以火焰筒浮动瓦块结构为研究对象,提出了利用神经网络与遗传算法相结合的方法对浮动瓦块中冷却结构变量和安装位置变量进行同步优化.利用遗传算法分别对冷却结构变量和安装位置变量进行优化,将安装位置优化结果作为冷却结构变量优化中遗传操作的依据,最终实现冷却结构和安装位置的同步优化.为了通过计算效率,利用神经网络对安装位置的优化结果进行映射取代其优化过程.算例结果表明:该方法高效、精确,有很好的工程实用价值.
#2机组主机推力瓦块温度相差大 (10℃ )的原因分析报告 我们以某电厂 #2机组主机推力瓦块温度及有关数据见下表： 时间 2010.06.24 16:45 2010.06.25 11:30 2010.06.26 05:51 2010.06.28 07:40 2010.06.28 15:06 机组负荷（ MW） 299 191 296.5 186.7 222 主机润滑油温 (℃) 41.68 41.73 41.48 41.59 41.59 主机润滑油压 (KPa) 156.9 159 155 160 157.9 Front (测点 名 ) DEH2-TBFCTH1 46.26℃ 45.87℃ 46.26℃ 45.50℃ 45.40℃ DEH2-TBFCTH2 46.56℃ 46.17℃ 46.27℃ 46.18℃ 47.25℃ Rear (测点 名 ) DE
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