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文档简介
号院一种聚光光伏光热组件换热结构优化设计本申请公开了一种聚光光伏光热组件换热理模型是通过多物理场耦合有限元模拟结果集换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标进行多目标优化与帕累托前沿信息和上述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA结合的方法进行综合评价操作,确定目标流动区2将待设计换热区离散模型输入至神经网络算子代理模型,以获取不将所述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标进行多根据所述综合权重信息和所述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA结合的方法进行综合根据所述待设计换热区离散模型根据离散化设计参数自动生成对应根据所述待设计换热区域模型和所述特征提取数据对所述神经网络算子代理模型进将所述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标进行多目标根据所述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标生成根据所述种群个体适应度通过遗传操作并基于非支配排序引导种群基于最佳最差法确定评价不同的评价指标对根据博弈论纳什均衡解方法对所述主观权重信息和所述客观权重信息进行权重值求3第一获取单元,用于将待设计换热区离散模型输入至神经网第二获取单元,用于将所述待设计换热区离散模型和其对应确定单元,用于根据所述综合权重信息和所述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA结合存储的计算机程序时实现如权利要求1_7中任一项所述的聚光光伏光热组件换热结构优化被处理器执行时实现如权利要求1_7中任一项所述的聚光光伏光热组件换热结构优化设计4[0007]将上述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标进[0009]根据上述综合权重信息和上述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA结合的方法进行[0016]根据上述待设计换热区域模型和上述特征提取数据对上述神经网络算子代理模5[0019]根据上述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标[0027]根据博弈论纳什均衡解方法对上述主观权重信息和上述客观权重信息进行权重[0032]确定单元,用于根据上述综合权重信息和上述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA如上述的第一方面任一项的聚光光伏光热组件换热结构优化计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一项的聚光光伏光热组件换热结构优化设计6[0037]图1为本申请实施例提供的一种聚光光伏光热组件换热结构优化设计方法流程性[0040]图4为本申请实施例提供的一种聚光光伏光热组件换热结构优化设计装置结构示[0041]图5为本申请实施例提供的一种聚光光伏光热组件换热结构优化设计电子设备结7[0043]请参阅图1,为本申请实施例提供的一种聚光光伏光热组件换热结构优化设计方[0051]S140、根据上述综合权重信息和上述帕累托前沿解集采用TOPSIS和GRA结合的方[0052]示例性的,基于上述获取的综合权重信息和帕累托前沿解集,采用TOPSIS选取在各项性能指标上表现最优的设计方案。89[0065]根据上述待设计换热区域模型和上述特征提取数据对上述神经网络算子代理模离散为一组参数化的网格或单元。这一过程使得复杂的设计区域能够以离散点进行描述,ssh中下标ref表示该参数值为太阳能电池标准测试条[0090]根据上述待设计换热区离散模型和其对应的所有的设计参数下对应的评价指标他个体支配的个体进入帕累托前沿解集。这些解集表示了各个目标函数之间的最佳权衡[0108]通过上述多目标优化流程,尤其是在基于参考方向的非支配排序遗传算法(PB_率输出、最小化温度梯度和最大化电功率输出功率)之间的最佳权衡,生成帕累托前沿解[0112]根据博弈论纳什均衡解方法对上述主观权重信息和上述客观权重信息进行权重过构建一对多的比较矩阵,比较各个评价指标相对于最重要和最不重要指标的相对重要B和wW分别是第j个评价指标的权重、最重要评价指标的权重和最不重要评价指标的权Bj和vjW分别是最重要评价指标相对于第j个评价指标的偏好程度和第j个评价指标相[0118]CRITIC方法计算客观权重:CRITIC(CriteriaImportanceThrough[0126]第一获取单元21,用于将待设计换热区离散模型输入至[0129]确定单元24,用于根据上述综合权重信息和上述帕累托前沿解集采用TOPSIS和时实现上述聚光光伏光热组件换热结构优化设计的任[0131]由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中一种聚光光伏光热组件现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0136]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一说对现
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