Доклад О.Савина "Оптимизация в архитектурных расчётах холодильных машин" на 111 заседании Русского отделения INCOSE, 24 февраля 2016

1. ОАО «ВНИИХОЛОДМАШ-ХОЛДИНГ», 127410, Российская Федерация, г.Москва, Алтуфьевское шоссе, дом 79А,строение 3,
тел./факс: (495) 663 16 50. www.vhm.ru e-mail: info@vhm.ru
Оптимизация в архитектурных расчётах
холодильных машин
Савин Олег Игоревич
Ведущий инженер по моделированию

2. Содержание
1
1. Задачи оптимизации.
2. Примеры реализованных оптимизационных расчётов
элементов холодильной машины.
3. Рекомендации.
4. Перспективы дальнейших оптимизационных расчётов.

3. Содержание
2
1. Задачи оптимизации.
2. Примеры реализованных оптимизационных расчётов
элементов холодильной машины.
3. Рекомендации.
4. Перспективы дальнейших оптимизационных расчётов.

4. 3
Задачи оптимизации
Довольно затруднительно расчленять оптимизационные задачи, т.к. этот постоянный
и непрерывный процесс осязаемо или нет присутствует на всех стадиях
проектирования. В общем и приближённом виде можно выделить следующую
градацию:
1. Теплотехническая оптимизация холодильной машины. Оптимизируются
термодинамические параметры-типы циклов, применяемые агенты,
температурные напоры, расходы, скорости, приведённые затраты и т.п.
2. Теплотехническая оптимизация отдельных элементов оборудования ХМ.
Оптимизируется как геометрия, масса, так и приведённые затраты.
3. Прочностная-оптимизируется 3D модель для получения умеренных напряжений в
профиле.
4. Конструкторская оптимизация-наиболее оптимальная с точки зрения напряжений
и гидравлических потоков конструкция.
5. Оптимизация стандартизованная-подбор наиболее экономически
целесообразного сочетания из готовых элементов оборудования.
6. Выбор эмпирических коэффициентов экспериментов.

5. 4
Критерии для выбора оптимизатора
Для выбора стороннего ПО по оптимизации я предъявлял следующие требования:
1. Наличие адаптивных процедур наравне с настраиваемыми алгоритмами
оптимизации.
2. Возможность связывать между собой разнотипные модели и одновременно
оптимизировать их-теплотехника, прочность, CFD.
3. Возможность распараллеливать задачи оптимизации для уменьшения времени
расчёта по затратным моделям.
4. Решение многопараметризованных задач.
5. Устойчивость в работе при сбоях вычислений.
6. Дружественный, настраиваемый интерфейс.

6. 5
Существующая и возможная реализация этапов оптимизации
Оптимизация Сегодняшняя реализация Возможная реализация
Теплотехническая ХМ Опыт проектировщика Программные
комплексы на основе
Modelica/Modelica+IOSO
Теплотехническая
элементов
Опыт
проектировщика+Modelica+
IOSO
Modelica/Modelica+IOSO
Стандартизированная Опыт проектировщика Подбор на основе
моделей Modelica
Прочностная Опыт проектировщика ANSYS/ANSYS+IOSO
Конструкторская Опыт проектировщика ANSYS/FlowVision/Nume
ca+IOSO
Эмпирическая Modelica/Modelica+IOSO Modelica/Modelica+IOSO

7. 6
Первый возможный тип оптимизации холодильной машины
Оптимизация цикла
Расчёт и
оптимизация
центробежного
компрессора при
жёстких входных
данных
Расчёт и оптимизация
теплообменной
аппаратуры при
жёстких входных
данных

8. 7
Второй возможный тип оптимизации холодильной машины
Все расчётные
параметры ХМ
взаимно влияют
друг на друга.

9. Содержание
8
1. Задачи оптимизации.
2. Примеры реализованных оптимизационных расчётов
элементов холодильной машины.
3. Рекомендации.
4. Перспективы дальнейших оптимизационных расчётов.

10. 9
Пример реализованной оптимизации элемента ХМ
Тепловые
данные
Расчёт теплообменника жидкость/жидкость по старым зависимостям
Расчёт
поверхности
Создание
конструкции
под данную
поверхность
Тепловые
данные+при-
мерная
конструкция
Расчёт теплообменника жидкость/жидкость по
старым зависимостям
Расчёт
процесса с
учётом
реальной
геометрии
Сравнение
результатов
Уточняющий расчёт

11. 10
Пример реализованной оптимизации элемента ХМ
При наличии параметрического чертежа проектируемого объекта
появляются следующие виды взаимосвязи между двумя
программными продуктами:
Связывание
геометрических
параметров моделей
из Inventor->ANSYS и
через оптимизатор в
Modelica.
L

12. 11
Пример реализованной оптимизации элемента ХМ
Теплофизика(жёсткие):
Температуры, расходы носителей.
Теплоносители.
Геометрия(жёсткие):
Геометрия трубок.
Геометрия(варьируемые):
Длина труб, число труб, число
перегородок, расстояние между
перегородками, высота окна
перегородки.
-Минимизация поверхности;
-Минимизация до нуля разницы
между реальной и требуемой
поверхностью;
- Соотношение диаметра к длине
аппарата ограничено с двух сторон;
- Гидравлические потери ограничены
сверху.
-Напряжения в обечайки ограничены
сверху.
Исходные данные: Оптимизационные критерии:
Modelica
ANSYS*
Размеры обечайки
аппарата(варьируемые)
ОптимизаторIOSO
*-3D модель создавалась в WorkBench
Ansys
Общее-длина и диаметр обечайки

13. 4
Результат оптимизации элемента ХМ
Оптимизация по
подбору
минимальной
допустимой
поверхности при
реальных
ограничениях по
прочности,
геометрии и
сопротивлениям
КОНДЕНСАТОР (Modelica+IOSO)
Ограничение напряжения

14. 13
Пример реализованной оптимизации элемента ХМ.
Параметрическое исследование.
ЭКОНОМАЙЗЕР ВОДА/ФРЕОН(Modelica+IOSO)
Можно наблюдать область
устраивающих решений-
где dF начинает расти от
нуля. Оптимальное
решение начинается
примерно от 1100 трубок.
Ntt-число трубок.
dF-разность требуемой и
реальной поверхности.

15. 14
Пример реализованного поиска эмпирического коэффициента
Выполнялся поиск коэффициента, связанного с геометрией «Т»-образной трубки для конденсатора.
Критерий: минимизация разности результатов расчета ММ и экспериментальных данных.
Идентифицируемые параметры: коэффициенты незнания Кi , влияющие на точность
результатов расчета.
Modelica

16. Содержание
15
1. Задачи оптимизации.
2. Примеры реализованных оптимизационных расчётов
элементов холодильной машины.
3. Рекомендации.
4. Перспективы дальнейших оптимизационных расчётов.

17. 16
Рекомендации после получения тестовых результатов
По результатам взаимодействия IOSO, Modelica, ANSYS я бы выделил
следующее:
• Оптимизировать при такой сложной иерархии ПО стоит только
архитектурные расчёты, либо отдельные элементы/профили.
Оптимизировать машины и оборудование на более подробных уровнях
неоправданно.
• Довольно часто оказывается полезным перед запуском оптимизации
совершить несколько параметрических расчётов моделей. Это часто
позволяет в ручном режиме отфильтровать наиболее вероятные области
нахождений решений. Если при оптимизации ограничиться уже
найденными областями, то это сократит время расчётов, а также повысит
вероятность нахождения искомого экстремума или множества Парето.
• Сама оптимизационная задача должна ставиться только после тщательной
проработки всех входящих в неё параметров. Человек, запускающий
оптимизацию, должен соединять в себе знания теплотехника, гидравлика,
прочниста и конструктора. В противном случае модель получится
оптимизированная, но нереальная.

18. Содержание
17
1. Задачи оптимизации.
2. Примеры реализованных оптимизационных расчётов
элементов холодильной машины.
3. Рекомендации.
4. Перспективы дальнейших оптимизационных расчётов.

19. 18
Будущая интеграция параметрических моделей

20. Моделирование
потоков
19
Блок-схема будущей интеграция параметрических моделей
3D параметрическая
модель объекта
создана в Inventor
Тепловая, гидравлическая
модель создана в Modelica
Оптимизатор IOSO связывает
параметры 3D модели и модели
Modelica между собой. И назначает
им значения
В ANSYS производится
прочностной расчёт по
3D геометрии из
Inventor
Производится расчёт
теплотехники и
гидравлики
Изменение параметров
3D модели и модели
Modelica
Сравнение результатов
Оптимизатор

21. 20
Будущая CFD оптимизация
Расчёт нагрузок, расчёт распределения
потоков.

22. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!