何 璟，张永恒，王良璧

(1. 兰州交通大学 化学与生物工程学院，兰州 730070；2. 兰州交通大学 新能源与动力工程学院，兰州 730070； 3. 兰州交通大学 铁道车辆热工教育部重点实验室，兰州 730070；4. 兰州交通大学 机电工程学院，兰州 730070)

管壳式换热器具有结构简单、造价低廉、适应高温、高压能力强，是最常用的一类换热器[1]，广泛应用于石油、化工、核电、制药、食品等工业领域，其作用是将热流体的部分热量传递给冷流体[2].

传统换热器设计一般没有将换热器的运行费用作为考量参数，无法达到一次性投入与经济收益的最优化.考虑运行费用和投资费用的优化主要有细菌觅食算法(BFA)、遗传基因算法[4](GA)、帝国主义竞争算法(ICA)、基于生物地理学的优化(BBO)、粒子群算法(PSO)，人工蜂群算法(ABC)、布谷鸟搜索算法(CSA)、引力搜索算法(GSA)、萤火虫算法(FFA)等[3-7].这些研究方法的优化目标是使换热器的总费用最低[8-10]，总费用包含了换热器初始投资费用和运行过程中需要克服流体阻力而消耗的动力费用.

本文通过遗传基因算法对管壳式换热器以总费用最低作为目标函数进行了优化.并分析了管束排布方式、管径、管心距、管长、管数、折流板切割率、折流板间距等设计变量对换热器传热有效度、总费用的影响.

1 管壳式换热器热力计算方法

管壳式换热器壳程传热和阻力计算模型有贝尔-台华(Bell Delaware)法、克恩(Kern)法等[11].管程是直管管束，传热系数和压降的计算采用管内强制对流[12]的计算公式，壳程用Bell-Delaware法计算传热系数及压降[12].弓……