北卡罗来纳州查克拉博蒂。；谢哈尔，A。；A.辛格尔。；南卡罗来纳州查克拉波蒂。；乔杜里，S。；R·斯里普利亚。 通过多目标遗传算法优化水力旋流器中的流体流动。 （英语） Zbl 1222.76043号 反向探测。科学。工程师。 16，第8期，1023-1046（2008）. 摘要：使用CFD软件模拟了水力旋流分离器中存在的瞬态涡流流场FLUENT\（^{\text{TM}}\）使用内部开发的定制进化计算软件以多目标方式处理输出。该研究小组最近提出的“新的多目标遗传算法”与多目标免疫系统算法一起用于此目的。利用模拟的流场，试图同时优化两个相互冲突的标准：（i）零垂直速度包络线轨迹的体积，它控制着向溢流区域的分级程度，以及（ii）驱动分级过程向底流方向的总压降。计算并分析得出的帕累托边界。 引用于1文件 MSC公司： 76D55型 不可压缩粘性流体的流动控制与优化 76D05型 不可压缩粘性流体的Navier-Stokes方程 76U05型 旋转流体的一般理论 76米25 其他数值方法（流体力学）（MSC2010） 86A05型 水文学、水文学、海洋学 关键词：帕累托边界；免疫系统算法；压降 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{N.Chakraborti}等人，《逆概率》。科学。工程16，编号8，1023--1046（2008；Zbl 1222.76043） 全文： 内政部 参考文献： [1] Svarovsky L，水力旋流器（1984） [2] Soo SL，《颗粒和连续体：多相流体动力学》（1989） [3] 内政部：10.1080/08827509208914207·网址：10.1080/08827509208914207 [4] DOI:10.1016/S0045-7825（99）00400-4·兹伯利0948.76629 ·doi:10.1016/S0045-7825（99）00400-4 [5] Coello CA，解决多目标问题的进化算法（2002）·Zbl 1130.90002号 [6] Deb K，《使用进化算法的多目标优化》（2001） [7] Coello Coello CA，第一届人工免疫系统国际会议（ICARIS’2002），第212页–（2002） [8] DOI:10.1016/j.apm.2007.06.011·Zbl 1145.90440号 ·doi:10.1016/j.am.2007.06.011 [9] DOI:10.1016/j.asoc.2005.09.001·Zbl 05391589号 ·doi:10.1016/j.asoc.2005.09.001 [10] DOI:10.1016/j.minpro.2005.06.007·doi:10.1016/j.minpro.2005.06.007 [11] 内政部：10.1081/AMP-200053434·doi:10.1081/AMP-20055344文件 [12] 内政部：10.1080/10426910701322583·doi:10.1080/10426910701322583 [13] Das A，扫描。《冶金杂志》22，第254页–（1993） [14] DOI:10.1016/j.minpro.2004.04.008·doi:10.1016/j.minpro.2004.04.008 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。