为了更好的提高侧进风袋式除尘器的分风均匀性并降低袋室运行阻力,以分风屏的布局,开孔率为研究对象,通过拉丁超立方实验,径向基神经网络模型(RBF)与退火模拟算法(ASA)和序列二次规划法(NLPQL)的组合优化算法,在Isight集成优化平台上,对其完成了协同优化。结果表明优化模型与原模型相比分风均匀性改善了10.17%,阻力降低了3%;分风屏能有效减少迎风面滤袋的气流速度,提高滤袋寿命;采用组合优化的方法能为侧进风袋式除尘器研究设计提供有效参考。

针对袋式除尘器清灰系统性能优化设计中非线性和多参数耦合的问题,提出基于RBF代理模型的袋式除尘器清灰性能优化方法。以数值模拟为基础获取优化目标响应值。采用拉丁超立方试验设计控制清灰参数的设计空间,根据得到的试验数据建立清灰参数与响应值之间的RBF代理模型,并在此基础上采用遗传算法进行优化,得到距袋底1m处侧壁压力峰值最大的清灰参数组合。优化结果表明距袋底1m处侧壁压力峰值由1.099kPa上升至2.294kPa,实现了对清灰性能的优化设计。

将轴流式离心分离技术引入沸腾制粒机中,以期提升沸腾制粒机的工作效能。提出一种基于代理模型的轴流式旋风分离器结构参数多目标优化设计方法。以计算流体动力学(CFD)为基础,采用田口法进行试验规划,构建关于分离效率和压降的响应面回归方程,利用NSGA-II求解得到多目标优化模型的Pareto前沿。结果表明优化结构对(1~10)um微细颗粒的分离效率达到61%,相较初始值提高了24%,在较高的操作条件下可达到90%,性能指标满足其在沸腾制粒机除尘系统中的应用要求,研究结果也为轴流式旋风分离器的设计与优化提供了依据。