提出了一种带扰流片的螺旋板式换热器结构参数多目标优化方案,该方案主要采用快速非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ、BP神经网络以及CFD正交试验,在给定的范围内寻找最佳的扰流片结构参数.设置16组正交仿真试验模型,并根据试验样本数据得到扰流片结构参数和优化变量之间的非线性映射关系.以对流换热系数和压降为目标函数,使用NSGA-Ⅱ算法对优化后的BP神经网络进行极值寻优,得出优化目标下的Pareto解集,最后采用TOPSIS评价方法得到扰流片结构多目标优化的最终结果.仿真结果表明,优化后的结构同多目标优化算法的预测值误差都在 15%以内,对流换热系数h较传统的螺旋板式换热器提高 31.4%,说明该优化方法是...