 10,981.30 7,748.18
DPS (Pa) 7,494.00 4,714.28 6,828.43
Pumping cost ($/yr) 2,424.00 960.36 1,033.98
Area cost ($/yr) 2,826.00 3,142.59 2,468.77
Total annual cost ($/yr) 5,250.00 4,102.95 3,502.75
Fig. 4. Data for Example 2.摘要：本文提出了一种基于遗传算法的管壳式换热器的优化设计。该设计中，采用Bell–Delaware算法描述层流流动，且没有作简化处理。优化设计过程包含了主要几何参数，如管数，标准的内、外部的管径，管的布局和间距，封头的类型，流体分配，密封条数，入口和出口挡板间距数目的选择，壳层和管层的压力降。通常建议考虑几何和设计规范运作限制的方法。通过分析事例发现，遗传算法是换热器的优化设计过程中可以借鉴的宝贵工具。
关键词:管壳式换热器;传热;遗传算法；优化；Bell–Delaware算法
1  介绍
工艺流体之间的热传递是大部分化工过程中的重要组成部分。管壳式换热器作为一种广泛用来进行传热的一种换热器，原因在于它们稳定性好，并且适用于大范围的压力、流量和温度下工作[1]。壳管式换热器的传统设计方法，包括评价大量不同的换热器的几何形状，以确定这些几何参数满足给定的热负荷和几何以及运作上的限制[2]。这种方法是很费时的，并且不保证是最佳的解决方案。
Jegede和Polley [3]报道了一种基于相关换热器压降，表面面积和传热系数简化方程的设计方法，他们的模型是以Dittus–Boelter关系描述管侧流动，以Kern关系描述壳侧流动[4]。压降结合基本换热器设计方程催生了一个简单的设计算法避免了迭代过程中需要试验不同的几何图形。然而,使用Kern方法，由于其简化了流型壳程，可能在计算中导致重大错误。
Polley等人[5]开发了一个使用Bell–Delaware[6]算法来描述壳层流体的流动模式。该模型考虑了泄漏和使用由Tinker提出的流动模型的旁路流[6]。虽然比起Jegede和Polley [3]，Polley等人[5]的模型更佳,但是一些缺点仍存在。为了保持Bell–Delaware算法其准确性, Polley等人[5]针对壳程压降，开发了一个相当复杂的关系,这需要一个迭代的过程涉及换热器几何图形的详细评估。该算法在模拟壳程流动时缺乏灵活性,因为它是基于如下假设为前提：错流区域等于窗口流区域，且终端挡板空隙等于中央转盘的空隙。 第二几何约束忽略了大型进口和出口喷嘴需要有更高的进口和比中央板间距[6]更多的出口板间距的必要性的情况。最后, 由于在管入口收缩,在出口扩张,在封头处倒流，该算法不考虑管程的终端压力损失。 管壳式换热器遗传算法优化英文文献和翻译(5):http://www.751com.cn/fanyi/lunwen_3291.html