Summary
Aquí, presentamos el método de análisis de rango para optimizar los puntos de muestra generados por un diseño experimental ortogonal para garantizar que los alimentos frescos se puedan almacenar en una caja ventilada durante mucho tiempo mediante la regulación del patrón de flujo de aire.
Abstract
Este estudio tiene como objetivo resolver los problemas de caos de flujo de aire y bajo rendimiento en una caja ventilada causada por la distribución heterogénea del flujo de aire a través del diseño de la estructura interna de la caja ventilada con consumo constante de energía. El objetivo final es distribuir uniformemente el flujo de aire dentro de la caja ventilada. El análisis de sensibilidad se realizó para tres parámetros estructurales: el número de tuberías, el número de agujeros en la tubería central y el número de cada incremento desde el interior hacia el exterior de la tubería. Se determinaron un total de 16 conjuntos de matrices aleatorias de tres parámetros estructurales con cuatro niveles utilizando el diseño experimental ortogonal. Se utilizó software comercial para la construcción de un modelo 3D para los puntos experimentales seleccionados, y estos datos se utilizaron para obtener las velocidades de flujo de aire, que luego se utilizaron para obtener la desviación estándar de cada punto experimental. De acuerdo con el análisis de rango, se optimizó la combinación de los tres parámetros estructurales. En otras palabras, se estableció un método de optimización eficiente y económico considerando el rendimiento de la caja ventilada, y podría ser ampliamente utilizado para extender el tiempo de almacenamiento de alimentos frescos.
Introduction
Las verduras y frutas frescas ocupan una alta proporción del consumo humano de alimentos, no solo porque tienen buen sabor y una forma atractiva, sino también porque son de gran beneficio para que las personas obtengan nutrición y mantengan la salud1. Muchos estudios han demostrado que las frutas y verduras frescas desempeñan un papel único en la prevención de muchas enfermedades 2,3. En el proceso de almacenamiento de frutas y verduras frescas, los hongos, la luz, la temperatura y la humedad relativa son las razones importantes de su deterioro 4,5,6,7,8. Estas condiciones externas afectan la calidad de las frutas y verduras frescas almacenadas al afectar el metabolismo interno o las reacciones químicas9.
Las tecnologías de tratamiento comunes para frutas y verduras incluyen la conservación térmica y no térmica. Entre ellos, el pretratamiento térmico tiene un efecto positivo en el proceso de secado, pero también puede tener efectos adversos en la calidad del producto, como pérdida de nutrientes, cambio de sabor y olor, y cambio de color10,11. Por lo tanto, en los últimos años, la conservación no térmica de los productos ha recibido atención desde la perspectiva de la investigación para satisfacer la demanda de los consumidores de productos frescos. En la actualidad, existen principalmente procesamiento de radiación, campo eléctrico pulsado, procesamiento de ozono, recubrimientos comestibles, dióxido de carbono en fase densa y otras tecnologías de conservación no térmica para almacenar frutas y verduras, pero estas tecnologías a menudo tienen deficiencias, como el requisito de equipos grandes, el alto precio y el costo de uso12. Por lo tanto, el diseño de una estructura simple, bajo costo y control conveniente del equipo de conservación es muy significativo para la industria alimentaria.
En el entorno de almacenamiento de frutas y verduras, un sistema adecuado de circulación de aire ayuda a eliminar el calor generado por el propio producto, reducir el gradiente de temperatura y mantener la temperatura y la humedad en el espacio donde se encuentra. La circulación adecuada del aire también previene la pérdida de peso debido a la respiración y las infecciones fúngicas13,14,15. Se han realizado numerosos estudios sobre el flujo de aire dentro de diferentes estructuras. Praeger et al.16,17 midieron la velocidad del viento en diferentes posiciones bajo diferentes potencias operativas del ventilador en un almacén a través de sensores y encontraron que podría haber una diferencia tan grande como siete veces en la velocidad del aire debido a diferentes alturas verticales, y la velocidad del aire en cada posición se correlacionó positivamente con la potencia operativa del ventilador. Además, un estudio examinó el efecto de la disposición de la carga y el número de ventiladores en el flujo de aire, y se concluyó que aumentar la distancia de algunas posiciones de los ventiladores y elegir racionalmente el número de ventiladores era útil para mejorar el efecto. Berry et al.18 estudiaron el efecto del flujo de aire en diferentes ambientes de almacenamiento de fruta sobre la distribución de los estomas en cajas de embalaje. Utilizando software de simulación, Dehghannya et al.19,20 estudiaron el estado del flujo de aire del aire prefrío forzado en el paquete con diferentes áreas de ventilación, cantidades y posiciones de distribución en la pared del embalaje, y obtuvieron la influencia no lineal de cada parámetro en el estado del flujo de aire. Delele et al.21 aplicaron un modelo computacional de dinámica de fluidos para estudiar la influencia de productos distribuidos aleatoriamente en diferentes formas de cajas de ventilación sobre el flujo de aire. Descubrieron que el tamaño del producto, la porosidad y la relación de orificios de la caja tenían un mayor impacto en el flujo de aire, mientras que el llenado aleatorio tenía un impacto menor. Ilangovan et al.22 estudiaron los patrones de flujo de aire y el comportamiento térmico entre las tres estructuras de envasado y compararon los resultados con los modelos estructurales de referencia. Los resultados mostraron que la distribución del calor en la caja no era uniforme debido a las diferentes ubicaciones y diseños de la ventilación. Gong et al.23 optimizaron el ancho del espacio entre el borde de la bandeja y la pared del recipiente.
Las técnicas utilizadas en este trabajo incluyen métodos de simulación y optimización. El principio de la primera es que las ecuaciones gobernantes fueron discretizadas y resueltas numéricamente usando el método de volumen finito21. El método de optimización utilizado en este trabajo se conoce como optimización ortogonal24. La prueba ortogonal es un método típico de análisis multifactorial y multinivel. La tabla ortogonal construida con este método contiene puntos representativos distribuidos uniformemente en el espacio de diseño, que pueden describir visualmente todo el espacio de diseño y ser examinados. Es decir, menos puntos representan la prueba del factor completo, ahorrando mucho tiempo, mano de obra, materiales y recursos financieros. La prueba ortogonal ha sido ampliamente utilizada en el diseño de experimentos en los campos de sistemas de potencia, química, ingeniería civil, etc.25.
El objetivo de este estudio es diseñar y optimizar una caja ventilada de alto rendimiento. Una caja ventilada se puede definir como una caja original que incluye un dispositivo de control de gas que dispersa el gas uniformemente en la caja. La uniformidad de velocidad se refiere a la uniformidad con la que fluye el aire a través de la caja ventilada. Yun-De et al.26 han demostrado previamente que la propiedad del material multiporoso tiene un efecto importante en la uniformidad de velocidad de una caja de vegetales frescos. En algunos experimentos, se dejó un plenum o cámara modulada tanto en la parte superior como en la inferior de la cámara de prueba para garantizar una distribución homogénea del aire forzado o inducido27. La caja ventilada diseñada en este documento contiene matrices de tuberías con agujeros en zigzag. El control de la distribución del flujo de aire en la caja ventilada es la principal estrategia de preservación. Hay dos entradas de aire de igual tamaño colocadas paralelamente en los lados izquierdo y derecho de la caja ventilada, y una salida se establece en la parte superior de la caja. Diseñar la estructura interna de una caja ventilada es la clave de este estudio. En otras palabras, el número de tuberías y agujeros es un parámetro importante para cambiar la estructura interna de la caja ventilada. El modelo de referencia tiene 10 tubos. Los dos tubos centrales tienen 10 agujeros cada uno, que se escalonan a través de los tubos. El número de orificios desde el medio hasta la tubería exterior aumenta en dos a la vez.
En otras palabras, cuando mantenemos verduras, frutas y otros productos frescos, el flujo de aire continuo y estable puede reducir la respiración de los productos, reducir el etileno y otras sustancias nocivas para la conservación del producto y reducir la temperatura producida por los propios productos. Debido a los diferentes parámetros de la caja ventilada, no es fácil obtener el estado de flujo de aire requerido, lo que afectará la propiedad de preservación de la caja ventilada. Por lo tanto, el proyecto toma la uniformidad de la velocidad del flujo de aire interno de la caja ventilada como objetivo de control. Se realizó un análisis de sensibilidad para los parámetros estructurales de la caja ventilada. Las muestras fueron seleccionadas por diseño experimental ortogonal. Utilizamos el análisis de rango para optimizar la combinación de los tres parámetros estructurales. Mientras tanto, verificamos la conveniencia de los resultados de optimización.
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Protocol
1. Procesamiento previo a la simulación
NOTA: Teniendo en cuenta las matrices de tuberías, la mitad inferior tridimensional y la mitad superior de los modelos de cajas ventiladas se establecen mediante el uso de software tridimensional y guardándolos como archivos X_T, las dimensiones generales se muestran en la Figura 1. Las configuraciones se muestran en la tabla de materiales.
- Ejecute el software de simulación y arrastre el componente Mesh desde "Sistemas de componentes" a la ventana "Esquema del proyecto". Llámalo "el fondo". Haga clic con el botón secundario en Geometría y haga clic en Examinar para importar el archivo X_T inferior.
- Haga clic con el botón derecho en Geometría, haga clic en Nueva geometría DesignModeler para entrar en la ventana "Mesh-Designmodeler" y haga clic en Generar para mostrar el modelo inferior.
- Haga clic con el botón derecho en la superficie superior y haga clic en Selección con nombre para cambiarle el nombre a "ventilado box_upper". Seleccione Filtro de selección: Cuerpos. Haga clic con el botón derecho en el modelo inferior para seleccionar la Selección con nombre y cámbiele el nombre a "la parte inferior".
- Seleccione Filtro de selección : Caras y cambie el "Modo de selección" a Box Select. Seleccione todas las superficies internas, haga clic con el botón derecho para seleccionar la Selección con nombre y cámbiele el nombre a "surfaces_external interno", definido como interfaces mech más adelante. Vuelva a la ventana inicial.
- Haga doble clic en la malla inferior. Ingrese a la ventana "Mallado". Cambie las "Preferencias físicas" de Mecánico a CFD. Haga clic en Actualizar para generar el modelo de malla. Vuelva a la ventana inicial.
- Arrastre el componente Meshdesde "Sistemas de componentes" a la ventana "Esquema del proyecto". Llámalo "top". Haga clic con el botón secundario en Geometría y haga clic en Examinar para importar el archivo de X_T superior.
- Haga clic con el botón derecho en Geometry y haga clic en New DesignModeler Geometry para entrar en la ventana "Mesh-Designmodeler". Haga clic en Generar para mostrar el modelo superior.
- Haga clic con el botón derecho en la superficie inferior y haga clic en Selección con nombre para cambiarle el nombre a "box_lower ventilada". Seleccione Filtro de selección: Cuerpos. Haga clic con el botón derecho en el modelo superior para seleccionar la Selección con nombre y cámbiele el nombre a "superior".
- Seleccione Filtro de selección: Caras. Haga clic con el botón secundario en la superficie superior y haga clic en Selección con nombre para cambiarle el nombre como salida. Vuelva a la ventana inicial.
- Haga doble clic en la malla de la parte superior. Ingrese a la ventana "Mallado". Cambie las "Preferencias físicas" de Mecánico a CFD. Haga clic derecho en Malla para seleccionar el Tamaño en "Insertar". Seleccione Filtro de selección: Cuerpos. Seleccione el modelo superior y escriba 18 en "Tamaño del elemento". Haga clic en Actualizar. Vuelva a la ventana inicial.
- Arrastre el componente Mesh desde "Sistemas de componentes" a la ventana "Esquema del proyecto". Nómbralo como la tubería. Importe el archivo de X_T de tubería haciendo clic en Geometría.
- Ingrese a la ventana "Mesh-Designmodeler". Haga clic en Generar para volver a mostrar las pantallas del modelo de tubería.
- Seleccione las dos caras finales de la tubería y etiquételas como "entrada1" y "entrada2", y la tubería por cuerpo seleccionando y etiquetando como tubería.
- Todas las superficies internas mediante la selección de cajas se etiquetan como "surfaces_internal internas", definidas como interfaces de malla más adelante. Vuelva a la ventana inicial.
- Haga doble clic en la malla de la tubería. Ingrese a la ventana "Mallado". Cambie las "Preferencias físicas" de Mecánico a CFD. El modelo de malla se puede generar haciendo clic en "Actualizar". Vuelva a la ventana inicial.
NOTA: La Figura 2A muestra la cuadrícula de la mitad inferior de la caja ventilada, la Figura 2B muestra la cuadrícula de la mitad superior de la caja ventilada y la Figura 2C muestra la rejilla de la tubería. Como se muestra en la Figura 3, con el número de cuadrículas aumentando de 4.137.724 a 5.490.081, los cambios de desviación estándar son menores que 0,0008. Teniendo en cuenta la capacidad de cálculo y la precisión, el siguiente análisis se basa en un modelo de cuadrícula con 4.448.536 cuadrículas.
2. Análisis de simulación
NOTA: Las siguientes operaciones se describen en función de la secuencia general del análisis de simulación desde la configuración hasta la solución y el resultado.
- Arrastre el componente Simulación a la ventana "Esquema del proyecto". Vincule tres componentes de malla al componente de simulación y actualice para entrar.
- Arreglo
NOTA: La "Configuración" consta de cinco pasos: General, Modelos, Materiales, Condiciones de zona de celda y Condiciones de contorno.- General: Verifique la validez del modelo de malla. Compruebe si la malla tiene volumen negativo. Seleccione Estable. Para los factores de relajación, residuales y escala de tiempo, seleccione los valores predeterminados. Si hay algún problema con la cuadrícula dividida o la configuración del modelo, aparecerá un mensaje de error.
- Modelos: Ingrese a la interfaz de configuración de "Modelo viscoso" para seleccionar el Modelo K-epsilon.
- Materiales: Ajuste el material "aire".
- Condiciones de la zona celular: Cambie el tipo de zona celular a Fluido.
- Condiciones de contorno
- Convierta el tipo de box_upper ventilado, box_lower ventilado, surfaces_external interno y surfaces_internal interno del "Muro" predeterminado a "Interfaz".
NOTA: El software de simulación genera inmediatamente las "Interfaces de malla" después de finalizar el paso anterior. - Abra Mesh Interfaces y entre en la ventana "Create/Edit Mesh Interfaces". Haga coincidir el surfaces_external interno con el surfaces_internal interno. Hacer coincidir la box_upper ventilada con la box_lower ventilada. Finalmente, las dos interfaces de malla se crean en la caja ventilada y se denominan interface1 e interface2, respectivamente.
- Ajuste las velocidades de flujo de aire de todas las entradas como 8,9525 m/s en la ventana "Velocidad de entrada" y la presión manométrica de la salida como cero en la ventana "Salida de presión".
- Convierta el tipo de box_upper ventilado, box_lower ventilado, surfaces_external interno y surfaces_internal interno del "Muro" predeterminado a "Interfaz".
- Solución
- Establezca el estilo de inicialización de la solución como Inicialización estándar antes de inicializar.
- Establezca el número de iteraciones en 2.000.
- Haga clic en Calcular para iniciar la simulación y volver a la ventana inicial hasta que finalice la simulación.
- Resultados
- Haga clic en Resultados. Ingrese a la ventana "CFD Post" y haga clic en el icono aerodinámico de en la caja de herramientas.
- Seleccione la salida en "Comenzar desde" y Retroceder en "Dirección". Haga clic en Aplicar para generar el diagrama de flujo interno de la caja ventilada.
- Haga clic en Plano en "Ubicación", seleccione ZX Plane en "Método" y seleccione el valor de entrada como 0.6. Haga clic en Aplicar para generar el plano a 0,6 m de la superficie inferior.
- Haga clic en el icono Contorno en la caja de herramientas, seleccione Plano 1 en "Ubicaciones", seleccione Velocidad en "Variable" y seleccione Local en "Rango". Haga clic en Aplicar para generar el contorno de velocidad.
- Exporte los datos de caudal para el plano generado anteriormente. Adquirir la desviación estándar del caudal en el software de hoja de cálculo (por ejemplo, Excel).
NOTA: Se realizó un análisis de sensibilidad de tres variables estructurales de la caja ventilada. El número de tuberías tiene cuatro niveles: ocho, 10, 12 y 14. El número de agujeros en los tubos centrales tiene cuatro niveles: ocho, 10, 12 y 14. El número de cada incremento desde el interior hasta el exterior tiene cuatro niveles: cero, dos, cuatro y seis. Modificar el modelo base de acuerdo con los cambios en estos parámetros estructurales. Repita los pasos 1.1 a 2.5 10 veces para obtener los datos de la Tabla 1. Se puede ver en la tabla que los tres parámetros estructurales tienen ciertos efectos sobre la desviación estándar del caudal.
3. Diseño de experimentos ortogonales y análisis de rango
- Ejecute el software de análisis estadístico. Haga clic en Datos y genere en "Diseño ortogonal".
- Ingrese pipe_number en "Nombre del factor" y A en "Etiqueta del factor". Haga clic en Agregar y definir valores para establecer cuatro niveles para el número de tuberías. Haga clic en Continuar y vuelva a la ventana "Generar diseño ortogonal".
- Ingrese whole_number en "Nombre del factor" y B en "Etiqueta del factor". Haga clic en Agregar y definir valores para definir cuatro niveles para el número de taladros. Haga clic en Continuar y vuelva a la ventana "Generar diseño ortogonal".
- Ingrese cumulative_number en "Nombre del factor" y C en "Etiqueta del factor". Haga clic en Agregar y definir valores para establecer cuatro niveles para el número de incrementos. Haga clic en Continuar y vuelva a la ventana "Generar diseño ortogonal".
- Haga clic en Crear nuevo archivo de datos para generar 16 muestras de matriz. Haga clic en Vista variable para seleccionar Nominal en "Medir" y Entrada en "Rol". Cámbiele el nombre a "standard_deviation×100000".
- Repita los pasos 1.1 a 2.5 con los puntos de muestra anteriores; Las 16 desviaciones estándar resultantes multiplicadas por 100.000 se rellenan en la lista de muestras para su posterior optimización.
- Haga clic en Analizar y Univariante en "Modelo lineal general". Rellene standard_deviation×100000 en "Variable dependiente" y pipe_number, hole_number, cumulative_number en "Factor(es) fijo(s)". Haga clic en Términos de modelo y compilación. Cambie Interacción a Efectos principales. Rellene A, B, C en "Modelo". Haga clic en Continuar y vuelva a la ventana "Univariado".
- Haga clic en EM Means y rellene A, B, C en "Display Means For". Haga clic en Continuar y vuelva a la ventana "Univariado".
- Haga clic en Aceptar y obtenga el resultado de optimización; El valor mínimo de la columna "Media" en la tabla corresponde a la variable óptima. Haga doble clic en la tabla, ingrese a la ventana "Tabla dinámica", haga clic en Editar y haga clic en Barra en "Crear gráfico" para generar el histograma.
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Representative Results
Siguiendo el protocolo, las tres primeras partes fueron las más importantes, que incluyen modelado, mallado y simulación, todo con el fin de obtener la desviación estándar del caudal. Luego, completamos la optimización de la estructura de la caja ventilada a través de experimentos ortogonales y análisis de rango. El modelo utilizado en el protocolo es el modelo de caja ventilada de referencia, que es el modelo inicial obtenido de la referencia. La Figura 4 muestra el resultado del flujo optimizado del modelo de caja ventilada de referencia, y la Figura 5 muestra el resultado del flujo optimizado de la caja ventilada, que es uno de los modelos utilizados para el análisis de sensibilidad. Este modelo de caja ventilada es el modelo número uno en la Tabla 1. Los flujos aerodinámicos son las trayectorias del movimiento del fluido para visualizar el flujo de fluido dentro de la caja ventilada. Como se muestra en la Figura 4 y la Figura 5, el flujo aerodinámico de la última caja ventilada es aún más desordenado que el de la primera debido a la estructura interna de la caja ventilada. Figure 6 muestra el resultado para la distribución de velocidad de flujo dentro del modelo de caja ventilada de referencia, y la Figura 7 muestra el resultado para la distribución de velocidad de flujo dentro del modelo de caja ventilada, que es uno de los modelos utilizados para el análisis de sensibilidad. Como se muestra en la Figura 6 y la Figura 7, el caudal dentro de la caja ventilada, que es uno de los modelos utilizados para el análisis de sensibilidad, es más desigual.
Para comprender la distribución optimizada dentro de la caja ventilada de manera más intuitiva, establecimos un plano a 0,6 m de distancia de la parte inferior de la caja ventilada. El caudal de cada nodo en el plano de salida se utiliza para el cálculo de estadísticas matemáticas. La desviación estándar se calcula donde 
xiy μ representan el caudal de cada nodo y el caudal medio de todos los nodos, respectivamente. La Tabla 1 muestra las desviaciones estándar de los caudales para los 10 grupos de la caja ventilada utilizada para el análisis de sensibilidad, incluido el modelo de referencia. Se puede ver que las tres variables estructurales tienen un cierto impacto en la desviación estándar del caudal, y el número de tuberías tiene el mayor impacto en la desviación estándar del caudal. Una desviación estándar grande representa una gran diferencia entre la mayoría de los caudales y su caudal medio; Una pequeña desviación estándar significa que estos caudales están cerca de su caudal medio. Por lo tanto, se puede ver que cambiar la estructura interna de la caja ventilada puede cambiar su flujo interno y hacer que la corriente sea más homogénea.
Al diseñar el experimento ortogonal, hay tres variables de diseño en este artículo: el número de tuberías, el número de agujeros en las tuberías intermedias y el número de cada incremento desde el interior hasta el exterior. Cada una de estas tres variables tiene cuatro niveles. Como se muestra en la Tabla 2, se obtuvieron 16 grupos de puntos de diseño experimental por diseño experimental ortogonal. Las desviaciones estándar se calcularon mediante software de simulación. A partir del número de puntos de muestra extraídos, se puede ver que el diseño experimental ortogonal puede lograr el propósito de proporcionar la máxima cobertura de valor de parámetro con el menor número de casos de prueba.
Al final, el método de análisis de rango se utiliza como método de optimización para encontrar la combinación óptima de parámetros de estructura. La figura 8 muestra el resultado de optimización para el parámetro estructural del número de tuberías. A partir de esto, podemos ver que el valor mínimo se obtiene cuando el número de tuberías es 14. La Figura 9 muestra el resultado de optimización para el parámetro estructural sobre el número de agujeros en las tuberías intermedias. A partir de esto, podemos ver que el valor mínimo se obtiene cuando el número de agujeros en las tuberías intermedias es 14. La Figura 10 muestra el resultado de optimización para el parámetro estructural sobre el número de incrementos desde el interior hasta el exterior de la tubería. A partir de esto, podemos ver que el valor mínimo se obtiene cuando el número de incrementos desde el interior hacia el exterior de la tubería es cuatro. El análisis anterior muestra que la combinación óptima es "pipe_number 14, hole_number 14 cumulative_number 4"". Para confirmar la precisión, el caso óptimo fue analizado por un software de simulación. La Figura 4 y la Figura 11 muestran el flujo simplificado del modelo de referencia frente al modelo optimizado. La Figura 6 y la Figura 12 muestran la distribución de la velocidad de flujo dentro del modelo de referencia frente al modelo optimizado. La Tabla 3 muestra una comparación entre los resultados de optimización y los resultados del modelo de referencia. Se puede ver que la desviación estándar calculada a partir del modelo optimizado es menor en comparación con la desviación estándar del modelo de referencia. La Tabla 4 muestra el aumento en el número de agujeros de cuatro a seis, con pocos cambios en la desviación estándar, y el modelo número tres es el modelo optimizado desde la perspectiva de los costos de mecanizado. En este documento, el entorno interno de la caja ventilada se mejora optimizando su estructura, y la calidad de su entorno interno se mide por desviación estándar; Cuanto menor sea la desviación estándar, más homogéneo será el flujo de aire dentro de la caja ventilada, lo que indica que el método de optimización adoptado en este trabajo es efectivo y factible.
Tabla de materiales. La tabla muestra las configuraciones básicas para este estudio, que incluye la computadora necesaria con una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) de alto rendimiento y tres software de SolidWorks, Ansys-Workbench y SPSS.
Tabla 1: Análisis de sensibilidad de parámetros. La tabla muestra las desviaciones estándar de los caudales para los 10 grupos de la caja ventilada utilizada para el análisis de sensibilidad. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 2: Puntos de diseño experimental. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 3: Comparación entre los resultados de optimización y los resultados del modelo de referencia. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Tabla 4: Comparación del número acumulado de 14 tuberías y 14 agujeros. Haga clic aquí para descargar esta tabla.
Figura 1: Modelo 3D de la caja ventilada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2: Diagrama de cuadrícula . (A) La rejilla de la mitad inferior de la caja ventilada, (B) la rejilla de la mitad superior de la caja ventilada, y (C) la rejilla de la tubería. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 3: Prueba de independencia de la cuadrícula. El eje X es el número total diferente de cuadrículas en el modelo de malla, y el eje Y es la desviación estándar. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Flujo optimizado del modelo de caja ventilada de referencia. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 5: Agilice el flujo del modelo de caja ventilada. La figura muestra el resultado de la corriente de la caja ventilada, que es un modelo utilizado para el análisis de sensibilidad. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 6: Distribución de la velocidad de flujo dentro del modelo de caja ventilada de referencia. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 7: Distribución de la velocidad de flujo dentro del modelo de caja ventilada. La figura muestra el resultado para la distribución de la velocidad de flujo dentro de la caja ventilada, que es un modelo utilizado para el análisis de sensibilidad. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 8: Resultados de optimización para el número de tuberías. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 9: Resultados de optimización para el número de agujeros en las tuberías intermedias. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 10: Resultado de la optimización del número de incrementos desde el interior hasta el exterior. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 11: Flujo optimizado del modelo de caja ventilada optimizada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 12: Distribución de la velocidad de flujo dentro del modelo de caja ventilada optimizada. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
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Discussion
Debido a su alto rendimiento y estructura compleja, en este estudio, construimos una caja ventilada basada en software de modelado. Se analizó el flujo interno mediante software de simulación. El software de simulación es conocido por sus capacidades avanzadas de modelado físico, que incluyen modelado de turbulencia, flujos monofásicos y multifásicos, combustión, modelado de baterías, interacción fluido-estructura y mucho más. El método de selección de muestras utilizado en este documento es el método de diseño experimental ortogonal, que es adecuado para la producción mecánica y otros campos debido a su método científico, operación simple, beneficio de ahorro de costos y efecto notable. El método de análisis de rango puede obtener los factores primarios y secundarios y la combinación óptima del experimento a través de un cálculo simple.
Los resultados dependen de algunos componentes críticos de esta configuración dentro del protocolo. Primero, al crear el modelo 3D del paquete de baterías, dar a cada cuerpo y superficie en el modelo un nombre fácilmente reconocible es un paso clave para agregar material posteriormente, crear una interfaz de malla y establecer condiciones de contorno. En segundo lugar, antes de determinar parámetros estructurales importantes, se debe llevar a cabo un análisis de sensibilidad de parámetros para seleccionar los parámetros estructurales más importantes. En tercer lugar, al operar cada software, es necesario establecer cada parámetro con precisión, especialmente la unidad del parámetro.
Después de importar el modelo de cuadrícula, uno debe solucionar el problema del modelo de malla y hacer clic en Verificar para verificar si la malla tiene un volumen negativo. Si hay algún problema con la cuadrícula dividida o la configuración del modelo, aparecerá un mensaje de error. La principal limitación de este estudio es que el modelo 3D utilizado se construye después de simplificar la caja ventilada real. El flujo interno de la caja ventilada simulada será ligeramente diferente del real. El resultado puede ser cercano a la realidad, pero no exactamente. Este método de optimización se aplica a parámetros estructurales de tipo entero, como el número de tuberías y agujeros. En comparación con el algoritmo genético y la optimización del algoritmo de recocido, los resultados de optimización en este documento son inferiores a los resultados de la optimización del algoritmo; Sin embargo, en ingeniería, la estructura de parámetros de tipo entero de aspecto es más adecuada para la producción de productos.
Esta tecnología no solo puede obtener datos de prueba y productos de prueba de alta calidad y alta confiabilidad, sino que también nos ayuda a dominar la relación interna entre los sujetos de prueba en el análisis de los datos de prueba. Este protocolo ayudará a establecer un método de optimización al mismo tiempo que considera el consumo de energía y el rendimiento de la caja ventilada, y puede ser ampliamente utilizado para extender el tiempo de almacenamiento de alimentos frescos. Esta técnica también se puede utilizar en diseño mecánico, diseño arquitectónico y otros campos.
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Disclosures
Los autores no tienen nada que revelar.
Acknowledgments
Esta investigación cuenta con el apoyo de la Oficina de Ciencia y Tecnología de Wenzhou de China (importante proyecto de innovación científica y tecnológica de Wenzhou bajo la subvención No. ZG2020029). La investigación está financiada por la Asociación de Ciencia y Tecnología de Wenzhou con la subvención No. KJFW09. Esta investigación fue apoyada por el Programa Municipal de Ciencia e Investigación Clave 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 |
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