核動力二回路熱力系統(tǒng)優(yōu)化研究
發(fā)布時間:2021-01-16 05:00
與船舶常規(guī)動力系統(tǒng)相比,核動力系統(tǒng)具有核燃料能量密度高、燃料反應(yīng)無需氧氣供給、推進功率大和穩(wěn)定易控制等顯著優(yōu)點,使得船舶可以獲得良好的續(xù)航力和可靠性,因此在船舶應(yīng)用領(lǐng)域得到了密切關(guān)注和快速發(fā)展。其中,二回路系統(tǒng)實現(xiàn)了熱能向機械能及電能的轉(zhuǎn)換,不僅提供船舶前進的動力,也解決了電力等其他用能需求,是船舶核動力系統(tǒng)中的重要組成部分。如何對核動力系統(tǒng)進行有效設(shè)計,使得裝置的重量和體積最小,系統(tǒng)的效率最大,成為研究的熱點問題。本文對研究課題中的船舶核動力二回路熱力系統(tǒng)進行了優(yōu)化研究,在蒸汽發(fā)生器結(jié)構(gòu)設(shè)計的基礎(chǔ)上建立了數(shù)學(xué)模型,并對其他設(shè)備采用集總參數(shù)法進行建模;然后利用Matlab軟件對各設(shè)備建立了 Simulink仿真模型,構(gòu)建了完整的二回路熱力系統(tǒng)仿真計算平臺。通過采用慣性權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整策略,引入遺傳算法中的交叉選擇思想和約束違反程度概念,對粒子群優(yōu)化算法進行了適當(dāng)?shù)母倪M,改善了算法的求解性能,彌補了無法求解約束問題的缺陷。在系統(tǒng)仿真平臺上,利用改進的優(yōu)化算法,完成了蒸汽發(fā)生器的結(jié)構(gòu)優(yōu)化和二回路系統(tǒng)的熱力性能優(yōu)化,確定了最佳參數(shù)組合以獲得最小的重量體積和最大的熱效率。經(jīng)過優(yōu)化后,蒸汽發(fā)生器的...
【文章來源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖4.2蒸汽發(fā)生器Simulink模型??該模型包括四部分,分別為熱力計算、結(jié)構(gòu)計算、質(zhì)量體積計算和水力計算
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于粒子群算法的壓水堆核電機組回?zé)嵯到y(tǒng)優(yōu)化[J]. 周蘭欣,李飛,付文鋒,王慶五. 熱力發(fā)電. 2014(09)
[2]基于高斯擾動的粒子群優(yōu)化算法[J]. 朱德剛,孫輝,趙嘉,余慶. 計算機應(yīng)用. 2014(03)
[3]水電站泄流誘發(fā)廠房結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)預(yù)測[J]. 徐國賓,韓文文,王海軍,章環(huán)境. 天津大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)與工程技術(shù)版). 2015(03)
[4]帶有權(quán)重函數(shù)學(xué)習(xí)因子的粒子群算法[J]. 趙遠東,方正華. 計算機應(yīng)用. 2013(08)
[5]基于網(wǎng)格劃分策略的連續(xù)域改進蟻群算法[J]. 黃永青,郝國生,鐘志水,胡為成,杜娟. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(09)
[6]基于混合遺傳算法的穩(wěn)壓器優(yōu)化設(shè)計[J]. 劉成洋,閻昌琪,王建軍. 原子能科學(xué)技術(shù). 2012(03)
[7]基于差分演化的自適應(yīng)參數(shù)控制蟻群算法[J]. 崔嬌,黃少榮. 計算機工程. 2011(06)
[8]具有混沌局部搜索策略的雙種群遺傳算法[J]. 譚躍,譚冠政,葉勇,伍雪冬. 計算機應(yīng)用研究. 2011(02)
[9]面向多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)小生境遺傳算法[J]. 陸青,梁昌勇,楊善林,張俊嶺. 模式識別與人工智能. 2009(01)
[10]基于改進粒子群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷[J]. 喬維德. 電氣傳動自動化. 2008(05)
博士論文
[1]β型菱形傳動斯特林發(fā)動機的優(yōu)化方法及實驗研究[D]. 段晨.華中科技大學(xué) 2014
[2]核動力裝置總體參數(shù)最優(yōu)化設(shè)計[D]. 劉成洋.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究[D]. 鐘一文.浙江大學(xué) 2005
碩士論文
[1]森林優(yōu)化算法的改進及離散化研究[D]. 聶大干.蘭州大學(xué) 2016
[2]改進量子粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 皇甫旭.東北石油大學(xué) 2015
[3]基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究[D]. 劉晨.昆明理工大學(xué) 2015
[4]粒子群優(yōu)化算法的改進及應(yīng)用[D]. 居鳳霞.華南理工大學(xué) 2014
[5]種群規(guī)模對遺傳算法性能影響的研究[D]. 劉曉霞.華北電力大學(xué)(河北) 2010
[6]蟻群算法及群體智能的應(yīng)用研究[D]. 王會穎.安徽大學(xué) 2007
本文編號:2980198
【文章來源】:哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校
【文章頁數(shù)】:82 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【部分圖文】:
圖4.2蒸汽發(fā)生器Simulink模型??該模型包括四部分,分別為熱力計算、結(jié)構(gòu)計算、質(zhì)量體積計算和水力計算
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【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于粒子群算法的壓水堆核電機組回?zé)嵯到y(tǒng)優(yōu)化[J]. 周蘭欣,李飛,付文鋒,王慶五. 熱力發(fā)電. 2014(09)
[2]基于高斯擾動的粒子群優(yōu)化算法[J]. 朱德剛,孫輝,趙嘉,余慶. 計算機應(yīng)用. 2014(03)
[3]水電站泄流誘發(fā)廠房結(jié)構(gòu)振動響應(yīng)預(yù)測[J]. 徐國賓,韓文文,王海軍,章環(huán)境. 天津大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)與工程技術(shù)版). 2015(03)
[4]帶有權(quán)重函數(shù)學(xué)習(xí)因子的粒子群算法[J]. 趙遠東,方正華. 計算機應(yīng)用. 2013(08)
[5]基于網(wǎng)格劃分策略的連續(xù)域改進蟻群算法[J]. 黃永青,郝國生,鐘志水,胡為成,杜娟. 計算機工程與應(yīng)用. 2013(09)
[6]基于混合遺傳算法的穩(wěn)壓器優(yōu)化設(shè)計[J]. 劉成洋,閻昌琪,王建軍. 原子能科學(xué)技術(shù). 2012(03)
[7]基于差分演化的自適應(yīng)參數(shù)控制蟻群算法[J]. 崔嬌,黃少榮. 計算機工程. 2011(06)
[8]具有混沌局部搜索策略的雙種群遺傳算法[J]. 譚躍,譚冠政,葉勇,伍雪冬. 計算機應(yīng)用研究. 2011(02)
[9]面向多模態(tài)函數(shù)優(yōu)化的自適應(yīng)小生境遺傳算法[J]. 陸青,梁昌勇,楊善林,張俊嶺. 模式識別與人工智能. 2009(01)
[10]基于改進粒子群算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力電子電路故障診斷[J]. 喬維德. 電氣傳動自動化. 2008(05)
博士論文
[1]β型菱形傳動斯特林發(fā)動機的優(yōu)化方法及實驗研究[D]. 段晨.華中科技大學(xué) 2014
[2]核動力裝置總體參數(shù)最優(yōu)化設(shè)計[D]. 劉成洋.哈爾濱工程大學(xué) 2013
[3]智能優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究[D]. 鐘一文.浙江大學(xué) 2005
碩士論文
[1]森林優(yōu)化算法的改進及離散化研究[D]. 聶大干.蘭州大學(xué) 2016
[2]改進量子粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D]. 皇甫旭.東北石油大學(xué) 2015
[3]基于粒子群優(yōu)化的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究[D]. 劉晨.昆明理工大學(xué) 2015
[4]粒子群優(yōu)化算法的改進及應(yīng)用[D]. 居鳳霞.華南理工大學(xué) 2014
[5]種群規(guī)模對遺傳算法性能影響的研究[D]. 劉曉霞.華北電力大學(xué)(河北) 2010
[6]蟻群算法及群體智能的應(yīng)用研究[D]. 王會穎.安徽大學(xué) 2007
本文編號:2980198
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