Optimización de procesos
Diseño de procesos
Multi-Condition Optimization of Cavitation Performance on a Double-Suction Centrifugal Pump Based on ANN and NSGA-II
Optimización del rendimiento de la cavitación en una bomba centrífuga de doble succión con base en ANN y NSGA-II
La cavitación es un tratamiento para las bombas de circulación de agua de refrigeración que induce la reducción de la eficiencia y el daño de los impulsores de la bomba. Por este motivo, para mejorar el rendimiento anti-cavitación y asegurar una mayor vida útil y fiabilidad de las bombas de circulación de agua de refrigeración, este estudio presenta un esquema de optimización multi-parámetros y multi-condiciones. Fue diseñado un esquema ortogonal para ejecutar una optimización de la condición de flujo múltiple para el rendimiento de la cavitación por medio de una red neuronal de alimentación de varias capas y el algoritmo genético de clasificación no dominado II (NSGA-II). El rendimiento de succión de la bomba centrífuga de doble succión fue mejorado en condiciones de flujo no diseñadas, utilizando un método más rápido para las simulaciones de flujo de cavitación.
Este trabajo fue desarrollado por Wenjie Wang (Jiangsu University, Zhenjiang, China), Yanpin Li (North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou, China), Majeed Koranteng Osman (Wa Technical University, Ghana), Shouqi Yuan , Benying Zhang (Jiangsu University, Zhenjiang, China) y Jun Liu (Shandong Shuanglun Co. Ltd. Weihai, China) para Processes (Vol. 8, núm. 9, p. 1124, 2020) una revista especializada en estudios sobre procesos en diversas áreas de la ciencia como química, biología, materiales y procesos/sistemas relacionados con el área de la ingeniería. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Integrated Component Optimization and Energy Management for Plug-In Hybrid Electric Buses
Optimización integrada de componentes y gestión energética para buses eléctricos híbridos enchufables
Este documento propone una metodología de optimización integrada para los componentes de la cadena cinemática y el control de la gestión de la energía, teniendo en cuenta el diseño de optimización y la aplicación en tiempo real para un bus eléctrico híbrido enchufable (PHEB). El estudio propone un método de co-optimización para rediseñar los parámetros de la línea de conducción al combinar la programación dinámica con un algoritmo genético (NSGA-II). Dentro de este modelo, los parámetros de la línea de transmisión se diseñan en función de una estrategia global de gestión de energía óptima, de manera que tanto el consumo de combustible como el tiempo de aceleración pueden ser reducidos.
Este trabajo fue desarrollado por Xiaodong Liu, Jian Ma, Xuan Zhao, Yixi Zhang, Kai Zhang y Yilin He (Chang’an University, Xi’an, China) para Processes (Vol. 7, núm. 8, p. 477, 2019) una revista especializada en estudios sobre procesos en diversas áreas de la ciencia como química, biología, materiales y procesos/sistemas relacionados con el área de la ingeniería. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basileia, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
- Video:Webinar: Optimización del proceso de combustión en calentadores a fuego directo
- Fuente:Youtube
