Многокритериальная оптимизация теплового аккумулятора на основе фазового перехода с помощью методологии поверхности отклика


Авторы

Воропаев Р. А.*, Тугаенко В. Ю.

ПАО «Ракетно-космическая корпорация «Энергия» им. С. П. Королёва», ул. Ленина, д. 4А, г. Королёв, Московская обл., Россия, 141070

*e-mail: voropaeffff@yandex.ru

Аннотация

Тепловой аккумулятор трубчатого типа на основе материала с фазовым переходом обеспечивает высокую эффективность хранения скрытой тепловой энергии. Эффективность и производительность устройства существенно зависят от геометрических параметров, таких как количество труб, их внутренний радиус и температуры теплоносителя на входе, что обуславливает необходимость оптимизационных исследований. В статье проводится анализ выбора наилучшей геометрии при постоянной массе всего теплового аккумулятора в различных соотношениях между его составляющими. Изучалось влияния входной температуры теплоносителя на критерии эффективности теплового аккумулятора. Для трех проектных переменных с помощью методологии поверхности отклика прогнозировались оптимальные значения времени работы теплого аккумулятора и значение полной поглощенной энергии к моменту достижения температуры на выходе выше заданного критического значения.  

Ключевые слова:

тепловой аккумулятор, плавление, материал с фазовым переходом, многокритериальные задачи оптимизации, система хранения тепловой энергии, моделирование, Ansys Fluent

Библиографический список

  1. Kakac S., Liu H., Pramuanjaroenkij A. Heat exchangers: selection, rating, and thermal design. Boca Raton: CRC Press, 2012. 631 p.
  2. Mancin S., Diani A., Doretti L. et al. Experimental analysis of phase change phenomenon of paraffin waxes embedded in copper foams // International Journal of Thermal Sciences. 2015. Vol. 90. pp. 79–89.
  3. Tay N.H.S., Belusko M., Bruno F. An effectiveness-NTU technique for characterising tube-in-tank phase change thermal energy storage systems // Applied Energy. 2012. Vol. 91. № 1. pp. 309–319.
  4. Tay N.H.S., Belusko M., Castell A. et al. An effectivenessNTU technique for characterising a finned tubes PCM system using a CFD model // Applied Energy. 2014. Vol. 131. pp. 377–385.
  5. Kamkari B., Shokouhmand H. Experimental investigation of phase change material melting in rectangular enclosures with horizontal partial fins // International Journal of Heat and Mass Transfer. 2014. Vol. 78. pp. 839–851.
  6. Zayed M.E., Zhao J., Elsheikh A.H. et al. Applications of cascaded phase change materials in solar water collector storage tanks. A review // Solar Energy Materials and Solar Cells. 2019. Vol. 199. pp. 24–49.
  7. Youssef W., Ge Y.T., Tassou S.A. CFD modelling development and experimental validation of a phase change material (PCM) heat exchanger with spiral-wired tubes // Energy Conversion and Management. 2018. Vol. 157. pp. 498–510.
  8. Евдокимов Р.А., Тугаенко В.Ю., Щербенко Н.В. Перспективы применения и отработки технологии беспроводной передачи электрической энергии между космическими аппаратами // Инженерный журнал: наука и инновации. 2022. Т. 127. № 7. DOI: 10.18698/ 2308-6033-2022-7-2196
  9. Chunyu L., Haibin Y. Multi-objective optimization of a concrete thermal energy storage system based on res ponse surface methodology. Applied Thermal Engineering. 2022. 202 p.
  10. Jensen W.A. Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments // Journal of Quality Technology. 2017. Vol. 49. № 2. pp. 186–188.
  11. Castillo E. Process Optimization: A Statistical Approach // New York: Springer Science & Business Media, 2007. 462 p.
  12. Incropera F.P., DeWitt D.P., Bergman T.L. et al. Fundamentals of heat and mass transfer. New York: Wiley, 2006.
  13. Lu B., Wu J., Liang Z. et al. Circuitry arrangement optimization for multi-tube phase change material heat exchanger using genetic algorithm coupled with numerical simulation // Energy Conversion and Management. 2018. Vol. 175. pp. 213–226.
  14. Fluent ANSYS. Ansys fluent theory guide / ANSYS Inc. USA, 2011. Vol. 15317. pp. 724–746.
  15. Хасаншин Т.С., Самуйлов В.С., Щемелев А.П. Термодинамические свойства бинарных жидких смесей н-алканов: н-декан + н-гексадекан // Теплофизика высоких температур. 2010. Т. 5. С. 699–706.
  16. Александров И.С., Герасимов А.А., Григорьев Б.А. Фундаментальное уравнение состояния нормального гексадекана // Вести газовой науки. 2019. Т. 1. № 38. С. 49–60.
  17. Myers R.H., Montgomery D.C., Anderson-Cook C.M. Response Surface Methodology: Process and Product Optimization Using Designed Experiments – Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2009. 680 p.
  18. Raissi S.R., Farsani E. Statistical process optimization through multi-response surface methodology // International Journal of Mathematical and Computational Sciences. 2009. Vol. 3. pp. 197–201.
  19. Сидняев Н.И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных. М.: Издательство Юрайт, 2024. Т. 2. 495 с.
  20. Box G.E.P., Behnken D.W. Some New Three Level Designs for the Study of Quantitative Variables // Technometrics. 1960. Vol. 2. № 4. pp. 455–475.

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2018-2025