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Exergoeconomic analysis and genetic algorithm power optimization of an irreversible regenerative Brayton cycle

机译：不可逆的布雷顿循环的能经济分析和遗传算法功率优化

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In this study, the performance of an irreversible regenerative Brayton cycle is sought through power maximizations using finite-time thermodynamic concept in finite-size components. Optimizations are performed using a genetic algorithm. In order to take into account the finite-time and finite-size concepts in the current problem, a dimensionless mass-flow rate parameter is used to deploy time variations. The results of maximum power state optimizations are investigated considering the impact of dimensionless mass-flow rate parameter variations. One can see that the system performance shows high values of the dimensionless mass-flow rate parameter because of low power production while the high total cost rate is not reasonable. The other objective (besides power maximization) of the current study is to prepare finite-time thermodynamics for studying more practical systems using new thermodynamic modelling, exergy, and cost analyses of the current system.
机译：在这项研究中，通过在有限大小的组件中使用有限时间热力学概念通过功率最大化来寻求不可逆的布雷顿循环的性能。使用遗传算法进行优化。为了考虑当前问题中的有限时间和有限大小的概念，使用无量纲质量流量参数来部署时间变化。考虑无量纲质量流量参数变化的影响，研究了最大功率状态优化的结果。可以看到，由于发电量低，系统性能显示出无量纲质量流量参数的高值，而总成本率却不合理。当前研究的另一个目标（除功率最大化之外）是使用当前系统的新热力学模型，火用和成本分析来准备有限时间热力学，以研究更实际的系统。

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