标志”src=

国际期刊的Photoenergy
PDF
国际期刊的Photoenergy/2021年/文章

评论文章|开放获取

体积 2021年 |文章的ID 6672579 | https://doi.org/10.1155/2021/6672579

Jean De上帝Niyonteze,福民邹,古德温Norense Osarumwense Asemota,沃尔特·Nsengiyumva Noel Hagumimana Longyun黄Aphrodis Nduwamungu,塞缪尔Bimenyimana, ”Metaheuristic算法应用在太阳能空气加热器优化:回顾一下最近的趋势和未来前景”,国际期刊的Photoenergy, 卷。2021年, 文章的ID6672579, 36 页面, 2021年。 https://doi.org/10.1155/2021/6672579

Metaheuristic算法应用在太阳能空气加热器优化:回顾一下最近的趋势和未来前景

Jean De上帝Niyonteze,1 福民邹,1,2,3 古德温Norense Osarumwense Asemota,4 沃尔特Nsengiyumva,5 诺尔Hagumimana,1 Longyun黄,1 Aphrodis Nduwamungu,4 和 撒母耳Bimenyimana6,7

1福建省重点实验室汽车电子和电力驱动,福建科技大学,350118年福州,中国

2实验室的东南亚BDS / GNSS开放实验室,350118年福州,中国

3国家示范实验中心电子信息和电子技术教育,350118年福州,中国

4非洲能源可持续发展的卓越中心,大学卢旺达基加利,卢旺达

5光学太赫兹实验室和非破坏性测试,机械工程与自动化学院,350116年福州,福州大学,中国

6智能和自动化建设省级高等教育工程研究中心,华侨大学,361021年厦门,中国

7你好可再生能源有限公司,卢旺达基加利举办

学术编辑器:Regina De法蒂玛佩拉尔塔穆尼斯Moreira
收到了 2020年10月06
修改后的 2021年3月23日
接受 08年4月2021年
发表 2021年4月28日

文摘

过渡到太阳能系统被认为是最重要的一个传统的化石燃料的替代品。直到最近,太阳能空气加热器(sah)在其他太阳能系统已经被广泛应用于各种家庭和工业应用。然而,最近的文献表明,sah的效率仍然很低。一些metaheuristic算法被用来增强这些SAH系统的效率。在论文中,我们不仅讨论SAH的技术用于提高性能,但我们也回顾了发表论文的大部分在SAH优化的应用。metaheuristic算法包括模拟退火(SA),粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA),人工蜂群(ABC) teaching-learning-based优化(TLBO)和精英teaching-learning-based优化(ETLBO)。对于这个研究,应该注意的是,本研究主要是基于文学在过去的十年里发表在好的能量顶级期刊。因此,本文清楚地表明,使用提出的所有六个metaheuristic算法结果显著的效率改进的选择优化设计为sah设置和操作参数。基于过去的文献和本文的结果比ABC ETLBO无疑更具竞争力,GA, PSO、SA和TLBO sah的优化同样的考虑问题。最后,基于覆盖六个最先进的metaheuristic技术,未来前景的一些观点和建议SAH优化建议。 This paper is the first-ever attempt to present the current developments to a large audience on the applications of metaheuristic methods in SAH optimization. Thus, researchers can use this paper for further research and for the advancement of the proposed and other recommended algorithms to generate the best performance for the various SAHs.

1。介绍

世界能源消耗迅速增加是由于人口增长和技术进步。至关重要的是关注一个可靠,成本,环境友好,任何天然用之不尽的能源未来的能源需求。太阳能是最具潜力的清洁能源的起源1- - - - - -4]。因此,太阳能的开发和利用将是未来能源发展的关键,因为它作为最成熟和有前途的选择之一5,6]。

太阳能系统温室气体和污染的生产商。太阳能对环境有积极的和间接影响当它取代或减少其它能源的使用(7- - - - - -13]。然而,太阳能实际应用仍面临的主要障碍。特别是,太阳能空气加热器(sah)不仅有腐蚀问题,盐存款,和冰点和沸点的温度;但是也有较低的热性能和非常小的蓄热能力(14- - - - - -16]。因此,sah的热性能可以增强收集器形状和设计修改16),使用蓄热材料(17),人工粗糙度的影响(18),和其他因素。此外,不同的优化技术,如metaheuristic算法被广泛用于获得一组优化参数值,导致这种太阳能热水器的热效果。

2014年,作者在19]引入了优化的SAH设计有抵消带鳍吸收板使用数值模型。综合分析加热器的热效能决定使用加热的美国社会,制冷和空调工程师(ASHRAE这样)标准93 - 2003测量时间常数,热效率,入射角修饰符和综合阻力系数。结果表明,他们的研究将有助于发展节能和成本效益的长官。同年,Kumar和金的研究(20.]成功地获得有效的热效率SAH管的加热板使用不同类型的粗糙度几何图形。粗糙离散多个v型肋sah有更好的热效率比横向的角度,离散,多个,W-rib roughness-shaped长官。

其他一些研究人员开发了基于遗传算法(GA)优化方法,粒子群优化(PSO),人工蜂群(ABC),模拟退火(SA)和teaching-learning-based优化(TLBO)。采用遗传算法(21)找到最优参数与肋平板sah的表面。作者发现,在较低的空气质量流量条件下,使用肋骨平板SAH改善热效率9%以上。Elsheikh和Abd Elaziz22)回顾了PSO的组件太阳能系统的应用程序包括太阳能集热器,太阳能电池,太阳能发电塔,光伏/热系统和太阳能蒸馏器。研究表明,该算法是可能的技术来提高太阳能系统的效率。最近的一项研究由Yıldırım和Aydoğdu [23)优化平板SAH包括单程SAH和汽油辛烷值通过SAH使用ABC算法。作者在本研究中获得的操作值和优化设计使用ABC算法使用不同的日晒值和收藏家的长度。有趣的是,一项由饶和Waghmare [24)使用的有效性TLBO技术安全的优化设计和操作参数光滑平板长官。此外,TLBO结果类似于其他metaheuristic算法如SA算法和遗传算法。

总之,本文主要进行详细审查六metaheuristic太阳能空气加热器的优化算法。综合文献研究进行的系统回顾和验证补充知识的建模、性能增强技术和优化这些系统。一些工作相关的应用metaheuristic算法在太阳能系统是早些时候报道,例如,使用这些技术在光伏参数估计,识别和提取问题[25- - - - - -29日]。然而,本文首次尝试提出了最近的趋势在SAH metaheuristic技术的应用优化广泛的观众。它无疑是相信本文中概述的信息将引导创新sah的研究人员和当前的加热器的性能增强。

如图1下面,其余的纸是组织如下:研究方法在部分2;历史调查、分类、应用和性能提出了sah的部分3。部分4给SAH metaheuristic算法的优化,而全面讨论,结论和未来前景提供了部分5和6。


图1
本文的路线图。

2。研究方法

指令来探索合适的论文在SAH(历史、分类、应用和性能)和SAH优化在这一节中描述。我们的调查是合理的,适当的,特定的,适用的,搜索方法用于调查并获取knowledge-rich数据。

2.1。过滤关键字搜索

当搜索科学电子数据库,使用最合适的关键字起着至关重要的作用在从科学数据库中提取最合适的研究论文在一个特定的研究领域。在这项研究中,我们使用了以下主要关键字获取相关的结果对太阳能空气加热器,metaheuristic算法和优化。此外,以下巨大的学术出版商被用来初始化我们的搜索过程:IEEE Xplore,爱思唯尔,约翰·威利& Sons ACM数字图书馆,泰勒和弗朗西斯,施普林格,Hindawi。

2.2。问题的配方

正如上面提到的,这个调查报告的目的是探索和考虑所有的研究一直在进行太阳能空气加热器使用metaheuristic算法优化。因此,研究中被认为是以下研究问题:

问题1。优化算法作为SAH的框架进行优化吗?

问题2。SAH的优化算法的性能是什么?

问题3。有什么优点、缺点和局限性的算法?

问题4。研究趋势和未来前景是什么?

当然,部分5和6本文清晰地在所有上述研究问题进行更详细的描述。

2.3。探索数据和纸张的选择

适当的SAH优化进行了探讨研究论文在学术数据库,导致的主题分类主题。在探索过程中,使用的原则总结如下:(1)研究论文发表在过去的十年(2)在sah发表研究论文(3)研究论文发表在SAH优化(4)发表研究论文使用metaheuristic SAH优化算法

我们的搜索调查试图收集和审查几乎所有领域的工作进行优化sah,过滤掉那些不合适的学术论文。因此我们224年发表论文(引用)用于进一步的研究调查和分析,主要是在2010年和2020年之间。更重要的是,这个调查显示,没有其他评论,介绍了最近的趋势在metaheuristic技术的应用和前景SAH优化。

虽然没有许多研究论文使用metaheuristic sah的优化算法,这个调查显示,关于这一主题的出版物的总数从2010年以来已略微增加。幸运的是,metaheuristic像人工蜂群算法(ABC)、遗传算法(GA),粒子群优化(PSO),模拟退火(SA)和teaching-learning-based优化(TLBO)被用于这个调查。因此清楚的使用各种承诺metaheuristic算法优化sah澄清了进一步改善的空间。图2用图形说明了以下的列表metaheuristic算法基于作者在裁判的工作。26]。这提供了一个更好的观点和理解这些算法已经应用并没有应用于SAH优化。


图2
metaheuristic分类算法(基于算法,基于物理算法、sociology-based算法和数学为基础的算法)和他们的应用程序在SAH优化。注意:一些算法没有任何引用(这意味着他们从来没有被应用到SAH优化)。

3所示。太阳能空气加热器

3.1。太阳能空气加热器的历史概述

太阳能空气加热的技术已经使用多年,尤其是对采暖通风的空气。丹尼尔斯et al。30.1877年)第一次使用蓄热式铁太阳能。四年后,E莫尔斯(美国)的设计和生产第一个认可SAH [31日,32]。第一个SAH系统是一个简单的木质墙挂式内阁的一张黑色的金属覆盖着透明的玻璃,今天被称为太阳能集热器。SAH的功能系统是完全基于对流,热空气通过太阳能发出的钢板系统内部面板。同时,热空气主要是凉爽的空气进入建筑物取代脚下的内阁。然而,系统将缺乏关注,即使修改出现了。它不是众所周知如果这些SAH类型是工厂生产的31日,32]。

在20年代,太阳能房子是首先在美国报纸写来表达他们的大窗户朝南(直接吸收来自太阳的热量33]。后来,太阳能房屋(“明天和水晶房子在芝加哥世界博览会”)是由G & W凯克(架构师)在1932年和1933年,分别。在夏天,他们使用了悬臂对过热的阴影。在阳光明媚的冬日,室内砖石墙壁和地板是用于吸收热量后释放在凉爽的夜晚(今天这个原则叫做“热质量”)(33]。1938年代表现代研究太阳能加热的《盗梦空间》在麻省理工学院的戈弗雷·l·卡伯特,一项研究显示,达菲和贝克曼34]。因此,程序导致收集器性能计算方法的发展,一些变化或改进今天使用的标准方法。一系列的六个太阳能结构也成功开发程序的结果。此外,住宅被称为“第四麻省理工学院的房子”是一个很好,精心设计,有效策划太阳能热水器(片)和蓄水系统。

然后,其他重大进展在sah在1940年代(33]。在这种情况下,K·米勒(美国)专利系统,使用太阳能集热器加热空气,然后抽成粒状装满砂砾的存储容器里。这项发明受益于岩石可以存储的热量被释放后在晚上当外部空气温度变得太酷了。这样的安排是一个可靠的辅助热源,平衡家庭能源消耗的一部分,也是自动恒温器,和粉丝。后来,一个新的应用程序用太阳能空气加热被两个住宅探索在马萨诸塞州1946年和1949年之间(32,33]。新系统应用程序使用固体化合物吸收能量,随后通过融合时释放热量从固态变成液态。这种相变材料(PCM)技术在行业中有很多应用。

从1940年代到1950年代,一些美国人向前面的太阳能集热器的设计创新,进一步证实他们的真实潜力(33]。到1955年,幸福(32,34,35开发和评估的效率100%在美国亚利桑那沙漠太阳能房子。在设计、流水线式空气加热器矩阵和热能存储系统(te)。尽管竣工系统没有显示一个经济最优,更小的系统使用一些其他辅助能源导致最优成本较低。1959年,一个新的空气加热系统使用Lof设计用透明玻璃板收藏家和颅卵石层。因此,Lof使用这些概念构建一个家庭丹佛附近,科罗拉多州,自1959年以来,他和他的家庭生活。在第一年的运行,系统效率进行了研究和描述通过Lof等人在两个阶段,(1963、1964)和(1976 - 1978)32,34]。他们的系统效率第二个评估期大约是78.0%的原始模型。这个系统提供了健壮的和精心的证明空气系统能够运行多年的小保养(34]。

1968年,近等。32,34)描述了另一种类型的SAH部分加热实验楼在澳大利亚。系统是56.0米2vee-grooved SAH合并卵石层存储。建立了55.0°C的空气出口温度发生因为变形气流通过收藏家。许多不同类型的空气加热系统实验,和性能的一些自1970年以来一直在评估和报告。最后,在2003年,维斯et al。36)全面研究了优化设计的各种欧洲“太阳combisystems”(太阳能房子包括空间加热、制冷和热水系统)。表1特别总结了历史上的重要日期的SAH的发明和发展的重要的历史进步的第一期SAH技术的发展。
美国没有。 十年 一年 描述系统的发明/研究 研究员/发明家/记者 引用
1。 1870年代 1877年 蓄热式铁首次使用太阳能。 丹尼尔斯等。 (30.]
2。 1880年代 1881年 首次设计认可的太阳能空气加热器。这是一个简单的木质墙挂式内阁的一个黑色的金属板覆盖着透明的玻璃。 E莫尔斯 (31日,32]
3所示。 1920年代 - - - - - - “太阳能房屋”这个词第一次出现在美国的报纸。系统被它朝南的大窗户。 芝加哥一家报纸 (33]
4所示。 1930年代 1932年 第一太阳能公司的房子称为“明天”。系统显示的能力吸收和储存热能(热质量)。 建筑师G & W凯克 (33]
1933年 其他太阳能房屋称为“水晶房子”在芝加哥世界博览会也建立了。系统显示的能力吸收和储存热能(热质量)。 建筑师G & W凯克 (33]
1938年 现代研究太阳能加热的《盗梦空间》在麻省理工学院(MIT)。这个程序显示收集器性能计算。 戈弗雷·l·卡伯特 (34]
5。 1940年代- 1950年代 - - - - - - 系统使用的发明太阳能集热器加热空气,然后抽成粒状装满砂砾的存储容器里。 K米勒 (33]
1946 - 1949 探索新的地面SAH系统应用程序使用的固体化合物吸收能量,随后通过融合时释放热量从固态变成液态。这种相变材料(PCM)技术在行业中有很多应用。 在马萨诸塞州的两个住宅 (32,33]
- - - - - - 改进的系统多次创新前面的太阳能集热器设计进一步证实他们真正的潜力。 美国人 (33]
6。 1950年代 1955年 他们开发和评估的效率100%在美国亚利桑那沙漠太阳能房子。在设计、流水线式空气加热器矩阵和热能存储系统(te)。尽管竣工系统没有显示一个经济最优,更小的系统使用一些其他辅助能源导致最优成本较低。 幸福 (32,35]
1959年 丹佛附近的一个住宅的建设用透明玻璃板收藏家和颅卵石层设计。 Lof (32,35]
7所示。 1960年代- 1970年代 1963,1964,1976,1978 上述系统的性能(丹佛附近的一个住宅,1959)是显著的研究。 Lof et al。 (32,35]
1968年 描述了另一种类型的SAH部分加热实验楼在澳大利亚。系统是56.0米2vee-grooved SAH合并卵石层存储。 关闭et al。 (34]
1970年 许多不同类型的空气加热系统实验,和一些性能的评估和报告。 - - - - - - (32]
8。 2000年代 2003年 研究了优化设计的各种欧洲“太阳能combisystems。” 维斯et al。 (36]
表1
历史上的重要日期的发明和发展太阳能空气加热器。
3.2。太阳能空气加热器的分布

sah可安排一项研究显示,Ghritlahre et al。37]。这项研究表明sah可分类根据收集器封面(玻璃),吸收材料吸收表面形状,吸收器流模式,流类型、混合收藏家,和应用程序。每个主要SAH组被细分为子组,如图3在下面。


图3
分布的太阳能空气加热器基于Ghritlahre et al。37]。
3.3。利用太阳能空气加热器

每小时,地球接收来自太阳的热能比整个世界在一年内使用。太阳能系统的房子也越来越受欢迎,特别是因为安装价格降低,一般(38- - - - - -43]。太阳能空气加热是另一个可再生能源技术,这可能会减缓气候变化的承诺,未来可持续能源,和全球的经济利益。sah已广泛用于世界各地的许多应用程序。基本上,太阳能加热系统被用于干燥、预热、空间制冷和加热(37),如图3在前面的小节。

3.3.1。干燥农产品

干燥农产品需要很多的努力,但以往的研究表明,提高能源效率只有1.0%将使利润增加10.0%44]。早在2017年,文献表明,研究人员极大的研究众多sah,可以为作物干燥应用程序操作。去最近的研究等。45]利用作物热物理学、系统和组件研究太阳能烘干机适用于热带食物保藏。总的来说,研究表明,太阳能作物干燥源于作物衰变和让我们更好地理解的复杂性和内部作物结构之间的相互关系,人类营养和食物美学。此外,研究压缩普遍作物,干燥,和气候变化联系在未来的分析建议。

2017年,Shamekhi-Amiri et al。46)建造一个间接模式太阳能干燥系统的柠檬香油叶子和热性能实验研究在一定的案例研究。结果表明,增加流量从0.00612530.01734 m / s3/ s升级集热器的热效率近20.0%。两年后,quadruple-pass太阳能空气集热器的热性能分析——(QPSAC)协助温室干燥器已成功进行了半工业规模(47]。在这个实验中,红辣椒和猕猴桃干产品的干燥系统。有趣的是,他们使用了性能测试在0.008和0.010千克/秒流量,分别,意味着QPSAC热效率在80.66%和71.63之间。此外,28.10°C的温度在0.008公斤/ s气流率最高的瞬时温差QPSAC系统。

3.3.2。太阳能空气预热

显然,使用太阳能热能热有很大的潜力。有效的系统目前可用,需要很少的维护,并生成节能。近年来,光伏/热(PV / T)混合动力系统,基本上把太阳能转化为电和热,分别是最推荐的有前途的空气系统为未来空气预热应用程序(48- - - - - -50]。然而,还可以进行一些改进,提高了维护成本,效率,光伏/ Ts的有效性。

在这种情况下,研究[48,51- - - - - -53)特别强调使用新的创新技术,如纳米流体和PCM,最终可能增加PV / T的系统性能。

从2017年开始,大量的研究已经提出和评估太阳能空气预热系统的热行为。例如,研究[54- - - - - -56实验开发了各种空气预热系统,可以提高热效率。总的来说,他们都指出,太阳能空气预热系统可以成功地提高建筑物的能源效率,这绝对减少能源费用和温室气体排放。

3.3.3。空间太阳能加热

直到最近,空间太阳能加热技术重大改进。这些系统使用安全技术来减少化石燃料的使用,从而减少碳足迹。2015年,Tyfour et al。57)设计并测试一个简单的坐落热空气空间加热系统并行工作与其他传统空间加热系统。各种安排多面板的安装构造和测试,结果表明,在多面板安装中,垂直扩张给较高的系统效率。2017年,一个黑暗的太阳能空气集热器(SAC)被刺破吸收板在伊拉克西部理论上和实证研究,比较经济的特点和与其他供暖系统热性能(58]。这项研究得出的结论是,这个囊在经济和热力性能明显优越,在伊拉克西部气候条件下冬季多云天。

到2019年,空间加热太阳能空气源热泵和国内提出了热水系统和数值模拟三个地方在中国(北京、成都和沈阳)(59]。结果表明,太阳能空气源热泵模式提供的热量总量的11.0%和15.0%之间热量生产在这三个地方。这也表明,弱可以利用太阳辐射。其次,在除霜条件,结果表明,系统被证明有很大的节能潜力。最后,季节性能系数为3.61,3.27,和2.45在成都,北京,沈阳,分别在夏季和节能率介于9.0%和52.0%之间相比与传统的空气源热泵系统。

3.3.4。太阳能空调

研究人员已经讨论多年太阳能空调系统。这项研究由Nkwetta和Sandercock [60]表明,太阳能空调(太阳能冷却)是一个很好的和环境有益的应用程序,因为它显式地匹配与入射太阳辐射峰值需求降温。

在[61年),作者评估了经济和环境的重要性在摩洛哥的天气条件下太阳能冷却系统。他们通常认为太阳能冷却系统在炎热气候的结果可以作为一个替代减少碳足迹,并提供一个节能解决方案。然而,他们从他们的研究进一步说,高安装成本仍面临的主要障碍太阳能空调系统的实现。到2020年,使用相同的摩洛哥案例研究中,Dardouch et al。62年)提出了一个简单,有效,装备精良的太阳能空调系统。系统配备了蒸馏柱净化的锅炉氨离开消极地影响机器的性能。在这项研究中,他们使用计算机建模和数值模拟蒸馏吸收塔的机器,将结果与机器没有蒸馏塔。比较结果表明,机器配有蒸馏柱高度推荐由于其低能耗水平。

一般情况下,建筑物的能源消耗和行业已成为一个全球性问题63年]。艾萨克和克里斯蒂安•范维伦64年]表明,能源需求预计冷却快速增长在整个21世纪由于气候变化,增加发展中国家的收入。他们的研究还表明,全球能源冷却建筑将取代长期对采暖的需求。同时,供热的需求也会略有增加。根据瑞娜和切斯特(65年),增加可再生能源和能源效率配额可以显著提高能源使用减少冷却和加热的能源需求。因此,长官可以是其他可再生能源系统的一部分,承诺减少二氧化碳排放在21世纪。

3.4。太阳能空气加热器的有效性

热工水力效率起着决定性的作用在设计一个节能的长官。根据最近的一项研究Rajarajeswari和Sreekumar [66年),它是指出,虽然热工水力效率给出了印象中开发的压力管道,热显示管道的传热效率。下面的分析通常允许估计SAH的热力和热工水力效率。

3.4.1。热力性能

(1)能量分析。SAH的简要概述能源性能分析一直重申和各种报告的作者自19世纪,例如,Tyagi et al。67年2012年],Oztop et al。68年2013年,Ghritlahre et al。37在2019年底。基本上,能源分析太阳辐射是更好的效率,是在指定的频率范围和强度转化为热量。入射能量在真空管(37,69年] 在哪里 是能量事件疏散立方体(W), 太阳辐射强度在表面积(W / m2), 是吸收板区(m2)。

有用的能源获得的收集器 是由以下方程(69年]: 在哪里 是疏散收集器管的内表面吸收系数和 收集器管透光率。

吸收有用的能量传播通过流体通过节能评估(37,68年- - - - - -70年]: 在哪里 是有用的液体能量, 是流体的质量, 是液体有效的热容, 流体温度变化。

太阳能空气收集器的热效率之间的比率是有用的热量和入射能量在干燥或真空管。最后,效率 收集器系统确定如下(37,68年,69年]:

(2)(火用)分析。的概念,分析了(火用)优化能源使用的最有用的任何系统。此外,这一概念主要用于工业过程的设计和操作计划。因此,(火用)效率是通过流体流动比例(火用)(火用)所获得的系统(37,71年]。它可以帮助在SAH设计优化操作在一个更好的效率。近年来,塔等。72年)在流程优化进行了(火用)分析的潜心研究节能使用热喷涂方法。但有趣的是,他们还解释的概念系统的总能量和火用平衡使用他们的新假说,如图4。他们的研究方向是高度赞赏。


图4
整体的能量和火用平衡的基本概念(72年]。

一般来说,能源和(火用)平衡形式(37,71年,73年- - - - - -76年] 或 在哪里 能源进口金额, 是出口能源的总和, 是进口的(火用)金额, 出口(火用)率之和, (火用)破坏的速度。在方程(6), 和 分别是能量和火用,“in”和“out”代表系统的进口和出口,分别。

由方程(6),一般的(火用)平衡率 在哪里 和 分别是环境和太阳的温度, 是工作效率或工作力量, 是有效的(火用),它就变成了 在哪里 和 分别是有效的和有效的熵,焓。

用方程(8)和(9)方程(7)成为 在哪里 和 分别是环境和太阳的温度。

空气的焓和熵的变化 在哪里 比热容, 是输出流体温度, 是初始流体温度, 是最初的流体压力, 是输出流体压力, 理想气体常数。

重排的方程(10)- (13)成为

最后,exergetic效率或热力学第二定律效率 长官可以从系统中获得的净(火用)输出比输入[火用37,69年,73年]。

3.4.2。水力性能

早些时候的研究表明,热性能并不占泵功率损失;因此,热工水力或效率标准应考虑的优化设计(77年]。有鲜为人知的专门发表文献在sah的水力性能。幸运的是,最近出版的一篇论文在矩阵太阳能空气加热器(66年有一个简短的讨论sah的水力性能。根据他们的研究,观察到sah的开发的空气管的压降是由于人为粗糙度和其他修改流管增加传热的一部分。水力性能无疑是增加sah的高效设计的必要条件。此外,早期的研究Kreith和树林78年)报道,压降与摩擦系数, 在哪里 是摩擦, 液压或记者宽度(m), 压降(Pa), 是空气密度(公斤/米3), 管的长度(m), 气流速度(米/秒)。

3.4.3。热工水力性能

如前所述,热工水力效率测量对评估SAH性能很重要。评估整个系统性能,同时检查的原则是流体力学和传热(79年]。收集器的热工水力性能推广了韦伯和埃克特(80年]。因此,一个粗的热工水力性能SAH表示如下(79年- - - - - -85年]: 在哪里 和 表明粗糙管和光滑管努塞尔特数字,分别 和 是光滑管和粗糙管摩擦组件,分别。

根据我们的调查,有很多具体的出版文献SAH热工水力效率自2000年以来。然而,表2下面总结了最近发表的重要文献SAH热工水力性能在过去5年及其简要的描述。在表2下面的方程(17)作为SAH的热工水力性能的一般方程。然而,这个方程可以稍微修改支持新型的太阳能加热器的设计。
美国没有。 作者(年代)和一年(s) 计算域 太阳能空气加热器系统的描述(模型2 d / 3 d +湍流模型,算法) 热工水力性能 其他重要讲话 引用
1。 Kumar和金(2016) Multi-V-type多孔挡板 流的3 d模型(域),ANSYS 6.3.26流利,CFD,提高 - - - - - - 扰动模型,简单的算法 最大的挡板宽度为5.0。 雷诺数:3000 - 10000。平均努塞尔特数增加而减少与雷诺数平均摩擦组件。三维CFD分析显示一个积极的结果,和CFD模型高度推荐的矩形通道挡板的形状分析。调查系统显示良好的数值优化结果与实验数据。 (86年]
2。 Gawande et al . (2016) 反向l型肋骨 2 d CFD分析SAH管,ANSYS 14.1流利,CFD代码,提高 - - - - - - 扰动模型,简单的算法 在1.62和1.9之间有差异。 雷诺数:3800 - 18000。雷诺数增加而增加的平均努塞尔数。平均摩擦组件随雷诺数增加而减小。计算流体动力学理论和分析结果与实验结果比较有利。 (87年]
3所示。 吉尔et al。(2017) 在矩形管断弧根肋骨 三维周期性粗糙管的几何图形,提高ANSYS学术研究CFD 15日 - - - - - - 湍流模型 1.94最大 雷诺数:2000 - 16000。努塞尔特数、摩擦系数和热工水力效率都得到了提高。 (88年]
4所示。 辛格(2017) 拱形吸收板使用紊流器 2 d CFD模型飞机,ANSYS流利(v16.2),提高 - - - - - - 湍流模型,简单的算法 价值显然是图所示。 雷诺数:3800 - 14000。努塞尔数显著提高在高雷诺数超过10000。研究得出结论:SAH的拱形形状设计吸收塔板整体效率显著提高。 (89年]
5。 Thakur et al。(2017) 小说肋骨双曲几何 二维CFD模拟,ANSYS 15.0流利CFD代码,提高 - - - - - - 模型,简单的算法 价值显然是图所示。 在高雷诺数,传热速率是在矩形肋明显比压降效应,导致整体的热工水力性能提升。 (90年]
6。 Gawande et al . (2018) 各种肋骨的形状(斜、直角三角形和反向l型肋骨) 二维粗糙的计算域长官,ANSYS 14.5流利CFD代码,提高 - - - - - - 模型,简单的算法 20°斜面:从1.577到2.047
直角三角形肋:从1.41到2.03
反向l型肋:从1.62到1.90		 雷诺数:3800 - 18000。热工水力性能列中获得的值在下列条件下实现:15000雷诺数和0.042相对粗糙度值。总之,很明显,具体按升序热效率增加20°倾斜的肋骨的直角三角形肋和反向l型肋骨。 (91年]
7所示。 Kumar和Layek (2018) 吸收器板扭曲的肋骨 与维管 是由胶合板。 2.13 雷诺数:3500 - 21000。2.13的最佳热工水力性能获得了21000雷诺数。 (92年]
8。 希et al。(2018) 正弦干硬后吸收板 三维CFD模拟风场 - - - - - - 湍流模型,简单的分离解算器 度规显然是图所示。 雷诺数:4000 - 24000。所有配置展品的热工水力性能更高的价值相比前面的基本模型。这是低流速条件下获得的。本研究最后透露,SAH热工水力性能显著影响正弦波波形的长宽比和波长吸收板。 (93年]
9。 帕特尔和Lanjewar (2018) 交错肋粗糙与多个离散伏特设计相结合 的矩形管 流截面。 1.55最大 雷诺数:3000 - 12000。交错肋结合多个离散伏特设计大大提高热效率。 (94年]
10。 Menni et al。(2019) 结合平面矩形v型地板通道SAH拥有各种各样的肋骨 CFD软件FLUENT, - - - - - - 扰动模型,有限体积法(有限体积法),标准 - - - - - -ε湍流模型( - - - - - - ),简单的算法 度规显然是图所示。 雷诺数:12000 - 32000。在各种肋骨(等边三、梯形、三角形指向下游,三角形指向上游,和广场),三角形指向下游是最佳的操作系统。肋骨的下表面上热壁大大增加内部通道的传热效率。 (95年]
11。 Bezbaruah et al。(2019) 修改形式的锥形涡发电机 3 d模型,ANSYS 18.0流利,一个商业CFD工具,5湍流模型(理想 - - - - - - ,可辨认的 - - - - - - ,提高 - - - - - - ,风场 - - - - - - ,和理想 - - - - - - 设计),简单的算法 1.06最大 雷诺数:3000 - 15000。这项研究显示,最大1.06热工水力性能half-canonical涡发生器60°攻角和1.02规范涡发生器。 (96年]
12。 Sivakandhan et al。(2020) 斜肋粗糙 一个数学模型是由作者。 价值显然是图所示。 研究分析的热工水力性能提高一个新的混合管长官。结果表明,系统分析了高度提高了热、有效(热工水力)效率近22.4%和18.1%,分别,当与传统的并行通过矩形管太阳能空气加热器。 (97年]
13。 Bensaci et al。(2020) 不同挡板位置 3 d几何,基于计算流体动力学的数值模型,ANSYS 15.0流畅,经典的动荡 - - - - - - 模型(理想 - - - - - - ,提高 - - - - - - ,可辨认的 - - - - - - , - - - - - - 设计),简单的数值算法 0.75最大 雷诺数:2370 - 8340。本研究讨论和分析了四例不同挡板位置的性能。然后,第二个例子挡板位于上半年空气通道(50%)被推荐为最优配置。他们的CFD分析后,RNG - - - - - - 干扰原型也为其定性协议选择和良好的符合Dittus-Boelter Blasius相关性和修改。 (79年]
14。 Dezan et al。(2020) 不规则的矩形小翼对 流动是三维,ANSYS 19.1流利商业代码, - - - - - - SST湍流模型 价值显然是图所示。 雷诺数:5000 - 10000。的热工水力效率SAH管矩形小翼对研究之一。因此,在所有情况下调查,研究表明,热工水力效率,没有系统地安装在固定间隔的通道超过计划。 (98年]
15。 Nidhul et al。(2020) V-ribs 三维CFD模拟,ANSYS v19.0,提高 - - - - - - 湍流模型,简单的算法 2.01最大 雷诺数:5000 - 20000。本研究利用CFD和(火用)分析的三角形管V-rib SAH应用给定的雷诺数。新SAH架构提高了整体性能相比其他人为粗糙度受雇于三角管太阳能空气加热器。 (99年]
表2
最近重要的出版物太阳能空气加热器使用热工水力性能原则(2016 - 2020)。
3.4.4。技术用于提高太阳能空气加热器的性能

的性能增强SAH已被许多研究人员和研究机构多年。实现SAH性能改进,一些技术已经被使用,如蓄热材料的影响,吸收涂层,包装床,鳍或波纹表面,和人工粗糙度。这些技术和最近的相关研究在以下部分简要描述。

(1)蓄热材料的使用。发展储能技术一样重要的能量转换的技术。储能是极其重要的不仅节能,而且对于提高能量转换系统的可靠性和效率(One hundred.,101年]。因此,储能是广泛应用领域包括太阳能的变化和昼夜温度之间的显著差异(One hundred.]。集成sah的能源存储系统可能导致sah被广泛应用。如图5下面,SAH储能物质分为隐藏或热交换没有相变过程。


图5
平板sah分类:没有和能量储存。

相变材料(潜热)是最著名的热能储存材料。等温吸附存在更大的能量储存密度,可以在各种温度范围(102年]。电池是用于能量储存。科学家和医生使用个pcm都集中在不同的应用程序作为一个有前途的替代恢复太阳能热系统由于储能电池的局限性。一项研究显示,Mofijur et al。102年),吸附分为气相,气相、固-液、固相固相。但是,固液吸附是最适合热能存储。此外,固液吸附分为合成和有机吸附和共晶体。在表3最近,以前的出版物的使用蓄热材料。
技术用于提高sah的性能及其类型 研究 年
方法 类型/描述的方法
蓄热材料 明智的蓄热材料(水、卵石床,砂、砾石、金属芯片,和混凝土) Murali et al。117年),Kalaiarasi et al。17),Vijayan et al。118年),Ayyappan et al。119年],Kalaiarasi [76年] 2015 - 2020
潜热存储材料(PCM):石蜡,芒硝,有机和非有机化合物的共晶体和脂肪酸 Javadi et al。120年),Karthikeyan et al。121年],SunilRaj和Eswaramoorthy [122年),Raj et al。123年),Sharma et al。124年),马哈茂德•艾哈迈迪et al。125年],Jawad et al。126年] 2020年
吸收涂层 非选择性涂层和选择性涂层 Abdelkader et al。127年Kumar)和et al。128年] 2019 - 2020
填充床 单次的填充床 Dhiman和辛格129年和辛格130年] 2015 - 2020
双向填充床 辛格et al。131年辛格],[130年],Dosapati和Mandapati [132年],罗伊·霍克和[133年),Chouksey,沙玛134年),Priyam et al。135年],辛格和Dhiman [136年],Mahmood et al。137年] 2015 - 2020
鳍或波纹表面 纵向鳍,附加挡板,波纹翅 Kumar和集138年),Handoyo et al。139年),Aboghrara et al。140年),Kabeel et al。141年],Darici和科里奇[142年),Priyam和集105年林,et al。143年],郑et al。144年] 2015 - 2020
粗糙度几何 粗横肋 辛格et al。145年),辛格和辛格146年] 2015 - 2020
粗V-rib Nidhul et al。99年],Jain和Lanjewar [147年],辛格和Lanjewar [148年] 2015 - 2020
粗横楔形的肋骨 Bhagoria et al。149年] 2002年
粗rib-grooved Jaurker et al。150年] 2006年
粗金属毅力肋 Karmare和Tikekar151年]- [153年] 2007 - 2010
粗弧形肋 Ghritlahre et al。154年Kumar), et al。155年),Ghritlahre和普拉萨德156年),Sahu和普拉萨德157年),Saravanakumar et al。158年,159年],Prasad Yadav和[160年] 2015 - 2020
粗糙的离散w型肋 耆那教等。161年] 2017年
粗multi-V-rib 金等。162年],Kumar和金姆[163年] 2015 - 2020
粗w型肋 帕特尔和Lanjewar164年],Thakur和Thakur [165年] 2015 - 2020
粗糙的离散第五根肋骨 辛格et al。166年] 2012年
交错的肋骨连接粗破V-rib 帕蒂尔et al。167年,168年] 2010 - 2015
粗dimple-shaped肋 Sethi et al。169年] 2012年
粗圆形突起组织圆弧肋 Yadav et al。170年] 2013年
粗差距multi-V-shaped肋 Kumar et al。171年] 2013年
粗multi-arc-shaped肋 辛格et al。172年] 2014年
粗V-rib连接对称的缺口 Maithani和赛173年]- [175年] 2015 - 2020
粗交错肋与多隙第五根肋骨 托等。176年] 2016年
粗反向l型肋 Gawande et al。87年] 2016年
粗的差距与多个弧形肋 Pandey et al。177年] 2016年
粗破碎的弧根肋骨 吉尔et al。88年和汉斯et al。178年] 2015 - 2020
交错肋骨断块连接弧根肋骨 吉尔et al。179年] 2016年
“S”形的模式组织弧形肋骨 Kumar et al。180年] 2017年
多个类型v形肋带酒窝的障碍 Kumar et al。181年] 2017年
双曲肋骨 Thakur et al。90年,182年] 2015 - 2020
斜上方连接矩形塞肋 Menasria et al。183年] 2017年
摇晃多个v型肋骨 金等。184年] 2017年
薄截断肋骨 沙玛和Kalamkar185年] 2017年
螺旋形或螺旋流路径 长官与螺旋流路径 Heydari和Mesgarpour111年),Bezbaruah et al。113年],MesgarPour et al。110年] 2018 - 2020
SAH的螺旋形状的破坏者 贾et al。112年] 2018年
SAH配备螺旋盘绕的插入 辛格和Vardhan114年] 2019年
SAH结合螺旋管PCM Saxena et al。115年] 2020年
SAH管与螺旋起皱和多孔圆盘插入 Bhattacharyya et al。116年] 2020年
表3
总结最近的研究在技术用于提高sah的效率。

(2)吸收涂层的使用。涂料的应用某些材料吸收剂表面是一个有效的方法越来越多地利用太阳能日晒。如图6,涂料通常归类为选择性和非选择性涂层。


图6
太阳能涂料及其属性的分类(103年]。

太阳能选择性和非选择性涂层很差还热不稳定的高温,导致可怜的吸收效率。一些非选择性涂层的例子有黑色涂料和聚氨酯涂料。涂层应该有一个高吸收率但低辐射的太阳热能应用程序,以便它可以维持被困热能(103年]。这就是为什么太阳能热谈话非选择性涂层技术的应用仍有一定的局限性。通过考虑过去的六年中,自2015年以来,有一些非选择性涂层在太阳能领域的出版物。然而,这些涂料得到研究人员的关注较少。另一方面,太阳能选择性涂层在不同光谱区域有不同的吸收率和发射率。最近的太阳能集热器的性能改进的详细审查Suman等人显然表明这涂料是可怕地依赖(103年]。他们的研究也突显出太阳能选择性涂层允许通过传入的太阳辐射和再热波长辐射的发射率。因此,太阳能收集器有助于捕获辐射能量达到高温。黑铬和金属陶瓷的选择性涂层的例子。在表3最近,以前的出版物吸收涂层的使用被显示。

(3)填充床的使用。在使用填充层,气流在床上从收集器指控电池。可逆气流的放电过程。填充床有很长的纹理因为贫穷传热传导发生床层之间。因此,充电和放电是互斥的岩床时使用。然而,叠层岩床系统一样有效可比水对夜间分布存储系统负载(One hundred.]。此外,Kumar和金(104年)广泛地查阅SAH和能源存储系统由单和双向填充床。研究表明,双向填充床SAH的热效率大于单程填充床的长官。在表3最近,以前的出版物的使用包装床被显示。

(4)使用鳍或波纹表面。扩展表面像鳍或波纹表面增加传热百分比不增加的能力(105年,106年]。Kabeel et al。107年)实证检验的效率玻璃刃的单程入口SAH包括19纵向鳍。此外,结果评估该SAH性能对比与传统的SAH表明57.0%的每日最大效率为0.04公斤/ s和鳍为修改后的翅片高度8.0厘米长官。同时,传统的SAH的每日最大效率是32.0%左右。在表3最近,以前的出版物的使用鳍或波纹表面。

(5)人工粗糙的使用。吸收器内的传热比例表面和气流确定平面SAH的效率。但较高的热阻增加了更高的吸收器表面温度对环境热损失。小传热比例是因为人为的粗糙层流厚度引起的传热表面(108年]。传统平板的层流底层被SAH提高吸收剂表面的热量交换。这是充分使用人工肋骨在吸收器的气流端实现(83年]。

人工粗糙度增强SAH的性能被广泛研究。近年来,一些广泛审查论文写提供全面了解SAH改善使用人工粗糙度。2015年,Lanjewar et al。108年)回顾了人工粗糙的进展热交换SAH改善通过检查的效率不同的方向为粗糙双弧根肋骨。同年,沙玛和Kalamkar81年)调查了sah持有人为粗糙度的热工水力效率。这个比较研究来评估各种粗糙度在sah吸收剂表面的元素。在2018年,辛格和辛格(83年)提出了一个详细的分析的人工粗糙配置用于长官。同年,辛格et al。109年)进行人工粗糙sah的实证研究。本文提出了传热和摩擦参数明显粗糙人为粗糙sah的几何图形。到2020年,一项新的研究通过Araujo [82年认为是过去十年的最近的出版物,使用半经验的调查。研究普遍认为多个v型肋间隙吸收提供了最优的粗糙的配置。在表3之前,最近调查的使用人工粗糙了。

(6)使用螺旋形或螺旋流路径。最重要的是,在裁判。110年),作者表明,空气的改善吸附剂接触面积的长官,包括更高的保留时间,提高传热性能。在这个研究中,螺旋流之间的双向SAH优化路径研究。然后他们研究的结果表明,雷诺数,优化几何导致显著更大的热工水力性能参数比较简单,如图7在下面。

(一)”name=
(一)
(b)”name=
(b)
图7
插图的能源效率和热工水力性能参数和优化几何图形供参考:(a)能源效率比较不同雷诺数和(b)热工水力性能参数为sah不同雷诺数(110年]。

2018年,Heydari和Mesgarpour [111年假设和经验提出在SAH螺旋通道流动路径的效率。螺旋通道被发现之间的双向SAH 14.7%热效率高于SAH没有螺旋渠道和pass-finned SAH高出8.6%。在后面的研究(112年),作者介绍了一种新型的SAH使用的螺旋形状的破坏者。实验工作之后,他们得出的结论是,剧透的SAH螺旋形状有更大的热量收集效率比传统的和复杂的长官。

2019年,Bezbaruah et al。113年)数值考虑翅片表面吸收器和螺旋流路径SAH使用CFD分析热效率。研究结果表明,最大热性能增强的新吸收塔板设计为3.72倍相比,其平板在同一质量流率。一年后,三个研究仔细进行了使用各种螺旋形或螺旋路径加强SAH效率。一个调查(114年)实验确定真空管集热器的效率SAH组成螺旋盘绕插入(ETC-HI)长官和简单等长官。他们的实验表明,ETC-HI SAH热效率是更好的,并且产生了空气温度高于简单等长官。此外,Saxena et al。115年)评估的热效率SAH结合PCM螺旋管。在他们的工作,三个SAH模型被设计成简要解释如下:SAH-A模型比较的参考模型;模型SAH-B明智的螺旋管装满低蓄热材料;和模型SAH-C新改进SAH-B模型结合螺旋管装满一个特定颗粒碳粉和石蜡的混合物。这三个模型的实验结果表明,相比SAH-A SAH-B, SAH-C在热效率方面是最好的模型。最后,SAH管与螺旋起皱和多孔圆盘插入试验和传热分析和(火用)都是(116年]。他们的结果表明,在存在多孔圆盘内螺旋波纹管,传热增加了大约50至60%。总之,作者建议他们的结果可以方便地用于实现一个新的太阳能空气加热器和热交换器的设计。表3显示了最近之前调查各种肋几何图形在sah就业。

总之,目前一些发表论文概述了螺旋形或螺旋流路径加强SAH的性能或增加空气在SAH保留时间。然而,我们所知,使用螺旋形或螺旋流路径在SAH显示良好的结果,作为本节的讨论在前面的段落。因此,应该指出的是,未来的研究趋势的使用sah的螺旋形或螺旋流路径将可能是竞争非常激烈的和有益的。在表3之前,最近调查的使用螺旋形或螺旋流路径了。

4所示。Metaheuristic优化算法对太阳能空气加热器

在过去的几十年里,最近的进步在计算机科学和数学优化metaheuristic算法用于许多应用程序。不像启发式,他们不需要任何problem-dependent启发式信息。metaheuristic算法的关键优势之一是,他们对这个问题做一些假设,认为这是一个黑盒子。重要的是,搜索最优解,他们样品问题的搜索空间太大了,完全搜索(186年]。

从遗传算法(GA),研究[187年- - - - - -189年)应用GA在太阳能系统获得良好的优化问题的可能的解决方案。与GA metaheuristic算法的发展开始,差分进化(DE)和粒子群优化(PSO)算法(25]。作者在26,190年)再次表示,metaheuristic算法得益于搜索效率和/或准确性,减少计算负担,和高质量的解决复杂的优化问题。本节讨论一些metaheuristic算法应用于SAH优化。

4.1。利用粒子群优化(PSO)
以下4.4.1。基本粒子群优化算法

PSO算法模仿鸟或鱼的植绒本质教育(186年,191年- - - - - -193年]。此外,全球和个体最优粒子群遵循方向更新速度和位置(25,26]。PSO方法包括三个阶段:初始化、勘探和评估。

(1)初始化。定义的人口规模和从一个随机粒子。

(2)探索。粒子的当前位置” “更新移动速度沿搜索空间 。在评估过程中,粒子的当前最佳位置” “和全局最优位置” ”记录。每个粒子的位置升级利用方程(18)以下25]: 在哪里 更新的位置吗 斑点, 的当前位置吗 th斑点, 展示了更新后的速度。

的速度 th粒子更新使用速度更新方程方程(19)以下25]: 更新粒子的位置在哪里用 , 显示的当前位置 th粒子, 展示了更新后的速度, 是当前速度, 惯性权重, 是个体的比例, 是公共的配额, 和 是任意数字 。

(3)评价。在此阶段,粒子的健身价值评估更新记录数据” ”和“ “如下(25]:

更重要的是,更好地理解PSO算法,其流程图如图8。


图8
PSO算法的流程图。
4.1.2。粒子群优化太阳能空气加热器

悉达多等。14]使用几个特征的粒子群优化算法优化的热效率光滑平板SAH通过考虑玻璃盖板,太阳辐照度,倾斜角度,板发射率和雷诺数。在他们的研究中,利用MATLAB软件进行仿真。他们的研究结果表明,最优热性能(72.42%)获得了使用1.0米/秒风速( ),68.36°倾角,0.89板发射率,280.43 K环境空气温度,3.0玻璃罩号码( ),和600.0 W / m2太阳辐照度( )。经验证据也表明,该算法是非常健壮。

2019年,Kumar和Layek [84年)广泛分析粗糙sah的热工水力效率。实验的结果分析了一款统计软件的帮助下17个软件版本。此外,两种metaheuristic算法(PSO和TLBO)也认为优化SAH的效率。最大2.13经验热工水力效率考虑3扭率 ,8 pitch-height比率 ,21000 .0再保险、肋骨和60°倾角 。正如上面提到的,适当两metaheuristic进化算法应用于评估一组最优的粗糙度与操作参数组合。如图9和表4下面,TLBO方法揭示了更好的结果比算法技术最大化性能。他们得出结论,在可靠性方面,能力、执行、和全局收敛性,TLBO算法的仿真优化的结果与实验数据更令人满意。


图9
算法收敛的热工水力性能和TLBO技术(84年]。
美国没有。 作者(年代),年(s),和引用 类型的长官 Metaheuristic算法(年代) 重要的考虑输入/设计/操作参数优化性能(效率) 热工水力/热性能(效率) 评论
1。 悉达多et al。(2012)14] 光滑平板SAH (SFPSAH) 算法 (我)玻璃覆盖的数量( ):3
(2)太阳能辐照度( ):600.0 W /米2
(3)风速( ):1.0米/秒
(iv)倾斜角度 :68.36°
(v)板发射率(无量纲) :0.89
(vi)环境温度的空气 :280.43 K		 最大热效率:72.42% (我)增加雷诺数(重新)会导致更好的传热速率和提高热效率 W / m2。
(2)SFPSAH的热效率是使用更多的改进 和相同的值 W / m2。
(iii)的最大热效率三个玻璃盖片被发现 。
(iv)通过增加太阳辐射强度、热性能降低了。
2。 莫汉蒂et al。(2020)194年] 呈现出一个三面粗糙SAH MOPSO (我)Re: 12000 0 - 13000 0
(2)适用音高粗糙度:10.0
(3)适用的粗糙度值:0.3 - -0.4
(四)质量流率:0.04公斤/ s		 最大的热效率范围:63.0 - -75.0% (我)雷诺数和适用的音高粗糙度反应的最主要的参数。
(2)适用的粗糙度值几乎没有变化对两种反应的影响。
(3)加强努塞尔特和雷诺数削弱了适用的粗糙度。
3所示。 Kumar和Layek (2019) [84年] 一个粗糙SAH(扭曲的肋骨粗糙度) PSO和TLBO (我)比率 :3
(2)Pitch-height比率 :8
(3)Re: 21000 0
(iv)肋骨倾角 :60.0°		 实验,2.13是热工水力效率最高的。
最优的结果获得的热工水力效率最高的算法和TLBO技术分别为2.105和2.117,分别。		 (我)获得了最佳热工水力效率较低 价值和减少增加 比率。
(2)TLBO显示比PSO算法更好的最优解。
4所示。 饶和Waghmare (2015) [24] 光滑平板长官 TLBO (我)风速:1.2729米/秒
(2)倾斜角度:59.5832°
(3)板辐射率:0.8835
(四)环境温度:293.9362 K
(v)温升:2.1395 K
(vi)辐照度:600.0 W / m2
(七)雷诺数:20000 0		 最大热效率:76.67% (我)热效率与雷诺数的增加。
(2)热效率略增加玻璃盖板。
(3)从TLBO算法获得的解决方案比替代metaheuristic算法如遗传算法、算法和SA。因此,对于相同的考虑问题,TLBO比选择优化技术在新出版的文献。
5。 拉奥(2016)(200年] 光滑平板长官 TLBO和ETLBO (我)风速:1.3194米/秒
(2)倾斜角度:60.4883°
(3)板辐射率:0.8947
(四)环境温度:292.5993 K
(v)温升:2.1448 K
(vi)辐照度:600.0 W / m2
(七)雷诺数:20000 0		 最高的热效率:76.7881%(应用ETLBO) (我)热效率与雷诺数的增加。
(2)与玻璃盖板热效率会略微增加。
(3)从TLBO和ELTBO算法获得最终的解决方案是比替代metaheuristic算法如遗传算法、算法和SA。因此,TLBO和ELTBO算法被发现更有效。
6。 Varun和悉达多(2010)202年] 光滑平板长官 遗传算法 (我)气流速度:2.95米/秒
(2)倾斜角度:65.33°
(3)板辐射率:0.86
(四)环境温度:296.11 K
(v)温升:2.20 K
(vi)辐照度:600.0 W / m2
(七)雷诺数:20000 0		 最高的热效率:75.65% (我)平板SAH的热效率与雷诺数的增加。
(2)最高的热效率得到许多应用系统设计参数。
7所示。 Şahin (2012) (203年] 囊 ABC和遗传算法 (我)速度:3.6859米/秒
(2)收集器斜率:40°
(3)吸收板辐射率:0.9415
(iv)发射率的玻璃覆盖:0.8043
(v)空气温度:290.0798 K
(vi)辐照度:600.0 W / m2
(七)雷诺数:6000 0		 最佳热效率:
(我)美国广播公司(ABC): 0.7998
(2)遗传算法:0.7983		 (我)ABC和GA优化解决方案比传统方法更精确。
(2)结果表明,ABC和GA技术盈利申请热囊效率优化。然而,ABC算法优于遗传算法。
(3)囊的热效率与雷诺数的增加。
8。 Saravanakumar et al。(2020)159年] 加入鳍和塞粗弧形肋长官 遗传算法 (我)翅片数量:8
(2)挡板长度:0.2米
(3)挡板宽度:0.015米
(四)质量流率:0.012公斤/ s		 最高的(火用)效率:5.2% 最佳热效率高(我)会导致更大的质量流率,和更多的(火用)破坏板和太阳之间的观察。
(2)(火用)效率的评估是基于(火用)破坏和损失。
(3)遗传算法优化参数的最大(火用)效率为5.2%。
(iv)获得设计和操作参数的最优值。
(v)模型模拟的结果验证了提出的SAH模型可用在最近的文献。
9。 戈拉米et al。(2019)204年] 与arcuate-shaped SAH的障碍 NSGA-II (我)的流量范围(公斤1):0.001 - -0.5
(2)入口温度范围(K): 273.0 - -300.0
(3)进气温度范围(K): 273.0 - -410.0
(iv)范围的区域(m2):1.0 - -5.0
(v)太阳能辐照度(W m2):800.0		 (火用)效率的收藏家障碍:3.5% (我)结果表明,双层玻璃盖和障碍(III型)sah更有效率的经济和exergetic特征比选择在他们的研究。
10。 Yıldırım和Aydoğdu (2017) [23] 平板长官:
(我)单次的长官
(2)汽油辛烷值通过长官		 美国广播公司 最优通道深度和最佳空气质量流率都是评估不同的收集器长度和不同的太阳能辐射。他们的分析和比较表中所示23]。 最大的热工水力效率:
(我)单程SAH: 71.43%
(2)汽油辛烷值通过SAH: 82.91%		 (我)ABC优化技术被发现适用于优化长官。
(2)一些设计参数,如通道深度和空气质量流量可以评估最佳热工水力效率。
(3)最佳热工水力效率随收集器长度增加而降低。
(iv)热效率对应于最大热工水力效率随收集器长度增加而降低。
(v)最优通道深度收集器长度的增加而增加。
(vi)太阳日晒增加热量增益和增强热效率和热工水力性能。
11。 悉达多et al。(2012)210年] 平板SAH SA (我)风速:1.0米/秒
(2)倾斜角度:70.0°
(3)辐照度:600.0 W / m2
(iv)板辐射率:0.85
(v)雷诺数:20000 0		 优化的热效率:72.48% (我)平板SAH的热效率与雷诺数的增加。
(2)平板SAH的热效率随玻璃盖板和倾角的数量。
(3)在与遗传算法比较,实证SA最佳热效率类似于遗传算法。然而,GA值高于SA的估计。
表4
比较热或热工水力性能的使用各种metaheuristic SAH SAH优化算法。

出于PSO的灵活性和适应性,任何困难的优化问题,研究人员提出了许多不同的算法来处理SAH优化。在这种情况下,作者在194年)提出了一种参数三面粗糙SAH多目标粒子群优化算法(MOPSO)。他们肯定地验证优化结果表明3.39%的误差。本研究发现在表的参数4在下面。

4.2。使用基于教学优化(TLBO)
4.2.1。准备基本概念教学的优化

最近TLBO算法启发教学过程提出的Rao et al。195年- - - - - -197年和饶198年)取决于教师对学习者的影响生产力。两种学习方法介绍了这个算法:(1)教师(教师阶段)和(2)通过与更多的学习者(学生阶段)。老师让最优的结果在整个人口。实际上,设计中包含的参数优化问题的目标函数,和最佳的解决方案是目标函数的最好的结果197年- - - - - -199年]。TLBO算法流程图如图10。


图10
流程图TLBO算法基于Rao et al。195年]。
4.2.2。Teaching-Learning-Dependent太阳能空气加热器的优化

广泛的比较粗糙的PSO和TLBO技术长官是由Kumar和Layek84年2019年)。本研究讨论在前面的小节中,它清楚地表明,TLBO技术与PSO相比显示出更高的最优解的方法。饶和Waghmare24)评估抛光平板的热效率TLBO SAH的方法。在这项研究中,TLBO代码是在MATLAB开发的热效率最大化光滑平板SAH目标函数。热效率最高的76.67%是通过以下输入目标函数:1.2729米/秒风速59.5832°倾角,0.8835板发射率,293.9362 K环境温度,600.0 W / m2辐照度、20000 .0雷诺数和2.1395 K温度上升。该研究的作者得出结论,TLBO算法的结果略高,相应的类似于一些优化算法,如遗传算法,算法,模拟退火(SA),如图11。此外,他们还指出,热效率增加与雷诺数和玻璃盖板的数字。


图11
热效率metaheuristic算法对雷诺数(24]。

拉奥(200年)再次调查的效率抛光平板SAH应用精英(ETLBO)和TLBO teaching-learning-based优化算法。ETLBO饶是一个最近的小说《他乡算法通过引入和帕特尔201年约束优化,它显示一些改进结果与TLBO相比。在上述研究中,拉奥(200年),结果完全显示,应用ETLBO,最佳热效率最高达到76.7881%以下:1.3194米/秒风速60.4883°倾角,0.8947板发射率,292.5993 K环境温度,2.1448 K温度上升,600.0 W / m2辐照度和20000 .0雷诺数。ETLBO和TLBO算法的有效性进行评估与优化算法如遗传算法、算法和SA应用广泛的计算测试放在一个平面上长官。因此,TLBO和ELTBO算法是非常有效的。此外,热性能不仅与雷诺数也略微增加玻璃盖板。

4.3。使用遗传算法(GA)
4.3.1。遗传算法的基本概念

遗传算法是一种算法基于生物学和受进化的机制。目标函数制定涉及表达的决策变量编码为染色体。GA遵循三个主要步骤:选择、交叉、变异,在下面的小节中描述(25]。为更好地理解,图12演示了基于GA的流程图杨et al。26]。


图12
遗传算法的流程图方法。

步骤1。选择。首先,解决方案是随机生成的,每个解决方案的健康评估。只有健康染色体为下一代选择后的选择。

步骤2。交叉。产生新一代的后代如下:

步骤3。突变。帮助实现更好的后代,可能错过了交叉操作。作为一个用户定义的突变率, 用于变异操作。 在哪里 交叉率和吗 突变率。

4.3.2。遗传算法优化的太阳能空气加热器

2010年,Varun和悉达多(202年]使用遗传算法来获得最佳热效率平面SAH应用板辐射率、倾角、雷诺数和玻璃盘数。在这项研究中,一个计算机方案优化问题是使用MATLAB软件开发的。他们的结果表明,最大热效率为75.65%。优化组值用来获取热效率包括空气速度2.95米/秒,65.33°倾角,0.86板发射率,296.11 K环境温度,和2.20 K温度上升。此外,研究表明,平板的热效率SAH雷诺数的增加。两年后,Şahin [203年]研究了太阳能空气集热器的优化(SAC)使用遗传算法和人工蜂群(ABC)算法。的最高最佳热效率囊源自吸收板发射率的参数值,玻璃覆盖发射率、空气温度、空气流速、和收藏家的斜率。同时,得到最优热的效率79.98%和79.83%应用ABC和遗传算法时,分别。同时,囊热力性能与雷诺数的增加增加。作者表明,ABC算法和遗传算法成功应用于囊热效率优化。然而,美国广播公司表示最佳热效率大于GA算法,如图13在下面。


图13
ABC和GA的热力性能研究[203年]。

最近,Saravanakumar et al。159年)采用遗传算法优化设计鳍和塞弧形肋SAH的(火用)效率。在他们的研究中,使用MATLAB软件开发的代码来解决能量和火用平衡方程。结果表明,该长官最大(火用)效率优化的条件是5.2%。然而,最大(火用)是获得8鳍,挡板长度0.2米,0.015米挡板宽度,和0.012千克/秒传质速率。最后,他们的模型仿真验证了所提出的SAH模型可用在最近的文学。直到现在,许多进化多目标算法来自GA优化不同的系统。sah的情况;在裁判。204年),NSGA-II (nondominated排序遗传algorithm-II)优化thermoeconomic屏障arcuate-shaped长官。他们的研究结果表明,双层玻璃盖和障碍(III型)sah最高经济和exergetic优化系统在他们的研究。这项研究的优化参数和结果总结在表4在下面。

4.4。使用人工蜂群(ABC)
4.1.1。基本概念的人工蜜蜂的殖民地

ABC算法刺激通过智能喂食蜜蜂的性质205年]。ABC算法如下所述(包括四个主要阶段205年- - - - - -207年]:

(1)初始阶段。ABC算法在初始水平,产生任意基本人口分散了SN(食物来源数等于雇佣蜂数)的解决方案。考虑每一个食物来源 作为解决轨迹优化问题,每一个 跟踪 变量( )以最小化目标函数。初始化后,位置(结果)的人口暴露于复制周期 (最大周期数)。这是未来的调查过程三个阶段。

(2)蜜蜂工作阶段。蜜蜂寻找新鲜食品供应工作 包含更大的花蜜在食物供应的环境( )在他们的意识。他们发现一个相邻的食物来源和评估其私利(适当)。因此,附近的食物供应是评估从以下方程: 在哪里 是任意首选食品供应, 是任意首选规范指标 ,和 任意数量的间隔 。后生成新鲜食品供应( ),其健康状况评估,饥饿的选择之间 和 。这个适当的值表示工作蜜蜂的摆动跳舞。

(3)旁观者蜜蜂阶段。闲置蜜蜂组成两组蜜蜂:旁观者蜜蜂和招聘人员。蜜蜂与观众分享他们的食物供应信息工作蜜蜂在蜂巢中等待,和旁观者蜜蜂根据这些信息确定它们的食物来源。的可能性 的 由观众喜欢蜜蜂评估由以下方程:

在食品供应 被选中的机会一个旁观者蜜蜂,附近的来源吗 审判的时候利用方程(23),并估计其适当的值。因此,越来越多的旁观者招募为食物来源,和一个明确的响应行为的发展。

(4)侦探蜜蜂阶段。闲置的蜜蜂,任意选择他们的食物来源是童子军。蜜蜂工作,不能增强固定数量的试验,表明的ABC算法,成为招聘人员,那些可怜的结果必须被丢弃。因此,转换后的童子军任意寻求新的解决方案,这被球探发现,蜜蜂的工作 。

10/24/11。人工蜜蜂殖民地太阳能空气加热器的优化

2012年,Şahin [203年]研究了使用遗传算法优化囊和ABC算法。然而,ABC算法比遗传算法更好的性能结果,如前一小节所示表4。最近的一项研究由Yıldırım和Aydoğdu [23)开发了ABC算法基于模型用MATLAB软件仿真代码优化平板长官。他们获得了操作值和优化设计使用算法和不同的日晒值和收藏家的长度。获得的最大单程SAH的热工水力性能和汽油辛烷值通过SAH分别为71.43%和82.91%,分别。作者还显示,使用一些设计参数,如通道深度和空气质量流量,ABC优化技术也可以用来优化平板长官。

4.5。使用模拟退火算法(SA)
4.5.1。模拟退火算法的基本概念

SA算法最初用于解决旅行商问题的柯克帕特里克等人(1983年208年]。它的设计灵感来自于物理逐渐冷却过程称为退火(26]。SA技术使用两个主要过程:(1)状态之间的转换和(2)温度控制来实现最低能级。SA过程始于一个初始稳定位置” “能量层” 。“然后,以下条件” “能量层” “只容许如果满足下面的表达式(25]:

如果 ,显示的状态是由以下方程(25]:

控制参数” “监管在整个算法搜索过程,直到获得最低能级。图14下面显示了模拟退火方法的最优算法的解决方案。


图14
为优化流程图使用SA算法基于Zain et al。209年]。
4.5.2。太阳能空气加热器的模拟退火优化算法

2012年,悉达多的比较研究等。210年)评估光滑平面SAH的热效率优化和预测股价的优化设计。在这项研究中,该算法为优化开发和仿真进行了基于MATLAB开发的软件代码。结果表明,优化后的热性能是72.48%使用600.0 W / m2辐照度和三个玻璃板。此外,这些结果与由其他metaheuristic算法,如遗传算法和PSO和满意。对比最近的经验数据和SA的热效率非常接近GA的结果。然而,GA值高于SA。

数年后,饶和Waghmare24]评价光滑平面SAH的热效率优化应用TLBO技术,然后给出的结果与其他metaheuristic相比技术SA算法,遗传算法从以前的文献。本研究讨论了在前面的小节。SA算法是有用的最佳热效率光滑平板长官。但是,SA技术并不是最强大的热效率优化算法的光滑平板长官,如图11以上。

5。讨论

目前,化石燃料,包括天然气、石油和煤,是世界上主要的能源。由于有限的化石燃料储备的规模,本世纪能源困境是“化石燃料耗尽?“这是一个关键的和有争议的问题,需要解决。在2009年发表的一项有趣的研究Shafiee和Topal [211年)提出了一种方法,主要计算当化石燃料耗尽。主要外部特征影响石油、煤炭和天然气储备计量经济模型是他们的消费和价格趋势率在1980年到2006年之间,分别。该方法的结果表明,化石燃料的消耗时间估计约35岁,37岁,107年对石油、天然气和煤炭,分别。因此,这意味着只有煤炭仍将可用的2042后和2112如果消费是在保守的利率。

当然,在几十年内,可再生能源应该继续上升,挤掉化石燃料和降低温室气体排放。这个可持续可再生能源的前景将扩大能源获取的关键,减少空气污染,应对温室气体的排放。扩大使用可再生能源和能源效率的措施可以大大维持能源使用减少冷却和加热的需求。因此,长官可以成为另一个有前途的可再生能源系统的一部分来减少二氧化碳排放量在未来几十年。长官有丰富的福利,像小型制造,设备,和营业费用,可能是由应用更少和更便宜的材料。然而,sah的性能因贫穷而饱受批评,和研究人员和开发人员施加努力改善其热性能指标。sah的低效率可以提高使用蓄热材料,适当吸收涂料、包装床,鳍,或波纹表面,如部分中讨论3.4.4。

目前,SAH优化用于减少系统总成本,增加生命周期储蓄,提高热效率。为了满足能源需求,有必要太阳能资源的最优利用。为了实现这一目标,可以实现多种优化技术,确定性或随机。此外,使用metaheuristic算法,得到最高长官效率的优化设计。这篇文章的目的是进行一个详细的调查六承诺metaheuristic在SAH优化算法及其应用。研究[14,23,24,84年,159年,194年,200年,202年- - - - - -204年,210年从表4下面显示metaheuristic算法非常有效和强大的工具寻找最优性能sah的效率。此外,表5说明了这六个metaheuristic算法的主要优缺点。不可否认的是,这些能力和缺点表5可以提供潜在的洞察未来的研究在SAH优化。
美国没有。 算法 优势 缺点 讲话
1。 模拟退火(SA) (我)容易实现24]
(2)在适当的条件下收敛		 (我)SA性能低于GA (210年]
(2)SA算法不如选择优化算法如遗传算法、算法,TLBO [24]
(3)收敛速度慢28]
(iv)股价不适合在一些工作温度和辐照度值(28]		 虽然SA是sah的优化,目前的文献表明,不如选择优化算法如遗传算法、算法和TLBO。
2。 粒子群优化(PSO) (我)算法考虑不同人口和更好的位置更新
(2)简单的概念
(3)更高的收敛速度(14]
(iv)容易实现(14]		 (我)在裁判。84年),PSO方法TLBO相比并没有显示出更好的优化
(2)PSO取决于惯性权重和学习常数(213年]		 算法适用于确定sah的最大最优的热效率。然而,还有其他能够优于PSO算法。
3所示。 遗传算法(GA) (我)准确、快速与传统方法相比(203年] (我)(202年),据报道SAH的热效率是非常贫穷。这是由于它的低传热能力,它取决于不同的系统和操作参数
(2)一般来说,GA往往被困到局部最小值
(3)难以收敛
(iv)它可以产生意义的结果		 遗传算法仍然是最广泛使用的优化算法。根据文献SAH优化,它仍然显示,可怜的热效率等缺陷存在。
4所示。 人工蜂群(ABC) (我)准确、快速与传统方法相比(203年]
(2)在裁判。203年),囊通过ABC算法的热效率略高于GA获得的热效率
(3)PSO算法简单,但用更少的限制程度最高的循环计数和殖民地(214年]		 (我)一些参数会影响算法效率(23]
(二)收敛速度慢212年]		 根据近期文献,尽管一些缺点,ABC优化sah已经显示出良好的效果。
5。 Teaching-learning-based优化(TLBO) (我)在裁判。24),TLBO被发现可以接受比选择优化算法如遗传算法、算法和SA
(2)它是一个有效的算法(24]
(3)它是一种很有前途的算法确定最优设计(24]
(四)在裁判。84年),TLBO方法显示更好的结果比算法最大化效率的技术
(v)而言,这是一个简单和低成本的方法metaheuristic评价热工水力粗糙sah的效率(84年]
(vi)收敛速度快(215年]
(七)高精度算法[215年]		 (我)TLBO只需要调优算法的调节限制了其操作(201年] 直到现在,TLBO表明好的结果的优化sah相比其他优化方法。
6。 精英teaching-learning-based优化(ETLBO) (我)在裁判。200年),ETLBO和TLBO算法都发现可以接受比选择优化算法如遗传算法、算法和SA
(2)它是一个有效的算法(200年]
(3)它是一种很有前途的算法确定最优设计(200年]		 (i)的影响ETLBO算法的接受管理指标与人口规模、代号码和精英大小必须考虑算法的效率和详细调查。但是,TLBO只需要调优算法的接受监督限制其操作(201年] 根据近期文献,ETLBO和TLBO算法执行比其他优化算法被先前的研究人员。直到最近,尽管这种方法的提到的缺点,没有很多的研究论文在SAH优化应用这种算法。
表5
总结讨论的优点和缺点六在SAH优化方法。

Kumar和Layek84年)使用两种metaheuristic算法(PSO和TLBO)优化粗糙sah的性能。如图9和表4和5,TLBO方法优于PSO技术。

Şahin[的比较研究203年)评价囊的优化使用GA和ABC算法。结果表明,ABC和遗传算法成功应用于囊的热性能优化。然而,ABC算法比遗传算法(见表显示更好的结果4下文)。然而,研究[23,212年)报道,该技术的一些缺点,一些参数会影响算法性能和收敛速度较低(见表5下文)。悉达多等。210年]研究了光滑平面的热效率优化长官,优化设计使用SA,然后将它与替代metaheuristic遗传算法和PSO算法。这种比较表明,热效率非常接近。然而,GA值高于SA的估计。饶和Waghmare24和饶200年]研究光滑平面SAH的效率应用ETLBO和TLBO算法,然后将结果与SA等其他优化算法,算法和遗传算法。比较表明,TLBO和ELTBO比SA算法更有效,算法和遗传算法,如图11。同时,热效率与雷诺数的增加。

从最近的文学和比较总结表4和5metaheuristic算法如ETLBO TLBO, ABC, GA, PSO和SA为SAH优化生成更好的结果。然而,TLBO比ABC更具竞争力,GA, PSO和SA sah的优化同样的考虑问题。尽管metaheuristic算法显示sah的优化的能力,也有其他方法来优化这些太阳能系统。作为一个例子,表6总结了最近论文现有的其他研究人员所使用的方法和技术在sah的优化。
美国没有。 作者,和引用 这项研究的目的 方法/技术 结论重要讲话
1。 朱、张(2020)(216年] 性能优化的数值调查microheat管道基于数组的长官 (我)一个三维稳态数值模型使用CFD软件
(2)实验系统构建和用于验证数值模型		 发达数值模型与实验结果验证了协议。
2。 Benhamza et al。(2021)217年] (火用)、能源、食品干燥多目标设计优化和改进potential-dependent长官 (我)实验配置
(2)响应面方法(RSM)模型
(3)数学模型		 一个能量平衡方程SAH数值模型开发和实证验证。5.745%的均适用的误差表明,两种算法的分析和实证结果是相似的。此外,方差分析证明了响应面方法(RSM)回归模型非常精确。结果,他们可能会被应用到SAH优化。
3所示。 Korpale et al。(2020)218年] sah的数值模拟和优化 (我)的经验相关性和评估最大热工水力矩形剖面肋骨安装在sah的效率
(2)CFD模拟
(3)实验		 误差在可接受的范围内,证明实验的准确性相关性用于sah的设计和选择适当的模型方程是足够的。
4所示。 Kumar et al。(2020)85年] 与填充层管SAH的热工水力优化 (i)在这个调查、传热和流体流动SAH特性进行了数值分析,获得最佳性能 这项研究得出的结论是,有轻微的增强减少温度上升,每组床深度密封元件尺寸比率。
5。 沙玛和超(2020),第六章在文献[219年] 的多目标性能优化肋长官 (我)CFD-Taguchi方法 高效换热应用适当的调查提供了一种改进的肋的设计。
6。 Bezbaruah et al。(2019)220年] 截断半锥的涡流发生器SAH优化使用通用效率分析和灰色比较分析(下) (我)数值方法
(2)灰色关联分析(GRA)优化		 他们应用不同的曲线从CFD代码来证实他们的研究结果。
7所示。 Dezan et al。(2020)98年] 热工水力效率SAH管道优化使用不规则的矩形小翼行双 (我)代理优化
(2)多目标优化
(3)数值方法		 它们适用于可持续发展的最优通道类型长官。
8。 肖et al。(2019)221年] (火用)破坏minimization-dependent湍流热交换SAH优化。 (我)换热优化 他们的研究结果表明,优化技术是有效增强SAH热工水力效率。
9。 卡迪尔et al。(2019)222年] 斜翅片优化设计的建模长官。 (我)响应面方法(RSM)
(2)使用ANSYS流利v16.1软件仿真		 斜鳍SAH的热效率比圆,更好、更杰出square-sectioned, l型粗SAH的几何图形。
10。 Kumar et al。(2019)223年] 效率评估和离散多个弧形肋SAH优化 (我)响应面方法(RSM)
(2)方差分析(方差分析)
(3)实验		 一个非凡的增强在SAH随粗糙度的热效率,但导致更高的长官抽运功率。
11。 Debnath et al。(2019)224年] 综合模糊方法对平板囊优化模型。 (我)实验
(2)模糊综合方法		 获得结果的准确性的囊被发现约97.5%。
表6
最近论文现有的其他研究人员所使用的方法和技术优化的太阳能空气加热器(2019 - 2021)。

6。结论和未来的前景

本文回顾了最近的研究应用的六个最先进的太阳能空气加热器metaheuristic算法优化和突出了最近的趋势和未来前景。这些算法包括模拟退火(SA),粒子群优化(PSO)、遗传算法(GA),人工蜂群(ABC) teaching-learning-based优化(TLBO)和精英teaching-learning-based优化(ETLBO)。注明从metaheuristic算法结果的审查,使用在实现重大改进效率的太阳能空气加热器。讨论了六个单独或组合使用metaheuristic技术比实验结果给出更好的结果。直到最近,这些优化技术从未被广泛用于SAH优化。然而,在只有一个工作SA和GA的比较210年),据报道,GA值高于SA。同时,据报道,SA的结果更接近实验结果相比。在文献中,研究报道TLBO竞争与其他方法。在这种情况下,研究参考。24,84年,199年]TLBO相比,PSO、SA和GA。他们所有的解决方案表明,TLBO方法优于另一种优化算法在新的文学。在只有一个工作203年),GA和ABC都用于最大化长官。ABC算法比遗传算法显示优越的结果。然而,优化方法也有一些缺点,如表所示5。

进行彻底的分析,比较总结,见表4和5和数字9,11,13已经发表的文献。很明显,metaheuristic算法如ETLBO TLBO, ABC, GA, PSO和SA产生更好的结果比传统的SAH优化。然而,ETLBO和TLBO都更有效率比ABC, GA, PSO和SA在sah的优化同样的考虑问题。

太阳能空气加热器的优化,还可以有足够的机会来部署各种metaheuristic增强的长官。此外,这项研究可以扩展来执行对太阳能空气加热器的热性能优化。以下引用发表论文显示特定的使用metaheuristic SAH优化算法:[202年),2010年(14),2012年(210年),2012年(203年),2012年(24),2015年(200年),2016年(23),2017年(84年,204年),2019年(159年,194年2020年)。因此,它可以观察到,关于这一主题的出版物的总数从2010年以来已略微增加(尽管2020年信息目前还没有完成)。虽然ETLBO和TLBO比ABC无疑更具竞争力,遗传算法,算法,和SA在文献中,很难将这些技术之一声明为sah的最佳优化。这是因为还有几个关于这一主题的作品,和所有的审查技术已报告作为sah的成功方法的优化,如表所示4。

据我们所知,有许多类型的metaheuristic技术尚未用于SAH优化。这些优化技术包括微分进化,布谷鸟搜索,灰太狼优化,花授粉算法,和鲸鱼的优化算法。总之,我们建议所有28 metaheuristic算法(中26)已经被应用在光伏电池参数识别用于SAH优化。这些推荐的优化方法,以及那些被介绍在未来,有望应用于进一步的研究和研究生产各种sah的最佳热效率。

命名法

: (火用)率(W)
: (火用)破坏率(W)
: 能源事件疏散立方体
: 能量吸收空气(W)
: 有用的能源获得的收集器
: 吸收器板区(m2)
: 空气的比热(J公斤1K1)
: 能源率(W)
: 波尔兹曼常数
: 质量流量的空气(公斤/ s)
: 温差(°K)
: 焓(J /公斤)
PJ: pj
再保险: 雷诺数
: 温度(°C)
: 太阳辐射强度在特定区域(W / m2)
: 流体压力(Pa)
: 相关系数
: 特定的熵
有限元分析软件: 力学有限元分析软件是用来模拟计算机模型的结构,电子,或机器部件分析强度、韧性、弹性、温度分布、电磁学、流体流动和其他属性。

缩写

美国广播公司(ABC): 人工蜜蜂殖民地
方差分析: 方差分析
ASHRAE这样: 美国采暖、制冷和空调工程师
CFD: 计算流体动力学
德: 微分进化
ETLBO: 精英teaching-learning-based优化
遗传算法: 遗传算法
掌握: 灰色关联分析
MATLAB: 矩阵实验室
麻省理工学院: 麻省理工学院的
MOPSO: 多目标粒子群优化
NSGA-II: Nondominated排序遗传algorithm-II
PCM: 相变材料
算法: 粒子群优化
PV: 光伏
PV / T: 光伏/热
QPSAC: Quadruple-pass太阳能空气集热器
提高: 重正化群
RSM: 响应面方法
山: 模拟退火
囊: 太阳能空气集热器
长官(s): 太阳能空气加热器(年代)
简单: Semi-implicit pressure-linked方程(算法)
风场: 剪切应力运输
片(s): 太阳能热水器(s)
te: 热能存储
TLBO: Teaching-learning-based优化
N / A: 不可用。
希腊符号
: 火用效率
: 吸收比内表面的真空管集热器
: 热效率
: 透光率的收集器管
: 特定的(火用)。
下标
2 d: 二维
3 d: 三维
答: 环境空气
c: 收集器
f: 流体
fi: 进气口
fm: 意思是空气
: 出口空气
/我: 输入
/ o: 输出
病人: 盘子里。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

作者的贡献同样的完成这篇论文。

确认

作者高度承认支持的想法费迪南德Niyonyungu(堪萨斯大学)的过程中。这项工作的部分支持由中国国家自然科学基金项目:位置信息挖掘和推荐方法研究大数据(批准号41971340),中央领导地方科技发展项目:福建汽车电子和电力驱动技术重点实验室(批准号2020 l3014), 2020年福建省一个皮带,一条路科技创新平台项目:北斗实验室东南亚国际子开放实验室(批准号2020 d002)、福建省省级人选的百万人才项目(批准号GY-Z19113)、专利资助项目:流量大数据挖掘和智能驾驶技术研究(批准号GY-Z20074),福建科技大学的博士研究基金会:研究异构无线网络结构和传递机制快速移动环境下(批准号GY-Z15009),研究开始基金:研究公共交通方式基于交通轨迹数据挖掘(批准号GY-Z160064)、福建省自然科学基金一般项目的科技部门:关键技术研究车辆非法拥堵取证基于车辆视觉环境感知(批准号2019 i0019)和省级科技教育部一般项目:研究关键技术的动态弹性扩张的云平台实时交通大数据处理(批准号GY-Z160150)。

引用

  1. Kannan n和d . Vakeesan太阳能对未来世界:——一个评论,”可再生能源和可持续能源的评论卷,62年,第1105 - 1092页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  2. x, x, m·罗伊廖,c·p·尼尔森和j .温”建模为加快制定和验证仿真和灵活性评估大规模电力系统在高渗透可再生,”应用能源卷,237年,第154 - 145页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  3. m . Benasla d·赫斯t . Allaoui m . Brahami和m . Denai”转向可持续能源系统在欧洲:北非的太阳能资源能发挥什么作用?”能源战略回顾,24卷,1-13,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  4. A·莫迪f·布勒公司j·g·安德瑞森f复合,“回顾基于太阳能的热量和发电系统,”可再生能源和可持续能源的评论卷,67年,第1064 - 1047页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  5. e . Kabir·库马尔库马尔,a . a . Adelodun和k·h·金,“太阳能:潜力和未来前景,”可再生能源和可持续能源的评论卷,82年,第900 - 894页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  6. a Shahsavari m·阿克巴里,“太阳能的潜力减少能源排放在发展中国家,“可再生能源和可持续能源的评论卷,90年,第291 - 275页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  7. r·r·埃尔南德斯s . b .复活节,m . l . Murphy-Mariscal et al .,“太阳能能源的环境影响”可再生能源和可持续能源的评论,29卷,第779 - 766页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  8. a . h . Almasoud和h . m . Gandayh“太阳能在沙特阿拉伯的未来,”沙特国王大学工程科学杂志》上,27卷,不。2、153 - 157年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  9. p·g . v .桑帕约m·o·a·冈萨雷斯,“光伏太阳能:概念框架,”可再生能源和可持续能源的评论卷,74年,第601 - 590页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  10. g·莱和s . Sinha”太阳能的前景在印度场景策略:政策和挑战,”能源战略回顾,24卷,第341 - 331页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  11. c . g . Ozoegwu c . a . Mgbemene和p . a . Ozor”太阳能一体化的现状和政策在尼日利亚,”可再生能源和可持续能源的评论卷,70年,第471 - 457页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  12. j·d·d·Niyonteze f .邹g . Norense Osarumwense, s . b . Asemota和g . Shyirambere”关键技术发展需要和适用性的分析可再生能源混合动力技术在离网领域的卢旺达电力行业,“Heliyon》第六卷,没有。1,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  13. s . Bimenyimana g . n . o . Asemota j·d·d·Niyonteze c . Nsengimana p . j . Ihirwe l·李,“光伏太阳能技术:解决负担得起的、可持续的和可靠的能源获取所有在卢旺达,“国际期刊的Photoenergy卷,2019篇文章ID 5984206, 29页,2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  14. 悉达多:沙玛,Varun”,粒子群优化算法优化热力性能的光滑平板太阳能空气加热器,”能源,38卷,不。1,第413 - 406页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  15. a·贝克勒m . Mishra, s·杜塔,“delta-shaped障碍对太阳能空气加热器的热性能,”机械工程的发展,3卷,2011年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  16. h . s . Arunkumar k Vasudeva Karanth, s . Kumar“审查设计修改改进太阳能空气加热器的热性能,”可持续能源技术和评估,39卷,p。100685年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  17. g . Kalaiarasi r . Velraj m . n . Vanjeswaran和n . Ganesh Pandian“平板太阳能空气加热器的实验分析和比较有和没有集成显热储存、”可再生能源卷,150年,第265 - 255页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  18. t·阿拉姆和m·h·金”,评论中提供人工粗糙度矩形太阳能空气加热器管”可再生能源和可持续能源的评论卷,69年,第400 - 387页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  19. m·杨,杨x, x, z . Wang和p .王,“太阳能空气加热器的设计和优化抵消带鳍吸收板,“应用能源卷,113年,第1362 - 1349页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  20. a·库马尔·m·h·金,“数值优化的太阳能空气加热器在加热板形状不同的粗糙度- technical note,”能源卷,72年,第738 - 731页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  21. m·安萨里和m . Bazargan”优化平板太阳能空气加热器与肋表面,”应用热工程卷,136年,第363 - 356页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  22. a . h . Elsheikh和m . Abd Elaziz”回顾粒子群优化的应用在太阳能系统中,“国际环境科学与技术》杂志上,16卷,不。2、1159 - 1170年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  23. c . Yıldırımİ。Aydoğdu,“人工蜂群算法对热工水力优化平板太阳能空气加热器,”机械科学与技术杂志》上没有,卷。31日。7,3593 - 3602年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  24. r . v . Rao, g . Waghmare热力性能的优化光滑平板太阳能空气加热器使用teaching-learning-based优化算法,”有说服力的工程,卷2,不。1,p。997421年,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  25. d·s·皮拉伊和n . Rajasekar Metaheuristic光伏参数识别算法:一个全面的评估与应用程序为故障检测阈值设置在光伏系统中,“可再生能源和可持续能源的评论卷,82年,第3525 - 3503页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  26. 杨,j . Wang x Zhang et al .,“全面的概述meta-heuristic算法应用在光伏电池参数识别,”能量转换和管理,第208卷,第112595页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  27. d . m . Febba e·c·Bortoni a·f·奥利维拉和r . m .磨削”噪音的影响metaheuristic算法应用到光伏参数提取问题,“太阳能卷,201年,第436 - 420页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  28. d·奥利瓦·m·A . Elaziz A . h . Elsheikh和A . A .母羊”回顾meta-heuristics方法估计参数的太阳能电池,“能源杂志,第435卷,第126683页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  29. m . Louzazni a . Khouya k . Amechnoue a . Gandelli m . Mussetta和a . Craciunescu”Metaheuristic光伏参数:算法与萤火虫算法比较研究和预测,“应用科学,8卷,不。3,p。339年,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  30. 达菲j·a·f·丹尼尔斯和s . f .歌手,“太阳能研究”今天的物理,9卷,不。5,30-30,1956页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  31. s . f .歌手”,《世界太阳能应用研讨会上,“今天的物理,9卷,不。8,42页,1956年。视图:谷歌学术搜索
  32. 答:Saxena a和a . E.-S。Varun”,热力学的太阳能空气加热器,”可再生能源和可持续能源的评论,43卷,第890 - 863页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  33. r·摩尔太阳能空气加热和冷却ISS研究所有限公司,坎伯威尔,澳大利亚,2005年。
  34. w·a·b·j·a·达菲和w·a·贝克曼太阳能工程的热过程,第四版,2013,https://www.wiley.com/en-us/Solar +工程+ +热+进程% 2 c + 4 +版- p - 9780470873663。
  35. j·f·罗斯手册的供热、通风和空调,CRC出版社,2000年。
  36. w·维斯,j·苏特和t . Letz“比较系统设计的太阳能combisystems,”诉讼是世界太阳能大会,Goteborg, 2003年瑞典。视图:谷歌学术搜索
  37. h . k . Ghritlahre p Chandrakar, A·艾哈迈德”对性能全面审查使用人工神经网络预测太阳能空气加热器,”年报数据的科学,1-45,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  38. n·纳德、w . Al-Kouz和s . Al-Dahidi”评估现有光伏系统与冷却和清洗系统:案例研究在城市Al-Khobar,”流程,8卷,不。1,2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  39. r·k·Akikur r . Saidur h·w·平,和k·r·Ullah”比较研究的独立和混合太阳能系统适用于离网农村电气化:复习一下,”可再生能源和可持续能源的评论27卷,第752 - 738页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  40. c . o . c . Oko e·o·Diemuodeke: f . Omunakwe和e . Nnamdi”设计和经济分析的光伏系统:一个案例研究中,“可再生能源发展的国际期刊,1卷,不。3、65——673年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  41. 邱y、y . d . Wang和j .王”吸收太阳:太阳能系统对住宅房价的影响在亚利桑那州,”能源经济卷,66年,第336 - 328页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  42. m . s .伊特和m . s . Mamiş价格效率关系光伏系统在全球范围内,“国际期刊的Photoenergy文章ID 256101卷,2015年,12页,2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  43. c·a·侯赛因n . Chowdhury m·隆戈和w·Yaici”系统和成本分析的独立的家用太阳能系统应用于一个发展中国家,“可持续性,11卷,不。5,1403年,页2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  44. a . Sreekumar“技术经济分析roof-integrated太阳能空气加热系统的干燥水果和蔬菜,”能量转换和管理,51卷,不。11日,第2238 - 2230页,2010年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  45. 诉可以喝,g . n .女子,b . Norton”热带食物保存:太阳能烘干机热物理学的作物、系统和组件,”太阳能卷。154年,13,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  46. s . Shamekhi-Amiri t . b . Gorji m . Gorji-Bandpy和m . Jahanshahi“蜜蜂花的叶子的干燥行为间接双向填充床强制对流太阳能干燥系统,”在热能工程案例研究》12卷,第686 - 677页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  47. 公元Tuncer, a . Sozen a . Khanlari a . Amini和c .Şirin”quadruple-pass太阳能空气集热器的热性能分析辅助半工业规模的温室干燥器,”太阳能卷,203年,第316 - 304页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  48. a·h·a . Al-Waeli k . Sopian h·a . Kazem和m . T . Chaichan“光伏/热(PV / T)系统:状态和未来前景,”可再生能源和可持续能源的评论卷,77年,第130 - 109页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  49. y贾、g·阿尔瓦和g .方“photovoltaic-thermal系统的开发和应用:一个评论,”可再生能源和可持续能源的评论卷,102年,第265 - 249页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  50. t·m·萨瑟和A . s . Dhoble”回顾最近光伏热技术的进步,“可再生能源和可持续能源的评论卷,76年,第672 - 645页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  51. s r·阿卜杜拉·h·Saidani-Scott, o . e . Abdellatif”性能分析混合PV / T系统使用低浓度MWCNT nanofluid(水性),“太阳能卷,181年,第115 - 108页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  52. a·h·a . Al-Waeli k . Sopian m . t . Chaichan et al .,“评估nanofluid和nano-PCM光伏热(PVT)系统:一个实验性研究,“能量转换和管理卷,151年,第708 - 693页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  53. s . Aberoumand s Ghamari,大家都会,“能源和(火用)分析光伏使用纳米流体热(PV / T)系统:一个实验性研究,“太阳能卷,165年,第177 - 167页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  54. y, p . k . Heiselberg h . Johra和r·郭”的实验和数值研究PCM太阳能空气热交换器及其通风预热效果,”可再生能源卷,145年,第115 - 106页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  55. y, z . Liu l . Zhang和罗y, z . Wu”数值评价光伏新鲜空气预热系统的节能潜力在不同气候地区的中国,“应用热工程卷,154年,第418 - 407页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  56. a . Uzun是b .波哥,d . Eryener”与太阳能空气预热PEM燃料电池的性能,”国际期刊的氢能源,45卷,不。60岁,34654 - 34665年,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  57. w·r·Tyfour g . Tashtoush, a . Al-Khayyat”设计和测试的现成的独立供暖系统热空气空间,”能源Procedia卷,74年,第1238 - 1228页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  58. a . Al-damook和w·h·哈利勒实验评价未上釉的太阳能空气集热器的建筑空间加热在伊拉克,”可再生能源卷,112年,第509 - 498页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  59. 跑,x, w .徐、王,”一个太阳能空气混合源热泵供暖和生活热水,”太阳能卷,199年,第359 - 347页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  60. d . n . Nkwetta和j . Sandercock”太阳能空调系统的先进的审查。”可再生能源和可持续能源的评论,60卷,第1366 - 1351页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  61. a . Allouhi t . Kousksou a·贾米尔t . El Rhafiki y Mourad,和y Zeraouli”经济和环境评估的太阳能空调系统在摩洛哥,”可再生能源和可持续能源的评论,50卷,第781 - 770页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  62. j . Dardouch m . Charia, a . Bernatchou”建模与仿真的吸收式太阳能空调在摩洛哥天气状况,“今天材料:诉讼27卷,第3223 - 3217页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  63. m·德·罗莎诉比安科、f·斯卡帕和洛杉矶Tagliafico加热和冷却建筑物能源需求评估;一个简化的模型和方法修改学位天,“应用能源卷,128年,第229 - 217页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  64. m·艾萨克和d·p·克里斯蒂安•范维伦”建模全球住宅领域能源供暖和空调需求的背景下,气候变化,“能源政策,37卷,不。2、507 - 521年,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  65. j·l·雷纳和m . v .切斯特”能源效率减少住宅电力和天然气使用气候变化下,“自然通讯,8卷,不。1,2017。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  66. k . Rajarajeswari和a . Sreekumar”矩阵太阳能空气加热器——复习一下,”可再生能源和可持续能源的评论57卷,第712 - 704页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  67. 诉诉Tyagi: l . Panwar: a . Rahim和r . Kothari”综述太阳能空气加热系统和没有热能存储系统,”可再生能源和可持续能源的评论,16卷,不。4、2289 - 2303年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  68. h . f . Oztop f . Bayrak, a . Hepbasli“精力充沛,exergetic方面的太阳能空气加热系统(太阳能集热器),“可再生能源和可持续能源的评论,21卷,不。215年,59 - 83年,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  69. 诉诉Tyagi, a . k . Pandey g . Giridhar b . Bandyopadhyay s . r .公园和s . k . Tyagi”比较研究基于(火用)分析的太阳能空气加热器收集器使用热能存储,”国际能源研究杂志》上,36卷,不。6,724 - 736年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  70. s . Debnath Das, p . r . Randive和k . m . Pandey,“太阳能空气集热器的性能分析在北印度东部的气候条件,”能源卷,165年,第298 - 281页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  71. h . k . Ghritlahre r·k·普拉萨德,“Exergetic性能预测的太阳能空气加热器使用延时,GRNN和RBF人工神经网络模型技术”环境管理杂志》卷,223年,第575 - 566页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  72. k·塔、r . Gadow和a . Killinger“(火用)分析开发能效优化流程的概念:热喷涂过程中,“Procedia CIRP,17卷,第516 - 511页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  73. a . k . s . r .公园Pandey,诉Tyagi和s . k . Tyagi,“典型的可再生能源系统的能量和火用分析,“可再生能源和可持续能源的评论,30卷,第123 - 105页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  74. s . k . Tyagi诉诉Tyagi s Anand诉钱德拉和r . c . Diwedi”的第一和第二定律分析典型的太阳能空气干燥器系统:一个案例研究中,“国际可持续能源杂志》上卷,29号1,仅8,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  75. A·库马尔·m·沙玛,p . Thakur v . k . Thakur s s Rahatekar r·库马尔,“回顾(火用)分析的太阳能抛物线收藏家,”太阳能卷,197年,第432 - 411页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  76. g . Kalaiarasi r . Velraj, m . v .偶像”实验的能量和火用分析平板太阳能空气加热器的新设计集成显热储存、”能源卷,111年,第619 - 609页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  77. b . m . Ramani a·古普塔和r·库马尔“双通太阳能空气集热器的性能。”太阳能,卷84,不。11日,页。1929 - 1937。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  78. f . Kreith和m . B.-P。树林,传热原理(第六uppl。),布鲁克斯/科尔汤姆森学习、太平洋格罗夫Kalifornien,美国,2001年。
  79. c . e . Bensaci a . Moummi f . j . Sanchez de la福罗·e·a·罗德里格斯hara a . Rincon-Casado和a . Ruiz-Pardo”的数值和实验研究太阳能空气加热器的传热和水力性能与不同挡板位置,”可再生能源卷,155年,第1244 - 1231页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  80. r·l·韦伯和e·r·g·埃克特“粗糙表面换热器设计中的应用”,国际期刊的传热传质,15卷,不。9日,第1658 - 1647页,1972年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  81. s . k .沙玛和v . r . Kalamkar Thermo-hydraulic太阳能空气加热器的性能分析有人工roughness-a审查,”可再生能源和可持续能源的评论41卷,第435 - 413页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  82. a . Araujo”Thermo-hydraulic性能与人工粗糙吸收的太阳能空气收集器:比较的半经验模型,”能量,13卷,不。14,3536年,页2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  83. 即辛格和s·辛格,”回顾人工粗糙度几何图形用于太阳能空气加热器,”可再生能源和可持续能源的评论卷,92年,第425 - 405页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  84. a·库马尔和a . Layek Thermo-hydraulic粗糙太阳能空气加热器的性能通过实验设计和meta-heuristic方法,”热科学与工程进展,10卷,第102 - 92页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  85. a·库马尔·d·k·Rajak, r·库马尔”优化的填充层太阳能空气heaters-a热高液压方法”能量储存,卷2,不。2、2020。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  86. a·库马尔和M.-H。金”,热工性能的太阳能空气加热器通道与多形多孔挡板,”能量,9卷,不。7,564年,页2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  87. 葛文德v b, a . s . Dhoble d . b . Zodpe和s . Chamoli”实验和CFD对对流传热与反向l型太阳能空气加热器的肋骨,“太阳能卷,131年,第295 - 275页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  88. v . s .汉斯·r·s·吉尔,辛格,“调查thermo-hydraulic断弧根肋骨的性能在一个矩形管的太阳能空气加热器,”国际交流在传热传质卷。88年,日相较2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  89. 辛格,“绩效评估的小说与拱形吸收板太阳能空气加热器,”可再生能源卷,114年,第886 - 879页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  90. d . s . Thakur m . k .汗,m·帕沙克”绩效评价与小说肋骨双曲几何的太阳能空气加热器,”可再生能源卷,105年,第797 - 786页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  91. 葛文德v b, A . s . Dhoble d . b . Zodpe和c . Mangrulkar”thermo-hydraulic性能的比较分析粗糙太阳能空气加热器使用各种肋形状,”澳大利亚机械工程杂志》上,18卷,不。3、331 - 350年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  92. a·库马尔和a . Layek Thermo-hydraulic性能的太阳能吸收板空气加热器有扭曲的肋骨,“国际热科学杂志》上卷,133年,第195 - 181页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  93. m . s .希、k . v . Karanth和n . y . Sharma”数值调查太阳能空气加热器的传热增强吸收板上使用正弦干硬后,“国际机械科学杂志》上卷,138 - 139,219 - 228年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  94. 帕特尔和a . Lanjewar”实验分析增强传热的多个离散V-patterns结合交错肋骨太阳能空气加热器,”可再生能源集中卷。25日,31 - 39,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  95. y Menni, a . j . Chamkha g .洛伦西尼和b . Benyoucef”热,基于计算流体动力学的数值模拟thermo-hydraulic太阳能空气加热器的性能频道在吸收各种肋骨盘子,”工程问题的数学模型》第六卷,没有。2、170 - 174年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  96. p . j . Bezbaruah r s Das, b . k . Sarkar”Thermo-hydraulic性能增强的太阳能空气管使用修改形式的锥形涡发生器”传热传质,55卷,不。5,1387 - 1403年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  97. c . Sivakandhan t . v . Arjunan, m . m . Matheswaran“热工水力性能增强的新混合管太阳能空气加热器与斜肋粗糙,“可再生能源卷,147年,第2357 - 2345页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  98. d . j . Dezan公元罗查,l . o . Salviano和w·g·费雷拉,“Thermo-hydraulic优化太阳能空气加热器管与非周期排矩形小翼对,”太阳能卷,207年,第1190 - 1172页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  99. k . Nidhul库马尔,a . k . Yadav和西班牙,“增强thermo-hydraulic性能多契三角管太阳能空气加热器:CFD和(火用)分析,“能源,第200卷,第117448页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  100. a . e . Kabeel m·h·哈米德z Omara, m和a . w . Kandeal”太阳能空气加热器:设计配置,改进方法和应用程序——一个详细的审查,”可再生能源和可持续能源的评论卷,70年,第1206 - 1189页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  101. 美国Haldorai、美国Gurusamy和m . Pradhapraj”回顾热能存储系统在太阳能空气加热器,”国际能源研究杂志》上,43卷,不。12日,第6077 - 6061页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  102. m . Mofijur t . Mahlia a Silitonga et al .,“相变材料(PCM)太阳能使用和存储:概述,“能量,12卷,不。16,3167年,页2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  103. s . Suman m . k .汗,m·帕沙克“性能增强太阳能collectors-a审查,”可再生能源和可持续能源的评论49卷,第210 - 192页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  104. a·库马尔·m·h·金,“太阳能与填充床储能系统的一套系统,”可再生能源和可持续能源的评论卷,72年,第227 - 215页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  105. a . Priyam和p .集热和热工水力性能的波状翅片吸收太阳能空气加热器,”太阳能卷,130年,第259 - 250页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  106. w·高,w·林,t·刘,c .夏”的热力性能分析和实验研究cross-corrugated和平板太阳能空气加热器,”应用能源,卷84,不。4、425 - 441年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  107. a . e . Kabeel m·h·哈米德z Omara, m和a . w . Kandeal“翅片高度对釉面的性能的影响和刃的入口单程太阳能空气加热器,”太阳能卷,162年,第419 - 410页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  108. a . m . Lanjewar j·l·Bhagoria和m . k . Agrawal”评论的发展太阳能空气加热器和绩效评估中的人工粗糙度不同方向的双弧肋粗糙,“可再生能源和可持续能源的评论,43卷,第1223 - 1214页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  109. 诉辛格Bisht, a·库马尔帕蒂尔和a·古普塔”审查和绩效评估的粗糙太阳能空气加热器,”可再生能源和可持续能源的评论卷,81年,第977 - 954页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  110. m . MesgarPour a Heydari, s . Wongwises“几何优化双通太阳能空气加热器与螺旋流路径,”太阳能卷,213年,第80 - 67页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  111. a . Heydari和m . Mesgarpour“实验分析和数值模拟的太阳能空气加热器与螺旋流路径,”太阳能卷,162年,第288 - 278页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  112. b, f·刘,d . Wang”试验研究螺旋太阳能空气加热器的性能,”太阳能卷。182年,16,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  113. p . j . Bezbaruah r s Das, b . k . Sarkar”太阳能空气加热器与翅片吸收板和螺旋流路径:CFD分析,“应用太阳能卷,56号1,35-41,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  114. 即辛格和美国Vardhan实验调查的真空管集热器太阳能空气加热器螺旋插入,“可再生能源卷,163年,第1972 - 1963页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  115. a . Saxena n Agarwal,大肠Cuce”太阳能空气加热器的热性能评估与螺旋管集成携带相变材料,”杂志的能量储存,30卷,p。101406年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  116. 美国Bhattacharyya, m·帕沙克m . Sharifpur s Chamoli和d . r . e . Ewim”太阳能空气加热器的传热和(火用)分析管与螺旋起皱和多孔圆盘插入,“热分析和量热法杂志》上,2020年,页1 - 6。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  117. g . Murali k·r·k·雷迪·m·t·s·库马尔j . SaiManikanta和v . n . k . Reddy”性能的太阳能铝可以使用显热储存空气加热器,”今天材料:诉讼21卷,第174 - 169页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  118. s . Vijayan t . v . Arjunan a·库马尔和m . m . Matheswaran”实验和热性能调查基于合理的存储太阳能空气加热器,”杂志的能量储存卷,31 p。101620年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  119. s . Ayyappan k Mayilsamy,诉诉Sreenarayanan”性能改进研究太阳能温室干燥机使用明智的蓄热材料,”传热传质,52卷,不。3、459 - 467年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  120. f·s . Javadi h . s . c . Metselaar, p . Ganesan“太阳能热系统的性能改进与相变材料(PCM)集成,复习一下,”太阳能卷,206年,第352 - 330页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  121. r . Karthikeyan r . Arul Kumar p . Manikandan和a . k . Senthilnathan”调查的太阳能空气加热器使用填充床吸收器与相变材料板,“今天材料:诉讼,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  122. b . a . SunilRaj和m . Eswaramoorthy”试验研究混合自然循环类型太阳能空气加热器与石蜡蓄热器为基础,“今天材料:诉讼,23卷,49-52,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  123. a . k . Raj m·斯和s . Jayaraj“瞬态的CFD分析macro-encapsulated潜热热能存储容器内整合太阳能空气加热器,”国际期刊的传热传质,第156卷,第119896页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  124. 沙玛,r . Chauhan m·阿里Kallioğlu诉Chinnasamy, t·辛格,“回顾相变材料的蓄热器(潜热)太阳能空气加热系统,”今天材料:诉讼,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  125. b . k .马哈茂德·s·易卜拉欣,k .打倒,a·j·阿里和m . t . Chaichan“平板太阳能空气加热器收集器在伊拉克与相变材料用于国内气候,”IOP会议系列:材料科学与工程,卷928,不。2,p。022099年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  126. 问:a . Jawad a . m . j . Mahdy a . h .悬崖和m . t . Chaichan“提高太阳能空气加热器的性能通过添加铝芯片、石蜡和nano-SiC”在热能工程案例研究,19卷,p。100622年,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  127. t . k . Abdelkader y, e . s . Gaballah Wan, s . Wang和粉丝,“能源和(火用)分析的平板太阳能空气加热器上涂上一层碳纳米管和氧化铜纳米颗粒镶嵌在黑色油漆,”《清洁生产,第250卷,第119501页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  128. r·库马尔·k·Verma诉k·沙玛,“性能增强分析三角形太阳能空气加热器嵌入黑漆,涂上纳米材料”今天材料:诉讼26卷,第2532 - 2528页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  129. p . Dhiman和s·辛格Recyclic双通填充层太阳能空气加热器,”国际热科学杂志》上卷,87年,第227 - 215页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  130. 辛格,“单一的实验和数值研究,双通多孔蛇形波浪金属丝网填充层太阳能空气加热器,”可再生能源卷,145年,第1387 - 1361页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  131. s辛格、l . Dhruw和s Chander”试验研究的双通收敛翅片金属丝网填充层太阳能空气加热器,”杂志的能量储存21卷,第723 - 713页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  132. c . Dosapati和m . j . k . Mandapati“热力性能的填充床双通太阳能空气加热器潜热存储系统:一个实验调查,“世界日报的工程,17卷,不。2、203 - 213年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  133. 答:罗伊和m·e·霍克”性能分析的双通太阳能空气加热器Rajshahi多孔介质填充床,“航会议论文集,1851卷,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  134. v . k . Chouksey s p·沙玛,“调查热性能特征线屏幕上填充层太阳能空气加热器,”太阳能卷,132年,第605 - 591页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  135. a . Priyam p .集s p·沙玛,“能源和(火用)分析的波状翅片吸收太阳能空气加热器,”国际能源研究杂志》上,16卷,不。3、119 - 130年,2016页。视图:谷歌学术搜索
  136. 辛格和p . Dhiman”,使用一个分析方法研究双流式空气填充床太阳能热水器的热性能与外部回收,”《能源工程,卷141,不。3 p。04014031, 2015。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  137. a·j·马哈茂德·l·b·y Aldabbagh, f . Egelioglu”调查单和双通太阳能空气加热器与横向鳍和一个包钢丝网层,”能量转换和管理卷,89年,第607 - 599页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  138. r·库马尔和p .集”,性能增强的太阳能空气加热器使用人字形波纹翅,“能源卷,127年,第279 - 271页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  139. e·a·Handoyo d Ichsani, s .普拉“数值研究效应delta-shaped障碍的间距在v-corrugated通道的传热和压降的太阳能空气加热器,”太阳能卷。131年,47-60,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  140. a . m . Aboghrara b·t·h·t·Baharudin m·a . Alghoul n·m·亚当,a . a . Hairuddin h·a·哈桑,“太阳能空气加热器的性能分析与射流冲击波形吸收板,“在热能工程案例研究,10卷,第120 - 111页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  141. a . e . Kabeel a·哈利勒s m .青年外交官访华团,m·e·扎耶德”的热力性能试验研究和v-corrugated平板太阳能空气加热器和没有PCM热能存储,”能量转换和管理卷,113年,第272 - 264页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  142. Darici和a·科里奇”,比较研究太阳能空气收集器的表演与梯形波纹和平坦的吸收板,“传热传质卷,56号6,1833 - 1843年,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  143. w·林,h . Ren, z .妈,“数学建模和实验调查与波纹吸收太阳能空气收集器,”可再生能源卷,145年,第179 - 164页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  144. w·郑张h, s .你,傅y,和郑x,“金属波纹填料的热性能分析太阳能空气集热器在寒冷的地区,”应用能源卷,203年,第947 - 938页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  145. 辛格,b·辛格v . s .汉斯和r·s·吉尔”CFD(计算流体动力学)调查努塞尔特数和摩擦系数的太阳能空气加热器管粗糙与非均匀截面横向肋骨,”能源卷,84年,第517 - 509页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  146. i辛格和s·辛格CFD分析的太阳能空气加热器管方波异形横向肋骨粗糙度元素,”太阳能卷,162年,第453 - 442页,2018年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  147. p . k . Jain和a . Lanjewar”概述V-rib几何图形在太阳能空气加热器和绩效评估的新V-rib几何,”可再生能源卷,133年,第90 - 77页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  148. 辛格Patel和a . Lanjewar”实验和数值研究的太阳能空气加热器与小说V-rib几何,”杂志的能量储存21卷,第764 - 750页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  149. j·l·Bhagoria j·s·赛,s . c . Solanki“传热系数和摩擦系数相关性的矩形太阳能空气加热器管有楔形横肋粗糙吸收板,“可再生能源,25卷,不。3、341 - 369年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  150. a . r . Jaurker j·s·赛,b·k·甘地“传热和摩擦特性矩形太阳能空气加热器管使用rib-grooved人工粗糙,“太阳能,卷80,不。8,895 - 907年,2006页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  151. 美国诉Karmare和a . n . Tikekar”分析流体流动和传热的一根肋骨坚韧粗糙面太阳能空气加热器使用CFD,”太阳能,卷84,不。3、409 - 417年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  152. 美国诉Karmare Tikekar传来,“最佳热工水力性能的试验研究的太阳能空气加热器用金属肋粗燕麦粉粗糙度,”太阳能,卷83,不。1,6-13,2009页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  153. 美国诉Karmare和a . n . Tikekar传热和摩擦系数相关人工粗糙管与金属毅力肋骨,”国际期刊的传热传质,50卷,不。21 - 22日举行,4342 - 4351年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  154. h . k . Ghritlahre p . k . Sahu, s .集“热力性能和传热分析弧状的粗糙太阳能空气加热器——一个实验性研究,“太阳能卷,199年,第182 - 173页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  155. n . Kumar Pandey诉Kumar亚太区全球和美国Yadav,”影响的数量差距中创建一个弧状的粗糙吸收板用于太阳能空气加热器、”IOP会议系列:材料科学与工程,卷691,不。1,2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  156. h . k . Ghritlahre r·k·普拉萨德,“预测exergetic效率的弧状线粗糙太阳能空气加热器使用ANN模型”国际期刊的热量和技术,36卷,不。3、1107 - 1115年,2018页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  157. m . k . Sahu r·k·普拉萨德,“调查最佳热工水力性能的太阳能空气加热器弧状的线吸收板肋粗糙,“Int。j . Thermodyn,19卷,不。4、214 - 224年,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  158. p . t . Saravanakumar、d . Somasundaram和m . m . Matheswaran”热和thermo-hydraulic分析弧状肋粗糙太阳能空气加热器与鳍和挡板集成,”太阳能卷,180年,第371 - 360页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  159. p . t . Saravanakumar、d . Somasundaram和m . m . Matheswaran”Exergetic调查和优化弧状肋粗糙太阳能空气加热器与鳍和挡板集成,”应用热工程,第175卷,第115316页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  160. k·d·亚达夫和r·k·普拉萨德,“平行流平板太阳能空气加热器的性能分析有弧型线粗糙吸收板,“更新能量集中32卷,23-44,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  161. s . k . Jain gdp Agrawal, m . Varshney“CFD模拟人工粗糙太阳能空气加热器使用离散w型肋骨,”Proc。2017年IEEE Int。相依抛光工艺。放置电源能量空洞。能源的处理。一种智能。电网,挖掘能源20171 - 6页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  162. d·金·m·张,p . Wang和s .徐“传热和流体流动的数值研究与多v型太阳能空气加热器管肋骨吸收板,“能源卷,89年,第190 - 178页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  163. a·库马尔和M.-H。金,“CFD分析热工性能的SAH管多v字形粗糙的肋骨,“能量,9卷,不。6,415年,页2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  164. 帕特尔和a . Lanjewar”基于(火用)分析的太阳能空气加热器管与w型肋粗糙吸收板,“拱门。Thermodyn。,40卷,不。4,21-48,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  165. Thakur和n s Thakur“临床实验分析粗糙的太阳能空气加热器通道与对称的w型肋骨差距随着交错的肋骨,“能源,一个部分:复苏,利用率和环境影响,硕士论文,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  166. 辛格,s . Chander和j·s·赛,“基于(火用)分析的太阳能空气加热器在吸收板离散第五根肋骨粗糙度,”能源,37卷,不。1,第758 - 749页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  167. a·k·帕蒂尔、j·s·赛和k . Kumar“差距在破V-rib粗糙度的影响结合交错肋对热工水力性能的太阳能空气加热器,”绿色,1卷,不。5 - 6,329 - 338年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  168. a·k·帕蒂尔、j·s·赛和k . Kumar“太阳能空气加热器的传热和摩擦特性由破碎的v字形肋骨结合交错管道粗糙肋片,”可再生能源和可持续能源杂志》上,4卷,不。1,第610 - 604页,2012。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  169. m·塞提和n s t . Varun相关性对太阳能空气加热器管吸收器板加糙带酒窝的形状,“太阳能,卷86,不。9日,第2861 - 2852页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  170. 美国Yadav, m . Kaushal Varun,悉达多,”努塞尔特数和摩擦系数相关性对太阳能空气加热器管上有突起为粗糙度元素吸收板,“科学实验温度和流体,44卷,41,2013页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  171. a·库马尔·r·p·赛,j·s·赛妮”发展努塞尔特数的相关性和摩擦系数对太阳能空气加热器与差距肋粗糙管有多v型人工粗糙,“可再生能源58卷,第163 - 151页,2013年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  172. a·p·辛格Varun,悉达多,“传热和摩擦系数相关性多个弧形形状粗糙度元素的吸收塔板用于太阳能空气加热器,”科学实验温度和流体54卷,第126 - 117页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  173. r . Maithani和j·s·赛”,一个矩形管的传热和流体流动行为粗糙与V-ribs对称的缺口,”国际环境能源杂志》上,38卷,不。4、347 - 355年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  174. r . Maithani和j·s·赛”,太阳能空气加热器的性能评估与对称V-ribs空白矩形管的太阳能空气加热器,”国际环境能源杂志》上,38卷,不。4、400 - 410年,2017页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  175. r . Maithani和j·s·赛”,传热和摩擦系数相关性太阳能空气加热器管粗糙人为V-ribs对称的缺口,”科学实验温度和流体卷,70年,第227 - 220页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  176. n·s·托、美国Chander和j·s·赛,“太阳能空气加热器的性能分析管道粗糙与多隙第五肋骨加上交错的肋骨,“可再生能源卷,91年,第500 - 484页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  177. n . k . Pandey, v . k . b . Varun试验研究的传热增强吸收板上使用多个弧隙太阳能空气加热器,”太阳能卷,134年,第326 - 314页,2016年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  178. v . s .汉斯·r·s·吉尔,s .辛格“传热和摩擦系数相关性太阳能空气加热器管粗糙人工肋骨断弧,“科学实验温度和流体卷,80年,第89 - 77页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  179. v . s .汉斯·r·s·吉尔,j·s·赛妮和s·辛格,“调查性能增强由于弧根肋骨骨折块交错粗糙太阳能空气加热器管”可再生能源卷,104年,第162 - 148页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  180. k·库马尔,d . r .生,萨米尔,“传热和摩擦系数相关性发展太阳能空气加热器管人为“S”形肋粗糙,“科学实验温度和流体卷,82年,第261 - 249页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  181. a·库马尔·r·库马尔,r . Maithani et al .,”努塞尔特数和相关发展多种类型的摩擦系数v形带酒窝的障碍太阳能气道,“可再生能源卷,109年,第479 - 461页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  182. d . s . Thakur m . k .汗,m·帕沙克”太阳能空气加热器与双曲肋骨:3 d仿真与实验验证,”可再生能源卷,113年,第368 - 357页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  183. f . Menasria m . Zedairia, a . Moummi“热工水力性能的数值研究的太阳能空气加热器管配备小说连续矩形挡板与高纵横比”能源卷,133年,第608 - 593页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  184. d·金j .左s, s .徐和h高,“热工水力性能的太阳能空气加热器交错吸收板上的多个v型的肋骨,“能源卷,127年,第77 - 68页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  185. s . k .沙玛和v . r . Kalamkar强制对流换热的实验和数值研究太阳能空气加热器用薄的肋骨,“太阳能卷,147年,第291 - 277页,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  186. s . Mirjalili j .宋董,a .刘易斯产品表面优化器卷。811年,激飞国际出版,2020年。
  187. e . Koutroulis d . Kolokotsa a Potirakis, k . Kalaitzakis”方法最优规模的独立光伏/风力发电机系统使用遗传算法,”太阳能,卷80,不。9日,第1088 - 1072页,2006年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  188. s . a . Kalogirou”,使用人工神经网络和遗传算法优化的太阳能系统,”应用能源,卷77,不。4、383 - 405年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  189. m . Loomans和h·维瑟”,应用遗传算法优化的大型太阳能热水系统,”太阳能,卷72,不。5,427 - 439年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  190. 美国Nesmachnow“metaheuristics的概述:准确、有效的优化方法,”国际期刊的Metaheuristics,3卷,不。4、2014。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  191. 美国哈立德、a . m . Eltamaly和a . Beroual”最优功率流使用粒子群优化可再生混合分布式发电,”能量,10卷,不。7日,2017年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  192. j·c·邦萨尔进化和群体智能算法卷。779年,激飞国际出版,2019年。
  193. k·l·杜和m . n .美国偶像搜索和优化Metaheuristics:技术和算法的灵感来自大自然,搜索Optim。Metaheuristics科技,算法受Nat。2016。视图:出版商的网站
  194. c·p·莫汉蒂a . k .毕贺拉·m·r·辛格et al .,“三面粗糙的参数性能优化太阳能空气加热器,”能源,一个部分:复苏,利用率和环境影响,21,2020页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  195. v . j . Savsani r . v . Rao, d . p . Vakharia”Teaching-learning-based优化:机械设计约束优化问题的新方法,”计算机辅助设计,43卷,不。3、303 - 315年,2011页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  196. r . v . Rao, v . j . Savsani和j . Balic”Teaching-learning-based无约束和实参的约束优化问题的优化算法,”工程优化,44卷,不。12日,第1462 - 1447页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  197. v . j . Savsani r . v . Rao, d . p . Vakharia”Teaching-learning-based优化:连续大规模非线性问题的优化方法,”信息科学,卷183,不。1、1 - 15,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  198. r . v . Rao“Teaching-learning-based优化算法”基于教学学习的优化算法页,9-39 Springer国际出版,2016年。视图:谷歌学术搜索
  199. r . v . Rao,”回顾应用TLBO算法和初学者的教程来解决无约束和有约束优化问题,“决策科学的信件,5卷,不。1、外墙面,2016页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  200. r . v . Rao,“设计光滑平板太阳能空气加热器使用TLBO和ETLBO算法”基于教学学习的优化算法161年,页137 -施普林格国际出版,2016年。视图:谷歌学术搜索
  201. r . v . Rao诉Patel,“精英teaching-learning-based优化算法求解复杂约束优化问题,“国际期刊的工业工程计算,3卷,不。4、535 - 560年,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  202. Varun悉达多,“热性能优化的平板太阳能空气加热器使用遗传算法,”应用能源,卷87,不。5,1793 - 1799年,2010页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  203. 答:Ş。Şahin”,优化太阳能空气集热器的使用遗传算法和人工蜂群算法,”传热传质,48卷,不。11日,第1928 - 1921页,2012年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  204. 戈拉米,y Ajabshirchi, s . f . Ranjbar”Thermo-economic优化太阳能空气加热器arcuate-shaped障碍,”热分析和量热法杂志》上,卷138,不。2、1395 - 1403年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  205. d . Karaboga b . Gorkemli c Ozturk, n . Karaboga”全面调查:人工蜂群(ABC)算法和应用,“人工智能审查,42卷,不。1,21-57,2014页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  206. m . s . Kiran o . Findik,“直接人工蜂群算法”,应用软计算26卷,第462 - 454页,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  207. m . k . Das k·库马尔,t·k·保和p . Sahoo”应用的人工蜂群算法优化MRR和表面粗糙度的EDM EN31工具钢,”Procedia材料科学》第六卷,第751 - 741页,2014年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  208. 柯克帕特里克,c, d . Gelatt, m . p . Vecchi“由模拟退火优化”科学,卷220,不。4598年,第680 - 671页,1983年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  209. a . m . Zain h . Haron,谢里夫,“模拟退火来估计最优切削条件最小化表面粗糙度在端铣Ti-6Al-4V,”加工科学与技术,14卷,不。1,页43 - 62,2010。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  210. s . r . c .悉达多和n s Varun光滑平板太阳能空气加热器的热性能优化(SFPSAH)使用模拟退火:评估和比较,”2011年国际会议和公共事业展览在电力和能源系统:亚洲(ICUE)问题和前景,2012年,页1 - 5。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  211. 美国Shafiee和大肠Topal,“当化石燃料储备会减少吗?”能源政策,37卷,不。1,第189 - 181页,2009。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  212. j . h和c·h·李”,修改人工蜂群算法优化问题,“数学问题在工程,2015卷,2015年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  213. 美国Kessentini和d . Barchiesi”与自适应惯性权重粒子群优化”,国际机器学习和计算机杂志》上,5卷,不。5,368 - 373年,2015页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  214. s . s . Ilango维姆,m . Kaliappan和p . Subbulakshmi”优化使用基于人工蜂群的大数据聚类方法,”集群计算22卷,第12177 - 12169页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  215. w z . Wu傅、r .雪和w·王”一种新的移动机器人全局路径规划方法基于teaching-learning-based优化”信息,7卷,不。3,2016。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  216. t·朱和j .张”的数值性能优化研究micro-heat管数组太阳能空气加热器,”能源,第215卷,第119047页,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  217. a . Benhamza a . Boubekri a Atia et al .,“多目标优化设计的太阳能空气加热器对食品干燥基于能源、(火用)和改进的潜力,”可再生能源,169卷,2021年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  218. v . s . Korpale, s·德斯穆克c . s . Mathpati诉h·达尔维,“数值模拟和优化的太阳能空气加热器,”应用热工程,180卷,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  219. s·f·阿里和d Rakshit”,利用被动式设计策略分析热舒适水平在一个办公室的房间内使用PMV-PPD模型”太阳能,p . Chakraborty h . Tyagi s Powar和a . Agarwal, Eds。,能源,Environment, and Sustainability, pp. 35–57, Springer, Singapore, 2020.视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  220. p . j . Bezbaruah r s Das, b . k . Sarkar”深刻整体性能分析和优化的太阳能空气加热器与截锥形涡发生器一半,”太阳能卷,196年,第652 - 637页,2020年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  221. z h·肖,j . Wang Liu和w·刘,“动荡的太阳能空气加热器传热优化基于(火用)破坏最小化原则,与变异方法”国际期刊的传热传质卷,136年,第1105 - 1096页,2019年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  222. b . s .卡迪尔·e·e·Supeni m . k . a . Ariffin和a . r . a .塔利班“RSM方法建模和优化设计参数的鳍的太阳能空气加热器,相对于“可再生能源卷。136年,48 - 68年,2019页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  223. r·库马尔诉高尔,p·辛格,a . Saxena a s卡和a . Rai,“绩效评估和优化的太阳能辅助空气加热器与离散多个圆弧形状的肋骨,“杂志的能量储存2019年,卷。26日。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
  224. s . Debnath j . Reddy, j . Das,“平板太阳能空气集热器的建模和优化:一个集成的模糊方法,”可再生能源和可持续能源杂志》上,11卷,不。4、2019。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权©2021 Jean De上帝Niyonteze等。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。

更多相关文章

PDF 下载引用 引用
下载其他格式更多的
ePub
XML
订单打印副本订单
的观点705年
下载408年
引用

相关文章

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。