Design optimization and analysis of selected thermal devices using self-adaptive Jaya algorithm

Rao R. V.; More K. C.

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Design optimization and analysis of selected thermal devices using self-adaptive Jaya algorithm

机译：自适应Jaya算法对所选热敏器件进行设计优化和分析

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The present study explores the use of an improved Jaya algorithm called self-adaptive Jaya algorithm for optimal design of selected thermal devices viz; heat pipe, cooling tower, honeycomb heat sink and thermo-acoustic prime mover. Four different optimization case studies of the selected thermal devices are presented. The researchers had attempted the same design problems in the past using niched pareto genetic algorithm (NPGA), response surface method (RSM), leap-frog optimization program with constraints (LFOPC) algorithm, teaching-learning based optimization (TLBO) algorithm, grenade explosion method (GEM) and multi-objective genetic algorithm (MOGA). The results achieved by using self adaptive Jaya algorithm are compared with those achieved by using the NPGA, RSM, LFOPC, TLBO, GEM and MOGA algorithms. The self-adaptive Jaya algorithm is proved superior as compared to the other optimization methods in terms of the results, computational effort and function evalutions. (C) 2017 Elsevier Ltd. All rights reserved.

机译：本研究探索了一种改进的Jaya算法（称为自适应Jaya算法）用于所选热设备的最佳设计。热管，冷却塔，蜂窝散热器和热声原动机。介绍了所选热设备的四个不同的优化案例研究。过去，研究人员曾尝试过使用类似的壁垒遗传算法（NPGA），响应面方法（RSM），带约束的跳越式优化程序（LFOPC）算法，基于教学的优化（TLBO）算法，手榴弹等相同的设计问题。爆炸法（GEM）和多目标遗传算法（MOGA）。将使用自适应Jaya算法获得的结果与使用NPGA，RSM，LFOPC，TLBO，GEM和MOGA算法获得的结果进行比较。与其他优化方法相比，自适应Jaya算法在结果，计算工作量和功能评价方面均被证明优于其他优化方法。（C）2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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来源
《Energy Conversion & Management》 |2017年第5期|24-35|共12页
作者
Rao R. V.; More K. C.;
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作者单位

SV Natl Inst Technol, Dept Mech Engn, Surat 395007, India;

SV Natl Inst Technol, Dept Mech Engn, Surat 395007, India;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Thermal devices; Optimization; Jaya algorithm; Self-adaptive Jaya algorithm;

机译：热器件;优化;Jaya算法;自适应Jaya算法;

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