这次小编给大家整理了间歇过程用水网络优化设计方法研究，本文共5篇，供大家阅读参考。
篇1：间歇过程用水网络优化设计方法研究
间歇过程用水网络优化设计方法研究
间歇过程用水网络的研究已经引起了人们的关注,近十年取得了一定的发展.本文对带有非传质及有流率变化的间歇化工用水过程用数学规划法进行优化设计,确定过程的最小新鲜水用量、最小废水排放量以及优化后的`用水网络.该方法利用中间储罐来排除时间对水再利用的限制,考虑了用水单元的流率限制,建立用水网络超结构和非线性规划数学模型,利用GAMS求解该模型,得到间歇过程最小新鲜水用量、废水量以及优化后的网络结构.实例计算证明该模型可行、方法简单.
作 者：都健 王传强 陈理 Du Jian Wang Chuanqiang Chen Li 作者单位：大连理工大学化工系统工程研究所,辽宁,大连,116012 刊 名：计算机与应用化学 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTERS AND APPLIED CHEMISTRY 年，卷(期)： 25(3) 分类号：O6 关键词：间歇过程 用水网络 数学规划 优化篇2：基于设计结构矩阵的过程系统优化方法
基于设计结构矩阵的过程系统优化方法
明确了过程系统优化对现代企业管理以及设计结构矩阵对过程系统优化的重要性;对设计结构矩阵的`定义、特性和基于设计结构矩阵的过程系统建模步骤进行了详细介绍.研究结果表明DSM是一种有效的建模方法,能够为企业过程系统的结构改善、过程优化等提供有力支持.
作 者：王爱虎 杨曼丽 WANG Ai-hu YANG Man-li 作者单位：华南理工大学,工商管理学院/新型工业化发展研究所,广州,510640 刊 名：工业工程 ISTIC PKU英文刊名：INDUSTRIAL ENGINEERING JOURNAL 年，卷(期)： 8(6) 分类号：N945.15 关键词：设计结构矩阵 过程系统 系统建模 过程优化篇3：灌溉管网优化设计方法研究论文
摘要:分别阐述了管网布置和管径优化问题的研究进展，分析了求解优化模型的各种算法，通过比较，认为遗传算法在优化应用中，能取得良好效果，预估遗传算法在管网与管径同步优化方面能得到应用。
关键词:灌溉管网优化;遗传算法;同步优化
随着社会经济的高速发展，水资源的需求量在不断增加。我国总用水量的60%以上用于农业灌溉。相比发达国家，我国灌溉水利用率较低，农业节水潜力巨大。农田灌溉主要通过管道和渠道输水，相比渠道，管道输水有以下优势，首先，管道输水避免了远距离输水过程中的蒸发和渗漏损失，提高了水利用效率，而且不会因为渗水导致土壤盐碱化而无法种植作物。其次，除了地面简单的给水设施外，大部分管道都铺设在地面以下，输水占地少，使得土地的利用效率明显提高，并且管灌对地形的要求低，可逆坡灌溉。第三，灌溉管道水流运动一般依靠外力作用，使用灵活，便于自动化管理，大大减少了灌溉管理人员的工作量，有利于田间管理。因此，管道灌溉是节水灌溉的趋势。在管道供水系统中，工程总造价的50%-80%用于管网，而且不同管网水力特性不同，能耗和运行管理费用不同，因此从满足水量和水压要求的各种可行方案中，寻求系统造价最低或年费用最小的设计方案，对节约投资有非常重要的意义。管网系统的优化研究主要是通过构造抽象或简化的设计模型，利用优化理论和技术合理选择有关参数。
篇4：灌溉管网优化设计方法研究论文
管网系统工程从规划设计到运行管理，各阶段相互影响，但是每一个阶段设计任务不同，采用的优化模型和算法不同，因此，目前在优化设计中仍然按照相对独立的阶段分别进行设计。
(1)管网布置优化:管网水力计算是建立在管网布置确定的基础上。
管网布置是否合理，最直接的影响就是管线长度，管线越长，造价越大。其次管网布置还需要综合考虑地形、施工的难易、管路运行可靠性等因素，而这些因素有时需要借助设计者的经验。国内外的学者对管网布置进行了深入研究。董文楚(1984)以造价最小为原则优化了树状输配水管网的布置，首先通过距离最短原则布置了给水栓，然后按1200夹角和经济流速对管网布置进行了逐级调整。朱振锁(1991)分析了自压喷灌管网各级管道单位面积造价与管网形状和面积的关系，并提出了优化布置的顺序。林性粹等人(1993)在低压树状管灌系统优化设计中，首先利用正交表进行了管网布置，然后据非线性数学规划法优化了管径，但得出的不是标准管径。魏永曜(1992)应用总长度最短法得出的最小生成树优化了管网布置，并对其进行了修正，之后以管网造价最小为目标优化了管径，提出了适应不同地形的数学规划法。王雪珍(1995)编制了输配水管网布置和绘图的程序。周荣敏等应用改进的遗传算法，以管网造价最小为目标，优化了树状管网的布置。
(2)管径优化:管径优化是建立在管网布置的基础上。
管径优化设计模型包括基于工程经验的非数学规划模型和基于数学技术的数学规划模型两大类。其中线性规划模型、非线性规划模型、动态规划模型都属于数学规划模型，应用较广。若约束条件或目标函数存在线性函数，称为线性规划模型，同理，若存在非线性函数，称为非线性规划模型。动态规划模型是一种求解多阶段决策过程的最优化方法。在管网系统中，管道和各种水力元件的水头损失等都是非线性的，因此，非线性规划模型能够比较真实精确地反应管网系统的实际状态。国内外很多学者建立了大量管网优化设计的非线性规划模型。魏永曜(1983)采用了经济管径而非经济流速来优化管径，首先确定了管段经济水头损失值，然后利用微分求极值确立相应管径，该法简单，但考虑因素较少，而且需对求解管径标准化，破坏了解的最有性。刘子沛(1986)以离散的标准管径作为优化变量，利用动态规划法优化了串联管网，由于该法建立在地形高差大等条件下，实用受限。杨健康(1990)建立的非线性规划模型是以管径为变量，优化目标为允许水头差的分配。陈渠昌、郑耀全等人()以一定的假定为基础，限定了地形和毛管出流量的范围，以支毛管压力差分配比例为变量，建了单位面积管网投资最小的平地田间管网优化设计模型，由于条件多，应用受限。翟国亮、董文楚()等以变径支管组合方式和组合比例系数为变量，年费用最小为优化目标建立了优化模型，计算步骤是首先计算经济组合比例参数，然后对多种组合方式进行了年投资计算，然后选择最优方案，由于计算繁杂，应用受限。张庆华、马庆斌等人()以管径为变量，管道系统年费用最小为优化目标，建立了管径无约束情况下的优化模型及其求解方法，该方法考虑的影响因素较少，很难推广。王新坤、林性粹等人(2001)以田间管网投资最小为目标建立了优化模型，利用枚举法和动态规划法分两级对支管管径进行了求解，首先利用枚举法确定出了支管允许水头差，然后利用动态规划法得出了支管管径，由于田间面积较大时，不宜采用枚举法，实用受限。白丹在管网优化方面作了很多研究，例如利用线性规划法对管长和水泵扬程进行了优化。目前，随着计算机软硬件的高速发展，涌现了一些智能优化算法，诸如人工神经网络、模拟退火算法以及遗传算法等。周荣敏、林性粹等人()对压力树状管网进行了优化设计，首先以管路长度最短为目标，利用单亲遗传算法进行了优化布置，然后利用神经网络技术优化了管径和水泵扬程，该法在大规模的管网设计中具有明显的优越性。
2存在问题及展望
目前，管网优化算法理论方面的研究和革新较少，多数着眼于算法的改进和创新，各种方法都有自身的优缺点及适用性。单纯形法是求解线性规划模型的通用算法。线性规划模型约束条件多，未考虑非线性的费用项，影响了求解问题的规模和精度，这些不足都限制了线性规划模型的推广应用。适用于非线性规划模型的算法较多，如罚函数法、梯度法等，各种算法都有各自的适用性。另外，非线性规划模型的变量一般为连续变量，需要把优化结果调整为标准值，影响了解的最优性。动态规划模型在小型树状管网的优化设计中显示出了优越性，但随着管网形式的复杂化，动态规划模型对硬件的要求越来越高，运行时间也较长，有时无法得到最优解。另外，动态规划模型模型受人为主观因素影响大，没有构造模型的统一方法，因此，动态规划模型应用受限。模拟退火算法具有较强的局部搜索能力，不易使搜索过程进入理想的搜索区域，寻优效率不高。人工神经网络算法需要具备扎实的计算机知识，算法的实现有硬件和软件两个方面，硬件实现最大的优点是处理速度快，但缺乏通用性和灵活性。软件实现的最主要问题是人工神经网络模型计算量特别大。遗传算法是一种可处理任何形式目标函数的全局寻优算法，寻优原理是模拟自然界的生物进化，即在选择、交叉，变异过程中不断优化，并始终以概率1接近最优解，虽然算法中各种参数的选择会影响寻优结果，但是算法的鲁棒性使得受参数影响较低。另外，Matlab遗传算法工具箱可以提供了大量函数，这些函数的应用简化了遗传算法计算机的`程序编辑，并且已经得到广泛的应用。大量的实例研究表明，应用遗传算法优化管网设计可节约6%-49%的管网费用，一般都能找到15%-25%的节约，且系统越复杂，投资越节省。周荣敏利用单亲遗传算法进行了树状管网的优化布置，在较短时间内获得了一批最优或近最优的最小生成树布置方案。但是对于实际问题而言，由于管网连接方式不同，各管段流量分配、水力分析的结果也不同，下面举一个简单的例子说明，如下图所示:两个简单树状管网节点连接方案图Figure1Twosimplespanningtreesforanetwork1点代表水源，分别向节点2，3，4供水，很明显，左图管线长度大于右图，但左图各节点离水源点近。若地势平坦，各节点高程一样，则最远点水压满足要求，其它都满足。在水源水压一定的条件下，为保证最远节点2点的水压要求，1-3，3-4管段须通过减小流速减少能量损失，这就需要增大1-3，3-4管的管径。管径增大，投资也就增大了。因此管线造价有可能更高。所以管线最短未必投资最少，管网布置和管径同步优化是非常有必要的。
3结语
随着节水灌溉在我国的广泛普及，管网优化越来越受到工程人员的重视，这一方面的的研究将日趋深入和完善。遗传算法在德国16个大领域、250多个小领域中得到广泛引用(1993)，在国内，遗传算法在管网优化中的应用非常有限。随着遗传算法研究和应用的不断深入和发展，可以预见，遗传算法在管网布置和管径同步优化方面能得到应用，从而使管网系统设计整体最优。
参考文献:
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篇5：优化设计方法的数值研究论文
优化设计方法的数值研究论文
1优化设计
以高压涡轮导叶为研究对象，对其轮毂进行非轴对称端壁优化设计，优化目标为在保证导叶入口质量流量尽量不变的前提下，使出口处的总压损失系数最小。对优化前后的高压涡轮导叶进行了全三维数值模拟，并对比分析了优化前后涡轮导叶出口处的气动性能，以探讨非轴对称端壁造型对高压渦轮导叶通道内流场的影响，以及在降低二次流损失上的能力。
1.1优化设计方法
优化过程中，采用端壁参数化造型、三维N-S方程流场求解与基于人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）的遗传算法（GeneticAlgorithms）相结合的方法，对高压涡轮导叶进行非轴对称端壁造型设计。如图1所示。首先，对端壁进行参数化并生成若干端壁曲面控制点，对控制点进行随机赋值，再进行三维流场计算，建立一个有限个样本的数据库。然后，对目标函数及其权重进行设定，并开始参数优化，人工神经网络根据对数据库的学习及对网络中联接权的不断训练，能够很好地预测出控制点与目标函数之间的函数关系。然后通过遗传算法可以找到上述函数关系的最优解（即最佳非轴对称端壁造型），如果不满足收敛条件，将对优化结果进行一次流场计算，生成一个新的样本添加到数据库中，然后再进行一次循环，随着循环的进行，数据库中的样本数越来越多，人工神经网络也能够更准确的预测出目标函数和控制点之间的函数关系，从而找到最优解。
1.2端壁参数化
选取任一叶片通道为造型区域，端壁造型的参数化就是针对该区域进行的。如图2所示，以叶片中弧线为基准，在叶片通道内沿周向选取5条等分的平行切割线，即在叶片通道内，相邻切割线之间的周向距离为通道宽度的25%。沿每条切割线均匀的设置了9个点，其中中间5个蓝色点是可控制点，两端的红色点是为确保通道出入口处的.光滑过渡（及叶片前后缘处端壁和角度连续）而设置的固定点。因此，控制点共有20个。图3给出了端壁型线沿轴向构造示意图，即数值优化过程中通过Bezier曲线生成端壁切割线的原理示意图。每个控制点沿叶高的变化范围为-9～9mm，即占叶高的15%。最后，参数化后的非轴对称端壁是通过这组切割线生成的放样曲面，如图4。
1.3目标函数的设定
在本文的优化设计中，目标函数应满足在保证优化前后高压涡轮导叶的进口质量流量尽量不变的前提下，涡轮导叶出口总压损失系数最小化。目标函数具体定义如下式中下标m和Cpt分别是导叶进口质量流量和出口总压损失系数，w为相应参数的权重因子，Qobj为相应参数的目标值，Q为相应参数的计算值，Qref为相应参数的参考值，一般取为目标值Qobj，若目标值Qobj=0时，参考值Qref取为1。因此，根据公式（1）可知，在目标函数OF中引入权重因子w将多目标优化问题转化为单目标优化问题，并且，通过调整各参数的权重因子w可以实现不同的优化目的，从而导致优化结果有不同的侧重点。本文在优化过程中更侧重于涡轮导叶出口处总压损失系数的最小化。表1给出了目标函数的具体设定，可见，导叶出口总压损失系数在目标函数中占的比例较大，达到75.12%。优化后的非轴对称端壁等高线图见图5。
2数值模拟
数值计算采用Spalart-Allmaras（S-A）湍流模型求解相对坐标系下的三维时均守恒型Reynold-AveragedNavier-Stokes（RANS）控制方程，空间离散格式为中心差分格式。高压涡轮导叶采用O4H网格结构，近壁面处进行了加密处理，最贴近壁面网格与壁面间距为5×10-6m，总网格节点数约为36万。边界条件为进口给定总压、总温，并设定轴向进气；出口给定静压；壁面给定无滑移边界条件。
3结果和分析
为了便于对比和分析，本文用AEW（AxisymmetricEndWall）代表优化前轴对称端壁，用NEW（Non-axisymmetricEndWall）代表优化后非轴对称端壁。
3.1入口质量流量
表2给出了优化前后高压涡轮导叶进口质量流量的加权平均值，对比AEW和NEW可知，由于优化过程中通过目标函数的设定对质量流量进行了人为的控制，NEW对进口质量流量的影响很小，约为0.08%。
3.2总压损失系数式中pt_inlet为涡轮导叶进口总压
pt为涡轮导叶当地总压；outlet和voutlet分别为涡轮导叶出口密度和出口速度。表3给出了优化前后高压涡轮导叶出口质量加权平均总压损失系数Cpt的计算结果，从表3中可以看出，NEW比AEW的总压损失系数Cpt降低了3.724%。图6对比了优化前后高压涡轮导叶出口周向质量加权平均的总压损失系数沿叶高的变化情况。根据图6可以看到，尽管NEW使涡轮导叶出口处的总压损失在近端壁附近有少量的增加（即约4%叶高以下），但在4%到16%叶高（Span）处总压损失下降最为明显，从16%叶高到叶顶的范围内，导叶出口处的总压损失在非轴对称端壁的作用下均有少量的减小。图7给出了AEW和NEW在涡轮导叶出口截面处总压损失系数Cpt的云图。从图中可以看出，通过图中的对比可以看出，NEW使得涡轮导叶出口截面的总压损失系数Cpt的分布发生了改变，特别是在近端壁区域，高损失区的面积显著减小，同时，导叶出口处的主流区和尾迹区的总压损失系数也有明显的下降，这主要是由于非轴对称端壁造型有效的抑制了通道涡的发展，降低了通道内的横向压力梯度，进而减弱了二次流的强度，因而降低了二次流损失。
3.3叶片表面静压的分布
图8给出了优化前后高压涡轮导叶在5%、50%和95%叶高处（即叶根、叶中和叶顶附近）的叶片表面静压分布。从图中可以看出，由于非轴对称端壁的影响，叶栅通道内的流场发生了改变，压力得以重新分布。由5%叶高处表面静压分布图可以看出，在压力面侧，从高压涡轮导叶前缘到70%轴向弦长（Cax）处，AEW和NEW的压差不大，但在70%轴向弦长往后，NEW的压力开始高于AEW；在吸力面侧，从叶片前缘到30%轴向弦长处AEW和NEW的压差不大，从30%到70%轴向弦长处，NEW相对于AEW而言，在吸力面压力有明显升高，而在压力面变化不大，这就有效的减小了吸、压力面的横向压差，有利于抑制通道涡的形成和发展，改善通道内的流场。在70%到90%轴向弦长处，与AEW相比，NEW在压力面侧压力升高，在吸力面侧压力降低，显著增大了吸压力面的横向压差，使叶片载荷的后加载情形更为明显，涡轮叶栅的载荷后置能够有效抑制通道涡的发展，有利于减小端壁处的二次流损失。压分布图可以看到，NEW对高压涡轮导叶表面静压在叶中和叶顶附近的分布没有明显影响，可见，高压涡轮导叶下端壁的非轴对称端壁造型对涡轮导叶上半叶高流场的影响不大。
3.4叶栅通道表面静压分布和流线图
图9和图10的极限流线图可以清晰地看到：在导叶前缘附近出现了马蹄涡的分离鞍点，以及由此引出的马蹄涡吸力面分支和压力面分支；随着导叶通道内气流的流动，马蹄涡吸力面分支和压力面分支开始向下游移动、发展；同时，由于导叶通道内横向压力梯度的影响，马蹄涡吸力面分支在绕过导叶前缘后与导叶吸力面在距导叶前缘30%左右轴向弦长处相交，并开始沿吸力面向上爬升，而马蹄涡压力面分支也在横向压力的作用下逐渐远离压力面，并向吸力面方向推移。对比图9（a）和图10（a）可以看出，相对于AEW，NEW吸力面低压区面积明显增加并且扩展到通道尾部。这使马蹄涡压力面分支与吸力面的交汇点向后推移，极限流线图也证明了这一点，由此可以看出NEW延迟了通道涡的形成和发展，减弱了通道涡的强度。对比图9（b）和图10（b）可以看出，AEW的马蹄涡吸力面分支在叶片前缘附近与吸力面交汇，而NEW的马蹄涡吸力面分支在靠近叶片中部附近与吸力面交汇。所以，NEW的马蹄涡吸力面分支与吸力面附面层的干扰被延后了，因此通道涡的强度将会减小，从而有利于减小通道内的二次流损失。将导叶尾缘附近的流场放大，见图9（c）和图10（c），马蹄涡压力面分支向导叶尾缘靠近时，马蹄涡压力面分支将逐渐地与导叶尾缘后的角涡相掺混，对比图9（c）和图10（c）可以看出，NEW削弱了马蹄涡压力面分支与导叶尾缘角涡的掺混，减小了角涡强度，从而减弱了涡轮导叶出口处的流动损失。
4结论
本文的分析结果进一步证实了非轴对称端壁造型是提高高压涡轮导叶气动性能的有效方法，是减小二次流流动损失的有效手段。
（1）本文发展的优化方法通过设定目标函数和控制自由变量，在进行非轴对称端壁造型的同时，可将高压涡轮导叶的参数控制在一定范围内。相比传统的非轴对称端壁造型方法，更加灵活、多样，更加接近实际应用。计算结果表明，与轴对称端壁相比，优化后的非轴对称端壁使涡轮导叶出口处的总压损失系数降低了3.724%。
（2）非轴对称端壁造型可以使叶根表面的静压分布更加合理，进而改善高压涡轮导叶的载荷分布，有利于抑制通道涡的生成和发展。非轴对称下端壁造型对高压涡轮导叶上半叶高流场的影响不大。
（3）非轴对称端壁造型可以改善高压涡轮导叶流场的流动结构。延迟并削弱马蹄涡同导叶吸力面附面层的相互掺混，削弱角涡的强度，进而削弱通道涡的强度，降低二次流损失。
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