【最新】甘南州贵阳电工培训学校_2013年全国大学生电工杯数学建模竞赛一等奖论文(B题)(4)
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因为Qr?Qgy?2512(9Hy?Wy)和Cfh?16.71?2?46.23??36.32式子。所以现在与效率?gl相关的变量为Ay，Qgy，Hy，Wy，?hz，Chz，?l，?py，tamb，分别表示为：Ay表示灰分含量，Qgy表示高基位发热量，Hy表示氢的含量，Wy表示无机物水分的含量，q2?(0.4?3.55?l)(?py?tamb)（3-4）?hz表示炉底排渣率，Chz表示炉底灰渣可燃物，?l表示过量空气系数，?py表示排烟温度，tamb表示进气温度。
5.3.3参数的变化对锅炉效率的影响
研究锅炉运行参数对锅炉效率的影响就是研究这九个参数对效率的影响关系。因为锅炉设计的参数众多，而参数和参数之间难免会存在相互的影响。现在分别分析每个参数对效率?的影响，故在此忽略参数之间的影响，认为参数之间相互独立。那么每一个参数对效率?的影响都可以以参数的偏导数来表示。下面分别求每一个参数对锅炉效率的影响。
d?gl?32866Cfh1）Ay灰分含量的偏导函数为y?，偏导数为常数且小于0，故在控dAQr(100?Cfh)
制别的参数不变的情况下灰分含量Ay越大，锅炉效率越低。
d?gl32866(Ay??hz)Cfh?hz(32866Chz?56000)2）Qr低基位发热量的偏导数为??，dQrQr2(100?Cfh)Qr2(100?Chz)
偏导数恒大于0，在控制别的参数不变的情况下，当高基发热量Qgy增大时，效率?gl增大。而氢元素含量Hy或者无机盐含量Wy增大时，效率?gl减小。当Qr减小的时，d?gl
dQr
增加，所以当高基位发热量Qgy减小或者氢的含量Hy以及无机物水分的含量Wy增大时，锅炉效率?gl增大的速率越快。
3）?hz炉底排渣率的偏导数为d?gl
d?hz?32866CfhrQd(100?Cfh)?(32866Chz?56000)，偏导数为rQd(100?Chz)
常数，由此公式无法判断是否大于0，参考实际锅炉中参数可以得知，一般飞灰量Cfh都在4.5%-5.5%，一般的炉底灰渣可燃物Chz都在2%左右，带入公式可以求得，偏导数恒大于0，故在控制别的参数不变的情况下，炉底排渣率?hz越大，锅炉效率越高。
d?gl?3342600?hz4）Chz炉底灰渣可燃物的偏导数为，偏导数恒小于0，且与Chz?dChzQr(100?Chz)2
有关，故可以得到，当控制别的参数不变的情况下，炉底灰渣可燃物Chz越多，效率?gl降低的速率越大。
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5）?py表示排烟温度，tamb表示进气温度，现在用排烟温度与进气温度之差做自变量求偏导，可以得到其偏导数为d?gl
d(?py?tamb)??(0.4?3.55?l)，偏导数恒小于0，故可以100
得到控制别的参数不变的情况下，排烟温度与进气温度之差越大，效率?越低。
6)?表示过量空气系数，由第二问已知，对在锅炉的实际运行中，为使燃料燃尽，实际供给的空气量大于理论空气量（??1）时，随着过量空气系数的增大，锅炉效率先增大后减小，在1.4左右达到极大值，最大锅炉效率大约为92%。
综合分析所有因素得到：在仅仅有一个参数改变时，灰分含量Ay、排烟温度与进气温度之差(?py?tamb)越大和炉底排渣率?hz越小，锅炉效率?gl越低；炉底灰渣可燃物Chz越多，效率?gl降低的速率越大；高基位发热量Qgy减小或者氢的含量Hy以及无机物水分的含量Wy增大时，锅炉效率?gl增大的速率越快。
5.4问题四：锅炉的优化运行方法
5.4.1问题四的分析
由第三问确定哪些参数影响锅炉的运行效率，要优化这些参数，很难用经典算法取解决多个参数之间的内部复杂的变化，考虑到遗传算法的强大的非线性寻优能力，在传统的经典算法不可行的情况下，现在欲采取遗传算法对锅炉参数进行优化。
5.4.2遗传算法简介
遗传算法的基本概念引于生物进化中的繁殖变异、竞争，和选择。作为一种通用的自适应随机搜索方法，它具备全局收敛、通用及鲁棒性强等优点。目前GA已经在科学与工程的多个领域中得到应用。GA的计算机理表明，它是一种求解大规模复杂搜索问题的良好方法。
遗传算法中，决策变量X组成了问题的解空间。对问题最优解的搜索过程是通过对X的搜索过程来进行的，从而由所有的染色体X就组成了问题的搜索空间。生物的进化是以集团为主体的。与此相对应，遗传算法的运算对象是由M个个体所组成的集合，称为群体。与生物一代一代的自然进化过程相类似，遗传算法的运算过程是一个反复迭代过程，第t代群体记作P(t)，经过一代遗传和进化后，得到第t+1代群体，他们也有多个个体组成的集合，记作P(t+1)。这个群体不断的经过遗传和进化操作，并且每次都按照优胜劣汰的规则将适应度较高的个体更多的遗传到下一代，这样最终在群体中将会得到一个优良的个体X，它所对应的表现型X将达到或接近于问题的最优解。具有的基本组成如下：
选择：根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从第t代群体P(t)中选择一些优良的个体遗传到下一代群体P(t+1)中。
交叉：将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一个个体，以某个概率（称为交叉概率）交换它们之间的部分染色体。
变异：对群体P(t)中的内一个个体，以某一个概率（称为变异概率）改变某一个或某一些基因座上的基因值为其他的等位基因。
5.4.3遗传算法进行锅炉参数的优化
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