Оптимизируемые параметры

Необходимо продолжать расчетно-экспериментальные исследования влияния критерия Рг и температурного фактора на теплообмен, оптимизацию параметров шаровых твэлов и крнст-руктивных вариантов активных зон разрабатываемых реакторов ВГР и БГР.

В докладе приведены демонстрационные примеры, иллюстрирующие влияние параметров процесса в изделия на размеры прошшв-ленив и эффективный КПД процесса, а тпкже оптимизацию параметров процесса по критериям получения сворного швп при минимально возможном тгпловлохсении.

Введение понятия эквивалентного скачка также облегчает оптимизацию параметров механизмов, поскольку при таком подходе можно легче совместить требования динамического, кинематического и технологического характера.

Аналитическое решение всего комплекса вопросов, имеющего конечной целью определение параметров разрушения и оптимизацию параметров энергетического блока, практически невозможно. Более продуктивен метод, комбинирующий аналитическое рассмотрение с использованием полученных экспериментальным путем эмпирических и полуэмпирических аппроксимаций закономерностей и параметров с общей оценкой погрешности и достоверности полученных результатов.

Наличие максимума на кривой Fh/Fe (?7^™) показывает, что при выборе параметров цикла АЭС с учетом кинетики химических реакций необходимо проводить комплексную оптимизацию параметров регенератора с

При наличии аналитического описания системы автоматическую оптимизацию параметров можно осуществить при помощи ЭЦВМ и АВМ. Сущность метода беспоисковой градиентной оптимизации на АВМ заключается в следующем. Путем дифференцирования по искомым параметрам уравнений исходной системы получают уравнения чувствительности, которые моделируются совместно с уравнениями исходной системы. В результате решения указанных систем определяются координаты заданной системы и частные производные координат по настраиваемым параметрам — функции чувствительности, позволяющие вычислять компоненты градиента выбранного показателя качества. На основании вычисленных поправок производится подстройка параметров с целью достижения минимума выбранного функционала — показателя качества.

В табл. 5.3 представлено распределение тепловых нагрузок в процентном отношении по участкам регенератора БРГД-1000 (низкотемпературный вариант) для различных вариантов термодинамического цикла, отличающихся температурой на выходе из реактора. Доля одного участка составляет 5,5—67%. Таким образом, оптимизацию параметров регенератора следует производить для каждого участка отдельно.

В табл. 5.9 в качестве примера приведены результаты расчетов оптимальных параметров экономайзерных участков регенератора по критерию (5.6а) при ограничениях (5.17) и (5.33) для различных вариантов проекта АЭС БРГД-1000. Эти результаты подтверждает сделанный ранее вывод о том, что в регенераторах АЭС с химически реагирующим теплоносителем N2C)4 условия теплообмена сильно отличаются на разных участках, поэтому оптимизацию параметров следует проводить для каждого участка аппарата отдельно.

Таким образом, оптимизацию параметров динамической системы по критериям виброактивности можно проводить с помощью собственных форм на резонансных частотах, не прибегая к расчету вынужденных колебаний с учетом демпфирования на непрерывном спектре рабочих частот.

оптимизацию параметров термоизоляции по различным критериям (минимуму массы, стоимости конструкции или потерь энергии, максимуму термического сопротивления изоляции или ресурса работы узла энергетической установки);

Принятый алгоритм комплексной оптимизации позволил провести оптимизацию параметров трех видов схем АЭС (см. рис. 4.9, 4.12, 4.13). Оптимизация считалась законченной, когда либо все параметры фиксировались, либо уменьшение A3 становилось менее 0,01%.

От перечисленных недостатков свободен другой метод системного исследования, получивший название «метод математического моделирования». В его основу положен принцип математического моделирования энергоустановок в виде иерархической системы взаимосвязанных моделей отдельных элементов и установки в целом. Ь такой системе моделей можно рассчитать характеристики рабочих процессов всех элементов установки и учесть все виды ограничений, налагаемых на оптимизируемые параметры установки и ее отдельные элементы, а затем посредством постановки многофакторной задачи нелинейного программирования провести оптимизацию установки в целом. С учетом сказанного, метод математического моделирования является наиболее перспективным для оптимизации двухконтурных ПТУ.

На первый взгляд, использование второго метода позволяет достаточно просто решить задачу оптимизации параметров и профиля теплоэнергетической установки. Однако это не так. Существуют математические трудности при его реализации и ограничения сферы его применения. Последнее связано с тем, что рассматриваемый метод позволяет определить экстремум функции при отсутствии ограничений на оптимизируемые параметры [8]. Между тем при оптимизации теплоэнергетических установок приходится иметь дело с системой ограничений в форме равенств и неравенств .

В наибольшей мере к решению задачи комплексной оптимизации теплоэнергетических установок применимы методы нелинейного математического программирования. Здесь целесообразно отметить, что нелинейное программирование как новое математическое направление возникло и развилось за два последних десятилетия из-за невозможности учета ограничений — неравенств на оптимизируемые параметры и на нелинейные функции с помощью классических методов решения экстремальных задач.

Требуется найти такую оптимальную совокупность значений температур Т*? и Ti T (оптимальную последовательность включения поверхностей нагрева парогенератора), при которой суммарные расчетные затраты по парогенератору и сопряженным элементам энергоустановки 3s достигнут минимума. При этом следует иметь в виду, что оптимизируемые параметры Т*? и 7'j*Y будут изменяться не непрерывно, а дискретно. Если имеется не один, а несколько греющих теплоносителей, то их можно расположить последовательно в любом порядке, соответственно продолжив нумерацию участков тракта агрегата: у + 1, у + 2, ..., у + Yi и т. д.

Комплексная оптимизация. Рассмотрим кратко математическую сторону процесса комплексной оптимизации параметров и вида тепловой схемы АЭС. Наличие нелинейных зависимостей расчетных затрат по АЭС от термодинамических, расходных и конструктивных параметров, наличие нелинейных ограничений на оптимизируемые параметры в виде равенств и неравенств требуют формулировки задачи комплексной оптимизации параметров и вида схемы АЭС как задачи нелинейного программирования [1]. Постановка и решение рассматриваемой задачи осложняются еще возможностью дискретных изменений в тепловой схеме в процессе оптимизации. Как показали исследования, последнее обстоятельство приводит к наличию нескольких локальных минимумов функции расчетных затрат. '"**№

Основные оптимизируемые ^параметры претерпевают следующие изменения. Оптимальное значение степени повышения давления для всех вариантов, исключая вариант с t0 = 850° С и h = 3000 час/год, ниже исходного. Наиболее существенное понижение е происходит у чисто пико-вогоТварианта с меньшей начальной температурой парогаза. Во всех оптимальных вариантах оказалось целесообразным повысить температуру пара на входе в паровую турбину до 540—550° С. Давление пара в барабане также повысилось до величины р5 = 80 ата. Значения температур уходящих газов для оптимальных вариантов с h = 1000 час/год оказались повышенными. Вариант сЗт = 20 руб/т у. т. имеет значительно меньшую

Искомая информация. Искомая внутренняя информация включает следующие оптимизируемые параметры и характеристики установки:

где xlt . . ., хп — независимые (оптимизируемые) параметры теплоэнергетической установки; р;- — независимые случайные величины.

сечений (см. рис. 6.4). За оптимизируемые параметры примем суммарны^ значения аэродинамических Mf, центробежных Mf и изгибающих моментов в расчетных сечениях.

где К — критерий эффективности ТЭС ПП; х\, хч, ..., х, — оптимизируемые параметры с учетом ограничений в виде неравенства

Наложение ограничений на оптимизируемые параметры. Данный этап является одним из важнейших в решении задачи математического моделирования. Ограничения накладываются в виде двухсторонних неравенств следующего вида: