【期刊】基于智能优化算法的混合燃料多目标设计

文章预览

PART01 文章信息 Ruichen Liu, Cong Li, Li Wang, Xiangwen Zhang, Guozhu Li . Multi-Objective Design of Blending Fuel by Intelligent Optimization Algorithms, Trans. Tianjin Univ .(2024).  https://doi.org/10.1007/s12209-024-00393-2 （扫描二维码   直接下载文本） https://link.springer.com/article/10.1007/s12209-024-00393-2 PART02 本文亮点 1. 建立了具有最优假设空间的燃料设计多项式模型，并通过多种智能优化算法对模型参数进行优化 。 2. 引入帕累托支配概念将燃料设计问题转化为多目标优化问题，使用 Nelder-Mead 算法实现了燃料成分的多目标优化。 3. 设计出优化的燃料配方并得到实验验证，燃料密度 1.00 g/cm 3 , 0℃ 时粘度 17.33 Pa·s ， - 20℃ 时粘度 32.19 Pa·s ，净体积热值 41.71 MJ/L ，冰点 - 91℃ 。 PART03 背景及意义 碳氢化合物燃料是飞行器发动机的关键材料，决定了飞行器的航程和载荷。随着飞机发动机的不断 ………………………………