DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 5. 选厂生产情况分析 5.1. 生产过程与工艺对指标的影响 从试生产过程及指标来看，第一，生产综合回收了铜、锌、铁、硫、锡，且铜、锌、铁、硫四个产品均达到合格产品要求，锡精矿未能达到合格品位，但也得到了较好地回收；第二，锌精矿里含铟达500 g/t，这为后续冶炼加工提供较好的原料。这说明整个生产工艺流程是比较合理的，尤其是−0.037 mm采用三组水力旋流器脱泥、重选溢流浓密机的设置以及大部分重选作业尾矿返回再选等，体现了对资源的充分回收。但对锡矿选别流程还需进行必要的流程考察，对其进行合理改进，尽量提高锡精矿的指标。 生产过程中影响锡矿物回收的原因主要是，第一，选厂在整个选别流程中采用了三段磨矿，而细粒级锡矿物的回收难度较大；第二，摇床车间各个分泥斗的矿浆进料不均；第三，分级箱未能较好地分级和均匀给矿；第四，细粒级锡石浮选工艺，粗粒级锡精矿脱硫工艺设计缺少合理依据。 生产采用重–浮联合流程选别锡石，浮选的效果决定了锡精矿的指标。对细粒级锡矿，采用先脱硫–锡石浮选–摇床精选的工艺流程，虽然采用了三段水力旋流器脱泥，但浮选指标仍较差。可能需要更深入的试验研究，选择更好的矿泥分散剂和捕收剂来提高精矿品位。对于粗粒级锡矿，设计采用重选–脱硫的工艺流程，最终也不能获得合格产品。设计采用小型立式搅拌磨对粗精矿进行再磨，但因为该段作业不连续，立式搅拌磨重启时总出现故障而停用，使锡矿未能较好的单体解离，脱硫作业并不太顺畅。因此，粗粒级锡矿的选别工艺及设备还有待进一步验证，为接下来的技术改造提供更充分的依据。推荐工艺流程图及工艺指标分别见图2，表2。根据矿石的工艺矿物学性质，研究认为采用铜与易浮脉石一起浮选再分离的工艺，能较好地解决了滑石对浮选工艺的影响，同时对锌浮选尾矿中−0.038 mm级别进行了细粒锡石浮选的研究，使细粒级别的锡得到了有效回收。 5.2. 矿浆分级对生产指标的影响 就分级设备而言，水力旋流器具有分级效率高，占地面积小等优点，是按矿物的比重来进行分级的设备。结合矿石性质，原矿摇床次精矿和中矿进行分级后再磨，由于锡矿石比重较大，导致部分已单体解离的、合格粒级的锡矿物进入沉砂，进行再磨后产生过磨现象。因此，该选厂现场可对该段水力旋流器的产品进行更进一步的粒度分析以及沉砂单体解离度分析。水力旋流器操作时可适当减小沉砂口直径，减小水力旋流器的给矿压力，增加给矿浓度，调整水力旋流器的结构参数，使较重的合格粒级锡矿物通过溢流进入下一段作业，以减少锡矿物的过磨。在后续生产中可考虑选用高频振筛进行对比试验，分析是否具有更好地分级效果。 Table 2 Process technical inde 产品名称 产率(%) Sn品位(%) Sn回收率(%) 硫化矿混合精矿 28.96 0.396 13.86 铁精矿 9.15 0.308 3.41 总锡精矿 1.10 40.483 53.77 总中矿 8.99 1.442 15.67 总尾矿 51.80 0.212 13.29 原矿 100.00 0.827 100.00 表2. 工艺技术指标 图2. 推荐的工艺流程图 5.3. 矿浆流量稳定性对指标的影响 从矿浆稳定性来讲，矿浆的波动不但对摇床选别影响严重，而且不利于现场工人的操作控制。合理、稳定的给矿量能提高分级箱的分级效率，而较好的分级效果是摇床选别成功的关键。从锡石摇床选别车间的设备配置来看，摇床的配置由粗到细，摇床的给矿由分级箱分级后依次给入各台摇床，分级箱与分泥斗联合使用，分泥斗起到稳定矿浆的作用，使分级箱较好地分级，从而提高摇床的选别效率。笔者认为，设备配置合理，但还存在可改进的地方。观察矿浆管道布置可发现，重选车间矿浆分配器的矿浆由管道运至分泥斗，管道的走向、距离及坡度不同，这就导致矿浆流量不均匀，使分泥斗内的矿浆量也不尽相同。给矿管道短且坡度大的分泥斗进料量太大，矿浆还未有效浓缩就由溢流堰流出，造成细粒级的损失。给矿管道长且坡度小的分泥斗进料不够，分泥斗并未起到浓缩作用，而且分泥斗液面较低，压力不够，给入分级箱的矿浆量也减少。 通过分析知道，分泥斗矿浆给料不均导致后续作业不稳定，致使锡石选别受到了影响。特别是微细泥摇床，当分泥斗内矿浆压力小时，分级箱的给矿量也随之减小，矿浆厚度较薄，大部分细粒级矿物进入粗粒级摇床选别，不能得到较好的回收，微细泥摇床也未能得到有效利用。这可能是微细粒锡矿物无法回收的原因之一。因此，现场可根据输送距离，调整矿浆管道坡度，从而调整矿浆流量。尽量使分泥斗充满，发挥浓缩矿浆作用，同时可保证分级箱给料压力稳定，才能起到稳定给矿的作用。这样也能提高分级箱的分级效率，进而使摇床效率提高，尤其是细粒级摇床。
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user: 6. 结论 1) 该选厂总图布置合理，厂房内部设计整齐、通畅、设备先进，现代化程度较高，有效节省了劳动力和管理成本。 2) 浮–重联合工艺流程，综合回收了铜、锌、铁、硫、锡多种金属，但部分细粒级锡精矿难以回收，为了更好地回收锡矿物，可以对选锡流程进一步优化。
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user: 摘要 长江口太仓港的岸线及水深资源对长三角地区的经济发展具有重要的作用，研究该河段的河道变化特征，特别是险工河段的成因具有重要的意义。通过建立太仓岸段精细水动力模型，分别考虑现状条件(2016年)和不受人类活动影响(1997年)的自然条件下，模拟分析了在不同上游来水条件下的水动力变化特征。模拟结果显示在新泾口和荡茜口附近流速增大明显，动力条件增强，意味着码头前沿河床有快速冲刷的危险，监测结果也显示了上述区域的冲刷险情加剧趋势，对码头安全运行带来严重隐患。由此可知，太仓岸段水流变化特征和险工岸段的分布有密切联系。
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user: 1. 引言 长江岸线资源在沿江产业布局及发展中具有先导性、基础性作用，是长江经济带发展战略的重要一环。而长江河床在水流作用下发生冲淤变化，特别是在近岸形成冲涮坑会诱发河岸崩塌，破坏护岸工程，危及堤岸甚至防护区域的安全，可见，长江堤岸险工险情影响重大，是共抓大保护、系统谋划岸线资源保护利用目标中需要重点关注的内容。 针对河道险工险段的成因方面已有学者进行了大量的研究，如张引川等 [ 1 ] 认为水流条件是造成长江下游窝崩的主要因素；唐日长等 [ 2 ] 通过分析荆江河道实测资料，指出水流强度是弯曲河道中凹岸崩坍强度的主要因素；李宝璋 [ 3 ] 认为大尺度纵轴水流方向螺旋流是长江南京河段窝崩成因的主要动力；王学潮等 [ 4 ] 认为断层活动、地震、振动液化、地壳变形等地质因素和黄河的历次决口有所关联；陈小春和李伟康 [ 5 ] 从冲淤平衡的理念分析了险工岸段的成因；龙慧等 [ 6 ] 在分析荆江河段崩岸机理时指出水流条件是崩岸发生的主导因素；段光磊等 [ 7 ] 统计了长江险工段典型冲刷坑的特征，分析了三峡水库蓄水后险工段近岸河床年际、年内演变特点及其影响因素，对三峡水库蓄水后险工状况进行了分析。综上可以看出，河道险工岸段的成因通常注意力被放在水动力条件上，主要原因有座弯顶冲、迎流顶冲、深槽迫岸、河床冲刷、堤脚冲刷等，通常认为这些原因和河势相关；除此之外，地质条件也被认为和险工岸段有关联。 本研究主要关注长江口太仓岸段(见图1)，位于白茆沙南水道南侧，北望崇明岛，南接上海市宝山区，距河口约80 km。 太仓岸段作为潮汐河道具有其独特的水动力特性，有别于以往相关崩岸研究的单向流河道的特性，如其水动力强度指标可用涨、落急和潮平均流速等进行表征，这些动力的作用效果差异很大，有些甚至是相反的。本研究拟通过建立长江口太仓岸段精细潮波水动力数学模型，模拟太仓岸段原始自然条件下(1997年)以及现状条件(2018年，含太仓岸线调整、长江口12.5深水航道上延及其配套工程等)下的水动力条件，分析前后变化，以期建立水流变化和险工岸段的联系，分析太仓岸段险工的成因。 图1. 太仓岸段位置示意图
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user: 2. 研究方法及数据 2.1. 长江口太仓段水动力模型 2.1.1. 长江口大区域模型 1) 模型网格 本研究主要关注于长江口内南支上段太仓沿岸水动力要素的变化状况，研究重点位置为长江口河口地区三级分汊四口入海的区域，考虑到上下边界及相关水体的交换作用，而实际采用的数学模型(开源Dleft3D-FLOW)涵盖的区域远远大于长江口，数学模型的区域如图2(a)所示，即数学模型涵盖了整个长江口感潮区域(自大通以下)，杭州湾以及连接长江口和杭州湾的大部东中海。 考虑到整个模型跨经的水平区域较大，以及模型区域内水动力及盐度垂向结构的不一致性，拟采用分区域模式：即徐六泾以上河段基本不受盐水影响 [ 8 ]，可采用二维模型，徐六泾以下考虑盐水及淡水的混合，模型采用三维垂向分层(垂向分12层)的方法(如图2(a)所示)。 2) 边界条件 长江口大区域模型主要驱动动力为上游径流量和外海潮波，上边界直接采用大通实测的流量过程代表径流条件，下游边界则采用M 2 ， S 2 ， N 2 ， K 2 ， K 1 ， O 1 ， P 1 以及平均海平面代表外海潮波动力。上游大通来水考虑为淡水，外海边界的盐度则采用海洋图集的月平均盐度进行插值得到。 3) 初始条件 模拟时采用冷启动，即初始条件的水位，流速均设为0，盐度则根据海洋图集的各月长江口盐度分布进行插值得到。仅考虑水动力时，模型在在2天内达到稳定并且初始条件的影影响将被滤除；考虑盐度时，一般需要模拟2~3个月后达到稳定。 4) 模型验证 上述长江口大范围模型已对各种径、潮流组合(洪–平–枯流量，大–中–小潮型)进行了验证，模拟结果和实测水动力、盐度等过程吻合良好 [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]。 图2. (a) 长江口水动力模型网格示意图(蓝色：长江口河口三维网格，徐六泾至口外；红色：长江口河道二维网格，大通至徐六泾；绿色：钱塘江二维河道网格，卢茨埔至海宁)；(b) 长江口太仓岸段精细模型网格示意图 2.1.2. 太仓岸段精细水动力模型 上述长江口水动力模型的水平分辨率不能很好的刻画本研究重点关注的太仓岸段区域的细部水下地形及局部工程的影响，因此，本研究在长江口水动力模型的基础上，进一步建立了太仓岸段精细模型。图2(b)为太仓岸段精细模型的计算网格，模型采用区域分割的技术，在长江口水动力模型的长江河口模式中嵌套了太仓岸段的精细模型，模型网格256 × 71 (沿主流方向×垂直于主流方向)，最小分辨率约为50 m，垂向采用12层网格(σ坐标)。该精细模型直接内嵌入长江口大范围水动力模型，无需提供边界条件直接由大模型进行驱动。 2.2. 研究基础数据 2.2.1. 水下地形及岸线数据 本研究主要考虑现状条件下的水动力条件，并与之前未受影响的自然状况下的水动力条件进行对比。现状条件下的水下地形采用2016年实测长江口南支数据，并在太仓岸段采用最新实测数据(201808)进行离散插值处理。图3为现状条件下图3(a)和1997年图3(b)研究区域的水下地形图及相应岸线。 2.2.2. 水文观测数据 本研究采用的水文观测基础数据来自于长江口水文水资源勘测局为长江南京以下12.5 m深水航道一期工程动态监测数据和长江河口段(太仓段)水文地形监测2018年度监测数据，以及大通站实测2011，2015和2016年径流量。 图3. 太仓水域水下地形及岸线((a) 2016年；(b) 1997年) 2.2.3. 工程布置方案 影响太仓岸段的水动力条件的变化因素，既有天然河势演变，也有人类活动的影响。特别是在自然河势调整的大前提下(流域来水格局调整、来沙总体下降)，河道本身在做调整，再加上不同时期的人类活动，使得动力条件变化的成因极其错综复杂。本研究以1997年的地形和岸线布局作为自然条件的状况，以2016年地形及岸线为基础加入人类活动的影响作为现状条件，分别对太仓水域的水动力条件进行模拟。其中，影响该水域的人类活动主要考虑了以下几个方面： 1) 12.5 m深水航道 在长江口太仓岸段精细模型中，按图1所示的深水航道的位置进行浚深，保证航道所在位置的水深大于12.5 m。 2) 白茆沙航道整治工程 如图1中所示的白茆沙航道整治工程采用潜堤、丁坝和护堤坝相结合的整治建筑物布置方案 [ 14 ]。白茆沙南、北潜堤长度分别为8562 m和4888 m，堤顶高程均为1.0 m；白茆沙头部潜堤高−7.0 m，下端与南北潜堤相接，长度3500 m。白茆沙头部潜堤南侧布置丁坝3座，长度分别为1300 m、1600 m和800 m，3条丁坝根部900 m、700 m、0 m与潜堤齐平、坝头高程渐变至−7.0 m。白茆沙北潜堤北侧布置护堤坝4座，长度均为100 m，坝身高度为2~3 m，以及崇明岛新建河附近的抛石护岸及丁坝工程。除了北侧护堤坝比较短小不能在模型中考虑外，其他整治工程根据各自的堤顶高程和长度，在模型作为局部围堰或鱼梁(local weir) [ 13 ] 考虑。 3) 太仓岸段岸线调整工程 1997年，太仓实施了第一期岸线调整工程，至2010年，太仓岸线调整工程共进行了6期，此外还有一些规模相对较小的岸线调整围滩工程，除了一期工程，其他几期在2002~2006年之间完成。对比图3(a)和图3(b)可知，工程后太仓岸线整体前河道前移了约1 km。在模型计算中，太仓岸线调整工程在1997年地形条件下不做考虑，现状条件则是考虑圈围的影响，整个圈围区域作为陆地来考虑。
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user: 3. 研究结果 3.1. 太仓岸段水动力模型计算工况 本研究旨在通过分析太仓岸段自然条件下以及诸多工程影响下水动力条件的变化，探究太仓岸段险工段的形成机制。在模拟计算该区域的水动力要素时空分布特性时，首先需要确定代表性的驱动动力条件，即代表径流量及潮型。 代表径流量选取枯水年、平水年和丰水年为代表样本，为了较好的反映径流量变化引起的水动力条件变化，此处选取了枯水年枯季月份、平水年平水月份以及丰水年洪季月份作为代表。水动力模拟结果输出15天，以保证覆盖大中小潮的不同潮型。 长江口上游来水量多年平均约为9000亿m 3 ，因此，可以选取大通站2011年、2015年和2016年分别代表枯水年、平水年和丰水年，对应各年的径流量分别为6662，9139和10450亿m 3 。另外，分别选取相应年份的枯季，平水和洪水月份，分别为2011年02月代表特枯条件，2015年05月代表平水以及2016年07月代表较大洪水条件。具体径流计算条件见表1，模拟时采用表1所示的流量驱动水动力模型。 Table 1 Discharge condition for the Taicang mode 径流类型 年份 径流量(m 3 ) 月份 流量(m 3 /s) 枯水 2011 6662 02 13，900 平水 2015 9139 05 31，000 丰水 2016 10450 07 65，800 表1. 太仓岸段水动力模型计算工况 3.2. 长江口太仓岸段精细水动力模型验证 鉴于太仓岸段精细模型内嵌于长江口水动力模型中，模型参数的率定，结果的验证可参考长江口水动力模型的结果。此外，本研究对太仓岸段精细模型的水位计算结果做了进一步的验证。采用内嵌于长江口水动力模型的太仓精细模型，模拟计算2012年7月后半月的水位结果，并与同步实测水位数据进行比较，结果见图4。从图中可以看出，模拟结果和实测值吻合良好。 图4. 长江口太仓岸段精细模型模拟水位与实测值对比(从上至下：太海汽渡、崇明洲头、新建河、杨林、吴淞等站) 综上，长江口水动力模型嵌套太仓岸段精细模型可细致刻画出太仓岸段的局部水下地形及岸线布局，模型结果与实测吻合良好，可用于进一步模拟分析太仓岸段水动条件的变化特征。 3.3. 太仓岸段水动力要素模拟结果 3.3.1. 太仓沿岸流速平面分布及其变化 采用上述太仓岸段精细模型，对工程前的自然条件和综合考虑各类工程影响的现状条件的工况，模拟计算了不同径流量级(洪、平、枯)和潮型(大、中、小)组合条件下的太仓沿岸水动力状况。限于篇幅，本文给出了以图5、图6为例的枯水年枯季大潮落、涨急时刻太仓沿岸流速(表、底层)分布。 图5. 太仓沿岸枯水年枯季大潮落急时刻表、底层流速((A) 工程前；(B) 现状)和垂线平均流速(C)及垂线平均流速变化(D) 图6. 太仓沿岸枯水年枯季大潮涨急时刻表、底层流速(工程前 (A)；现状(B))和垂线平均流速(C)及垂线平均流速变化(D) 由模拟得到了流速平面分布结果可知，1) 现状条件下和工程前自然条件下的流速差异较大，整体上可分成两个区域。以荡茜口断面为界，一般上游沿岸流速有所增加，下游流速有所减小；2) 从流速变化的绝对值来看，同一潮型下一般落急时刻流速变化幅度要大于涨急时刻；3) 荡茜口断面附近是流速增大的集中区域，各种潮型、不同流量条件下现状条件下流速均大于工程前自然条件的流速，在新泾河口附近区域也有类似现象。 3.3.2. 太仓沿岸典型断面处流速变化 如图7所示，选取研究区域内沿岸14个断面，分析不同条件下的各断面流速分布。 图7. 太仓沿岸14个断面及工程点位置示意图 如图8所示，各断面在不同条件下的工程前后的流速对比。可以看出，工程前后的表、底层流速变化较为明显：其中以1、6断面对应的新泾河附近和荡茜口附近流速增大明显，其他区域流速大部分显现出不变或减小的趋势。 图8. 太仓沿岸14个断面表(a)、底(b)层流速分布(流量：枯水年枯季；潮型：大潮；流态：落急) 3.3.3. 典型断面工程点流速变化 如图6所示，选取了14个断面的两端作为控制点位，分别提取各点位处的工程前后的流速、流向，并比较得到流速的变化，合计选取了28个控制点。可以得到如表2所示的工程前后枯水年枯季大潮期间垂线平均流速变化。并可由表中的结果绘制如图9所示的各断面中部的流速大小变化。 Table 2 Changes of the average flow velocity between the present scheme and before the work along Taicang reach (working condition: low-flow period in dry year， spring tide， maximum velocity during ebb; velocity: m/s 点位 现状 工程前 流速变化 绝对值 变化率(%) 1-1 1.28 0.99 0.30 23.1 1-2 1.43 1.27 0.16 11.1 2-1 1.11 1.27 −0.17 −15.2 2-2 1.43 1.48 −0.05 −3.5 3-1 1.09 1.40 −0.30 −27.7 3-2 1.42 1.59 −0.17 −11.8 4-1 1.24 1.55 −0.32 −25.7 4-2 1.47 1.74 −0.28 −19.0 5-1 1.10 1.14 −0.04 −4.0 5-2 1.51 1.60 −0.09 −5.9 6-1 1.01 0.42 0.60 58.8 6-2 1.55 1.49 0.05 3.4 7-1 1.32 1.48 −0.16 −12.1 7-2 1.58 1.67 −0.10 −6.1 8-1 1.53 1.59 −0.05 −3.4 8-2 1.53 1.53 0.00 −0.1 9-1 1.21 1.43 −0.23 −18.8 9-2 1.54 1.65 −0.12 −7.5 10-1 1.24 1.48 −0.24 −19.7 10-2 1.58 1.69 −0.12 −7.5 11-1 1.40 1.61 −0.21 −15.2 11-2 1.57 1.74 −0.17 −10.6 12-1 1.35 1.60 −0.25 −18.2 12-2 1.54 1.68 −0.14 −9.1 13-1 1.31 1.71 −0.41 −31.0 13-2 1.52 1.66 −0.15 −9.6 14-1 1.27 1.50 −0.23 −17.9 14-2 1.50 1.60 −0.10 −6.6 表2. 现状方案和工程前太仓沿岸垂线平均流速变化(枯水年枯季、大潮、落急；流速m/s) 图9. 太仓14个断面中部工程前后垂线平均流速变化(枯水年枯季大潮) 从上述图、表可以得到，现状和工程前条件下流速有差异，即流速增大的区域主要集中在断面1和断面6附近：断面1对应的是新泾口下游附近区域，剔除较大流量对涨急流速的顶推，其流速增大幅度在10%~25%左右；断面6则是在荡茜口附近水域，其近岸流速增大极为可观，一般在50%。
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user: 4. 结论和讨论 本研究建立了太仓岸段精细水动力模型，模拟了太仓水域现状条件(近期实测地形 + 工程影响)和自然条件(1997年实测地形)下的水动力要素，分析模拟结果得到的主要结论为： 太仓岸段的荡茜口附近和新泾口附近水域，现状条件下的动力条件比无工程影响前有显著增强：新泾口附近区域现状条件下流速比自然状况下增加约10%~25%；在荡茜口附近，近岸处流速增加超过50%；由此可见，从流速量级的变化来看，显示了上述区域的水动力条件增强，对于水下岸坡稳定性有较大影响，是需要重点关注的险工条件岸段。 本研究通过数学模型模拟结果分析得到的动力增强区域为荡茜口附近，新泾口附近区域，和实际监测的结果 [ 15 ] 揭示的险工岸段吻合，亦表明潮波动力作用下的河道险工成因和水流强度有着密切的联系，采用类似水动力数值模拟分析的方法有助于河道险工险情的分析研究。 本研究作为太仓险工岸段险工成因的初步探索，并未考虑各种整治工程之间的相互作用和不同时期工程建设的影响，也未涉及与水下边坡稳定直接相关的泥沙输运及地形变化等的影响，以及太仓沿岸诸多码头栈桥等的影响亦未作考虑，这些都是形成太仓险工岸段的影响因素，对这些要素的影响分析将留待下一阶段进行深入研究。
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user: 摘要 分析了换热网络节点非结构模型在优化换热网络问题上的局限性，建立了一种改进的基于温位区间的换热网络非结构模型。该模型将模型空间基于各流股进出口温度划分为高温位区间，中温位区间和低温位区间，各流股上节点按温位区间进行分配，并对节点匹配方式做出规定，禁止热流股低温位节点和冷流股高温位节点跨区间匹配。算例验证表明，该换热网络模型大大减少不可行匹配结构出现的可能性，简化求解空间，有效提高优化效率。
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user: 1. 引言 换热网络综合作为过程系统工程的重要领域，在实现能量综合利用的过程起到重要的作用 [ 1 ]。对换热网络的节能减耗，主要针对众多换热器热集成的换热网络综合技术 [ 2 ]。通过优化冷热流股间的匹配换热结构，实现最大的能量内部回收和最小的换热网络年综合运行费用，从系统角度实现换热器热集成，提高系统整体的能量回收率和能量利用水平。 对换热网络建立更合理的数学模型表述，需要在尽可能的提高模型的求解空间的基础上，简化模型复杂度 [ 3 ]。换热网络模型主要分为分步优化模型和同步优化模型 [ 4 ]。其中同步优化模型将公用工程用量，换热器数目和换热面积三个变量参数同时兼顾，纳入一个混合整数非线性规划的数学模型中，再应用优化算法对模型优化求解 [ 5 ]。1990年，Yee和Grossmann [ 6 ] 等首次建立了换热网络分级超结构模型，是至今为止应用最为广泛的换热网络同步优化模型。该模型通过预设级数，将换热网络模型空间划分成若干级，每一级中每股热流股均可与每股冷流股形成匹配换热，由此每一级包含了所有的匹配结构。Xiao等 [ 7 ] 通过分析分级超结构的不足，提出了换热网络节点非结构模型。该模型放弃了分级超结构模型级数的限制，以在流股上布置节点作为换热单元的产生位置，以冷热节点的自由匹配，生成非结构化的换热网络，打破了固定匹配方式的约束，极大的提高模型的求解域，在优化换热网络问题上，具有极高的优化效率和研究价值。 节点非结构模型在优化进程中容易出现温度交叉的换热单元，造成了节点数的浪费，具有一定的局限性。鉴于此，本文建立了一种改进后的基于温位区间的换热网络非结构模型，可以有效减少求解空间内不可行匹配结构的产生，提高模型的优化效率。
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user: 4. 结论 1) 节点非结构模型以流股节点自由匹配的方式，使得其求解空间相比分级超结构模型更大，但也因此会出现生成的换热单元温度交叉，低温度的热流股向高温度的冷流股传热这样不符合热力学原理的换热单元使得求解空间也包含了大量的不可行匹配结构，并造成流股节点的浪费，降低了模型的优化效率。 2) 改进的基于温位区间的换热网络模型，将模型空间分为高温位，中温位和低温位区间，基于流股的进出口温度确定三个温位区间的界限温度，流股节点数按照各流股基于温位区间分段分配，并禁止热流股低温位节点和冷流股高温位节点跨区间进行匹配。 3) 采用RWCE算法优化改进后的模型，用10sp算例和20sp算例验证，基于温位区间的换热网络模型大大减少了温度交叉换热单元出现可能，相比与节点非结构模型，其优化后结果更优，优化的效率更高，并且在算例越大，包含的温位区间跨度小的流股越多时，其对比节点非结构模型的优势就越大。
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user: 摘要 本文针对新能源车用三合一电驱总成NVH系统研发，提出了一种基于V模式的优化型研发方案。通过建模与仿真不仅复现了电磁力和齿轮啮合刚度波动从激励源到传递路径(三合一电驱总成的结构)再到振动、噪声响应上的表现，而且追溯到了非声源的控制器的平板金属部件是噪声放大的主要原因。针对该现象，通过拓扑优化提升固有频率300~500 Hz，使平板件的噪声由结构噪声传递为主向空气噪声传递为主转变，再加上声学包裹等措施，综合性的降低噪声10~20 dB (A)。建模与仿真、测试和优化通过这种基于V模式的优化方案有机的结合到一起，节省了在子系统所占用的开发时间和开发成本。
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user: 1. 引言 新能源汽车运行时，驱动总成的部分能量会以电磁噪声和齿轮啮合噪声的方式通过自身的结构路径及周围的空气路径传递出来。这三类分总成在机械性能上的较大差异使得三合一电驱总成NVH性能开发成为一项复杂的系统工程开发。 综合新能源电驱总成NVH特性、汽车零配件开发体系复杂的特点和量产开发时间的限制，在系统集成开发上，通常会通过引入开发模型来指导产品研发，常见的有瀑布模型、螺旋模型、快速原型模型和V模型等等。 鉴于V模型本身的开发、验证的对称性和广泛应用于系统工程的经验，本文提出了一种基于V模型下针对三合一电驱总成的NVH优化型研发方案来指导新能源汽车三合一电驱动总成的研发。
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user: 2. 方案 2.1. V模型 Forsberg等 [ 1 ] 在1990年为系统开发提出一套V模式开发方法，从系统需求出发到系统验证结束。在其需求定义及概念设计端，通过分解来得到子系统甚至到单元组件的需求。同时，在该模型的另一侧通过逐渐升级的验证，最终满足整个系统开发需求的验证。 2.2. 优化型研发方案 针对更为复杂的新能源汽车三合一电驱总成，本文提出了一种基于V模型的优化型研发方案，见图1。 图1. 一种基于V模型的优化型研发方案 该方案从仿真建模出发复现了电机电磁力和齿轮啮合刚度波动在整个传递路径上的振动、噪声响应的表现，从系统级仿真结果，即ODS运行变形直接反映了声源虽然是在电机和齿轮箱内，通过传递路径，噪声和振动在控制器的平板金属件上提现一个较为明显。在这基础上，通过对部件进行拓扑优化提升约300~500 Hz，迫使其结构噪声传声为主的形式转变为空气传声，同时，采用声学包裹，以这样一种综合手段来达到降低噪声约10~20 dB (A)。该优化方案将建模与仿真和验证优化有机结合在一起，节约了子系统开发时间和开发经费。
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user: 3. 仿真 新能源汽车三合一动力总成NVH仿真主要激励源来自减速箱齿轮啮合以及电机电磁激励。本文以某款三合一动力总成为研究对象，它由单档减速器，48槽8极永磁同步电机和控制器组成，建立永磁同步电机和减速器的三合一动力总成有限元模型，分别通过施加电磁力和齿轮扭矩，进行多物理场耦合振动噪声分析。 3.1. 多体动力学 3.1.1. 动力学方程 三合一电驱动力总成符合运动学方程 M ( x ) ¯ ¯ x ¨ − Q v − C x T λ = F (1) C ( x ， x ˙ ) = 0 (2) 式中： M ( x ) 是其质量方程；C是坐标相关的限制条件； λ 是拉格朗日乘数； Q v 二次速度矢量。 3.1.2. 动力学仿真 建立声学模型之前，首先必须建立减速箱齿轴的刚柔耦合分析的多体动力学模型，在Simcenter 3D仿真环境中，齿轮和轴被作为刚体建模，动力总成壳体根据Craig等 [ 2 ] 提出的用于动力学分析结构的耦合方法来作为柔性体建模。通过多体动力学仿真，我们可以得到动力总成受到齿轮激励下的瞬态振动情况，便于进一步进行声学仿真分析。如图2所示。首先根据模型实际参数，依次完成轴系建模，齿轮建模，齿轴是参数化的刚体(输入轴齿轮1齿数为31，中间轴齿轮2齿数为20，中间轴齿轮3齿数为80，输出轴齿轮4齿数为77)。通过两级齿轮副减低转速增大输出扭矩。此外壳体，电机冷却水套以及定子根据材料属性建立有限元柔性体。模型中齿轴刚体和壳体柔性体之间由轴承模型连接，仿真模型一共包含8个轴承，分别位于电机轴，输入轴，中间轴和差速器输出轴两侧。传动系统由于齿轮啮合，通过轴承将产生的振动作用在壳体上，从而产生振动噪声。如图3所示，动力学仿真基于POT工况(1000~8000 rpm升速工况)，其中输入轴施加电机转速，输出轴根据齿轮速比施加相应扭矩，壳体悬置点施加约束。 图2. 多体动力学刚柔耦合分析模型 图3. 仿真工况 通过动力学仿真计算可得到壳体轴承在仿真工况下由齿轮啮合激励所受时域载荷。图4展示了差速器轴承处载荷时域曲线。 图4. 差速器轴承时域载荷 3.1.3. 声学仿真 由于Simcenter3D软件基于电磁力的声学仿真要求在频域下计算，那么由多体动力学刚柔耦合分析计算的动态时域载荷必须经过傅里叶变换得到频域载荷才能施加到后续声学模型之中。整个声学仿真模型，主要有三部分组成：第一，傅里叶变换后频域下的轴承激励加载在壳体轴承座表面结构网格凝聚节点处，如图5，图6所示；第二，计算壳体结构体的自由模态结果，如图7所示；第三，在壳体结构体 图5. 轴承座凝聚节点分布 图6. 频域下的轴承载荷 图7. 模态结果 外建立声学网格，并且设置声场麦克风测点，用于记录仿真结果。其次计算壳体网格表面到外部声场麦克风测点的声学传递向量(ATV)结果，如图8所示，该传递函数体现了麦克风测点的压强与壳体表面振动的关系。对于多转速的计算工况，整个声学仿真只需要计算一次声学网格的传递函数。最后进行声学仿真得到声场麦克风测点的声压结果。 图8. 声学传递向量(ATV)结果 图9展示了控制器上方0.1 m处麦克风测点的声压结果瀑布图。在齿轮啮合激励作用下，二级齿轮啮合7.75阶和一级齿轮啮合31阶的声压在中高转速区域(5000~7000 rpm)比较突出。其中7.75阶对应的频率在646 Hz到904 Hz之间，31阶对应的频率在2583 Hz到3617 Hz之间，说明壳体在此频率区间的固有模态会引起较大的共振。 图9. 控制器上方(0.1 m)麦克风测点声压结果 3.2. 电磁激励及声学仿真 3.2.1. 电磁激励 永磁同步电机是通过定子绕组电流产生的气息旋转磁场与转子永磁磁场相互作用，产生转矩。气隙磁场中，也产生作用于定子铁芯的电磁力波，通过传递引起整个铁芯与壳体的结构振动，并向外辐射噪声。根据麦克斯韦定律，可以得到单位面积的径向电磁力和单位面积的切向电磁力，即： F n = B n 2 − B t 2 2 μ 0 F t = B n × B t μ 0 式中： μ 0 代表磁导率； B n 代表径向磁通密度； B t 代表切向磁通密度； F n 代表单位面积径向电磁力； F t 代表单位面积切向电磁力。其中径向电磁力是引起电机定子和壳体产生振动的主要因素，切向电磁力影响相对较小。电磁力可通过电磁仿真软件计算，并施加在电机定子铁芯齿部。 3.2.2. 声学仿真 电磁激励下的声学仿真也主要有三个部分，除了壳体结构体的自由模态结果和结构体表面到外部声场麦克风点的声学传递向量结果。如图10和图11所示，还需在电机定子齿面映射傅里叶变换后各转速频域下的电磁力激励。然后利用声学网格的传递函数，进行声学仿真得到声场麦克风测点的声压结果。 图10. 各转速下频域上的电磁力 图11. 映射到结构网格的电磁力 图12展示了控制器上方0.1 m处麦克风测点的声压结果瀑布图，其中24和48阶在高速区间(6000~8000 rpm)的声压比较突出。 图12. 控制器上方(0.1 m)麦克风测点声压结果
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user: 4. 优化 4.1. 拓扑优化 通过仿真中的ODS分析，控制器的平板件在工作运行状态下表现出相对较为明显的变形，其主要原因是这些冲压平板件结构薄弱，一阶约束下的固有频率都低于800 Hz，见表1。在振动噪声传递中，它们体现主要为结构传声为主导的噪声传递，在后期很难通过一些隔声的声学包裹策略来减低该噪声，因此在这里采用了拓扑优化方法来提升其固有频率。 Table 1 Improvement of eigenfrequenc 零件 固有频率(优化前) 固有频率(优化后) 提升比例 上盖板 516Hz 806 Hz 35.9% 屏蔽板 314 Hz 800Hz 60.7% 表1. 固有频率提升 以上盖板为例，见图13，对初始设计仿真发现其固有频率在516 Hz，然后通过填补材料提升至845 Hz，然后优化材料质量分布，最终可以实现其固有频率达到806 Hz，即超过800 Hz的目标。 图13. 上盖板的拓扑优化 4.2. 声学包裹优化 通过拓扑优化的方法，将三合一电驱动总成的主要噪声放大部件由结构噪声传递为主导转变为空气噪声传递为主导之后，采用声学包裹方案，可以最大程度的提升降低噪声传递的效果。 图14. 初始状态、刚度加强和声学包裹配合刚度加强下的对比 从图14中可见，通过先提升固有频率再做声学包裹的综合方案，控制器上盖板的测点声压级下降约10~20 dB (A)。
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user: 5. 测试验证 5.1. 三合一电动力总成NVH测试 三合一电动力总成的NVH性能验证通过在半消声实验室的环境中，对其主要的行车工况：小油门、中油门、大油门和制动能量等多种工况进行考核。通常采用5点法布置传声器，分别考察近场10 cm和远场1 m处的声压，见图15。 图15. 上海电气160 kW电动力总成在中汽研半消声实验室 通过在中油门工况下采集近场声压数据，后处理成为瀑布图，可以观察到三合一电驱总成各个声源阶次的分布，见图16。 图16. 三合一电驱总成噪声特性 由于是二级减速，共有两组齿轮啮合，产生7.75和31阶次啮合及其谐波阶次的噪声。电机主要产生24和48阶次噪声。控制器的变频噪声主要表现在基于载波频率10 kHz的阶次。以电机电磁力阶次为例，见图17，总压级的部分峰值点是主要由阶次噪声贡献的。 图17. 总压和阶次贡献 5.2. 声源定位和仿真对比 在相同工况下通过声源定位测试，同样发现一级齿轮啮合31阶噪声和48阶电磁噪声在控制器上盖位置较为明显，同仿真ODS分析结论一致，见图18和图19。 图18. 31阶次噪声声源定位 图19. 48阶次噪声声源定位
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user: 6. 结论 本文介绍了一种基于V模型下针对三合一电驱总成的NVH优化型研发方案，首先通过仿真和建模还有测试上找到了对应的阶次噪声，并分析其基理从而进行产品优化，下一步可以把电磁激励和齿轮激励源耦合在一起进一步完善建模和仿真流程。
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user: 摘要 鉴于强制进化随机游走算法概率接受差解策略的两面性，一方面会出现差解代替仍有进化潜力的解，打断个体可能存在的进化路径，另一方面进化后期个体变异能力仍不够强，难以跳出局部最优值，提出了一种双种群变异策略。在基础种群之外，设置了2个特殊种群，周期性地接受基础种群中对应个体的当前最优解，并分别对特殊种群中个体进行接受差解概率的差异化处理，在周期结束回赋基础种群个体的最优值。通过算例验证，将改进后算法应用于换热网络优化，取得了较好的结果。
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user: 1. 引言 换热网络综合作为过程系统工程的重要领域，在实现能量综合利用的过程起到重要的作用 [ 1 ]。夹点法等分步优化法被广泛应用于工程应用领域，将换热网络优化分步为最小公用工程用量和最小换热单元数等数个子问题，这些子问题存在多个最优解，又相互影响，如果不能正确反映子问题的相互关系，即使通过分步求解使各子问题达到最优，整体问题上也很难寻找到最优解。为解决此问题，提出了同步优化方法。 常见的同步优化方法主要分为确定性方法和启发式方法 [ 2 ]，确定性方法在处理换热网络这类MINLP问题时极易陷入局部最优值，而启发式方法全局搜索能力强 [ 3 ]，且不依赖问题本身的数学性质，是处理这类问题时的较优方法 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]。肖媛等 [ 7 ] 于2016年提出了新的启发式方法，强制进化随机游走算法(RWCE)，该算法通过个体换热量的随机游走变化，同步优化整型变量和连续变量，并在优化过程中完全切断种群中各个个体之间相互影响，保证个体结构进化不受其他个体的影响，使算法拥有较强的全局搜索能力 [ 8 ]。 RWCE算法在游走后的个体结构的年综合费用未能优于上一代个体费用时，仍以较小的概率选择接受差结构，是算法提高跳出局部极值能力的重要支柱。但一方面，个体接受差解容易出现个体被打断自身的优化进程，未能完全优化就被差解所替代，使得局部精细搜索不足 [ 9 ]。另一方面，当达到进化后期时，原有的接受差解几率不够高，结构的变异能力不够强，仍然无法跳出局部最优解。鉴于此，本文提出了一种采用双种群变异策略的RWCE算法，既保护原有个体结构的进化潜力，也增强个体跳出局部最优值的变异能力。
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user: 2. 换热网络数学模型 2.1. 目标函数 换热网络模型采用分级超结构模型 [ 10 ]，以年综合费用最小为优化目标。费用主要包括换热器的设备投资费用和冷热公用工程的运行费用，数学描述为 min T A C = min ∑ i = 1 N C     C C U Q C U ， i + ∑ i = 1 N H     C H U Q H U ， i + ∑ i = 1 N E ( C 0 + C ′ 0 A i β )   + ∑ i = 1 N C ( C 1 + C ′ 1 A C U ， i β ) + ∑ i = 1 N H ( C 2 + C ′ 2 A H U ， i β ) (1) 式中，C是费用计算系数，Q是换热器的换热量，A是换热器换热面积。等式右侧，前两项计算的是公用工程运行费用，后三项计算的是换热器的投资费用。换热器换热量及换热面积计算依据换热器热平衡公式。 Q i ， j ， k = G C p i ( T i ， k i n − T i ， k o u t ) = G C p j ( T j ， k o u t − T j ， k i n ) (2) A i ， j ， k = Q i ， j ， k U i ， j Δ t i ， j ， k (3) 2.2. 主要约束 1) 单股流体上的热平衡 ( T I N ， i − T O U T ， i ) ⋅ G C p i = ∑ m ∈ B H ( i )     Q i ， m + Q C U ， i (4) ( T O U T ， j − T I N ， j ) ⋅ G C p j = ∑ n ∈ B C ( j )     Q j ， n + Q H U ， j (5) 2) 可行出口温度 t e I N ， i ， m − t e O U T ， j ， n ≥ Δ T min (6) t e O U T ， i ， m − t e I N ， j ， n ≥ Δ T min (7) 3) 冷热公共工程的热平衡 ( t e O U T ， i ， B H ( i ) − T O U T ， i ) F i = Q C U ， i (8) ( T O U T ， j − t e O U T ， j ， B C ( j ) ) F j = Q H U ， j (9)
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user: 3. RWCE算法 RWCE算法的主要流程如下。 1) 初始化种群：设置一个初始种群，个体数目为N。赋予个体中每个换热单元随机换热量，其换热量大小按式(12) Q 1 ， s = Q max ∗ ε ，   ε = 1 ， 2 ， ⋯ ， N s (10) 式中，Q max 为最大换热量，ε是一个 ( 0 ， 1 ) 区间内的随机数。N s 为每个个体包含的最大换热器个数。 2) 个体进化： 按式(13)对种群中各个个体进行更新 Q 1 ， s = Q + ( 1 − 2 α ) ∗ β ∗ Δ L ，     i = 1 ， ⋯ ， N s ;   s = 1 ， ⋯ ， N s (11) 式中，α和β为 ( 0 ， 1 ) 区间内的随机数，Q为上一代个体换热单元换热量，ΔL为随机游走步长。 当进化后个体中的换热器换热量 Q i + 1 ， s ≤ Q min 时，则令该位置的换热器换热量为0，Q min 为可保留的最小换热量。 3) 个体选择：计算进化后个体的年综合费用，若进化后的年综合费用较优，则用进化后新个体取代原个体，并返回步骤(2)，否则进入步骤(4)。 4) 个体变异：进化后个体以一定概率δ接受差解，仍以进化后新个体取代原个体，并返回步骤(2)。当迭代步数达到最大迭代步数，迭代结束。
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user: 4. 双种群变异策略 4.1. RWCE算法概率接受差解的两面性分析 RWCE算法在个体选择阶段时，若游走后的个体结构的年综合费用未能优于上一代个体费用，仍以较小的概率选择接受差结构，其目的在于提高整型变量的变异概率，扩大搜索域，促进整体结构的变异能力，从而提高RWCE算法的全局搜索能力。接受差解概率的取值需要同时兼顾提高整型变量的变异能力和连续变量的连续性进化，不宜过大或过小。在原算法中单一固定的接受差解概率取值，往往难以兼顾两点。如果继续沿用RWCE算法中的进化流程，一方面使用较大的接受差解概率会出现差解代替仍具有进化潜力的换热网络结构，导致原有个体结构未能达到最优结构就被打断优化进程，使得局部搜索不充分；另一方面，如果使用较小的接受差解概率，在进化前期仍能快速优化，但到了进化后期，个体的变异能力不够强，优化进程仍然易于陷入局部最优解中。 为更好分析其情况，下面以文献 [ 13 ] 中10股流算例为例，算例参数如表1所示。参数如下：种群规模N = 25，最大换热量Q max = 800 kW，最大游走步长L = 50 kW。 Table 1 10sp example dat Stream Tin/℃ Tout/℃ W/kW·˚C −1 H1 85 45 156.3 H2 120 40 50.0 H3 125 35 23.9 H4 56 46 1250 H5 90 86 1500 H6 225 75 50.0 C1 40 55 466.7 C2 55 65 600 C3 65 165 180 C4 10 170 81.3 HU 220 198 - CU 15 20 - 表1. 10股流算例参数 从种群中选取23号个体，观察它的费用迭代曲线，从中选取一段费用迭代曲线如图1所示。可以发现，当该个体优化至一较优结构后，未能再深入进化自身的优化潜力，就在之后的进化中因接受差解，不但很难回到此较优结构，甚至可能向着较差的方向游走下去。 图1. 23号个体费用迭代曲线 针对这一问题，如果仅仅使接受差解概率为0，不接受差解，那么又容易导致个体陷入局部最优解，仍然难以得到一个较优的结果。如图2所示，在同参数下，将接受差解概率设置为0和0.01，所得的最小年综合费用迭代曲线对比。可以看出，当种群个体不接受差解时，费用下降到5，640，047 USD/A后，优化的进程就极为缓慢，个体的难有变异能力，陷入局部极值中难以跳出，最终优化出的结果也较差。相反，选择接受差解的优化结果要远远优于前者。但即使如此，但费用继续下降时，进化仍然陷入停滞中。这是由于进化后期，种群团聚现象严重，种群多样性缺失，此时需要加强个体的变异能力，提高其接受差解的概率。但因为换热网络优化属于复杂的混合整数非线性问题，由个体自动识别当前优化进程，动态调整接受差解概率，这是很难实现的。为此，本文提出了双种群变异的策略，既保护个体的进化潜力，也提高个体的变异能力。 图2. 接受差解概率为0和0.01时的费用迭代曲线 4.2. 双种群变异策略的RWCE算法流程 采用双种群变异策略的RWCE算法的算法流程图如图3所示。其主要思路为在基本种群之外，设置两个独立的特殊种群，这两个种群个体号与基础种群中个体号对应，在迭代步数达到周期时，将基础种群中的个体当前最优结构复制到特殊种群的对应个体中。三个种群的接受差解概率执行差异化处理。特殊种群1的接受差解概率为0，即禁止个体接受差解，最大程度挖掘个体的进化潜力。特殊种群2的接受差解概率为0.03，提高个体的变异能力，破坏其原有结构，提高其跳出局部极值的能力。这3个种群平行进化，互不干涉，直至个体产生出新的最优解，才重新回代至各个种群的对应个体。改进后的算法主要流程如下： 1) 种群初始化：设置3个规模相同的种群。按式(14)赋予基本种群初始换热量，步骤与RWCE算法相同。 2) 个体游走：种群个体按式(15)执行随机游走，若迭代步数达到周期，将基础种群个体赋值到特殊种群中执行随机游走。 3) 个体选择：如果个体游走之后的年综合费用更低，则将个体的结构更新。个体每一次更新，都将此结构输入到3个种群的对应个体中。 4) 个体变异：个体游走之后的个体结构较差，仍以一定几率δ接受此结构，其中基本种群δ设为0.01，特殊种群1的δ为0，特殊种群2的δ为0.03。迭代步数达到最大迭代步数，结束迭代，输出最优结构。 图3. 算法流程图 4.3. 优化效果分析 以20sp算例为例，采用改进后的双种群变异并行策略的RWCE算法得到的年综合费用与原算法的费用迭代曲线如图4所示。 图4. 费用迭代曲线 分析上图可以看出，采用双种群变异并行策略的RWCE算法可以得出比原RWCE算法更优秀的结果。在整个进化过程中，特殊种群发挥了极其重要的作用，特别是进化后期，新产生的全程最优解大多数都是由特殊种群中的个体进化而来。计算整体优化进程中在各种群中产生全局最优解的次数，在普通种群中产生全局最优解的次数较少，由于延用RWCE算法相同的算法流程，主要起到“筛选优秀种子”的作用，在达到周期时，向特殊种群提供有充分进化潜力的个体。特殊种群1执行保护策略，由于其不接受差解，加快进化速率，在进化前期起到的作用更大，在整个进化过程中起领头作用，并且保护个体的进化进程不被打断，达到充分进化，在局部精细搜索能力方面更强，是算法获得更优解的关键。特殊种群2执行破坏策略，在优化过程中产生的全程最优解次数最多，其使用较大的接受差解概率，提高个体的变异能力，其易使有潜力的结构被差解替代的缺陷也可以由其他两个种群补足，从而进一步加强算法的全局搜索能力。
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user: 5. 算例验证 将采用双种群变异策略的RWCE算法应用于换热网络分级超结构模型，选取10股流算例和9股流算例，均取得较好的结果。 5.1. 算例1 算例1采用10股流算例，具体参数见表1。改进策略的RWCE算法优化后所得的换热网络结构如图5所示，优化后的年综合费用分别为5，583，749 USD/a，与文献结果对比如表2所示。 图5. 优化后结果示意图 Table 2 Comparison of results in case Ref. Cold utility/kW Hot utility/kW TAC/USD·a −1 Ravagnani et al. [ 10 ] 14，924 20，529 5，672，821 Yerramsetty et al. [ 11 ] 15，140 20，745 5，666，756 Khorasanya et al. [ 12 ] 14，000 19，606 5，662，366 He et al. [ 13 ] 14，246 23，117 5，629，953 Xiao et al. [ 14 ] 14，614 20，219 5，629，748 Peng et al. [ 15 ] 14，734 20，339 5，596，079 This work 14，624 20，230 5，583，749 表2. 算例1结果对比 与文献结果相比，采取双种群变异策略的年综合费用下降明显，较之文献结果降低了11，066 USD/A。 5.2. 算例2 算例2为文献中9股流算例，其相关物流参数如表3所示。算法中采用的参数均与上例相同，种群规模N = 25，最大换热量Q max = 800kW，普通种群接受差解概率δ = 0.01，特殊种群1不接受差解，特殊种群2接受差解概率δ= 0.03，最大游走步长L = 50 kW。 Table 3 9sp example dat Stream Tin/℃ Tout/˚C W/kW·˚C −1 H/kW·m -2 ·˚C −1 H1 327 40 100 0.5 H2 220 160 160 0.4 H3 220 60 60 0.14 H4 160 45 400 0.3 C1 100 300 100 0.35 C2 35 164 70 0.7 C3 85 138 350 0.5 C4 60 170 60 0.14 C5 140 300 200 0.6 HU 330 250 - 0.5 CU 15 30 - 0.5 表3. 9股流算例参数 采用双种群变异策略的RWCE算法优化后的换热网络结构如图6所示，其年综合费用2，926，008 USD/a，与文献结果对比如表4所示，优化结果已优于文献现有结果。在整个优化进程中，共计产生1046次新的全局最优解，其中由普通种群中产生的次数为133次，由特殊种群1中产生的次数为579次，由特殊种群2中产生的次数为334次，各种群在优化进程中所发挥的作用均符合4.3节中的分析。 图6. 9sp算例优化结果 Table 4 Comparison of results in case Ref Cold utility/kW Hot utility/kW TAC/USD·a −1 Linnhoff et al. [ 6 ] 33，030 25，310 3，024，932 Linnhoff et al. [ 16 ] 32，760 25，040 2，992，494 Lewin et al. [ 17 ] 33，410 25，690 2，945，122 Peng et al. [ 15 ] 32，292 24，572 2，942，013 Chen et al. [ 18 ] 31，001 23，272 2，932，737 Peng et al. [ 15 ] 32，215 24，495 2，935，112 This work 32，391 24，672 2，926，008 表4. 算例2结果对比
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user: 6. 结论 1) 分析RWCE算法中概率接受差解策略的两面性，一方面会体接受差解容易出现个体未能完全优化就被差解所替代，精细搜索不足；另一方面，进化后期以原有的接受差解概率，个体的变异能力不够强，全局搜索能力仍不够强。 2) 本文提出了采用双种群变异并行策略的RWCE算法，在基础种群之外，设置了2个特殊种群，接受基础种群对应个体的当前最优解，分别对这两个特殊种群中个体进行保护和加大变异能力，提高了算法搜索进化能力。 3) 将采用改进策略的RWCE算法应用于换热网络分级超结构模型，用2个算例验证改进后算法优化能力更强，结果好于多数文献结果。
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user: 摘要 有机–无机杂化钙钛矿材料中的有机成分造成器件性能衰减是该类光电器件产业化应用中存在的主要挑战，基于铯的全无机卤化物钙钛矿太阳能电池(PSCs)研究对解决这一问题具有重要意义。本文针对无机CsPbI 3−x Br x 钙钛矿薄膜，通过调控卤素I、Br的成分来调节无机钙钛矿带隙和光电性能。综合考虑无机钙钛矿器件效率与稳定性后，选取了CsPbIBr 2 作为后续研究的组分，进一步研究了前驱体浓度和钙钛矿膜的退火温度对薄膜形貌、晶相及组装电池光电性能的影响，在基于CsPbIBr 2 的无机钙钛矿太阳能电池中获得了8.14%的效率。
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user: 1. 引言 目前，高效率PSCs (功率转换效率(PCE) > 20%)是基于有机–无机杂化钙钛矿材料，经过近10年的发展，有机无机杂化PSCs的PCE已达到25.2% [ 1 ]，但是杂化钙钛矿中的有机阳离子在湿、热、光等环境下易造成钙钛矿降解，器件长期稳定性差 [ 2 ]。为解决这一问题，基于铯离子(Cs + )的全无机钙钛矿材料吸引了广大研究者的关注。一方面是因为全无机钙钛矿本身未含有机组分，即使温度达到400℃，组分和结构也能保持稳定，热稳定性得到极大提升，有望从根本上解决有机组分的分解和挥发 [ 3 ] [ 4 ]。另一方面，Cs + 在所有可能的A位离子半径中显示了最合适的离子半径 [ 5 ] [ 6 ]，而且用Cs + 取代有机阳离子可以增强A位阳离子与无机[PbX 6 ] 4− 骨架的相互作用，可以进一步延缓降解过程 [ 7 ]。随着对PSCs研究的不断深入，近几年里全无机PSCs (如CsPbI 3 )的PCE从10% [ 8 ] 提高到19% [ 9 ]，在太阳能电池领域表现出巨大潜力 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ]。 据报道，稳定的无机钙钛矿立方相结构的容忍因子(teff)一般需要在0.9~1.0之间 [ 13 ]，经计算，CsPbI 3 的teff为0.807，远小于立方相结构的理论值。在室温下，黑相CsPbI 3 表现出明显的不稳定性，并迅速转变为黄相(δ-CsPbI 3 ) [ 14 ]，器件性能大打折扣。CsPbBr 3 的teff为0.824，器件在高湿度环境(RH 90%~95%， 25℃)下3个月以上和高温(RH 90%~95%，100℃)约720 h内均没有降解，是迄今为止最稳定的PSCs [ 15 ]，可能是改善相稳定性的一个很好的选择。但是，CsPbBr 3 随着制备工艺的不同带隙在2.25~2.37 eV之间变化 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ]，太阳光吸收光谱的覆盖范围更窄，对可见光的吸收限制在540 nm以下 [ 20 ] [ 21 ]，限制了光的收集转换，进而阻碍器件的光电性能提升。通过对X位采用一定的卤素掺杂形成CsPbI 3−x Br x 无机钙钛矿，有望获得兼顾效率和稳定性的无机钙钛矿。 在本文中，通过溴元素来替换CsPbI 3 晶格中的碘元素，调控ABX 3 钙钛矿结构的X位卤组分来调节无机钙钛矿的带隙，优化组分来平衡器件效率与稳定性的需求，选取CsPbIBr 2 作为研究对象。在此基础上，进一步研究了前驱体浓度和钙钛矿膜的退火温度对钙钛矿形貌、物相组装成电池光电性能的影响，获得了8.14%的高效率。