基于NSGA-Ⅱ算法的木材干燥能耗多目标优化.pdf

China Forest Products Industry林产工业，2023，60（09）：1-6基于NSGA-算法的木材干燥能耗多目标优化孟兆新 乔际冰*（东北林业大学机电工程学院，黑龙江 哈尔滨 150040）摘 要：通过计算流体力学（CFD），研究了在常规蒸汽干燥中，空气温度、相对湿度、风速及其相互作用对桦木干燥时间和能耗的影响，以期得到干燥时间短、且能耗低的桦木干燥工艺参数。应用最优拉丁超立方（Opt LHD）采样确定了设计空间中的样本点，并进行CFD数值模拟；采用三阶响应面方法构建近似代理模型，分析了干燥条件对干燥时间和能耗的影响；基于快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）多目标优化的Pareto解集，获得最佳木材干燥条件参数。结果表明：该方法可以有效缩短干燥时间，并降低能耗，可为木材干燥工艺的优化提供参考依据。关键词：木材干燥；传热传质模拟；多目标优化；NSGA-算法；干燥能耗中图分类号：TS6;TS396 文献标识码：A 文章编号：1001-5299（2023）09-0001-06DOI:10.19531/j.issn1001-5299.202309001Multi-Objective Optimization of Energy Consumption for Wood Drying Based on NSGA-II AlgorithmMENG Zhao-xin QIAO Ji-bing(School of Mechanical and Electrical Engineering,Northeast Forestry University,Harbin 150040,Heilongjiang,P.R.China)Abstract:Computational fluid dynamics(CFD)was used to analyze the impact of air temperature,relative humidity,wind speed,and their interactions on drying time and energy consumption in conventional steam drying of birch wood.The aim was to obtain optimal drying parameters for birch wood with shorter drying time and lower energy consumption.Optimal Latin Hypercube Design(Opt LHD)sampling was applied to determine sample points in the design space and conduct CFD numerical simulation.The third-order response surface method was used to construct an approximate proxy model and analyze the effects of drying conditions on drying time and energy consumption.Based on the Pareto solution set of multi-objective optimization using the Fast Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II(NSGA-II),the best wood drying parameters were obtained.The results showed that this experimental method can effectively reduce drying time and energy consumption and provide reference for wood drying process optimization.Key words:Wood drying;Heat and mass transfer simulation;Multi-objective optimization;NSGA-II algorithm;Drying energy consumption木材干燥是木制品生产过程中的重要环节。干燥处理可有效防止木材发生腐坏、虫蛀、变形、开裂等劣化现象，有助于延长木制品的使用寿命，减少木材资源的浪费。在实际的木材干燥作业中，干燥参数多为工作人员按照经验设置，导致木材发生干燥缺陷的几率较高。因此，研究木材干燥过程中的介质温度、进出口风速、相对湿度对木材干燥时长及能量消耗的影响规律，对木材干燥工艺参数的优化具有重要意义。有关单因素试验对木材干燥影响的研究较多，但涉及多因素的影响研究鲜有报道。孟兆新等1通过正交试验法对木材干燥进风条件进行配比，并通过计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）仿真分析得到各因素下的最佳水平参数组合，为通过调整进出口流速配比提供了理论依据。贾潇然等2通过改变干燥风机的工作频率，研究了在不同含水率阶段下，介质循环速度对干燥速率的影响。结果表明，选用适当的介质循环速度有助于降低木材干燥能耗。Sova等3通过响应基金项目：黑龙江省自然科学基金项目（LH2022060）作者简介：孟兆新，男，教授，研究方向为木材干燥窑耦合分析E-mail:*通讯作者：乔际冰，男，研究方向为CFD仿真分析E-mail:收稿日期：2023-04-03林 产 工 业2第60卷面试验法研究了温度、风速、相对湿度3种干燥因素对云杉木材干燥过程的影响，得出最佳响应参数，进而推进了试验用干燥窑的开发进程。目前有关木材干燥参数的研究主要集中在单因素优化，且方式较为单一，对多因素试验设计研究较少。同时，在仿真方面局限于简化计算域流场，不能较好反应实际的干燥情况。本文运用计算流体力学（CFD）评估多因素干燥条件下木材干燥情况，采用最优拉丁超立方（Optimal Latin Hypercube Design,Opt LHD）试验设计法及响应面法，研究分析多因素干燥条件对木材干燥时长的影响，并使用NSGA-II多目标算法优化木材干燥条件，以期提高木材干燥效率，为多因素条件干燥木材提供理论依据。1 干燥窑CFD数值模型的建立1.1 有限元体积法传质数学模型分析研究所采用的干燥窑为试验用顶风机型木材干燥窑。窑体内部分为上下两部分区域，上部装有2 组加热管和3 台轴流式风机，下部干燥间装有台衡和材堆。材堆内的锯材尺寸依据试验板材厚度（40 mm）和干燥要求设计得出。在建模过程中，干燥窑流场以干燥窑主体部分的流动区域为主，而加热管、假棚顶、台衡以及风机区域气流情况不在本研究考察范围内。简化后的干燥窑几何结构模型如图1 所示。干燥域内流体的流动为湍流流动，其求解基于fluent软件的有限体积法进行。控制方程包含质量方程（连续性方程）、动量方程、湍流动能方程以及湍流能量耗散率方程1，具体如下：质量方程：式中：f 为流体密度，kg/m3；为哈密顿算子；V为流体的速度矢量，m/s；t为流动时间，s。动量方程：式中：P为流体内应力的张量，Pa；F为单位质量流体的质量力，N/kg；eff为有效动力黏度，Pa s。能量方程（多孔介质模型热平衡下的热量传递）：式中：cp为比热，J/kgK；T为温度，K；o为木材密度，kg/m3；keff为有效热传导系数，W/mK；f为木材孔隙率，%；o为木材固体骨架，kg/m3；指数o和f分别代表流体和固体。浓度方程：式中：C为水分浓度，kmol/m3；Deff为水蒸气的有效扩散系数，m2/s。标准k-模型：湍流动能方程（k方程）：式中：k为湍动能，J；t为湍流黏性数；k为经验常数；为湍动能耗散率，%;Pk为湍动能生成项，J。湍流能量耗散率方程(方程)：式中：k=1.5(vI)2,T=1.0，c=1.0，k=1.0，=1.3，C=0.09，C1=1.44，C2=1.92；Pk=t2(2 V)+（V）2；Re为雷诺数；d为水力直径，m。1.2 边界条件设置木材干燥是通过外部热源加热干燥介质，由介质将热能传导至木材从而提高木材温度，使水分子在热能作用下以气态或液态形式离开木材的过程4-8。基图1 干燥窑几何模型 Fig.1 Geometric model of the drying kilnff ()0Vt+=（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）孟兆新，等：基于NSGA-算法的木材干燥能耗多目标优化3第9期于上述原理，本文采用常规蒸汽干燥，所用木材为桦木，并根据干燥窑内部介质流动状态设置如下边界条件。采用mixture模型；设置为3 相流，相变为水到水蒸气。桦木为多孔介质，考虑到建模难度，在流体仿真中进行了简化，并设置木材孔隙率和内部阻力系数9-15。进风口设置温度，风速，多相流体积分数，出风口默认设置，视干燥窑内部介质为不可压缩的湍流，打开能量方程，采用标准k-模型，标准壁面函数。采用隐式求解器和Coupled算法进行压力与速度耦合求解，使瞬态计算更易于收敛和准确。壁面设置为绝热壁面，默认迎风格式，设置体积平均定义报告，初始化方法为混合初始化，并设置更多初始化条件。2 试验设计在进行多目标优化前，需要在样本空间内合理抽选出初始样本点，作为建立近似模型的初始样本库。近似模型对仿真模型的表达精度主要取决于样本点的分布是否对整个空间具有代表性16-22。2.1 最优拉丁超立方试验设计本文选用最优拉丁超立方试验设计，在设计空间中抽取30个样本点，并对所选样本点进行CFD数值模拟，抽样与模拟结果如表1所示。该方法是基于拉丁超立方试验设计新增取样机制，改进了空间分布的均匀性以及稳定性，因此计算结果精度更高，且能够满足较高阶的函数拟合。拉丁超立方试验设计与最优拉丁超立方试验设计样本分布如图2所示。2.2 各因素对能量消耗影响分析2.2.1 指标评定方法干燥时间评定。在Fluent仿真分析中，时间步长指的是在时间轴上的每个时间步长内进行计算和求解的时间间隔，本试验选择时间步长为2 ts。能量消耗评定。在木材仿真分析中，将木材在正式干燥阶段的能耗Q干、送风所需的能耗Q风、干燥窑散热能量Q散以及将新鲜空气加热到指定状态需要消耗试验次数干燥温度/相对湿度/%风速/(ms-1)干燥时间/2 ts能量消耗/(kW2 ts)169832.5305598.034270772.8284571.536373672.3280568.046485712.6204460.805583652.1232500.268679502.4236514.301778782.5242512.087875692286574.159971592316620.4881082762.2234500.4033062622.5390723.281表1 最优拉丁超立方试验设计与结果Tab.1 Optimal Latin Hypercube experimental design and results图2 拉丁超立方与最优拉丁超立方试验设计样本分布图 Fig.2 Distribution of samples in Latin Hypercube and Optimal Latin Hypercube experimental designa.拉丁超立方试验设计b.最优拉丁超立方试验设计 a.干燥温度对能耗的影响林 产 工 业4第60卷的能量Q新的总和作为评定标准23-26。Q总=Q干+Q风+Q散+Q新为探究干燥条件联合作用下，单个条件对能量消耗的影响，取单位时间内其余两干燥条件取中位值时，另一条件不断增长的前提下对能耗的影响，如图3 所示。由图可知，当时间不变时，干燥所需的能耗随温度的上升及风速的增加而增加。其中，温度对干燥能耗的影响较大，相对湿度对干燥能耗的影响较小。2.2.2 响应面近似模型近似代理模型选择三阶响应面模型进行拟合，具有精度高、鲁棒性好、可靠性强以及适用范围广等优 势16。本文利用Design Expert V12.0 软件对试验数据进行多元线性回归，得到干燥时间Y1、能量消耗Y2，对X1干燥温度、X2相对湿度、X3风速的多项式回归模型如式(9)和式(10)所示：以上公式对干燥时间t的预测精度达99.93%，对能量消耗Q的预测精度达99.95%，R2分别为99.97 和99.98，说明预测模型的精度高，因此可以用该近似模型作为NSGA-II遗传算法的响应模型。3 多目标NSGA-II优化NSGA-II算法是一种用于多目标优化问题的遗 传 算 法，是NSGA（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm）算法的改进版本，通过快速非支配排序和拥挤度距离来保持解集的多样性和收敛性。该算法将种群中的每个个体映射到一个前沿等级中，并计算拥挤度距离以区分个体之间的拥挤程度。在保持多（10）图3 其余两干燥条件取中位值时另一条件对能量消耗的影响 Fig.3 Impact of the other condition on energy consumption when the remaining two drying conditions are set to the median value b.相对湿度对能耗的影响 c.风速对能耗的影响1123312132322231231333235549.16 160.044.44409.630.45 101.290.0381.810.07992.340.0070.42 1010.22YXXXX XX XX XXXXXXX=+212312132322231231333237861.03213.129.28676.650.0121.700.0122.390.12174.610.010.61 1020.33YXXXX XX XX XXXXXXX=+（9）图4 NSGA-算法流程图 Fig.4 NSGA-II algorithm flowchart孟兆新，等：基于NSGA-算法的木材干燥能耗多目标优化5第9期样性的同时，NSGA-II还能找到一组最优解，这些解构成了Pareto最优解集合。算法流程图如图4 所示。3.1 多目标参数条件在前文建立的近似模型基础上，使用非劣类遗传算NSGA-进行参数寻优，以木材干燥温度T，相对湿度RH及风速V为设计变量，以干燥时间Y1最短和能耗Y2最低为优化目标，干燥条件以桦木木材的干燥基准为参考，由此建立的多目标数学优化模型如式11 所示。在matlab中实现NSGA-参数寻优，其中种群大小设为100，迭代次数设为100，交叉率设为0.7，变异率设为0.4，变异速率设为0.02，变异步长设为0.02。3.2 优化结果与验证通过NSGA-II算法对建立的木材干燥条件近似模型进行多目标寻优，得到干燥时间t和能量消耗Q的 Pareto 前沿和综合最优解，如图5 所示。综合最优解的3 种参数组合为T=85，V=3 m/s，RH=57%。为验证优化方法的可行性，对最优参数组合进行CFD仿真计算，并与优化结果进行对比，如表2 所示。由数据可知，CFD仿真计算值与NSGA-II算法优化值误差较小，在2%以内，表明采用本文所述试验设计及多目标优化方法可获得木材干燥能耗较低且时间较短的工艺参数，为木材干燥工艺优化提供理论支持。4 结论本文通过计算流体力学（CFD），研究了在常规蒸汽干燥中，空气温度、相对湿度、风速及其相互作用对桦木干燥时间和能耗的影响，主要得出以下结论：1）常规木材蒸汽干燥中，单位时间内能耗随着温度的上升和风速的提高而增加，且影响干燥时间的主要因素为干燥温度和风速。2）通过最优拉丁超立方试验设计方法及三阶多项式耦合，获得了木材干燥时间与能耗对干燥条件的近似模型。3）通过多目标 NSGA-算法获得了木材干燥时间与能耗的Pareto前沿与综合最优解，其最优参数组合为T=85，V=3 m/s，RH=57%。4）本文所述试验误差小于2%，准确率较高，研究结果可为木材干燥工艺优化提供理论依据。参考文献1 孟兆新,石晋菘,巴图,等.基于CFD木材干燥进出风参数优化及干燥过程模拟J.西北林学院学报,2021,36(03):225-231.2 贾潇然,刘珊杉,周雅菲,等.循环风速对桦木干燥速度影响的研究J.森林工程,2019,35(06):42-47.3 SOVA D,BEDELEAN B,SANDU V.Application of response surface methodology to optimization of wood drying conditions in a pilot-scale kilnJ.Baltic Forestry,2016,22(02):348-356.4 张英杰,窦延光.毛白杨防腐处理材干燥工艺J.西北林学院学报,2013,28(03):194-197.5 张明龙,梁春飞,崔同科.基于FTIR分析楸木和意大利杨渗透性研究J,森林防火,2021,39(z1):38-40.6 孟兆新.木材干燥的多场耦合建模仿真与优化研究D.哈尔滨:东北林业大学,2011.7 MERLIN S,ROMAIN R,YANN R,et al.Modeling of coupled heat and mass transfer during drying of tropical woodsJ.International Journal of Thermal Sciences,2016,109:299-308.8 周正.基于有限元方法的木材干燥过程含水率分布模型研究D.哈尔滨:东北林业大学,2014.9 秦泽秀,张银亮,刘明利,等.浸渍处理对木材尺寸稳定性影响研究进展J.林产工业,2021,58(12):22-25+38.10 范吉龙,连诚龙,赵悦英,等.不同软木或碳酸钙添加量对聚乳酸力学性能的影响J,森林防火,2021,39(z1):53-58.11 YOUNSI R,KOCAEFE D,PONCSAK S,et al.CFD modeling and experimental validation of heat and mass transfer in wood poles 12Min6585508523TRHYVY（11）图5 帕累托前沿和优化解 Fig.5 Pareto frontier and optimal solutions方法t/2 tsQ/(kW2 ts)预测190.2446.549CFD192449.277误差率1.04%0.59%表2 优化结果与试验结果对比Tab.2 Comparison of optimization results and experimental results林 产 工 业6第60卷subjected to high temperatures:a conjugate approachJ.Heat and mass transfer,2008,44(12):1497-1509.12 曾琦,吴霁薇,徐遵宏,等.多孔介质数值仿真模型研究J.长江大学学报(自科版),2016,13(28):46-49+6.13 方铭.木材热处理窑热质耦合模型建立及优化研究D.哈尔滨:东北林业大学,2019.14 CAROLINA T,CYNTHIA S,ROGER M.Kiln drying behavior utilizing drying rate of lumber from six fast-growth plantation species in Costa RicaJ.Drying Technology,2016,34(04):443-453.15 赵万东,于博,刘畅.基于多岛遗传算法的全封闭变流器散热结构优化J.制冷技术,2021,41(01):62-69.16 李煌,葛红娟,马莹,等.基于超平面NSGA-的双输入双降压逆变器系统参数优化设计J.浙江大学学报(工学版),2023,57(03):606-615.17 徐文韬,黄亚继,曹歌瀚,等.基于BP-改进NSGA-锅炉燃烧多目标优化J.东南大学学报(自然科学版),2022,52(05):943-952.18 张欣,张记,彭桂兰,等.基于多目标遗传算法的山药真空干燥工艺优化J.真空科学与技术学报,2021,41(11):1101-1109.19 DEB K,PRATAP A,AGARWAL S,et al.A fast and elitist multiobjective genetic algorithm:NSGA-IIJ.IEEE transactions on evolutionary computation,2002,6(02):182-197.20 巨浩羽,郑志安,赵士豪,等.真空联合倾斜式热风干燥茯苓丁的响应面试验及多目标优化J.中草药,2021,52(08):2294-2305.21 洪工画,孟杨,高建民,等.计算流体力学数值仿真技术及其在木材干燥研究中的应用J.世界林业研究,2017,30(04):47-51.22 周正,孙丽萍.木材干燥过程含水率和温度变化的数学模型研究J.森林工程,2014,30(01):49-51.23 MADERAS CIENCIA Y.Energy efficiency performance enhancement of industrial conventional wood drying kiln by adding forced ventilation and waste heat recovery system:A comparative studyJ.2019,21(04):545-558.24 唐培朵,冼学权,黄正规,等.微波预热对刨花板板坯中温度分布规律的影响J.林产工业,2022,59(12):1-5.25 李尚.木材蒸汽除湿联合干燥窑结构和工艺参数优化研究D.哈尔滨:东北林业大学,2016.26 于建芳,刘纪建,王喜明,等.基于多尺度模型预测木材含水率和温度的变化J.工程热物理学报,2018,39(10):2294-2300.（责任编辑 张国萍）森林防火 征稿启事森林防火（Journal of Wildland Fire Science；季刊，ISSN：1002-2511，CN：10-1876/S，邮发代号：80-343）创刊于1983 年，是由国家林业和草原局主管、国家林业和草原局森林草原防火司业务指导、国家林业和草原局产业发展规划院主办的国家级综合性科技期刊。森林防火 杂志设有林草防火研究、防火经验总结、航空护林研究和林草产业探析等栏目。作为全国林业和草原防火领域唯一的国内外公开发行的杂志，始终贯彻面向全国，面向基层，面向林业和草原防火第一线的办刊方针，理论联系实际，以解决实际工作中存在的问题为主，普及与提高相结合，充分发挥 森林防火 杂志的政策导向和理论指导作用。森林防火 是 中国核心期刊（遴选）数据库 中国期刊全文数据库（CJFD）中国学术期刊全文数据库(CNKI)中国科技文献数据库（万方数据）中国科技期刊数据库（维普数据）全文收录；历年入选 中国学术期刊影响因子年报统计源期刊。办刊宗旨：宣传森林防火方针政策、普及森林防火知识、交流森林防火管理经验，推广先进的防扑火技术、介绍国内外森林防火管理技术。杂志栏目：林草防火研究（综合述评、应用技术等）、林草产业探析、生态规划设计（包含林业、园林等规划设计）、林草政策探析等。现本刊面向业界人士征稿，采用邮箱投稿查稿。投稿网站：https:/；联系人：张老师；联系电话：[phone]；E-mail： 办公地址：北京市东城区朝内大街130 号 森林防火 编辑部。投稿成功后,请随时关注邮箱邮件。稿件处理结果在1 个月内通知作者。稿件经编辑部初审后送专家审阅，编辑部将审稿意见反馈给作者，对于拟发表的稿件，作者应根据审稿人和编辑部的意见对稿件进行修改，在指定时间内修回（稿件一经发排，不得擅自修改或变更作者署名，且一般不得对文稿进行增删）。