♪ 补偏救弊,  补缺拾遗  ♪   广州登高车出租,   广州登高车公司,  广州登高车出租公司     基于遗传算法的散热器性能多目标优化,     多目标优化的目的使相互矛盾的目标值在允许的约束范围内得到相对最优的数值。散热器优化的目标是在满足工作需要的换热量的同时，又要尽可能的减小沿程阻力损失，以减小不必要的能量消耗。

        1优化变量,   优化的板翅式散热器冷却方式采用逆流式，表征散热器工作性能的主要参数为换热特性和阻力特性，影响其性能的主要因素为冷、热流体侧锯齿翅片的结构参数，隔板厚度和翅片厚度固定。本次优化的主要变量参数为流道长度,流道宽度，流道总高度（冷流体侧比热流体侧多一层），冷、热流体侧翅片的节距、高度以及翅片长度。以液冷型油冷器和液冷型中冷器作为本次优化对象，优化变量共有9个.

       2目标函数作为冷却系统的重要组成部分，散热器的功能是实现冷、热流体间的热量交换，因此散热器的散热功率为最重要的性能评价指标。同时，为了降低泵的功率以降低油耗，通过散热器的流体压力损失应在保证散热功率的前提下尽可能小。因此，将散热器散热量和冷、热流体侧压力损失作为设计时的主要目标。计算单元散热功率的目标函数,     冷流体侧芯部压力损失的目标函数.     根据上述子目标函数，建立散热器的多目标优化模型.    

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        3约束条件, 本次优化的液冷型板翅式油冷器（液压油和传动油）和中冷器（增压空气）变量取值范围。优化变量取值范围设计参数:    约束范围散热器流道长度L（mm）200-400,    散热器宽度B（mm）100-300,    散热器高度N（mm）100-350,    冷、热流体侧翅片高度h（mm）2-10,     冷、热流体侧翅片节距s（mm）2-5,     冷、热流体侧错齿长度l（mm）3-10.

       4优化过程采用MATLAB遗传算法工具箱中的NSGA-Ⅱ多目标优化算法，优化求解计算过程，遗传算法优化程序的初始条件。

       5优化结果设置好以上参数后，在MATLAB中运行编写的遗传算法优化程序，得到的Paretofront解。其中，横坐标为散热量的变化，纵坐标为油液和增压空气的压降。可以根据车辆冷却系统对散热器不同的工作需求来选择合适的尺寸参数，选取的适应不同散热量的部分最优解，选取的原则是在满足散热量的前提下压降尽可能的小，以减小不必要的功率消耗。

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