Summary
ここでは、直交実験計画によって生成されたサンプルポイントを最適化し、気流パターンを調整することで生鮮食品を通気ボックスに長期間保存できるようにする範囲分析手法を紹介します。
Abstract
本研究は,一定のエネルギー消費を伴う通気箱の内部構造の設計を通じて,気流の不均一分布に起因する通気箱における気流の混乱と性能低下の問題を解決することを目的とする。最終的な目標は、通気ボックス内の空気の流れを均等に分配することです。感度解析は、パイプの数、中央のパイプの穴の数、および内側から外側のパイプへの各増分の数の3つの構造パラメータに対して実行されました。4つの水準を持つ3つの構造パラメータの合計16のランダム配列セットが、直交実験計画を使用して決定されました。市販のソフトウェアを使用して、選択した実験ポイントの3Dモデルを構築し、このデータを使用して気流速度を取得し、それを使用して各実験ポイントの標準偏差を取得しました。範囲分析によると、3つの構造パラメータの組み合わせが最適化されました。すなわち、通気箱の性能を考慮した効率的かつ経済的な最適化手法が確立され、生鮮食品の保存期間の延長に広く利用できた。
Introduction
新鮮な野菜や果物は、味が良く魅力的な形をしているだけでなく、人々が栄養を得て健康を維持するのに非常に有益であるため、人間の食物消費量の高い割合を占めています1。多くの研究は、新鮮な果物や野菜が多くの病気の予防にユニークな役割を果たすことを示しています2,3。新鮮な果物や野菜の貯蔵過程では、真菌、光、温度、相対湿度がそれらの劣化の重要な理由です4,5,6,7,8。これらの外部条件は、内部代謝または化学反応に影響を与えることにより、保存された新鮮な果物や野菜の品質に影響を与えます9。
果物や野菜の一般的な処理技術には、非熱保存と保温が含まれます。その中で、熱前処理は乾燥プロセスにプラスの効果をもたらしますが、栄養素の損失、風味や臭いの変化、色の変化など、製品の品質にも悪影響を与える可能性があります10,11。そのため、近年、生鮮食品に対する消費者の需要に応えるために、製品の非保温性が研究の観点から注目されています。現在、主に放射線処理、パルス電界、オゾン処理、食用コーティング、高密度相二酸化炭素、および果物や野菜を保存するためのその他の非熱保存技術がありますが、これらの技術には、大型機器、高価格、使用コストなどの欠点があることがよくあります12。したがって、シンプルな構造、低コスト、および保存装置の便利な制御の設計は、食品業界にとって非常に意味があります。
果物や野菜の保管環境では、適切な空気循環システムは、製品自体から発生する熱を排除し、温度勾配を減らし、それが配置されている空間の温度と湿度を維持するのに役立ちます。適切な空気循環はまた、呼吸および真菌感染症による体重減少を防ぎます13,14,15。さまざまな構造内の気流について多くの研究が行われてきました。Praegerら16,17は、倉庫内の異なるファン動作電力の下で異なる位置での風速をセンサを介して測定し、異なる垂直高さのために風速に7倍もの大きな差がある可能性があり、各位置の風速はファン動作電力と正の相関があることを発見しました。さらに、貨物配置とファン数が気流に及ぼす影響を調べた研究があり、一部のファン位置の距離を長くし、ファンの数を合理的に選択することが効果の向上に役立つと結論付けられました。Berryら18は、さまざまな果物の貯蔵環境における気流が梱包箱内の気孔分布に及ぼす影響を研究しました。Dehghannyaらは、シミュレーションソフトウェアを使用して、パッケージ壁の通気面積、量、分布位置が異なるパッケージ内の強制予冷空気の空気の流れ状態を研究し、空気の流れ状態に対する各パラメータの非線形影響を得ました。Deleleら21は、数値流体力学モデルを適用して、さまざまな形態の換気ボックスにランダムに分布した製品が気流に与える影響を研究しました。その結果、製品のサイズ、気孔率、箱穴の比率が気流に与える影響が大きいのに対し、ランダム充填の影響は小さいことがわかりました。Ilangovan et al.22は、3つのパッケージ構造間の気流パターンと熱挙動を研究し、その結果を参照構造モデルと比較しました。結果は、通気口の位置と設計が異なるため、ボックス内の熱分布が均一ではないことを示しました。Gongら23は、トレイの端と容器の壁との間のギャップの幅を最適化した。
このホワイトペーパーで使用される手法には、シミュレーションと最適化の方法が含まれます。前者の原理は、支配方程式が有限体積法21を使用して離散化され、数値的に解かれたことです。この論文で用いた最適化手法を直交最適化24と呼ぶ。直交検定は、典型的な多因子および多水準分析法です。この手法を用いて構築された直交表は、設計空間に一様に分布した代表点を含み、設計空間全体を視覚的に記述し、検討することができる。つまり、全因子テストを表すポイントが少ないため、時間、人的資源、材料、および財源を大幅に節約できます。直交試験は、電力システム、化学、土木工学などの分野での実験の設計に広く使用されています25。
この研究の目的は、高性能の通気ボックスを設計および最適化することです。ベントボックスは、ガスをボックス内に均一に分散させるガス制御装置を含む元のボックスとして定義できます。速度均一性とは、通気ボックスを空気がどれだけ均等に流れるかを指します。Yun-Deら26 は、多孔性材料の特性が生鮮野菜箱の速度均一性に重要な影響を与えることを以前に示しました。いくつかの実験では、プレナムまたは変調チャンバを試験チャンバの上部および下部の両方に残し、強制空気または誘導空気27のいずれかの均質な分布を保証する。この論文で設計されたベントボックスには、ジグザグの穴のあるパイプの配列が含まれています。通気ボックス内の気流分布を制御することが主な保存戦略です。ベントボックスの左右に平行に設置された同じサイズの2つの吸気口があり、ボックスの上部に出口が設定されています。通気ボックスの内部構造を設計することは、この研究の鍵です。言い換えれば、パイプと穴の数は、通気ボックスの内部構造を変更するための重要なパラメータです。参照モデルには 10 本のパイプがあります。2つの中央のパイプにはそれぞれ10個の穴があり、パイプを横切って互い違いになっています。中央から外側のパイプまでの穴の数は一度に2つずつ増加します。
言い換えれば、新鮮な野菜、果物、その他の製品を保持する場合、継続的で安定した空気の流れは、製品の呼吸を減らし、製品の保存のためのエチレンやその他の有害物質を減らし、製品自体によって生成される温度を下げることができます。ベントボックスのパラメータが異なるため、必要な気流状態を取得することは容易ではなく、ベントボックスの保存特性に影響します。したがって、このプロジェクトは、ベントボックスの内部気流速度の均一性を制御目標としています。通気ボックスの構造パラメータについて感度分析を行った。サンプルは直交実験計画によって選択されました。範囲分析を使用して、3つの構造パラメータの組み合わせを最適化しました。一方、最適化結果の望ましさを検証します。
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Protocol
1. 事前シミュレーション処理
注:パイプの配列を考慮して、3次元ソフトウェアを使用してX_Tファイルとして保存することにより、ベントボックスモデルの3次元下半分と上半分を確立し、全体の寸法を 図1に示します。構成は材料の表に示されています。
- シミュレーションソフトウェアを実行し、メッシュコンポーネントを「コンポーネントシステム」から「プロジェクト回路図」ウィンドウにドラッグします。それを「底」と名付けます。[ジオメトリ]を右クリックし、[参照]をクリックして下部のX_Tファイルをインポートします。
- [ジオメトリ]を右クリックし、[新しいDesignModelerジオメトリ]をクリックして [メッシュ- DesignModeler ]ウィンドウに入り、[ 生成 ]をクリックして下部モデルを表示します。
- 上側のサーフェスを右クリックし、[ 名前付き選択] をクリックして「ベントbox_upper」という名前に変更します。 選択フィルター:ボディを選択します。下部のモデルを右クリックして 名前付き選択 を選択し、名前を「下部」に変更します。
- 選択 フィルター:面 を選択し、「選択モード」を ボックスセレックに切り替えます。すべてのインナーサーフェスを選択し、右クリックして 名前付きセレクションを選択し、後でメカインタフェースとして定義する「インナー surfaces_external」という名前に変更します。最初のウィンドウに戻ります。
- 下部の メッシュをダブルクリックします。「メッシュ」ウィンドウに入ります。「物理設定」を 機械的 から CFDに変更します。 [更新 ]をクリックしてメッシュ モデルを生成します。最初のウィンドウに戻ります。
- メッシュコンポーネントを「コンポーネントシステム」から「プロジェクト回路図」ウィンドウにドラッグします。「トップ」という名前を付けます。[ジオメトリ]を右クリックし、[参照]をクリックして上位X_Tファイルをインポートします。
- [ジオメトリ]を右クリックし、[新しいデザインモデラー ジオメトリ ]をクリックして、[メッシュ- デザインモデラー ]ウィンドウに入ります。 [生成] をクリックして、最上位モデルを表示します。
- 下側のサーフェスを右クリックし、[ 名前付き選択] をクリックして、名前を「ベントbox_lower」に変更します。 選択フィルター:ボディを選択します。最上位モデルを右クリックして 名前付き選択 を選択し、名前を「top」に変更します。
- 選択フィルター:面を選択します。上側のサーフェスを右クリックし、[名前の付いた選択]をクリックして、アウトレットの名前を変更します。最初のウィンドウに戻ります。
- 上部の メッシュをダブルクリックします。「メッシュ」ウィンドウに入ります。「物理設定」を 機械的 から CFDに変更します。 メッシュ を右クリックして、「挿入」で サイズ を選択します。 選択フィルター:ボディを選択します。最上位モデルを選択し、「要素サイズ」に 18 と入力します。[ 更新] をクリックします。最初のウィンドウに戻ります。
- メッシュコンポーネントを「コンポーネントシステム」から「プロジェクト回路図」ウィンドウにドラッグします。パイプという名前を付けます。[ジオメトリ]をクリックして、パイプX_T ファイルを読み込みます。
- 「メッシュデザインモデラー」ウィンドウに入ります。[ 生成] をクリックして、パイプ モデルが再び表示されます。
- パイプの 2 つの端面を選択し、「inlet1」と「inlet2」としてラベルを付け、ボディごとにパイプを選択してパイプとしてラベル付けします。
- ボックス選択によるすべての内面サーフェスは、後でメッシュインタフェースとして定義される「内surfaces_internal」としてラベル付けされます。最初のウィンドウに戻ります。
- パイプの メッシュをダブルクリックします。「メッシュ」ウィンドウに入ります。「物理設定」を 機械的 から CFDに変更します。メッシュモデルは「更新」をクリックして生成できます。最初のウィンドウに戻ります。
注意: 図2Aはベントボックスの下半分のグリッドを示し、図2Bはベントボックスの上半分のグリッドを示し、図2Cはパイプのグリッドを示しています。 図3に示すように、グリッド数が4,137,724から5,490,081に増加すると、標準偏差の変化は0.0008未満になります。計算能力と精度を考慮して、次の分析は4,448,536グリッドのグリッドモデルに基づいています。
2. シミュレーション解析
注: 以下の操作は、セットアップからソリューション、結果までのシミュレーション解析の一般的な順序に基づいて説明されています。
- シミュレーションコンポーネントを「プロジェクト回路図」ウィンドウにドラッグします。3 つのメッシュ構成部品をシミュレーション構成部品にリンクし、更新して入力します。
- セットアップ
注: 「セットアップ」は、一般、モデル、材料、セル ゾーン条件、境界条件の 5 つのステップで構成されます。- 一般: メッシュモデルの有効性を検証します。メッシュのボリュームが負でないか確認してください。 [安定] を選択します。緩和係数、残差係数、および時間スケール係数については、デフォルト値を選択します。分割されたグリッドまたはモデルの設定に問題がある場合は、エラーメッセージが表示されます。
- モデル:「粘性モデル」の設定インターフェースに入り、 Kイプシロンモデルを選択します。
- マテリアル:「空気」マテリアルを設定します。
- セルゾーンの条件: セルゾーンのタイプを 流体に変更します。
- 境界条件
- 通気box_upper、通気box_lower、内側surfaces_external、内側surfaces_internalのタイプをデフォルトの「壁」から「インターフェース」に変換します。
注: シミュレーション ソフトウェアは、上記の手順を終了するとすぐに「メッシュ インターフェイス」を生成します。 - メッシュインタフェースを開き、「 メッシュインタフェース の作成/編集」ウィンドウに入ります。内側の surfaces_external を内側の surfaces_internalに合わせます。 ベントされたbox_upper を ベントされたbox_lowerに一致させます。最後に、2 つのメッシュ インターフェイスがベント ボックスに作成され、それぞれ interface1 と interface2 という名前が付けられます。
- 「速度入口」ウィンドウですべての入口の風速を8.9525 m / sに設定し、「圧力出口」ウィンドウで出口のゲージ圧をゼロに設定します。
- 通気box_upper、通気box_lower、内側surfaces_external、内側surfaces_internalのタイプをデフォルトの「壁」から「インターフェース」に変換します。
- 解決
- 初期化する前に、ソリューションの初期化のスタイルを [標準初期化 ] に設定します。
- 反復回数を 2,000 に設定します。
- [計算]をクリックしてシミュレーションを開始し、シミュレーションが終了するまで初期ウィンドウに戻ります。
- 業績
- [ 結果] をクリックします。「CFDポスト」ウィンドウに入り、ツールボックスの ストリームライン アイコンをクリックします。
- 「開始」で 出口 を選択し、「方向」で後方を選択します。[ 適用 ]をクリックして、ベントボックスの内部フロー図を生成します。
- 「位置」で平面をクリックし、「方法」でZX平面を選択し、入力値を0.6として選択します。[適用]をクリックして、底面サーフェスから 0.6 m の平面を生成します。
- ツールボックスの [コンター ]アイコンをクリックし、[位置]で[ 平面1 ]を選択し、[変数]で[ 速度 ]を選択し、[範囲]で [ローカル ]を選択します。[ 適用 ]をクリックして、速度コンターを生成します。
- 上記で生成された平面の流量データをエクスポートします。流量の標準偏差を表計算ソフト(Excelなど)で取得します。
注:ベントボックスの3つの構造変数の感度分析が行われました。パイプの数には、8、10、12、および 14 の 4 つのレベルがあります。中央のパイプの穴の数には、8、10、12、および14の4つのレベルがあります。内側のパイプから外側のパイプへの各増分の数には、0、2、4、および 6 の 4 つのレベルがあります。これらの構造パラメータの変更に従ってベースモデルを修正します。ステップ 1.1 から 2.5 を 10 回繰り返して、 表 1 のデータを取得します。表から、3つの構造パラメータが流量の標準偏差に一定の影響を与えることがわかります。
3. 直交実験計画と範囲解析
- 統計分析ソフトウェアを実行します。 「直 交計画」でデータおよび 生成 をクリックします。
- 「因子名」に pipe_number を入力し、「因子ラベル」に A を入力します。[ 追加 ]をクリックして[ 値を定義 ]をクリックし、パイプ数の 4 つのレベルを設定します。 続行 をクリックして、「直交計画の生成」ウィンドウに戻ります。
- 「因子名」に whole_number を入力し、「因子ラベル」に B を入力します。[ 追加 ]および[ 値を定義 ]をクリックして、穴の数に 4 つのレベルを設定します。 続行 をクリックして、「直交計画の生成」ウィンドウに戻ります。
- 「因子名」に cumulative_number を入力し、「因子ラベル」に C を入力します。「 値の追加 と 定義 」をクリックして、増分数の 4 つのレベルを設定します。 続行 をクリックして、「直交計画の生成」ウィンドウに戻ります。
- [ 新しいデータ ファイルの作成 ] をクリックして、16 個の配列サンプルを生成します。 変数ビュー をクリックして、「メジャー」で 名義を選択し 、「役割」に 入力します 。名前を「standard_deviation×100000」に変更します。
- 上記のサンプルポイントで手順1.1〜2.5を繰り返します。結果の16個の標準偏差に100,000を掛けたものは、後で最適化するためにサンプルリストに入力されます。
- 「一般線形モデル」の「分析と単変量」をクリックします。「従属変数」にstandard_deviation×100000を入力し、pipe_number、hole_number、cumulative_numberを「固定因子」に入力します。[用語のモデル化と構築] をクリックします。[相互作用] を [主効果] に変更します。A、B、Cを「モデル」に入力します。[続行]をクリックして、[単変量]ウィンドウに戻ります。
- EM平均をクリックし、A、B、Cを「表示手段」に入力します。[続行]をクリックして、[単変量]ウィンドウに戻ります。
- [ OK ]をクリックして、最適化結果を取得します。表の「平均」列の最小値は、最適変数に対応します。テーブルをダブルクリックし、「ピボット テーブル」ウィンドウに入り、[ 編集]をクリックし、[グラフの作成]の [バー ]をクリックしてヒストグラムを生成します。
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Representative Results
プロトコルに従って、流量の標準偏差を取得するために、モデリング、メッシュ作成、シミュレーションを含む最初の3つの部分が最も重要でした。次に、直交実験と範囲解析により、ベントボックスの構造最適化を完了しました。プロトコルで使用されるモデルは、リファレンスベントボックスモデルであり、これはリファレンスから得られた初期モデルです。図4は基準ベントボックスモデルの流線型流れの結果を示し、図5は感度解析に用いたモデルの1つであるベントボックス流の流線型結果を示す。このベントボックスモデルは、表1のモデル番号1です。流線型流れは、通気ボックス内の流体の流れを視覚化するための流体運動の軌跡です。図4と図5に示すように、後者のベントボックスの流れは、ベントボックスの内部構造により、前者の流線型の流れよりもさらに乱雑です。図6に基準ベントボックスモデル内の流速分布の結果を示し、図7は感度解析に用いたモデルの1つであるベントボックスモデル内の流速分布の結果を示しています。図6と図7に示すように、感度分析に使用されるモデルの1つであるベントボックス内の流量は、より不均一です。
ベントボックス内の流線分布をより直感的に理解するために、ベントボックスの下部から0.6 m離れた場所に平面を確立しました。出力平面上の各ノードの流量は、数学的統計計算に使用されます。標準偏差は、xiとμはそれぞれ各ノードの流量とすべてのノードの平均流量を表すことで
計算されます。表1は、参照モデルを含む感度分析に使用したベントボックスの10グループの流量の標準偏差を示しています。3つの構造変数は流量の標準偏差に一定の影響を及ぼし、パイプの数は流量の標準偏差に最も大きな影響を与えることがわかります。標準偏差が大きい場合は、ほとんどの流量とその平均流量の差が大きいことを表します。標準偏差が小さいということは、これらの流量が平均流量に近いことを意味します。したがって、通気ボックスの内部構造を変更すると、内部の流れが変化し、流線がより均一になる可能性があることがわかります。
直交実験を設計する場合、この記事には、パイプの数、中央のパイプの穴の数、および内側から外側のパイプへの各増分の数の3つの設計変数があります。これら3つの変数にはそれぞれ4つの水準があります。 表2に示すように、直交実験計画により16群の実験計画点が得られた。標準偏差はシミュレーションソフトウェアによって計算されました。取り出されたサンプルポイントの数から、直交実験計画は、最小のテストケース数で最大のパラメータ値カバレッジを提供するという目的を達成できることがわかります。
最終的に、最適な構造パラメータの組み合わせを見つけるための最適化方法として、範囲分析法が使用されます。 図8にパイプ数の構造パラメータに対する最適化結果を示す。このことから、パイプ数が14のときに最小値が得られることがわかります。図9は、中間管の穴数に関する構造パラメータの最適化結果を示しています。このことから、中間パイプの穴の数が14のときに最小値が得られることがわかります。図10に、配管内部から外部への増分数に関する構造パラメータの最適化結果を示します。このことから、パイプの内側から外側への増分数が4の場合に最小値が得られることがわかります。以上の分析から、最適な組み合わせは「pipe_number 14、hole_number 14、cumulative_number 4」であることがわかります。精度を確認するために、シミュレーションソフトウェアで最適なケースを分析しました。図 4 と図 11 は、参照モデルと最適化モデルの合理化フローを示しています。図6と図12は、参照モデルと最適化モデル内の流速分布を示しています。表3に、最適化結果と参照モデルの結果との比較を示す。最適化モデルから算出された標準偏差は、参照モデルの標準偏差に比べて低いことがわかる。表4は、標準偏差の変化がほとんどない状態で穴の数が4から6に増加したことを示しており、モデル番号3は加工コストの観点から最適化されたモデルです。この論文では、ベントボックスの内部環境はその構造を最適化することによって改善され、その内部環境の品質は標準偏差によって測定されます。標準偏差が小さいほど、通気ボックス内の気流はより均質になり、これはこの作業で採用された最適化方法が効果的で実行可能であることを示しています。
材料の表。 この表は、高性能グラフィックスプロセッシングユニット(GPU)と、SolidWorks、Ansys-Workbench、およびSPSSの3つのソフトウェアを搭載した必要なコンピューターを含む、この調査の基本構成を示しています。
表1:パラメータ感度分析。表は、感度分析に使用されるベントボックスの10グループの流量の標準偏差を示しています。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表2:実験計画のポイント。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表3:最適化結果と参照モデルの結果の比較。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
表4:14本のパイプと14本の穴の累積数の比較。この表をダウンロードするには、ここをクリックしてください。
図1:通気ボックスの3Dモデル。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図2:グリッド図。 (A)ベントボックスの下半分のグリッド、(B)ベントボックスの上半分のグリッド、および(C)パイプのグリッド。この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図3:グリッド独立性テスト。 X 軸はメッシュ モデル内の異なる合計グリッド数で、Y 軸は標準偏差です。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図4:リファレンスベントボックスモデルの流れを合理化します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図5:ベントボックスモデルの流れを合理化します。 図は、感度解析に使用したモデルであるベントボックスを流線した結果を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図6:基準ベントボックスモデル内の流速分布。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図7:ベントボックスモデル内の流速分布。 図は、感度解析に使用したモデルであるベントボックス内の流速分布の結果を示しています。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図8:パイプ数の最適化結果。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図9:中央パイプの穴数の最適化結果。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図10:パイプの内側から外側への増分数の最適化結果。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図11:最適化されたベントボックスモデルの流れを合理化します。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
図12:最適化されたベントボックスモデル内の流速分布。 この図の拡大版を表示するには、ここをクリックしてください。
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Discussion
その高性能で複雑な構造のため、この研究では、モデリングソフトウェアに基づいて換気ボックスを構築しました。シミュレーションソフトによる内部流れの解析を行った。シミュレーションソフトウェアは、乱流モデリング、単相および混相流、燃焼、バッテリーモデリング、流体-構造相互作用など、高度な物理モデリング機能で知られています。この論文で使用されているサンプル選択方法は、直交実験計画法であり、その科学的方法、簡単な操作、コスト削減のメリット、および顕著な効果により、機械生産やその他の分野に適しています。範囲分析法は、簡単な計算で一次因子と二次因子、および実験の最適な組み合わせを得ることができます。
結果は、プロトコル内のこの設定のいくつかの重要なコンポーネントに依存します。まず、バッテリーパックの3Dモデルを作成する場合、モデル内の各ボディと表面にわかりやすい名前を付けることは、その後、材料を追加し、メッシュインターフェースを作成し、境界条件を設定するための重要なステップです。第二に、重要な構造パラメータを決定する前に、パラメータ感度分析を実行して、より重要な構造パラメータを選択する必要があります。第三に、各ソフトウェアを操作する際には、各パラメータ、特にパラメータの単位を正確に設定する必要があります。
グリッドモデルをインポートした後、メッシュモデルのトラブルシューティングを行い、[ チェック ]をクリックしてメッシュの体積が負であるかどうかを確認する必要があります。分割されたグリッドまたはモデルの設定に問題がある場合は、エラーメッセージが表示されます。この調査の主な制限は、使用される3Dモデルが実際の通気ボックスを単純化した後に構築されていることです。シミュレートされたベントボックスの内部フローは、実際のものとは少し異なります。結果は現実に近い可能性がありますが、正確ではありません。この最適化方法は、パイプや穴の数などの整数タイプの構造パラメータに適用されます。遺伝的アルゴリズムおよびアニーリングアルゴリズムの最適化と比較して、この論文の最適化結果はアルゴリズム最適化の結果より劣っています。ただし、エンジニアリングでは、アスペクト整数型のパラメータ構造が製品の生産に適しています。
この技術は、高品質で信頼性の高いテストデータとテスト製品を取得するだけでなく、テストデータの分析における被験者間の内部関係を習得するのにも役立ちます。このプロトコルは、ベントボックスのエネルギー消費と性能を同時に考慮しながら最適化方法を確立するのに役立ち、生鮮食品の保管期間を延長するために広く使用できます。この手法は、機械設計、建築設計、およびその他の分野でも使用できます。
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Disclosures
著者は開示するものは何もありません。
Acknowledgments
この研究は、中国温州科学技術局(温州主要科学技術イノベーションプロジェクト、助成金番号ZG2020029)の支援を受けています。この研究は、温州科学技術協会(助成金番号KJFW09)から資金提供を受けています。この研究は、温州市重点科学研究プログラム(ZN2022001)の支援を受けました。
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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