CN102609567A - 一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法 - Google Patents

Abstract

一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，首先针对待优化太阳能聚焦集热系统及其待优化参数，分别建立其参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型、参数化流动传热数值计算模型和优化算法模型；再将优化算法模型与参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型相互耦合，用以进行光-热-流体耦合优化设计计算；并将耦合计算结果返回给优化算法模型从而进一步优化设计；直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。本发明能迅速高效地完成太阳能聚焦集热系统光学模型、几何模型以及流动传热数值计算模型设计、光-热-流体耦合计算以及整个系统综合性能优化设计等工作。

Description

一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法

技术领域

本发明属于太阳能热利用技术领域，具体涉及一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法。

背景技术

随着经济发展，工业能耗不断增长，能源危机日益严重，新能源的开发及其低成本高效利用研究显得至关重要，发展太阳能热发电技术成为现阶段我们面临的一项重要研究任务。其中，太阳能聚焦集热系统的运行稳定性和流动传热综合性能的优化是系统设计和改进的重要目标，各国学者做了大量的研究工作，提出了各种改进措施。然而，目前的研究还主要限于单个问题的发现与解决，而考虑多因素共同作用，并综合结构、材料、运行参数等多方面加以优化改进以及实现系统各个参数的协同优化工作还未展开。

太阳能聚焦集热系统作为一个复杂的系统，其中的聚光传热过程是一个极其复杂的光能聚集、转换以及复杂耦合传热的过程，而且结构、材料以及运行参数的组合多种多样，若仅仅依靠实验手段确定最优参数组合需要花费大量的人力物力，成本高昂。因此采用一种合理、科学的优化算法，在众多可能的参数组合中确定使系统的运行稳定性和流动传热综合性能达到最优解的参数组合是一个值得研究和亟待解决的问题。目前也还未有研究学者提出先进而系统的优化算法对太阳能聚焦集热系统进行整体性能综合评估及自动优化设计，此部分工作仍有待展开。在此背景下，人们希望尽早设计出一种能有效完成太阳能聚焦集热系统光学模型、几何模型以及流动传热数值计算模型设计、光-热-流体耦合计算以及整个系统综合性能优化设计等工作的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合自动优化设计方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，能有效完成太阳能聚焦集热系统光学模型、几何模型以及流动传热数值计算模型设计、光-热-流体耦合计算以及整个系统综合性能优化设计，解决太阳能聚焦集热系统的自动优化设计问题。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

1)针对待优化太阳能聚焦集热系统及其待优化参数，分别建立其参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型、参数化流动传热数值计算模型和优化算法模型；

2)在所建立的待优化太阳能聚焦集热系统的三个参数化模型与优化算法模型上，通过参数传递和耦合计算将四者进行耦合，用以进行光-热-流体耦合优化设计，即将优化算法模型产生的各个待优化参数合理参数值分别传递给三个参数化模型、将三个参数化模型之间互相耦合、计算并将耦合计算结果返回给优化算法模型从而进一步优化设计；直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。

所述的参数化三维光学计算模型的构建是基于蒙特卡罗光线追迹MCRT算法建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，包括通用三维几何结构模型建立及其简化划分以及光学物理特征描述；

1)采用统一的几何结构表达形式建立参数化三维光学系统的通用三维几何结构模型，即其三维几何结构统一采用包含35个方程系数的4阶通式方程式来建立，表达式如下：

$F_4(x,y,z)=\underset{n=1}{\overset{35}{\mathrm{\Σ}}}{C}_n{x}^i{y}^j{z}^k=0---\left(1\right)$

式中C_n为4阶通式方程左侧各项的系数，下标n从1到35，i、j、k分别为各项中x、y及z的整数幂指数，各自范围在0-4之间，但同时每一项的i，j，k三者之和也在0-4之间，而对于低于4阶的各阶表面，其高阶次系数通过自动赋零值来实现；

2)将该通用三维几何结构模型分成若干具有简单光学特性的子系统层次，并对各子系统层次及其表面采用统一编号进行区分；

所述的具有简单光学特性的子系统层次是指各子系统层次是由实际表面或虚拟表面分割包围而成，且其中所含介质为简单的同一均匀介质，以及不同时包含太阳辐射参与性与非参与性两类介质；

3)将该通用三维几何结构模型各子系统层次组成表面划分为便于计算中区分的不同类别，并采用统一表达形式描述其光学物理特征，即统一的光学物性参数表达形式：

首先，对于组成太阳能聚焦集热系统的方程阶次不一的各表面，设计分为“黑体物质表面或完全吸收物质表面”、“一般物质表面”即“非透明质表面”与“一般透明质表面”及“虚拟透过表面”具体分类规则如下：

式中α和τ分别为吸收率与透射率；

然后，采用统一表达形式描述每一划分子系统层次及其组成表面的光学物性参数，对于每一层次内介质光学特性的描述设计分为非参与性介质与参与性介质分别进行设定，包括统一的折射率或吸收系数μ_α、散射系数μ_s及各向异性因子g表达式，子系统层次各组成表面光学特性采用统一的吸收率α、反射率ρ以及透过率τ表达方式，但“虚拟表面”统一设置为透过率100％，统一表达式如下所示：

式中R[id_layer]为每一子系统层次的折射率，P[id_layer]为标识该id_layer层次是否为太阳辐射参与性介质的标号，若为0则不是；否则即是，并需要进一步赋已知数值的实际吸收系数μ_α、散射系数μ_s以及各项异性因子g；

通用三维几何结构模型建立和光学物理特征描述中所涉及到的系统结构几何参数、材质光学物性参数即为该三维光学计算模型的可待优化参数。

所述的参数化几何拓扑网格模型的建立是对应于待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，在通用计算流体与传热平台前处理软件Gambit中建立参数化几何拓扑网格模型，包括建立系统几何结构与拓扑网格信息。

所述的参数化流动传热数值计算模型的建立是在通用计算流体与传热平台Fluent中建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化流动传热数值计算模型，包括确立流动传热控制方程组、材质热物理性质、边界条件以及初始条件；其中，所涉及到的工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数即为该流动传热数值计算模型的可待优化参数。

所述的优化算法模型的建立包括以下步骤：

1)采用遗传算法或粒子群优化算法建立待优化太阳能聚焦集热系统优化算法模型，还包括确定所有待优化参数的变化范围区间、设计构造优化目标函数及优化判断准则；

1-1)根据实际优化设计要求，分别确定所给待优化太阳能聚焦集热系统的各个待优化参数的变化范围区间，用以在优化设计计算过程中产生符合实际优化设计要求的各个待优化参数的合理参数值分别传递给三个参数化模型；

1-2)设计构造优化目标函数，基于工质流动稳定性x₁、温度分布均匀性x₂、流场温度场两场协同性x₃、流场温度场压力场三场协同性x₄，…，工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率)x_n来构造优化目标函数f(x₁，x₂，x₃，x₄，…，x_n)，用以计算并评价适应度即优化目标函数值，以获得最优评价下对应的最优化参数值；

1-3)设计构造优化判断准则，即种群或粒子群中个体的最大适应度即优化目标函数值超过预先设定值、种群或粒子群中个体的平均适应度即优化目标函数值超过预先设定值、或世代数(或迭代数)超过预先设定值，用以判断优化设计计算过程是否已满足优化设计要求而将终止或者继续进行下一轮优化设计计算。

所述的步骤2)的具体过程如下：

1)首先，将优化算法模型产生的符合实际优化设计要求的各个待优化参数的合理参数值传递给参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型，优化算法模型将系统结构几何参数、材质光学物性参数传递给参数化三维光学计算模型，将与之相同的系统结构几何参数传递给参数化几何拓扑网格模型并进一步传递给参数化流动传热数值计算模型即三个参数化模型所研究对象应是同一系统，或者说三者都必须基于相同的系统结构几何参数，以及将所涉及到的工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数传递给参数化流动传热数值计算模型；

2)再通过耦合计算子程序将参数化几何拓扑网格模型的整个网格传递给参数化流动传热数值计算模型作为数值计算控制容积单元，参数化流动传热数值计算模型也将其太阳能聚光集热系统中吸热面或吸热体的网格信息传递给参数化三维光学计算模型作为太阳能热流分布统计网格；这时，基于所建立参数化三维光学计算模型即可采用蒙特卡罗光线追迹MCRT算法来计算得到吸热面或吸热体太阳能热流分布，然后再通过耦合计算子程序将其传回给参数化流动传热数值计算模型，作为边界条件或流动传热控制方程组能量源项；

3)进而，在通用计算流体与传热平台Fluent中，基于数值计算控制容积单元采用有限容积法和数值迭代方法求解流动传热控制方程组，进行光-热-流体耦合计算；

4)然后，通过耦合计算子程序将通用计算流体与传热平台Fluent内光-热-流体耦合计算结果返回给优化算法模型，用以使得优化算法模型可以进一步计算适应度以及评价和判断是否进行下一轮循环优化设计计算。

本发明提供了一种综合了光学、统计学、几何学、流体力学和传热学等多个学科的太阳能聚焦集热系统整体性能综合评估及自动优化设计方法。本发明优化设计方法使用方便、集成化、智能化程度高、计算精度与效率高、可扩充性强，使有关设计人员迅速高效地完成太阳能聚焦集热系统光学模型、几何模型以及流动传热数值计算模型设计、光-热-流体耦合计算以及整个系统综合性能优化设计等工作，解决了太阳能聚焦集热系统自动优化设计问题，对于太阳能聚焦集热系统的开发设计有着重要的指导意义和工程应用价值。

附图说明

图1为本发明优化设计方法的总体多流程示意图；

图2为本发明优化设计方法的遗传算法多流程示意图；

图3为本发明优化设计方法的粒子群算法多流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步详细说明。

1)针对所给待优化太阳能聚焦集热系统及其待优化参数(系统结构几何参数、材质光学物性参数、工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数)，分别建立其参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型、参数化流动传热数值计算模型以及优化算法模型。

(i)其中参数化三维光学计算模型的构建是基于蒙特卡罗光线追迹MCRT算法建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，包括通用三维几何结构模型建立及其简化划分以及光学物理特征描述。

i-a)设计并采用一种统一的几何结构表达形式来建立参数化三维光学系统的通用三维几何结构模型。即其三维几何结构统一采用包含35个方程系数的4阶通式方程式来建立，表达式如下：

$F_4(x,y,z)=\underset{n=1}{\overset{35}{\mathrm{\Σ}}}{C}_n{x}^i{y}^j{z}^k=0---\left(1\right)$

式中C_n为4阶通式方程左侧各项的系数，下标从1到35。i、j、k分别为各项中x、y及z的整数幂指数，各自范围在0-4之间，但同时每一项的i，j，k三者之和的范围也必须在0-4之间。而对于低于4阶的各阶表面，其高阶次系数通过自动赋零值来实现即可。

i-b)将该通用三维几何结构模型设计分成若干具有简单光学特性的子系统层次，并对各子系统层次及其表面采用统一编号方法进行编号区分。在此，将太阳能聚焦集热系统认为是由许多方程阶次不一的表面组成的复杂系统，可以根据光学特性将其设计分为多个简单子系统层次，并为每个子系统及其组成表面设计系列编号。设计划分过程中还可以辅助添加非实际表面的“虚拟表面”以便于划分出光学特性更为简单的子系统层次来。所谓“具有简单光学特性的子系统层次”是指各子系统层次是由尽可能少的实际表面或虚拟表面分割包围而成，且其中所含介质必为简单的同一均匀介质，以及不同时包含太阳辐射参与性与非参与性两类介质。各层次与表面编号规则为：若有I个子系统且每个子系统分别由N[i]个表面组成，则子系统层次id_layer从2到I+1按序编号，而1一般设计整个太阳能聚焦集热系统之外的所有空间，将其设为一个层次是为了便于判定计算中某条传播光线逃逸出系统及结束其追迹计算。而各子系统层次组成表面编号一般可将光线进入该子系统层次的表面标号id_surface设计为1，出去处表面标号id_surface设计为N[i]，其他介于之间可任意编号。从而，使得系统中的任何一个表面都有一个对应的统一的表达形式Surface[id_surface，id_layer]。对于跨接两个子系统层次的交界面(包括虚拟表面)，则应在其所属的子系统层次中分别设置编号。

i-c)将该通用三维几何结构模型各子系统层次组成表面划分为便于计算中区分的几种不同类别，并采用一种统一表达形式描述其光学物理特征，即统一的光学物性参数表达形式。

首先，对于组成太阳能聚焦集热系统的方程阶次不一的各表面，设计分为“黑体物质表面或完全吸收物质表面”“一般物质表面”(又分为“非透明质表面”与“一般透明质表面”)及“虚拟透过表面”等便于计算中区分的几种不同类别，具体分类规则如下：

式中α和τ分别为吸收率与透射率。

然后，采用一种统一表达形式描述每一划分子系统层次及其组成表面的光学物性参数。对于每一层次内介质光学特性的描述设计分为非参与性介质与参与性介质分别进行设定，主要包括统一的折射率或吸收系数μ_α、散射系数μ_s及各向异性因子g等表达式。子系统层次各组成表面光学特性采用统一的吸收率α、反射率ρ以及透过率τ表达方式，但“虚拟表面”统一设置为透过率100％。统一表达式如下所示：

式中R[id_layer]为每一子系统层次的折射率，P[id_layer]为标识该id_layer层次是否为太阳辐射参与性介质的标号，若为0则不是；否则即是，并需要进一步赋已知数值的实际吸收系数μ_α、散射系数μ_s以及各项异性因子g。

上述通用三维几何结构模型建立和光学物理特征描述中所涉及到的系统结构几何参数、材质光学物性参数即为该三维光学计算模型的可待优化参数。至此，则已建立起了待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型。

(ii)所述的参数化几何拓扑网格模型的建立是对应于待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，在通用计算流体与传热平台前处理软件Gambit中建立参数化几何拓扑网格模型，包括建立系统几何结构与拓扑网格信息。其中，建立系统几何结构所涉及的系统结构几何参数与参数化三维光学计算模型相同。

(iii)所述的参数化流动传热数值计算模型的建立是在通用计算流体与传热平台Fluent中建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化流动传热数值计算模型，包括确立流动传热控制方程组、材质热物理性质、边界条件以及初始条件；其中，所涉及到的工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数即为该流动传热数值计算模型的可待优化参数。

(iv)所述的优化算法模型的建立包括以下步骤：

参见附图1，采用遗传算法(基本遗传算法、自适应遗传算法或最优个体保存策略遗传算法)或粒子群优化算法(基本粒子群算法、收缩因子改进粒子群算法或惯性权重改进粒子群算法)建立待优化太阳能聚焦集热系统优化算法模型，还包括确定所有待优化参数的变化范围区间、设计构造优化目标函数及优化判断准则。

iv-a)根据实际优化设计要求，分别确定所给待优化太阳能聚焦集热系统的各个待优化参数(系统结构几何参数、材质光学物性参数、工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数)的变化范围区间，用以在优化设计计算过程中产生符合实际优化设计要求的各个待优化参数的合理参数值(即“解码信息”或“粒子信息”)，以分别传递给三个参数化模型。

iv-b)设计构造优化目标函数，基于工质流动稳定性x₁、温度分布均匀性x₂、流场温度场两场协同性x₃、流场温度场压力场三场协同性x₄，…，工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率)x_n来构造优化目标函数f(x₁，x₂，x₃，x₄，…，x_n)，用以计算并评价适应度即优化目标函数值，以获得最优评价下对应的最优化参数值。

iv-c)设计构造优化判断准则，即种群或粒子群中个体的最大适应度即优化目标函数值超过预先设定值、种群或粒子群中个体的平均适应度即优化目标函数值超过预先设定值、或世代数(或迭代数)超过预先设定值，用以判断优化设计计算过程是否已满足优化设计要求而将终止或者继续进行下一轮优化设计计算。

2)参见附图1，在所建立的待优化太阳能聚焦集热系统的三个参数化模型与优化算法模型上，通过参数传递和耦合计算将四者进行耦合，用以进行光-热-流体耦合优化设计，即将优化算法模型产生的各个待优化参数合理参数值分别传递给三个参数化模型、将三个参数化模型之间互相耦合、计算并将耦合计算结果返回给优化算法模型从而进一步优化设计；直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。

2a)首先，将优化算法模型产生的符合实际优化设计要求的各个待优化参数(系统结构几何参数、材质光学物性参数、工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数)的合理参数值，经由参数传递子程序分别传递给参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型。即优化算法模型将系统结构几何参数、材质光学物性参数传递给参数化三维光学计算模型，将与之相同的系统结构几何参数传递给参数化几何拓扑网格模型并进一步传递给参数化流动传热数值计算模型(即三个参数化模型所研究对象应是同一系统，或者说三者都必须基于相同的系统结构几何参数)，以及将工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数传递给参数化流动传热数值计算模型。

2b)再通过耦合计算子程序将参数化几何拓扑网格模型的整个网格传递给参数化流动传热数值计算模型作为数值计算控制容积单元。而参数化流动传热数值计算模型也将其太阳能聚光集热系统中吸热面或吸热体的网格信息传递给参数化三维光学计算模型作为太阳能热流分布统计网格；这时，基于所建立参数化三维光学计算模型即可采用蒙特卡罗光线追迹MCRT算法来计算得到吸热面或吸热体太阳能热流分布，然后再通过耦合计算子程序将其传回给参数化流动传热数值计算模型，作为边界条件或流动传热控制方程组能量源项。

2c)进而，在通用计算流体与传热平台Fluent中，基于数值计算控制容积单元采用有限容积法和数值迭代方法求解流动传热控制方程组，进行光-热-流体耦合计算。

2d)然后，通过耦合计算子程序将通用计算流体与传热平台Fluent内光-热-流体耦合计算结果(工质流动稳定性、温度分布均匀性、流场温度场两场协同性、流场温度场压力场三场协同性、工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率))返回给优化算法模型，用以使得优化算法模型可以进一步计算适应度以及评价和判断是否进行下一轮循环优化设计计算。

为进一步阐明本优化设计方法所涉及优化设计计算流程，下面结合上述各个步骤以及附图做进一步详细说明。

若所建立优化算法模型选择的是Scheme遗传算法(参见附图2)，首先判断优化设计计算过程是初始计算模式还是断点续算模式？若为初始计算模式，则将世代数置为0，并由二进制编码技术随机产生初始种群基因，即将某个变量值代表的个体表示为一个{0，1}二进制串，串长取决于求解的精度(比如δ＝1.0×10^-7)。假定对应于确定待优化参数中的某个参数的变化范围区间为[a_max，a_min]且二进制位数m和n满足如下关系式：

2ⁿ＜(a_max-a_min)×δ≤2^m    (4)

则该待优化参数对应编码的二进制串长至少需要m位。若将所有表示待优化参数(记为N_para个)的二进制数串接起来组成一个长的二进制字串，即为个体染色体，而染色体带有特征的个体的集合(记为N_popsize个)即组成了种群。

若为断点续算模式，则立即读取之前断点时存储备份数据包括各世代种群基因、最优信息等记录，并置世代数为断点存储记录世代值igen。

然后，通过解码过程，分别将每一个个体染色体(即二进制字串)划分为N_para个不同待优化参数所对应的染色体基因(即二进制数)，比如其中一个变化范围为[a_max，a_min]的待优化参数a对应于一个m位二进制数(b_m-1b_m-2…b₁b₀)，则该对应参数a的解码信息为：

$a=a_{\min }+\frac{\underset{i=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}{b}_i\·2^i}{2^m-1}(a_{\max }-a_{\min })---\left(5\right)$

同样地，其他N_para-1个不同待优化参数所对应的染色体基因也就一一解码出来了。

然后，再将参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型相互耦合。即首先将解码信息传递给所建立的参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型，即可以得到该个体信息所对应的具体的三维光学计算模型、几何拓扑网格模型以及流动传热数值计算模型；再将几何拓扑网格模型的整个网格传递给流动传热数值计算模型作为数值计算控制容积单元，而流动传热数值计算模型也将其太阳能聚光集热系统中吸热面或吸热体的网格信息传递给三维光学计算模型作为太阳能热流分布统计网格。这时，基于所建立参数化三维光学计算模型即可采用蒙特卡罗光线追迹MCRT算法来计算得到吸热面或吸热体太阳能热流分布，然后再通过耦合计算子程序将其传回给参数化流动传热数值计算模型，作为边界条件或流动传热控制方程组能量源项。进而，在通用计算流体与传热平台Fluent中，基于数值计算控制容积单元采用有限容积法和数值迭代方法求解流动传热控制方程组，进行光-热-流体耦合计算。

该个体信息对应的光-热-流体耦合计算完成后，将其工质流动稳定性、温度分布均匀性、流场温度场两场协同性、流场温度场压力场三场协同性、工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率)返回给所选取或设计构造的Scheme遗传算法优化目标函数f(x₁，x₂，x₃，x₄，…，x_n)，并计算适应度即优化目标函数值，直到该世代中所有个体信息都传递完成。此时，对该世代所有个体的适应度值进行评价，更新种群中个体的最优适应度记录和平均适应度记录等信息，输出该世代所有个体信息以及相关最优信息以备断点续算调用。

然后，判断其是否满足优化判断准则？即判断种群中个体的最大适应度即优化目标函数值是否超过预先设定值、或种群中个体的平均适应度即优化目标函数值是否超过预先设定值、或世代数是否超过预先设定值。若满足，则输出优化设计计算结果并结束计算；否则将世代数增加1，继续进行下一世代计算。若选取Scheme自适应遗传算法模式，则交叉率和变异率可以随适应度等自动改变，以保证种群多样性和遗传算法收敛性，否则即为一般的初始设置固定不变值，然后依次进行遗传算法的选择、交叉和变异操作过程。若同时选取了Scheme最有个体保存策略遗传算法模式，则还可以进一步通过复制操作将上一世代中的最优个体直接保存下来。这样，通过一系列遗传操作就形成了新一世代种群基因，并转回到解码过程，如此循环计算下去，直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。

若所建立优化算法模型选择的是Scheme粒子群算法(参见附图3)，首先判断优化设计计算过程是初始计算模式还是断点续算模式？若为初始计算模式，则将迭代数置为0，并对应于所确定待优化参数及其范围，随机产生初始粒子种群的各粒子位置和粒子速度；若为断点续算模式，则立即读取之前断点时存储备份数据包括各迭代层中粒子种群的各粒子位置、粒子速度、最优信息等记录，并置迭代数为断点存储记录迭代数值。

然后，再将参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型相互耦合。即首先将粒子信息传递给所建立的参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型，即可以得到该粒子信息所对应的具体的三维光学计算模型、几何拓扑网格模型以及流动传热数值计算模型；再将几何拓扑网格模型的整个网格传递给流动传热数值计算模型作为数值计算控制容积单元，而流动传热数值计算模型也将其太阳能聚光集热系统中吸热面或吸热体的网格信息传递给三维光学计算模型作为太阳能热流分布统计网格。这时，基于所建立参数化三维光学计算模型即可采用蒙特卡罗光线追迹MCRT算法来计算得到吸热面或吸热体太阳能热流分布，然后再通过耦合计算子程序将其传回给参数化流动传热数值计算模型，作为边界条件或流动传热控制方程组能量源项。进而，在通用计算流体与传热平台Fluent中，基于数值计算控制容积单元采用有限容积法和数值迭代方法求解流动传热控制方程组，进行光-热-流体耦合计算。

该粒子信息对应的光-热-流体耦合计算完成后，将其工质流动稳定性、温度分布均匀性、流场温度场两场协同性、流场温度场压力场三场协同性、工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率)返回给所选取或设计构造的Scheme粒子群算法优化目标函数f(x₁，x₂，x₃，x₄，…，x_n)，并计算适应度即优化目标函数值，直到迭代层中所有粒子信息都传递完成。此时，对该迭代层中所有粒子的适应度值进行评价，更新粒子种群中粒子的最优适应度记录和平均适应度记录等信息，输出该迭代层中所有粒子信息以及相关最优信息以备断点续算调用。

然后，判断其是否满足优化判断准则？即判断粒子种群中粒子的最大适应度即优化目标函数值是否超过预先设定值、或粒子种群中粒子的平均适应度即优化目标函数值是否超过预先设定值、或迭代数是否超过预先设定值。若满足，则输出优化设计计算结果并结束计算；否则将迭代数增加1，继续进行下一迭代层计算。

首先，更新粒子种群各粒子位置，计算式如下：

$x_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}+v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}---\left(6\right)$

式中x_id和v_id分别为第i个粒子、第d维度所对应的位置和速度，i＝1，2，…，N_p，d＝1，2，…，N_d，N_p为粒子种群规模，N_d为维度即待优化参数个数，t为当前迭代数，t+1为下一迭代数。

然后，若选取Scheme收缩因子改进粒子群算法模式，则由收缩因子法更新各粒子速度，以保证粒子种群多样性和粒子群算法收敛性，计算式如下所示：

$v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=\mathrm{\χ}(v_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}+c_1{r}_1(p_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)})+c_2{r}_2(p_{\mathrm{gd}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}))---\left(7\right)$

式中p_id为个体粒子第d维度对应局部极值，p_gd为粒子种群第d维度对应全局极值，r₁和r₂为分布于[0，1]之间的随机数，c₁和c₂为学习因子。而收缩因子χ为

$\mathrm{\χ}=\frac{2}{|2-\mathrm{\φ}-\sqrt{{\mathrm{\φ}}^2-4\mathrm{\φ}}|},\mathrm{\φ}=c1+c2,\mathrm{\φ}>4---\left(8\right)$

通常可取φ为4.1，且若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}>V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=V_{\max };$ 若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}<-V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=-V_{\max }.$

否则，进一步判断是否选取Scheme惯性权重改进粒子群算法。若选取则由惯性权重法更新各粒子速度，计算式如下所示：

$v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=w^{\left(t\right)}{v}_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}+c_1{r}_1(p_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)})+c_2{r}_2(p_{\mathrm{gd}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)})---\left(9\right)$

且若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}>V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=V_{\max };$ 若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}<-V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=-V_{\max }.$ 而其中惯性权重为

w^(t)＝w_fin+(w_ini-w_fin)(T_max-t)/T_max    (10)

式中T_max为最大迭代数，w_ini为初始惯性权值，w_fin为迭代至最大跌代数时的惯性权值，分别可取典型值w_ini＝0.9和w_fin＝0.4。

否则就由一般方法更新各粒子速度，即：

$v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=v_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}+c_1{r}_1(p_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)})+c_2{r}_2(p_{\mathrm{gd}}^{\left(t\right)}-x_{\mathrm{id}}^{\left(t\right)})---\left(11\right)$

且若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}>V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=V_{\max };$ 若 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}<-V_{\max },$ 则 $v_{\mathrm{id}}^{(t+1)}=-V_{\max }.$

这样，就形成了新一迭代粒子种群，并转回到粒子信息传递过程，如此循环计算下去，直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。

Claims (6)

1.一种太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于包括以下步骤：

1)针对待优化太阳能聚焦集热系统及其待优化参数，分别建立其参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型、参数化流动传热数值计算模型和优化算法模型；

2)在所建立的待优化太阳能聚焦集热系统的三个参数化模型与优化算法模型上，通过参数传递和耦合计算将四者进行耦合，用以进行光-热-流体耦合优化设计，即将优化算法模型产生的各个待优化参数合理参数值分别传递给三个参数化模型、将三个参数化模型之间互相耦合、计算并将耦合计算结果返回给优化算法模型从而进一步优化设计；直至完全满足优化算法模型中所选取或设计构造的优化判断准则为止。

2.根据权利要求1所述的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于：所述的参数化三维光学计算模型的构建是基于蒙特卡罗光线追迹MCRT算法建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，包括通用三维几何结构模型建立及其简化划分以及光学物理特征描述；

1)采用统一的几何结构表达形式建立参数化三维光学系统的通用三维几何结构模型，即其三维几何结构统一采用包含35个方程系数的4阶通式方程式来建立，表达式如下：

$F_4(x,y,z)=\underset{n=1}{\overset{35}{\mathrm{\&Sigma;}}}{C}_n{x}^i{y}^j{z}^k=0---\left(1\right)$

式中C_n为4阶通式方程左侧各项的系数，下标n从1到35，i、j、k分别为各项中x、y及z的整数幂指数，各自范围在0-4之间，但同时每一项的i，j，k三者之和也在0-4之间，而对于低于4阶的各阶表面，其高阶次系数通过自动赋零值来实现；

2)将该通用三维几何结构模型分成若干具有简单光学特性的子系统层次，并对各子系统层次及其表面采用统一编号进行区分；

所述的具有简单光学特性的子系统层次是指各子系统层次是由实际表面或虚拟表面分割包围而成，且其中所含介质为简单的同一均匀介质，以及不同时包含太阳辐射参与性与非参与性两类介质；

3)将该通用三维几何结构模型各子系统层次组成表面划分为便于计算中区分的不同类别，并采用统一表达形式描述其光学物理特征，即统一的光学物性参数表达形式：

首先，对于组成太阳能聚焦集热系统的方程阶次不一的各表面，设计分为“黑体物质表面或完全吸收物质表面”、“一般物质表面”即“非透明质表面”与“一般透明质表面”及“虚拟透过表面”具体分类规则如下：

式中α和τ分别为吸收率与透射率；

然后，采用统一表达形式描述每一划分子系统层次及其组成表面的光学物性参数，对于每一层次内介质光学特性的描述设计分为非参与性介质与参与性介质分别进行设定，包括统一的折射率或吸收系数μ_α、散射系数μ_s及各向异性因子g表达式，子系统层次各组成表面光学特性采用统一的吸收率α、反射率ρ以及透过率τ表达方式，但“虚拟表面”统一设置为透过率100％，统一表达式如下所示：

式中R[id_layer]为每一子系统层次的折射率，P[id_layer]为标识该id_layer层次是否为太阳辐射参与性介质的标号，若为0则不是；否则即是，并需要进一步赋已知数值的实际吸收系数μ_α、散射系数μ_s以及各项异性因子g；

通用三维几何结构模型建立和光学物理特征描述中所涉及到的系统结构几何参数、材质光学物性参数即为该三维光学计算模型的可待优化参数。

3.根据权利要求1所述的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于：所述的参数化几何拓扑网格模型的建立是对应于待优化太阳能聚焦集热系统的参数化三维光学计算模型，在通用计算流体与传热平台前处理软件Gambit中建立参数化几何拓扑网格模型，包括建立系统几何结构与拓扑网格信息。

4.根据权利要求1所述的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于：所述的参数化流动传热数值计算模型的建立是在通用计算流体与传热平台Fluent中建立待优化太阳能聚焦集热系统的参数化流动传热数值计算模型，包括确立流动传热控制方程组、材质热物理性质、边界条件以及初始条件；其中，所涉及到的工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数即为该流动传热数值计算模型的可待优化参数。

5.根据权利要求1所述的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于：所述的优化算法模型的建立包括以下步骤：

1)采用遗传算法或粒子群优化算法建立待优化太阳能聚焦集热系统优化算法模型，还包括确定所有待优化参数的变化范围区间、设计构造优化目标函数及优化判断准则；

1-1)根据实际优化设计要求，分别确定所给待优化太阳能聚焦集热系统的各个待优化参数的变化范围区间，用以在优化设计计算过程中产生符合实际优化设计要求的各个待优化参数的合理参数值分别传递给三个参数化模型；

1-2)设计构造优化目标函数，基于工质流动稳定性x₁、温度分布均匀性x₂、流场温度场两场协同性x₃、流场温度场压力场三场协同性x₄，…，工质流体流动性能以及系统热性能(或热效率)x_n来构造优化目标函数f(x₁，x₂，x₃，x₄，…，x_n)，用以计算并评价适应度即优化目标函数值，以获得最优评价下对应的最优化参数值；

1-3)设计构造优化判断准则，即种群或粒子群中个体的最大适应度即优化目标函数值超过预先设定值、种群或粒子群中个体的平均适应度即优化目标函数值超过预先设定值或世代数(或迭代数)超过预先设定值，用以判断优化设计计算过程是否已满足优化设计要求而将终止或者继续进行下一轮优化设计计算。

6.根据权利要求1所述的太阳能聚焦集热系统光-热-流体耦合优化设计方法，其特征在于：所述的步骤2)的具体过程如下：

1)首先，将优化算法模型产生的符合实际优化设计要求的各个待优化参数的合理参数值传递给参数化三维光学计算模型、参数化几何拓扑网格模型以及参数化流动传热数值计算模型，优化算法模型将系统结构几何参数、材质光学物性参数传递给参数化三维光学计算模型，将与之相同的系统结构几何参数传递给参数化几何拓扑网格模型并进一步传递给参数化流动传热数值计算模型即三个参数化模型所研究对象应是同一系统，或者说三者都必须基于相同的系统结构几何参数，以及将所涉及到的工质流体动力学参数、材质热物理性质参数、气象环境参数、系统运行工况与运行参数传递给参数化流动传热数值计算模型；

2)再通过耦合计算子程序将参数化几何拓扑网格模型的整个网格传递给参数化流动传热数值计算模型作为数值计算控制容积单元，而参数化流动传热数值计算模型也将其太阳能聚光集热系统中吸热面或吸热体的网格信息传递给参数化三维光学计算模型作为太阳能热流分布统计网；这时，基于所建立参数化三维光学计算模型即可采用蒙特卡罗光线追迹MCRT算法来计算得到吸热面或吸热体太阳能热流分布，然后再通过耦合计算子程序将其传回给参数化流动传热数值计算模型，作为边界条件或流动传热控制方程组能量源项；

3)进而，在通用计算流体与传热平台Fluent中，基于数值计算控制容积单元采用有限容积法和数值迭代方法求解流动传热控制方程组，进行光-热-流体耦合计算；

4)然后，通过耦合计算子程序将通用计算流体与传热平台Fluent内光-热-流体耦合计算结果返回给优化算法模型，用以使得优化算法模型可以进一步计算适应度以及评价和判断是否进行下一轮循环优化设计计算。

Images