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Engineering

Estratégias de Projeto e Otimização de uma Caixa Ventilada de Alto Desempenho

Published: June 9, 2023 doi: 10.3791/65076
Automatic Translation
1, 1, 1, 1,2, 1, 1
1College of Mechanical and Electrical Engineering, Wenzhou University, 2Institute of Laser and Optoelectronics Intelligent Manufacturing, Wenzhou University

Summary

Aqui, apresentamos o método de análise de alcance para otimizar os pontos de amostra gerados por um planejamento experimental ortogonal para garantir que os alimentos frescos possam ser armazenados em uma caixa ventilada por um longo tempo, regulando o padrão de fluxo de ar.

Abstract

Este estudo visa resolver os problemas de caos de fluxo de ar e baixo desempenho em uma caixa ventilada causados pela distribuição heterogênea do fluxo de ar através do dimensionamento da estrutura interna da caixa ventilada com consumo constante de energia. O objetivo final é distribuir uniformemente o fluxo de ar dentro da caixa ventilada. A análise de sensibilidade foi realizada para três parâmetros estruturais: o número de tubos, o número de furos no tubo médio e o número de cada incremento do tubo interno para o externo. Um total de 16 conjuntos de arranjos aleatórios de três parâmetros estruturais com quatro níveis foram determinados usando o planejamento experimental ortogonal. Um software comercial foi utilizado para a construção de um modelo 3D para os pontos experimentais selecionados, e esses dados foram utilizados para obter as velocidades do fluxo aéreo, que foram então utilizadas para obter o desvio padrão de cada ponto experimental. De acordo com a análise de amplitude, a combinação dos três parâmetros estruturais foi otimizada. Em outras palavras, estabeleceu-se um método eficiente e econômico de otimização considerando o desempenho da caixa ventilada, podendo ser amplamente utilizado para prolongar o tempo de armazenamento de alimentos in natura.

Introduction

Hortaliças e frutas frescas ocupam alta proporção do consumo alimentar humano, não só por apresentarem bom gosto e forma atrativa, mas também por serem de grande benefício para a obtenção de nutrição e manutenção da saúde1. Muitos estudos têm demonstrado que frutas e hortaliças frescas desempenham um papel único na prevenção de muitas doenças 2,3. No processo de armazenamento de frutas e hortaliças frescas, fungos, luz, temperatura e umidade relativa do ar são as causas importantes para sua deterioração4,5,6,7,8. Essas condições externas afetam a qualidade de frutas e hortaliças frescas armazenadas por afetar o metabolismo interno ou reações químicas9.

As tecnologias de tratamento comuns para frutas e vegetais incluem a preservação não térmica e térmica. Dentre eles, o pré-tratamento térmico tem efeito positivo no processo de secagem, mas também pode ter efeitos adversos na qualidade do produto, como perda de nutrientes, alteração de sabor e odor e mudança de cor10,11. Por isso, nos últimos anos, a preservação não térmica de produtos tem recebido atenção do ponto de vista da pesquisa para atender à demanda dos consumidores por produtos in natura. Atualmente, existem principalmente processamento de radiação, campo elétrico pulsado, processamento de ozônio, revestimentos comestíveis, dióxido de carbono em fase densa e outras tecnologias de preservação não térmica para armazenar frutas e vegetais, mas essas tecnologias frequentemente apresentam deficiências, como a exigência de equipamentos grandes, o alto preço e o custo de uso12. Portanto, o projeto de uma estrutura simples, de baixo custo e controle conveniente do equipamento de conservação é muito significativo para a indústria de alimentos.

No ambiente de armazenamento de frutas e hortaliças, um sistema adequado de circulação de ar ajuda a eliminar o calor gerado pelo próprio produto, reduzir o gradiente de temperatura e manter a temperatura e a umidade no espaço onde está localizado. A circulação adequada do ar também previne a perda de peso devido à respiração e infecções fúngicas13,14,15. Numerosos estudos têm sido realizados sobre o fluxo aéreo dentro de diferentes estruturas. Praeger et al.16,17 mediram a velocidade do vento em diferentes posições sob diferentes potências de operação do ventilador em um armazém por meio de sensores e verificaram que poderia haver uma diferença de até sete vezes na velocidade do ar devido às diferentes alturas verticais, e a velocidade do ar em cada posição foi positivamente correlacionada com a potência de operação do ventilador. Além disso, um estudo examinou o efeito do arranjo de carga e do número de ventiladores no fluxo de ar, e concluiu-se que aumentar a distância de algumas posições do ventilador e escolher racionalmente o número de ventiladores foi útil para melhorar o efeito. Berry et al.18 estudaram o efeito do fluxo de ar em diferentes ambientes de armazenamento de frutas sobre a distribuição de estômatos em caixas de embalagem. Dehghannya et al.19,20, utilizando um software de simulação, estudaram o estado de fluxo de ar pré-frio forçado no pacote com diferentes áreas de ventilação, quantidades e posições de distribuição na parede da embalagem e obtiveram a influência não linear de cada parâmetro no estado do fluxo de ar. Delele et al.21 aplicaram um modelo computacional de fluidodinâmica para estudar a influência de produtos distribuídos aleatoriamente em diferentes formas de caixas de ventilação sobre o fluxo aéreo. Eles descobriram que o tamanho do produto, a porosidade e a razão do furo da caixa tiveram um impacto maior no fluxo de ar, enquanto o enchimento aleatório teve um impacto menor. Ilangovan et al.22 estudaram os padrões de fluxo de ar e o comportamento térmico entre as três estruturas de embalagem e compararam os resultados com modelos estruturais de referência. Os resultados mostraram que a distribuição de calor na caixa não foi uniforme devido aos diferentes locais e desenhos do respiradouro. Gong et al.23 otimizaram a largura do espaço entre a borda da bandeja e a parede do recipiente.

As técnicas utilizadas neste trabalho incluem métodos de simulação e otimização. O princípio do primeiro é que as equações governantes foram discretizadas e resolvidas numericamente usando o método dos volumes finitos21. O método de otimização utilizado neste trabalho é denominado otimização ortogonal24. O teste ortogonal é um método típico de análise multifatorial e multinível. A tabela ortogonal construída usando esse método contém pontos representativos uniformemente distribuídos no espaço de projeto, que podem descrever visualmente todo o espaço de projeto e ser examinados. Ou seja, menos pontos representam o fator teste completo, economizando muito tempo, mão de obra, material e recursos financeiros. O ensaio ortogonal tem sido amplamente utilizado no planejamento de experimentos nas áreas de sistemas de potência, química, engenharia civil, etc25.

O objetivo deste estudo é projetar e otimizar uma caixa ventilada de alto desempenho. Uma caixa ventilada pode ser definida como uma caixa original, incluindo um dispositivo de controle de gás que dispersa o gás uniformemente na caixa. A uniformidade de velocidade refere-se a como o ar flui uniformemente através da caixa ventilada. Yun-De et al.26 demonstraram anteriormente que a propriedade de material multiporoso tem um efeito importante na uniformidade de velocidade de uma caixa de vegetais frescos. Em alguns experimentos, um plenum ou câmara modulada foi deixado tanto na parte superior quanto inferior da câmara de teste para garantir uma distribuição homogênea do ar forçado ou induzido27. A caixa ventilada projetada neste artigo contém matrizes de tubos com furos em zigue-zague. O controle da distribuição do fluxo de ar na caixa ventilada é a principal estratégia de preservação. Há duas entradas de ar de tamanho igual definidas paralelamente nos lados esquerdo e direito da caixa ventilada, e uma saída é definida no lado superior da caixa. Projetar a estrutura interna de uma caixa ventilada é a chave para este estudo. Em outras palavras, o número de tubos e furos é um parâmetro importante para alterar a estrutura interna da caixa ventilada. O modelo de referência tem 10 tubos. Os dois tubos do meio têm 10 furos cada, que são escalonados através dos tubos. O número de furos do meio para o tubo externo aumenta em dois de cada vez.

Em outras palavras, quando mantemos legumes, frutas e outros produtos frescos, o fluxo de ar contínuo e estável pode reduzir a respiração dos produtos, reduzir o etileno e outras substâncias nocivas para a conservação do produto e reduzir a temperatura produzida pelos próprios produtos. Devido aos diferentes parâmetros da caixa ventilada, não é fácil obter o estado de fluxo de ar necessário, o que afetará a propriedade de preservação da caixa ventilada. Portanto, o projeto toma como objetivo de controle a uniformidade da velocidade do fluxo de ar interno da caixa ventilada. Foi realizada análise de sensibilidade para os parâmetros estruturais da caixa ventilada. As amostras foram selecionadas por planejamento experimental ortogonal. Utilizou-se a análise de amplitude para otimizar a combinação dos três parâmetros estruturais. Enquanto isso, verificamos a conveniência dos resultados de otimização.

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Protocol

1. Processamento pré-simulação

NOTA: Considerando as matrizes de tubos, a metade inferior tridimensional e a metade superior dos modelos de caixa ventilada são estabelecidas usando software tridimensional e salvando-os como arquivos X_T, as dimensões gerais são mostradas na Figura 1. As configurações são mostradas na tabela de materiais.

  1. Execute o software de simulação e arraste o componente Mesh de "Sistemas de componentes" para a janela "Esquema do projeto". Nomeie-o "o fundo". Clique com o botão direito do mouse em Geometria e clique em Procurar para importar o arquivo X_T inferior.
  2. Clique com o botão direito do mouse em Geometria, clique em Nova Geometria DesignModeler para entrar na janela "Mesh-Designmodeler" e clique em Gerar para exibir o modelo inferior.
  3. Clique com o botão direito do mouse na superfície superior e clique em Seleção Nomeada para renomeá-la como "ventilada box_upper". Selecione Filtro de seleção: Corpos. Clique com o botão direito do mouse no modelo inferior para selecionar a Seleção Nomeada e renomeá-la como "a parte inferior".
  4. Selecione Filtro de seleção: Faces e alterne o "Modo de seleção" para Box Select. Selecione todas as superfícies internas, clique com o botão direito do mouse para selecionar a Seleção Nomeada e renomeie-a como "surfaces_external interna", definida como interfaces mech posteriormente. Retorne à janela inicial.
  5. Clique duas vezes na malha inferior. Entre na janela "Malha". Altere as "Preferências Físicas" de Mecânico para CFD. Clique em Atualizar para gerar o modelo de malha. Retorne à janela inicial.
  6. Arraste o componente Meshde "Sistemas de componentes" para a janela "Esquema do projeto". Nomeie-o "top". Clique com o botão direito do mouse em Geometria e clique em Procurar para importar o arquivo de X_T superior.
  7. Clique com o botão direito do mouse em Geometria e clique em Nova Geometria DesignModeler para entrar na janela "Mesh-Designmodeler". Clique em Gerar para exibir o modelo superior.
  8. Clique com o botão direito do mouse na superfície inferior e clique em Seleção Nomeada para renomeá-la como "ventilada box_lower". Selecione Filtro de seleção: Corpos. Clique com o botão direito do mouse no modelo superior para selecionar a Seleção nomeada e renomeá-lo como "superior".
  9. Selecione Filtro de seleção: Faces. Clique com o botão direito do mouse na superfície superior e clique em Seleção Nomeada para renomeá-la como saída. Retorne à janela inicial.
  10. Clique duas vezes na Malha da parte superior. Entre na janela "Malha". Altere as "Preferências Físicas" de Mecânico para CFD. Clique com o botão direito do mouse em Malha para selecionar o Dimensionamento em "Inserir". Selecione Filtro de seleção: Corpos. Selecione o modelo superior e digite 18 em "Tamanho do elemento". Clique em Atualizar. Retorne à janela inicial.
  11. Arraste o componente Mesh de "Sistemas de componentes" para a janela "Esquema do projeto". Nomeie-o como o tubo. Importe o arquivo de X_T de pipe clicando em Geometria.
  12. Entre na janela "Mesh-Designmodeler". Clique em Gerar para exibir o modelo de pipe exibido novamente.
  13. Selecione as duas faces finais do tubo e rotule-as como "inlet1" e "inlet2", e o tubo por corpo selecionando e rotulando como um tubo.
  14. Todas as superfícies internas por seleção de caixa são rotuladas como "surfaces_internal internas", definidas como interfaces de malha posteriormente. Retorne à janela inicial.
  15. Clique duas vezes na malha do tubo. Entre na janela "Malha". Altere as "Preferências Físicas" de Mecânico para CFD. O modelo de malha pode ser gerado clicando em "Atualizar". Retorne à janela inicial.
    NOTA: A Figura 2A mostra a grade da metade inferior da caixa ventilada, a Figura 2B mostra a grade da metade superior da caixa ventilada e a Figura 2C mostra a grade do tubo. Como mostrado na Figura 3, com o número de grades aumentando de 4.137.724 para 5.490.081, as mudanças de desvio padrão são inferiores a 0,0008. Considerando a capacidade computacional e a precisão, a análise a seguir é baseada em um modelo de grade com 4.448.536 grades.

2. Análise de simulação

Observação : as operações a seguir são descritas com base na sequência geral de análise de simulação da configuração para a solução para o resultado.

  1. Arraste o componente Simulação para a janela "Esquema do projeto". Vincule três componentes do Mesh ao componente de simulação e atualize para entrar.
  2. Configuração
    NOTA: A "Configuração" consiste em cinco etapas: Geral, Modelos, Materiais, Condições da Zona Celular e Condições de Contorno.
    1. Geral: Verifique a validade do modelo de malha. Verifique se a tela tem volume negativo. Selecione Estável. Para os fatores de relaxamento, residual e escala de tempo, selecione os valores padrão. Se houver algum problema com as configurações de grade dividida ou modelo, uma mensagem de erro será exibida.
    2. Modelos: Entre na interface de configuração de "Modelo Viscoso" para selecionar o Modelo K-épsilon.
    3. Materiais: Ajuste o material "ar".
    4. Condições da zona celular: altere o tipo de zona da célula para Fluido.
  3. Condições de Contorno
    1. Converta o tipo de box_upper ventilado, box_lower ventilado, surfaces_external interno e surfaces_internal interno do padrão "Parede" para "Interface".
      NOTA: O software de simulação gera imediatamente as "Interfaces Mesh" após o término da etapa acima.
    2. Abra o Mesh Interfaces e entre na janela "Criar/Editar Interfaces Mesh". Combine surfaces_external interna com surfaces_internal interna. Match desabafou box_upper para desabafar box_lower. Finalmente, as duas interfaces mesh são criadas na caixa ventilada e nomeadas interface1 e interface2, respectivamente.
    3. Defina as velocidades de fluxo de ar de todas as entradas como 8,9525 m/s na janela "Entrada de velocidade" e a pressão manométrica da saída como zero na janela "Saída de pressão".
  4. Solução
    1. Defina o estilo de inicialização da solução como Inicialização padrão antes de inicializar.
    2. Defina o número de iterações como 2.000.
    3. Clique em Calcular para iniciar a simulação e retornar à janela inicial até que a simulação termine.
  5. Resultados
    1. Clique em Resultados. Entre na janela "CFD Post" e clique no ícone de simplificação da caixa de ferramentas.
    2. Selecione a saída em "Iniciar de" e Retroceder em "Direção". Clique em Aplicar para gerar o diagrama de fluxo interno da caixa ventilada.
    3. Clique em Plano em "Localização", selecione Plano ZX em "Método" e selecione o valor de entrada como 0,6. Clique em Aplicar para gerar o plano a 0,6 m da superfície inferior.
    4. Clique no ícone Contorno na caixa de ferramentas, selecione Plano 1 em "Locais", selecione Velocidade em "Variável" e selecione Local em "Intervalo". Clique em Aplicar para gerar o contorno de velocidade.
    5. Exporte os dados de vazão para o plano gerado acima. Adquira o desvio padrão da vazão em um software de planilha (por exemplo, Excel).
      OBS: Foi realizada análise de sensibilidade de três variáveis estruturais da caixa ventilada. O número de tubos tem quatro níveis: oito, 10, 12 e 14. O número de furos nos tubos do meio tem quatro níveis: oito, 10, 12 e 14. O número de cada incremento do tubo interno para o externo tem quatro níveis: zero, dois, quatro e seis. Modificar o modelo base de acordo com mudanças nesses parâmetros estruturais. Repita as etapas 1.1 a 2.5 10 vezes para obter os dados da Tabela 1. Pode-se ver na tabela que os três parâmetros estruturais têm certos efeitos sobre o desvio padrão da vazão.

3. Planejamento de experimentos ortogonais e análise de alcance

  1. Execute o software de análise estatística. Clique em Dados e gere em "Design ortogonal".
  2. Digite pipe_number em "Nome do fator" e A em "Rótulo do fator". Clique em Adicionar e definir valores para definir quatro níveis para o número de pipes. Clique em Continuar e retorne à janela "Gerar design ortogonal".
  3. Digite whole_number em "Nome do fator" e B em "Rótulo do fator". Clique em Adicionar e definir valores para definir quatro níveis para o número de buracos. Clique em Continuar e retorne à janela "Gerar design ortogonal".
  4. Digite cumulative_number em "Nome do fator" e C em "Rótulo do fator". Clique em Adicionar e Definir Valores para definir quatro níveis para o número de incrementos. Clique em Continuar e retorne à janela "Gerar design ortogonal".
  5. Clique em Criar novo arquivo de dados para gerar 16 amostras de matriz. Clique em Visualização de Variável para selecionar Nominal em "Medida" e Entrada em "Função". Renomeie-o como "standard_deviation×100000".
  6. Repita as etapas 1.1 a 2.5 com os pontos de amostra acima; Os 16 desvios padrão resultantes multiplicados por 100.000 são preenchidos na lista de amostra para otimização posterior.
  7. Clique em Analisar e Univariar em "Modelo Linear Geral". Preencha standard_deviation×100000 em "Variável Dependente" e pipe_number, hole_number, cumulative_number em "Fator(es) Fixo(s)". Clique em Modelar e criar termos. Altere a interação para Efeitos principais. Preencha A, B, C em "Modelo". Clique em Continuar e volte para a janela "Univariada".
  8. Clique em EM Means e preencha A, B, C em "Display Means For". Clique em Continuar e volte para a janela "Univariada".
  9. Clique em OK e obtenha o resultado da otimização; O valor mínimo da coluna "média" na tabela corresponde à variável ótima. Clique duas vezes na tabela, entre na janela "Tabela Dinâmica", clique em Editar e clique em Barra em "Criar gráfico" para gerar o histograma.

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Representative Results

Seguindo o protocolo, as três primeiras partes foram as mais importantes, que incluem modelagem, malha e simulação, todas para obter o desvio padrão da vazão. Em seguida, concluímos a otimização da estrutura da caixa ventilada através de experimentos ortogonais e análise de alcance. O modelo utilizado no protocolo é o modelo de caixa de referência-ventilação, que é o modelo inicial obtido a partir da referência. A Figura 4 mostra o resultado do fluxo aerodinâmico do modelo de caixa ventilada de referência e a Figura 5 mostra o resultado do fluxo aerodinâmico da caixa ventilada, que é um dos modelos utilizados para análise de sensibilidade. Este modelo de caixa ventilada é o modelo número um na Tabela 1. Fluxos simplificados são as trajetórias de movimento do fluido para visualizar o fluxo de fluido dentro da caixa ventilada. Como mostrado na Figura 4 e na Figura 5, o fluxo simplificado da última caixa ventilada é ainda mais confuso do que o da primeira devido à estrutura interna da caixa ventilada. Figure 6 mostra o resultado para a distribuição da velocidade de fluxo dentro do modelo de caixa ventilada de referência, e a Figura 7 mostra o resultado para a distribuição da velocidade de fluxo dentro do modelo de caixa ventilada, que é um dos modelos utilizados para análise de sensibilidade. Como mostrado na Figura 6 e na Figura 7, a vazão no interior da caixa ventilada, que é um dos modelos utilizados para análise de sensibilidade, é mais desigual.

Para entender a distribuição simplificada dentro da caixa ventilada de forma mais intuitiva, estabelecemos um plano a 0,6 m de distância do fundo da caixa ventilada. A taxa de fluxo de cada nó no plano de saída é usada para o cálculo estatístico matemático. O desvio padrão é calculado por Equation 1 onde xie μ representam a taxa de fluxo de cada nó e a taxa de fluxo média de todos os nós, respectivamente. A Tabela 1 mostra os desvios-padrão das vazões para os 10 grupos da caixa ventilada utilizados para análise de sensibilidade, incluindo o modelo de referência. Pode-se observar que as três variáveis estruturais têm certo impacto no desvio padrão da vazão, sendo que o número de tubulações tem maior impacto no desvio padrão da vazão. Um grande desvio padrão representa uma grande diferença entre a maioria das vazões e sua vazão média; Um pequeno desvio padrão significa que essas vazões estão próximas de sua vazão média. Assim, percebe-se que alterar a estrutura interna da caixa ventilada pode alterar seu fluxo interno e tornar o fluxo interno mais homogêneo.

Ao projetar o experimento ortogonal, há três variáveis de projeto neste artigo: o número de tubos, o número de furos nos tubos do meio e o número de cada incremento do tubo interno para o externo. Cada uma dessas três variáveis possui quatro níveis. Como mostrado na Tabela 2, 16 grupos de pontos de planejamento experimental foram obtidos por planejamento experimental ortogonal. Os desvios-padrão foram calculados por software de simulação. A partir do número de pontos amostrais retirados, pode-se observar que o planejamento experimental ortogonal pode atingir o objetivo de fornecer a máxima cobertura do valor do parâmetro com o menor número de casos de teste.

No final, o método de análise de faixa é usado como o método de otimização para encontrar a combinação de parâmetros da estrutura ótima. A Figura 8 mostra o resultado da otimização para o parâmetro estrutural do número de tubos. A partir disso, podemos ver que o valor mínimo é obtido quando o número de tubos é 14. A Figura 9 mostra o resultado da otimização para o parâmetro estrutural sobre o número de furos nos tubos do meio. A partir disso, podemos ver que o valor mínimo é obtido quando o número de furos nos tubos do meio é 14. A Figura 10 mostra o resultado da otimização para o parâmetro estrutural sobre o número de incrementos do tubo interno para o externo. A partir disso, podemos ver que o valor mínimo é obtido quando o número de incrementos do tubo interno para o externo é quatro. A análise acima mostra que a combinação ótima é "pipe_number 14, hole_number 14, cumulative_number 4". Para confirmar a acurácia, o caso ótimo foi analisado por um software de simulação. A Figura 4 e a Figura 11 mostram o fluxo simplificado do modelo de referência versus o modelo otimizado. A Figura 6 e a Figura 12 mostram a distribuição da velocidade de fluxo dentro do modelo de referência versus o modelo otimizado. A Tabela 3 mostra uma comparação entre os resultados da otimização e os resultados do modelo de referência. Observa-se que o desvio padrão calculado a partir do modelo otimizado é menor em relação ao desvio padrão do modelo de referência. A Tabela 4 mostra o aumento do número de furos de quatro para seis, com pouca alteração no desvio padrão, sendo o modelo número três o modelo otimizado do ponto de vista dos custos de usinagem. Neste trabalho, o ambiente interno da caixa ventilada é melhorado otimizando sua estrutura, e a qualidade de seu ambiente interno é medida pelo desvio padrão; quanto menor o desvio padrão, mais homogêneo é o fluxo de ar no interior da caixa ventilada, o que indica que o método de otimização adotado neste trabalho é efetivo e viável.

Tabela de materiais. A tabela mostra as configurações básicas para este estudo, que inclui o computador necessário com uma unidade de processamento gráfico (GPU) de alto desempenho e três softwares do SolidWorks, Ansys-Workbench e SPSS.

Tabela 1: Análise de sensibilidade dos parâmetros. A tabela mostra os desvios-padrão das vazões para os 10 grupos da caixa ventilada utilizados para análise de sensibilidade. Clique aqui para baixar esta tabela.

Tabela 2: Pontos de delineamento experimental. Clique aqui para baixar esta tabela.

Tabela 3: Comparação entre os resultados da otimização e os resultados do modelo de referência. Clique aqui para baixar esta tabela.

Tabela 4: Comparação do número acumulado de 14 tubos e 14 furos. Clique aqui para baixar esta tabela.

Figure 1
Figura 1: Modelo 3D da caixa ventilada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 2
Figura 2: Diagrama de grade. (A) A grade da metade inferior da caixa ventilada, (B) a grade da metade superior da caixa ventilada e (C) a grade da tubulação. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 3
Figura 3: Teste de independência da grade. O eixo X é o número total diferente de grades no modelo de malha, e o eixo Y é o desvio padrão. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 4
Figura 4: Fluxo simplificado do modelo de caixa ventilada de referência. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 5
Figura 5: Fluxo simplificado do modelo de caixa ventilada. A figura mostra o resultado do agilização da caixa ventilada, que é um modelo utilizado para análise de sensibilidade. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 6
Figura 6: Distribuição da velocidade do fluxo dentro do modelo de caixa de referência-ventilada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 7
Figura 7: Distribuição da velocidade do fluxo dentro do modelo de caixa ventilada. A figura mostra o resultado para a distribuição da velocidade de fluxo dentro da caixa ventilada, que é um modelo utilizado para análise de sensibilidade. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 8
Figura 8: Resultados de otimização para o número de tubos. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 9
Figura 9: Resultados de otimização para o número de furos nos tubos do meio. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 10
Figura 10: Resultado da otimização do número de incrementos do tubo interno para o externo. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 11
Figura 11: Fluxo simplificado do modelo de caixa ventilada otimizado. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

Figure 12
Figura 12: Distribuição da velocidade do fluxo dentro do modelo de caixa ventilada otimizada. Clique aqui para ver uma versão maior desta figura.

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Discussion

Devido ao seu alto desempenho e estrutura complexa, neste estudo, construímos uma caixa ventilada baseada em software de modelagem. O fluxo interno foi analisado por um software de simulação. O software de simulação é conhecido por seus recursos avançados de modelagem física, que incluem modelagem de turbulência, fluxos monofásicos e multifásicos, combustão, modelagem de bateria, interação fluido-estrutura e muito mais. O método de seleção de amostras utilizado neste trabalho é o método de planejamento experimental ortogonal, que é adequado para a produção mecânica e outros campos devido ao seu método científico, operação simples, benefício de economia de custos e efeito notável. O método de análise de amplitude pode obter os fatores primários e secundários e a combinação ótima do experimento através de um cálculo simples.

Os resultados dependem de alguns componentes críticos dessa configuração dentro do protocolo. Primeiro, ao criar o modelo 3D da bateria, dar a cada corpo e superfície no modelo um nome facilmente reconhecível é um passo fundamental para adicionar material posteriormente, criar uma interface de malha e definir condições de contorno. Em segundo lugar, antes de determinar parâmetros estruturais importantes, a análise de sensibilidade dos parâmetros deve ser realizada para selecionar os parâmetros estruturais mais importantes. Terceiro, ao operar cada software, é necessário definir cada parâmetro com precisão, especialmente a unidade do parâmetro.

Depois de importar o modelo de grade, deve-se solucionar problemas do modelo de malha e clicar em Verificar para verificar se a malha tem um volume negativo. Se houver algum problema com as configurações de grade dividida ou modelo, uma mensagem de erro será exibida. A principal limitação deste estudo é que o modelo 3D utilizado é construído após a simplificação da caixa ventilada real. O fluxo interno da caixa ventilada simulada será ligeiramente diferente do real. O resultado pode ser próximo da realidade, mas não exatamente. Esse método de otimização se aplica a parâmetros estruturais do tipo inteiro, como o número de tubos e furos. Em comparação com algoritmo genético e otimização de algoritmo de recozimento, os resultados de otimização neste artigo são inferiores aos resultados de otimização de algoritmos; No entanto, em engenharia, a estrutura de parâmetros do tipo inteiro de aspecto é mais adequada para a produção de produtos.

Essa tecnologia pode não apenas obter dados de teste e produtos de teste de alta qualidade e alta confiabilidade, mas também nos ajudar a dominar a relação interna entre os sujeitos de teste na análise de dados de teste. Este protocolo ajudará a estabelecer um método de otimização, considerando simultaneamente o consumo de energia e o desempenho da caixa ventilada, e pode ser amplamente utilizado para estender o tempo de armazenamento de alimentos frescos. Essa técnica também pode ser usada em projetos mecânicos, projetos arquitetônicos e outros campos.

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Disclosures

Os autores não têm nada a revelar.

Acknowledgments

Esta pesquisa é apoiada pelo Wenzhou Science and Technology Bureau of China (Wenzhou grande projeto de inovação científica e tecnológica sob o Grant No. ZG2020029). A pesquisa é financiada pela Associação de Ciência e Tecnologia de Wenzhou com o Grant No. KJFW09. Esta pesquisa foi apoiada pelo Programa Municipal de Ciência e Pesquisa de Wenzhou (ZN2022001).

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Hardware
NVIDIA GPU NVIDIA N/A An NVIDIA GPU is needed as some of the software frameworks below will not work otherwise. https://www.nvidia.com
Software
Ansys-Workbench ANSYS N/A Multi-purpose finite element method computer design program software.https://www.ansys.com
SOLIDWORKS Dassault Systemes N/A SolidWorks provides different design solutions, reduces errors in the design process, and improves product quality
www.solidworks.com
SPSS IBM N/A Software products for statistical analytical operations, data mining, predictive analysis, and decision support tasks software.https://www.ibm.com

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Villa-Rodriguez, J. A., et al. Maintaining antioxidant potential of fresh fruits and vegetables after harvest. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 55 (6), 806-822 (2015).
  2. Mozaffari, H., Lafrenière, J., Conklin, A. Does eating more variety of fruits and vegetables reduce risk of cancer? Findings from a systematic review and meta-analysis. Current Developments in Nutrition. 4, 339-339 (2020).
  3. Wu, S., Fisher-Hoch, S. P., Reininger, B. M., Lee, M., McCormick, J. B. Fruit and vegetable intake is inversely associated with cancer risk in Mexican-Americans. Nutrition and Cancer. 71 (8), 1254-1262 (2019).
  4. Nan, M., Xue, H., Bi, Y. Contamination, detection and control of mycotoxins in fruits and vegetables. Toxins. 14 (5), 309 (2022).
  5. Alothman, M., Bhat, R., Karim, A. A. Effects of radiation processing on phytochemicals and antioxidants in plant produce. Trends in Food Science & Technology. 20 (5), 201-212 (2009).
  6. Ayala-Zavala, J. F., Wang, S. Y., Wang, C. Y., González-Aguilar, G. A. Effect of storage temperatures on antioxidant capacity and aroma compounds in strawberry fruit. LWT-Food Science and Technology. 37 (7), 687-695 (2004).
  7. Piljac-Žegarac, J., Šamec, D. Antioxidant stability of small fruits in postharvest storage at room and refrigerator temperatures. Food Research International. 44 (1), 345-350 (2011).
  8. Lal Basediya, A., Samuel, D. V. K., Beera, V. Evaporative cooling system for storage of fruits and vegetables - a review. Journal of Food Science and Technology. 50 (3), 429-442 (2013).
  9. Sandhya, Modified atmosphere packaging of fresh produce: Current status and future needs. LWT-Food Science and Technology. 43 (3), 381-392 (2010).
  10. Bassey, E. J., Cheng, J. H., Sun, D. W. Novel nonthermal and thermal pretreatments for enhancing drying performance and improving quality of fruits and vegetables. Trends in Food Science & Technology. 112, 137-148 (2021).
  11. Mieszczakowska-Frąc, M., Celejewska, K., Płocharski, W. Impact of innovative technologies on the content of vitamin C and its bioavailability from processed fruit and vegetable products. Antioxidants. 10 (1), 54 (2021).
  12. Xue, Z., Li, J., Yu, W., Lu, X., Kou, X. Effects of nonthermal preservation technologies on antioxidant activity of fruits and vegetables: A review. Food Science and Technology International. 22 (5), 440-458 (2016).
  13. Olaimat, A. N., Holley, R. A. Factors influencing the microbial safety of fresh produce: a review. Food Microbiology. 32 (1), 1-19 (2012).
  14. Caleb, O. J., Mahajan, P. V., Al-Said, F. A. J., Opara, U. L. Modified atmosphere packaging technology of fresh and fresh-cut produce and the microbial consequences-a review. Food and Bioprocess Technology. 6 (2), 303-329 (2013).
  15. Waghmare, R. B., Mahajan, P. V., Annapure, U. S. Modelling the effect of time and temperature on respiration rate of selected fresh-cut produce. Postharvest Biology and Technology. 80, 25-30 (2013).
  16. Praeger, U., et al. Airflow distribution in an apple storage room. Journal of Food Engineering. 269, 109746 (2020).
  17. Praeger, U., et al. Influence of room layout on airflow distribution in an industrial fruit store. International Journal of Refrigeration. 131, 714-722 (2021).
  18. Berry, T. M., Delele, M. A., Griessel, H., Opara, U. L. Geometric design characterisation of ventilated multi-scale packaging used in the South African pome fruit industry. Agricultural Mechanization in Asia, Africa, and Latin America. 46 (3), 34-42 (2015).
  19. Dehghannya, J., Ngadi, M., Vigneault, C. Mathematical modeling of airflow and heat transfer during forced convection cooling of produce considering various package vent areas. Food Control. 22 (8), 1393-1399 (2011).
  20. Dehghannya, J., Ngadi, M., Vigneault, C. Transport phenomena modelling during produce cooling for optimal package design: thermal sensitivity analysis. Biosystems Engineering. 111 (3), 315-324 (2012).
  21. Delele, M. A., et al. Combined discrete element and CFD modelling of airflow through random stacking of horticultural products in vented boxes. Journal of Food Engineering. 89 (1), 33-41 (2008).
  22. Ilangovan, A., Curto, J., Gaspar, P. D., Silva, P. D., Alves, N. CFD modelling of the thermal performance of fruit packaging boxes-influence of vent-holes design. Energies. 14 (23), 7990 (2021).
  23. Gong, Y. F., Cao, Y., Zhang, X. R. Forced-air precooling of apples: Airflow distribution and precooling effectiveness in relation to the gap width between tray edge and box wall. Postharvest Biology and Technology. 177, 111523 (2021).
  24. Guo, R., Li, L. Heat dissipation analysis and optimization of lithium-ion batteries with a novel parallel-spiral serpentine channel liquid cooling plate. International Journal of Heat and Mass Transfer. 189, 122706 (2022).
  25. Chen, J., et al. Optimization of geometric parameters of hydraulic turbine runner in turbine mode based on the orthogonal test method and CFD. Energy Reports. 8, 14476-14487 (2022).
  26. Yun-De, S., Hai-Dong, Q., Sun, B., Li, Z. Z., Cao, K. B. Flow analysis of fresh vegetable box based on multiporosity material. International Journal of Education and Management Engineering. 2 (1), 29 (2012).
  27. Elansari, A. M., Mostafa, Y. S. Vertical forced air pre-cooling of orange fruits on bin: Effect of fruit size, air direction, and air velocity. Journal of the Saudi Society of Agricultural Sciences. 19 (1), 92-98 (2020).

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Feng, X., Pang, S., Pan, X., Chen, Z., Wang, S., Li, Z. Design and Optimization Strategies of a High-Performance Vented Box. J. Vis. Exp. (196), e65076, doi:10.3791/65076 (2023).

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