基于改进NSGA-Ⅱ算法的碟式斯特林系统多目标优化研究

考虑到碟式斯特林系统在循环过程中冷热源之间的热漏、回热损失及各种机械摩擦损失等不可逆问题,提出了改进快速非支配排序遗传算法,对系统热力学模型进行优化分析.首先,利用有限时间热力学分析了系统的效率、输出功率和压降;其次,提出了一种改进快速非支配排序遗传算法(Improved Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmsⅡ,INSGA-Ⅱ),对多目标快速非支配排序遗传算法的选择算子和精英保留策略进行改进;最后,用改进后的算法对系统的功率-压降、效率-压降及功率-效率-压降分别进行两目标、三目标优化,并分析了11个决策变量在优化过程中的分布情况,利用TOPSIS决策方法从Pareto边界的可用解中选择最终最优解.实验结果表明,多目标优化求得的Pareto最优解分布均匀,得到的最优解更加符合实际,且发动机的转速、发动机的平均循环压力、回热器芯网数、活塞直径等结构参数的变化具有较高的灵敏度,为斯特林机的改进提供理论依据.