Thermal-Economic Optimization of Shell and Tube Heat Exchanger by using a new Multi-Objective optimization method
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 137
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JHMTR-3-1_007
تاریخ نمایه سازی: 24 شهریور 1403
چکیده مقاله:
Many studies are performed by researchers about Shell and Tube Heat Exchanger but the Multi-Objective Big Bang-Big Crunch algorithm (MOBBA) technique has never been used in such studies. This paper presents application of Thermal-Economic Multi-Objective Optimization of Shell and Tube Heat Exchanger Using MOBBA.For optimal design of a shell and tube heat exchanger, it was first thermally modeled using e-NTU method while Bell-Delaware procedure was applied to estimate its shell side heat transfer coefficient and pressure drop. MOBBA method was applied to obtain the maximum effectiveness (heat recovery) and the minimum total cost as two objective functions. The results of optimal designs were a set of multiple optimum solutions, called ‘Pareto optimal solutions'. In order to show the accuracy of the algorithm, a comparison is made with the non-dominated sorting genetic algorithm (NSGA-II) and MOBBA which are developed for the same problem.
کلیدواژه ها:
Shell and tube heat exchanger ، Multi-Objective Big Bang-Big Crunch algorithm (MOBBA) ، Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) ، Effectiveness ، Total cost
نویسندگان
Mohammad Sadegh Valipour
Faculty of Mechanical Engineering, Semnan University, P.O. Box ۳۵۱۳۱-۱۹۱۱۱, Semnan, Iran
Mojtaba Biglari
Faculty of Mechanical Engineering, Semnan University, P.O. Box ۳۵۱۳۱-۱۹۱۱۱, Semnan, Iran
Ehsanolah Assareh
Faculty of Mechanical Engineering, Semnan University, P.O. Box ۳۵۱۳۱-۱۹۱۱۱, Semnan, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :