1. 研究目的与意义（文献综述）

1、课题研究目的、意义及国内外的研究现状

1.1课题研究目的及意义

换热器是将热流体的部分热量传递给冷流体的设备，同时也是提高能源利用效率的设备，即可作为加热器，又可作为冷却器、蒸发器冷凝器等。换热器作为一种十分常见的换热设备，种类十分多样，应用十分广泛。在众多换热器类型中，板翅式换热器作为一种紧凑型换热器，具有体积小、结构简单、换热效率高等优点，因此其被广泛应用于船舶行业中，有利于节省船上换热器所占空间，从而提高空间利用率。在众多船舶设备中，换热器起着十分重要的作用，甚至会影响整个发电机组的效率；同时无人船因为体积较小，需要船上使用的设备在满足功率、散热需求等前提下体积尽量小。因此，优化换热器设计以提高换热器的换热效率是十分重要的。

本课题计划以最小熵产作为目标函数，由于熵生成单元数(ns)表示由于系统不可逆性而不可用的有用功率的损失量。对于换热器，由于流体流动中存在有限温差传热和沿流向的压降，因此换热存在不可逆性。在此基础上优化换热器或其他系统，即考虑实际设备的有限尺寸约束和实际过程的有限时间约束，使损失或不可用功率最小化^[11]。

换热器的设计过程是一项基于试错过程的复杂过程，需要不断进行计算直至所有参数满足设计条件，这个过程往往需要根据经验选择合适的参数并多次验算。而对于换热器的优化设计则是在化热器设计的基础上不断进行优化，在特定参数固定的情况下，对余下的参数在允许范围内进行优化，从而不断提升换热器的效率。由于换热器设计涉及的参数变量较多，因此在优化设计过程中应当以寻找一组最优参数使得换热器设计最优作为目标。

2. 研究的基本内容与方案

2、课题研究内容、目标

2.1目标

本课题将研究基于pso算法的板翅式换热器优化问题。对板翅式换热器的优化设计问题进行分析，了解以最小熵产为目标函数的计算流程。通过visual studio，使用c#语言编写相应pso算法，实现以最小熵产为目标函数的板翅式换热器优化设计，并将得到的优化结果与使用遗传算法（ga）在相同情况下计算得出优化设计结果进行对比。分析并验证pso算法在换热器优化方面的优势。

2.2内容

1）总结归纳应用算法进行换热器优化的研究现状并给出有建设性的展望。

3. 研究计划与安排

3、进度安排

1) 第1周~第3周，完成文献查阅、文献翻译和开题报告

2) 第4周~第5周，学习掌握visual studio软件、c#语言

3) 第6周~第12周，实现基于基于pso的换热器优化算法，并进行仿真验证

4. 参考文献（12篇以上）

4、参考文献

[1] min zhao, yanzhong li. an effective layer pattern optimization model for multi-stream plate-fin heat exchanger using genetic algorithm [j]. international journal of heat and mass transfer ,2013, 60：480-489.

[2] m. yousefi, a.n. darus, h. mohammadi. an imperialist competitive alporithm for optimal design of plate-fin heat exchangers. [j].international journal of heat and mass transfer ,2012, 55: 3178–3185.

[3] hamidreza najafi, behzad najafi, pooya hoseinpoori. energy and cost optimization of a plate and fin heat exchanger using genetic algorithm [j]. applied thermal engineering, 2011, 31: 5288-5293.